'효율성 인식 개발 흐름'에서는 최소한의 노력으로 필요한 효율성 결과를 검증하고 달성하기 위해 TFBO(테스트, 수정, 벤치마크 및 최적화) 흐름을 따르는 방법을 배웠습니다. 효율성 단계의 요소 중 특히 7장과9장에서 관찰 가능성이 핵심적인 역할을 합니다. 그림 6-1에서는 이 단계에 초점을 맞춥니다.
그림 6-1. 그림 3-5에서 우수한 통합가시성이 필요한 부분을 중심으로 발췌한 내용입니다.
이 장에서는 흐름의 이 부분에 필요한 통합 가시성 및 모니터링 도구에 대해 설명하겠습니다. 먼저 통합 가시성이란 무엇이며 어떤 문제를 해결하는지 알아보겠습니다. 그런 다음 일반적으로 로그, 추적, 메트릭, 그리고 최근에는 프로필로 구분되는 다양한 통합 가시성 신호에 대해 설명합니다. 다음으로 '예제'에서 처음 세 가지 신호에 대해 설명합니다 : 대기 시간을 위한 계측"에서 대기 시간을 측정하고자 하는 효율성 정보의 예로 들어 설명합니다(프로파일링은 9장에서 설명합니다). 마지막으로 "효율성 메트릭 의미"에서 프로그램 효율성과 관련된 메트릭의 구체적인 의미와 소스를 살펴보겠습니다.
측정하지 않는 것은 개선할 수 없습니다!
피터 드러커가 인용한 이 명언은 비즈니스 수익, 자동차 효율성, 가계 예산, 체지방, 심지어 행복까지 모든 것을 개선할 수 있는 열쇠가 됩니다.
특히 비효율적인 소프트웨어로 인해 발생하는 보이지 않는 낭비의 경우, 변경 전후를 평가하고 측정하지 않고는 소프트웨어를 최적화하는 것이 불가능하다고 말할 수 있습니다. 가상 공간에서 우리의 추측은 종종 틀릴 수 있으므로 모든 결정은 데이터에 기반해야 합니다.
더 이상 고민할 필요 없이 업계에서 통합 가시성이라고 부르는 개념을 통해 가장 쉬운 방법으로 소프트웨어의 효율성을 측정하는 방법을 알아보세요.
관찰 가능성
소프트웨어 효율성을 제어하려면 먼저 Go 애플리케이션의 지연 시간과 리소스 사용량을 측정할 수 있는 체계적이고 신뢰할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 핵심은 가능한 한 정확하게 계산하고 마지막에 이해하기 쉬운 수치로 표시하는 것입니다. 그렇기 때문에 사용량 측정을 위해 때때로(항상 그런 것은 아닙니다!) "메트릭 신호"를 사용하는데, 이는 관찰성이라는 필수 소프트웨어(또는 시스템) 특성의 한 축을 이루는 것입니다.
관찰 가능성
Cloud 네이티브 인프라 세계에서는 애플리케이션의 통합 가시성에 대해 자주 이야기합니다. 안타깝게도 통합 가시성은 매우 과부하가 걸린 단어입니다.1 통합 가시성은 외부 신호로부터 시스템의 상태를 추론하는 능력으로 요약할 수 있습니다.
오늘날 업계에서 사용하는 외부 신호는 일반적으로 메트릭, 로그, 추적, 프로파일링의 ...
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