데브옵스 엔지니어를 위한 실전 관찰 가능성 엔지니어링

PART 1 관찰 가능성으로 가는 길

chapter 1 관찰 가능성이란?
_1.1 관찰 가능성의 수학적 정의
_1.2 소프트웨어 시스템에 대한 관찰 가능성 적용
_1.3 소프트웨어를 위한 관찰 가능성에 대한 잘못된 특성화
_1.4 왜 지금 관찰 가능성인가?
__1.4.1 이것이 정말 최선의 방법인가?
__1.4.2 메트릭과 모니터링이 충분하지 않은 이유
_1.5 메트릭을 이용한 디버깅과 관찰 가능성을 이용한 디버깅
__1.5.1 카디널리티의 역할
__1.5.2 디멘셔널리티의 역할
_1.6 관찰 가능성을 이용한 디버깅
_1.7 현대적인 시스템을 위한 관찰 가능성
요약

chapter 2 관찰 가능성과 모니터링의 디버깅은 어떻게 다를까?
_2.1 모니터링 데이터를 활용한 디버깅
__2.1.1 대시보드를 이용한 문제 해결
__2.1.2 직관을 통한 문제 해결의 한계
__2.1.3 사후 대응적일 수밖에 없는 기존 모니터링
_2.2 관찰 가능성을 통한 더 나은 디버깅
요약

chapter 3 관찰 가능성 없이 확장하며 배운 교훈
_3.1 메타가 인수한 MBaaS 기업 Parse
_3.2 Parse에서 경험했던 확장성
_3.3 현대적 시스템으로의 진화
_3.4 현대적 관행으로의 진화
_3.5 Parse의 전환 사례
요약

chapter 4 관찰 가능성은 어떻게 데브옵스, Sre, 클라우드 네이티브를 연결하는가
_4.1 클라우드 네이티브, 데브옵스, SRE에 대한 간단한 소개
_4.2 관찰 가능성: 디버깅의 과거와 오늘
_4.3 관찰 가능성을 통한 데브옵스와 SRE 프랙티스의 강화
요약

PART 2 관찰 가능성 기초

chapter 5 정형화된 이벤트: 관찰 가능성의 기본 구성 요소
_5.1 정형화된 이벤트를 이용한 디버깅
_5.2 메트릭을 기본 구성 요소로 사용하기 어려운 이유
_5.3 기존 로그를 기본 구성 요소로 사용하기 어려운 이유
__5.3.1 비정형 로그
__5.3.2 정형화된 로그
_5.4 디버깅 시 유용한 이벤트 속성
요약

chapter 6 이벤트를 추적으로 연결하기
_6.1 분산 추적이란 무엇이고 왜 중요한가?
_6.2 추적을 구성하는 컴포넌트
_6.3 어렵게 추적 계측하기
_6.4 추적 스팬에 사용자 정의 필드 추가하기
_6.5 이벤트를 추적으로 연결하기
요약

chapter 7 Opentelemetry를 이용한 계측
_7.1 계측이란?
_7.2 오픈 계측 표준
_7.3 코드를 이용한 계측
__7.3.1 자동 계측 시작하기
__7.3.2 사용자 정의 계측 추가하기
__7.3.3 백엔드 시스템으로 계측 데이터 전송하기
요약

chapter 8 관찰 가능성 확보를 위한 이벤트 분석
_8.1 알려진 조건 기반의 디버깅
_8.2 디버깅의 제1원칙
__8.2.1 핵심 분석 루프 사용하기
__8.2.2 핵심 분석 루프의 무차별 대입 자동화
_8.3 AIOps의 약속에 대한 오해
요약

chapter 9 관찰 가능성과 모니터링의 공존
_9.1 모니터링이 적합한 사례
_9.2 관찰 가능성이 적합한 사례
_9.3 대상 시스템, 소프트웨어에 따른 고려 사항
_9.4 조직의 요구사항 평가
__9.4.1 예외 무시할 수 없는 인프라 모니터링
__9.4.2 실전 예시
요약

