통합 모니터링 및 트레이싱 환경 구축 - Genie-Uss/genieus GitHub Wiki

모니터링 스택 선택

Prometheus + Grafana 선택 이유

Prometheus는 다수의 시계열 데이터를 효율적으로 수집/저장할 수 있으며, Kubernetes, Docker 기반 환경에 최적화된 Exporter 생태계를 제공합니다.
오픈소스 기반으로 라이선스 비용 없이 구축이 가능하며, 확장성과 유연성이 뛰어났습니다.
Grafana는 Prometheus와의 자연스러운 통합을 지원하며, 사용자 정의가 가능한 대시보드 템플릿과 알람(Alerts) 설정 기능을 통해 시각화 및 운영 편의성을 대폭 향상시킬 수 있었습니다.

Zipkin + Micrometer Tracing 선택 이유

MSA 환경에서 요청 흐름을 추적하기 위해 다양한 트레이싱 솔루션(예: Jaeger, OpenTelemetry 등)을 검토했습니다.
Zipkin은 상대적으로 설정이 간단하고, Micrometer와의 기본 연동이 가능하여 Spring Boot 기반 서비스에 자연스럽게 녹여넣을 수 있었습니다.
시스템 복잡도가 낮고 트래픽이 빠르게 증가할 수 있는 환경에 적합하여 선택했습니다.

로그 수집 및 저장

Loki + Promtail 선택 이유

기존 EFK(Elasticsearch-Fluentd-Kibana) 스택 대비 설치 및 운영 비용이 가볍고, Docker/Kubernetes 환경에 최적화된 로그 수집을 지원합니다.
Promtail은 별도의 복잡한 설정 없이 Docker 컨테이너의 표준 출력(stdout/stderr) 을 수집할 수 있어,

로그 수집 인프라를 최소한으로 유지할 수 있었습니다.
Loki는 로그를 인덱싱하지 않고 메타데이터 기반 검색을 지원하여, 저장소 비용을 절감하면서도 빠른 로그 조회가 가능했습니다.
Grafana와의 통합이 기본 지원되기 때문에, 하나의 통합 대시보드에서 메트릭, 트레이싱, 로그를 한눈에 모니터링할 수 있는 Observability 환경을 완성할 수 있었습니다.

✍🏻 요약

항목	선택 이유
Prometheus + Grafana	오픈소스 기반, 시계열 데이터 최적화, 시각화 및 알람 강화
Zipkin + Micrometer	Spring Boot 연동 최적, 간단한 설정, 분산 트랜잭션 추적
Loki + Promtail	경량화된 설치, 도커 친화적, Grafana 통합 지원, 비용 절감