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[NDC25-프로그래밍] NEMO APM 도입기(Mimir, Tempo, Loki)
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
컨테이너와 클라우드 네이티브 환경에서 서비스 간 호출이 복잡해지자, 기존 시스템 메트릭만으로는 병목과 사용자별 문제를 찾기 어려워 넥슨의 자체 모니터링 솔루션 NEMO에 APM을 도입했습니다. Mimir·Tempo·Loki를 활용해 메트릭, 트레이스, 로그를 Trace ID로 연결하고, 테넌트별 데이터 분리와 OpenTelemetry Collector 커스텀 프로세서로 조회 성능 및 컨텍스트 누락 문제를 해결했습니다. 쿠버네티스에는 오퍼레이터를, VM에는 에이전트 설치와 설정을 자동화하는 런처를 적용해 환경별 도입 부담을 줄였습니다. 그 결과 지표에서 트레이스와 로그로 이어지는 분석이 가능해져 병목 원인을 구체적으로 파악하고, 사용자 경험 문제에 더 빠르게 대응하는 방법을 공유했습니다.
- 메트릭·트레이스·로그에 공통 Trace ID를 연결하면 이상 징후에서 원인 로그까지 이어서 분석할 수 있습니다.
- 속성 필터 조회가 느린 대규모 트레이스 저장소에서는 테넌트별 데이터 분리와 저장 경로 설계가 조회 성능에 영향을 줍니다.
- OpenTelemetry Collector의 기본 처리만으로 컨텍스트가 보존되지 않는다면 커스텀 프로세서를 만들어 테넌트 정보를 전파할 수 있습니다.
- 쿠버네티스와 VM은 에이전트 적용 방식이 다르므로, VM에는 런처 스크립트로 다운로드·주입·환경 설정을 자동화하는 방법이 유용합니다.
- 사용자 ID나 세션 태그를 트레이스에 추가하면 특정 사용자에게만 발생하는 문제를 추적할 수 있지만, 개인정보 정책과 수집 범위를 함께 고려해야 합니다.
소개
↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 프로그래밍 ● 발표자: 넥슨코리아 김상혁 ● 키워드: #Monitoring #APM #상관분석 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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