PART 3 팀을 위한 관찰 가능성

chapter 10 관찰 가능성 사례 적용하기
_10.1 커뮤니티 그룹 참여하기
_10.2 가장 큰 고민거리에서 시작하기
_10.3 구축보다 구매
_10.4 반복을 통한 계측 구체화
_10.5 기존의 노력을 최대한 활용하기
_10.6 관찰 가능성 적용의 최종 관문
요약

chapter 11 관찰 가능성 주도 개발
_11.1 테스트 주도 개발
_11.2 개발 생애주기 내에서의 관찰 가능성
_11.3 디버그 지점의 결정
_11.4 마이크로서비스 시대의 디버깅
_11.5 계측이 관찰 가능성 도입을 촉진하는 방법
_11.6 관찰 가능성의 조기 투입
_11.7 소프트웨어 배포 가속화를 위한 관찰 가능성 활용
요약

chapter 12 신뢰성을 위한 SLO의 활용
_12.1 전통적 모니터링 접근 방법이 낳은 알람에 대한 피로감
_12.2 알려진 무지만을 위한 임계치 기반의 알람
_12.3 중요한 것은 사용자 경험이다
_12.4 SLO란 무엇인가?
__12.4.1 SLO 기반의 신뢰성 있는 알람
__12.4.2 사례 연구: SLO 기반의 알람 문화 변화
요약

chapter 13 SLO 기반 알람 대응과 디버깅
_13.1 오류 예산이 소진되기 전에 경고하기
_13.2 슬라이딩 윈도우를 이용한 시간 범위 설정
_13.3 오류 예산 소진 알람 생성을 위한 예측
__13.3.1 룩어헤드 윈도우
__13.3.2 베이스라인 윈도우
__13.3.3 SLO 소진 알람 대응하기
_13.4 관찰 가능성 데이터와 시계열 데이터를 이용한 SLO 측정의 차이
요약

chapter 14 관찰 가능성과 소프트웨어 공급망
_14.1 슬랙이 관찰 가능성을 도입한 이유
_14.2 계측: 공유 클라이언트 라이브러리와 디멘션
_14.3 사례 연구: 소프트웨어 공급망에 관찰 가능성 적용하기
__14.3.1 도구를 이용한 문맥의 이해
__14.3.2 실행 가능한 알람 내장하기
__14.3.3 변경사항 이해하기
요약

PART 4 규모에 맞는 관찰 가능성 시스템 구축

chapter 15 투자 회수 관점에서 본 구축과 구매
_15.1 관찰 가능성의 ROI 분석 방법
_15.2 자체 구축 비용
__15.2.1 무료 소프트웨어 사용의 숨겨진 비용
__15.2.2 자체 구축의 장점
__15.2.3 자체 구축의 위험성
_15.3 상용 소프트웨어 실제 도입 비용
__15.3.1 상용 소프트웨어 도입의 숨겨진 재무적 비용
__15.3.2 상용 소프트웨어 도입의 숨겨진 비재무적 비용
__15.3.3 상용 소프트웨어 도입의 이점
__15.3.4 상용 소프트웨어 구매의 위험성
_15.4 자체 구축과 상용 소프트웨어 도입은 옳고 그름의 문제가 아니다
요약

chapter 16 효율적인 데이터 스토리지
_16.1 관찰 가능성을 위한 기능적 요구사항
__16.1.1 관찰 가능성에 부적합한 시계열 데이터베이스
__16.1.2 다른 데이터 저장소 후보들
__16.1.3 데이터 스토리지 전략
_16.2 사례 연구: 허니컴 리트리버의 구현
__16.2.1 시간 단위로 데이터 파티셔닝하기
__16.2.2 세그먼트 내에 열별로 데이터 저장하기
__16.2.3 쿼리 작업 수행하기
__16.2.4 추적 쿼리하기
__16.2.5 실시간으로 데이터 쿼리하기
__16.2.6 티어링을 활용한 비용 효율적인 쿼리 처리
__16.2.7 병렬 처리를 통해 빠르게 만들기
__16.2.8 높은 카디널리티 다루기
__16.2.9 확장성과 내구성 전략
__16.2.10 효율적인 자체 데이터 스토어 구축을 위한 고려 사항
요약

