# Distributed Tracing

## 개요

**Distributed Tracing**(분산 추적)은 마이크로서비스 아키텍처와 같은 분산 시스템 환경에서 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거치는 과정을 추적하고 시각화하는 기술입니다. 현대의 복잡한 소프트웨어 시스템은 수십에서 수백 개의 독립된 서비스로 구성되며, 사용자의 한 번의 요청이 여러 서비스 간에 네트워크를 통해 전달됩니다. 이러한 환경에서는 성능 병목, 오류 발생 위치, 지연 원인 등을 파악하기가 매우 어렵습니다. Distributed Tracing은 이러한 문제를 해결하기 위해 요청의 전체 흐름을 추적하고, 각 단계에서의 지연 시간과 상태를 기록함으로써 시스템의 가시성을 높입니다.

이 기술은 특히 클라우드 네이티브 애플리케이션, 컨테이너 기반 아키텍처(Kubernetes 등), 그리고 서버리스 환경에서 필수적인 관측성(Observability) 도구로 자리 잡고 있습니다.

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## 핵심 개념

### 1. Trace와 Span

- **Trace**: 하나의 최상위 사용자 요청을 나타내며, 전체 요청의 생명주기를 포함합니다. 예를 들어, 웹 애플리케이션에서 "상품 주문" 요청은 하나의 Trace로 표현됩니다.
- **Span**: Trace를 구성하는 개별 작업 단위입니다. 각 마이크로서비스 내에서 수행되는 작업(예: 데이터베이스 쿼리, 외부 API 호출 등)이 하나의 Span으로 기록됩니다. Span은 시작 시간, 지속 시간, 작업 이름, 태그, 로그 등을 포함합니다.

Trace는 여러 Span으로 구성되며, Span 간에는 **부모-자식 관계** 또는 **참조 관계**가 존재하여 호출 순서와 의존성을 표현합니다.

### 2. Context Propagation (컨텍스트 전파)

분산 추적을 위해서는 요청이 서비스 간 이동할 때 추적 정보(Trace ID, Span ID, 샘플링 플래그 등)를 전달해야 합니다. 이를 **컨텍스트 전파**라고 하며, 일반적으로 HTTP 헤더(`traceparent`, `tracestate`) 또는 메시지 큐 메타데이터를 통해 수행됩니다. OpenTelemetry와 같은 표준은 W3C Trace Context를 따르며, 다양한 언어 및 프레임워크 간의 상호 운용성을 보장합니다.

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## 작동 원리

Distributed Tracing 시스템은 다음과 같은 단계로 동작합니다:

1. **요청 수신 시 Trace 생성**: 첫 번째 서비스(예: 프론트엔드 API 게이트웨이)가 요청을 받으면, 새로운 Trace를 생성하고 고유한 **Trace ID**를 할당합니다.
2. **Span 생성 및 전파**: 각 서비스는 자신의 작업을 수행하며 Span을 생성하고, 이를 하위 서비스에 전달합니다.
3. **데이터 수집**: 각 서비스는 생성된 Span 데이터를 **Collector**로 전송합니다. 이는 에이전트(Agent)를 통해 비동기로 전송될 수 있습니다.
4. **저장 및 분석**: 수집된 데이터는 백엔드 시스템(예: Jaeger, Zipkin)에 저장되어 분석 및 시각화됩니다.
5. **시각화 대시보드 제공**: 운영팀은 웹 기반 UI를 통해 요청의 전체 흐름, 지연 분석, 오류 위치 등을 확인할 수 있습니다.

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## 주요 도구 및 프레임워크

### 1. **OpenTelemetry**

- **설명**: CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하는 오픈소스 프로젝트로, 분산 추적, 메트릭, 로그를 통합적으로 수집하기 위한 표준 API와 SDK를 제공합니다.
- **특징**:
  - 언어별 SDK 지원(Java, Python, Go, JavaScript 등)
  - W3C 표준 기반 컨텍스트 전파
  - 벤더 중립적: Jaeger, Zipkin, Datadog, AWS X-Ray 등 다양한 백엔드와 연동 가능
- **사용 예**:
  ```python
  from opentelemetry import trace
  from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
  from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor

  trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
  tracer = trace.get_tracer(__name__)

  with tracer.start_as_current_span("main-operation"):
      print("Executing main operation...")
  ```

### 2. **Jaeger**

- **설명**: Uber에서 개발하여 CNCF에 기부된 분산 추적 시스템. OpenTelemetry와 원활하게 통합 가능.
- **기능**: 실시간 추적 시각화, 샘플링 전략, 대규모 환경 지원.
- **아키텍처 구성 요소**:
  - Agent: 로컬에서 Span 수집
  - Collector: Span 수집 및 저장
  - Query Service: 저장된 데이터 조회 및 UI 제공

### 3. **Zipkin**

- Twitter에서 개발한 초기 분산 추적 시스템. 비교적 가볍고 설치가 간편함.
- 주로 Spring Cloud Sleuth와 함께 사용됨.

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## 도전 과제와 고려 사항

- **성능 오버헤드**: 추적 데이터 수집은 CPU, 메모리, 네트워크 사용량을 증가시킬 수 있으므로, **샘플링**(Sampling) 전략(예: 확률 기반, 적응형 샘플링)이 중요합니다.
- **정확한 타임스탬프 동기화**: 여러 서버 간의 시계 동기화가 필요하며, NTP(Network Time Protocol) 사용이 권장됩니다.
- **보안 및 개인정보 보호**: 추적 데이터에 민감 정보(예: 사용자 ID, 토큰)가 포함되지 않도록 필터링 또는 마스킹이 필요합니다.
- **다양한 기술 스택 통합**: 레거시 시스템이나 이국적인 프레임워크와의 통합은 추가 개발을 요구할 수 있습니다.

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## 관련 표준 및 프로토콜

- **W3C Trace Context**: HTTP 헤더를 통한 추적 컨텍스트 전파를 위한 웹 표준.
- **OpenTelemetry Protocol (OTLP)**: 추적 데이터 전송을 위한 표준화된 프로토콜.

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## 참고 자료 및 관련 문서

- [OpenTelemetry 공식 문서](https://opentelemetry.io/)
- [Jaeger Documentation](https://www.jaegertracing.io/docs/)
- [W3C Trace Context Specification](https://www.w3.org/TR/trace-context/)
- [CNCF Observability Landscape](https://landscape.cncf.io/observability-and-analysis)

Distributed Tracing은 현대 소프트웨어 아키텍처에서 시스템의 안정성과 성능을 보장하는 핵심 요소입니다. 지속적인 표준화와 도구 생태계의 발전으로, 더 많은 조직이 이를 도입하여 복잡한 분산 환경을 효과적으로 관리하고 있습니다.