있지만, 시스템의 맥락에서 사용자보다 먼저 문제를 발견하거나 누군가 불평할 때 최소한의 정
보를 얻을 수 있을 만큼 충분히 신속하게 정보를 필요로 한다. 실제로 우리는 분 또는 시간이
아니라 초에 대해 이야기하고 있다.
10.8.510.8.5
규모에 맞게 규모에 맞게
분산 시스템의 관찰가능성 분야에서 많은 작업은 대규모 분산 시스템에서 수행된 작업에서 영
감을 받았다. 이로 인해 우리는 안타깝게도 장단점을 충분히 이해하지 못한 채 여러분의 시스
템보다 훨씬 더 큰 규모의 시스템을 위한 솔루션을 다시 만들려고 시도할 수 있다.
규모가 큰 시스템은 작동될 규모를 처리할 수 있도록 시스템의 기능을 줄이는 특정 절충안을
찾아야 하는 경우가 많다. 예를 들어 대퍼는 구글 규모에 대처할 수 있도록 매우 공격적인 무작
위 데이터 샘플링(많은 정보를 효과적으로 ‘삭제’)을 사용해야 했다. 라이트스텝의 설립자이자
대퍼의 창시자인 벤 시글먼
Ben
Sigelman
은 다음과 같이 말했다.
1818
구글의 마이크로서비스는 초당
50
억 개의
RPC
를 생성한다. 따라서 초당
50
억 개의
RPC
로 확장
되는 관찰가능성 ...
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