chapter 17 샘플링: 비용과 정확성 모두를 위한 선택
_17.1 데이터 수집을 정제하기 위한 샘플링
_17.2 샘플링에 대한 다양한 접근 방법
__17.2.1 고정 확률 샘플링
__17.2.2 최신 트래픽 볼륨 기반의 샘플링
__17.2.3 이벤트 콘텐츠(키) 기반 샘플링
__17.2.4 키, 메서드 조합을 통한 샘플링
__17.2.5 동적 샘플링 옵션 선택
__17.2.6 추적에 대한 샘플링 결정 시점
_17.3 샘플링 전략의 코드화
__17.3.1 기본 시나리오
__17.3.2 고정 비율 샘플링
__17.3.3 샘플링 비율의 기록
__17.3.4 일관성 있는 샘플링
__17.3.5 목표 비율 샘플링
__17.3.6 하나 이상의 정적 샘플링 비율 사용하기
__17.3.7 키와 목표 비율을 이용한 샘플링
__17.3.8 많은 키를 지원하는 동적 비율 샘플링
__17.3.9 여러 가지 샘플링 방법의 동시 적용
요약

chapter 18 파이프라인을 이용한 원격 측정 관리
_18.1 원격 측정 파이프라인의 속성
__18.1.1 라우팅
__18.1.2 보안과 규제 준수
__18.1.3 워크로드의 격리
__18.1.4 데이터 버퍼링
__18.1.5 용량 관리
__18.1.6 데이터 필터링 및 증강
__18.1.7 데이터 변환
__18.1.8 데이터 품질과 일관성 보장
_18.2 원격 측정 파이프라인의 관리 자세히 살펴보기
_18.3 원격 측정 파이프라인 관리 시 당면 과제
__18.3.1 성능
__18.3.2 정확성
__18.3.3 가용성
__18.3.4 신뢰성
__18.3.5 격리
__18.3.6 데이터 신선도
_18.4 사례 연구: 슬랙에서의 원격 측정 관리
__18.4.1 메트릭 집계
__18.4.2 로그와 추적 이벤트
_18.5 오픈소스 대안들
_18.6 원격 측정 파이프라인 관리: 구축할 것인가 구매할 것인가
요약

PART 5 관찰 가능성 문화의 확산

chapter 19 관찰 가능성 비즈니스 사례
_19.1 변화에 대한 사후 대응적인 접근 방법
_19.2 관찰 가능성의 투자 수익률
_19.3 변경에 대한 적극적인 접근 방법
_19.4 사례로서의 관찰 가능성 소개
_19.5 적절한 도구를 이용한 관찰 가능성 실천
__19.5.1 계측
__19.5.2 데이터 저장소와 분석
__19.5.3 도구의 출시
_19.6 충분한 관찰 가능성을 확보했는지 인식하기
요약

chapter 20 관찰 가능성의 이해관계자와 조력자
_20.1 비엔지니어링 관찰 가능성 요구사항의 식별
_20.2 실무에서 관찰 가능성 조력자 만들기
__20.2.1 고객 지원팀
__20.2.2 고객 성공팀과 제품팀
__20.2.3 영업팀과 경영팀
_20.4 관찰 가능성 도구와 비즈니스 인텔리전스 도구의 차이점
__20.4.1 쿼리 실행 시간
__20.4.2 정확도
__20.4.3 최신성
__20.4.4 데이터 구조
__20.4.5 시간 범위
__20.4.6 일시성
_20.5 실무에서 관찰 가능성과 BI 도구 함께 사용하기
요약

chapter 21 관찰 가능성 성숙도 모델
_21.1 성숙도 모델에 대한 기본적인 이해
_21.2 관찰 가능성 성숙도 모델이 필요한 이유
_21.3 관찰 가능성 성숙도 모델
_21.4 관찰 가능성 성숙도 모델의 기능들
__21.4.1 시스템 실패에 대한 탄력성
__21.4.2 완성도 높은 코드의 배포
__21.4.3 소프트웨어 복잡도와 기술 부채의 관리
__21.4.4 예측 가능한 릴리스
__21.4.5 사용자 동작의 이해
_21.5 조직을 위한 관찰 가능성 성숙도 모델 적용
요약

chapter 22 관찰 가능성의 미래
_22.1 관찰 가능성의 과거와 현재
_22.2 보충 자료
_22.3 관찰 가능성의 미래