마이크로서비스 간 성능 문제의 근본 원인 찾기: PetShop 데이터셋

Core Concepts

마이크로서비스 기반 애플리케이션에서 예기치 않거나 바람직하지 않은 동작의 근본 원인을 식별하는 것이 중요한 과제이며, 이를 위해 표준화된 데이터셋이 필요하다.

Abstract

이 논문은 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 성능 문제 근본 원인 분석을 위한 데이터셋을 소개한다. 이 데이터셋은 41개의 마이크로서비스 구성요소로 이루어진 분산 애플리케이션에서 수집된 지연 시간, 요청 수, 가용성 지표를 포함한다. 정상 운영 지표 외에도 68개의 주입된 성능 문제가 포함되어 있으며, 이는 시스템 전반에 걸쳐 지연 시간 증가와 가용성 감소를 유발한다. 이 데이터셋은 다양한 인과적/비인과적 근본 원인 분석 방법의 정확도를 평가하는 데 사용될 수 있다. 실험 결과, 기존 방법들이 이 데이터셋에서 좋은 성능을 보이지 않아, 이 데이터셋이 강건하고 데이터 효율적인 근본 원인 분석 방법 개발을 위한 중요한 자원이 될 것으로 기대된다.

Stats

"요청 수가 464에서 503 사이로 변동됩니다."
"지연 시간 평균이 200ms를 초과합니다."
"가용성이 95%에서 75%로 감소했습니다."

Quotes

"마이크로서비스 아키텍처에서 문제가 발생하면 수백 개의 지표를 살펴보고, 테라바이트 단위의 로그를 뒤지며, 다른 팀의 담당자들을 연락해야 하는 등 문제의 근본 원인을 찾기가 매우 어렵습니다."
"이 데이터셋은 근본 원인 분석 방법 개발을 가속화하고 편향된 보고를 방지하기 위해 마련되었습니다."

Key Insights Distilled From

The PetShop Dataset -- Finding Causes of Performance Issues across Microservices

by Mich... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.04806.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

마이크로서비스 간 피드백 루프가 존재하는 경우 제안된 근본 원인 분석 방법들의 성능이 어떻게 달라질까?
근본 원인 분석 방법들은 피드백 루프가 존재하는 경우에는 추가적인 고려가 필요합니다. 피드백 루프는 시스템의 한 부분에서 발생한 문제가 다른 부분으로 영향을 미치고, 이로 인해 다시 초기 문제를 야기할 수 있는 상황을 의미합니다. 이러한 상황에서는 단일 원인을 찾는 것이 어려울 수 있으며, 여러 원인이 상호작용하여 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 근본 원인 분석 방법은 이러한 상호작용을 고려하여 시스템 전체적인 흐름을 이해하는 능력이 필요합니다. 특히 피드백 루프가 있는 경우에는 원인과 결과 사이의 복잡한 관계를 고려하는 방법이 필요할 것입니다.

질문 2

여러 개의 근본 원인이 존재하는 경우 근본 원인 분석 방법들의 성능은 어떨까?
여러 개의 근본 원인이 존재하는 경우, 근본 원인 분석은 더 복잡해질 수 있습니다. 각 원인이 개별적으로 문제를 일으킬 수 있으며, 상호작용하여 더 큰 문제를 초래할 수도 있습니다. 이러한 상황에서는 단일 원인을 식별하는 것보다는 다양한 원인 간의 관계를 고려하는 방법이 필요합니다. 근본 원인 분석 방법은 다중 원인을 동시에 고려하고, 각 원인이 문제에 미치는 영향을 정확히 평가할 수 있어야 합니다.

질문 3

이 데이터셋에서 관찰된 성능 문제 유형 외에 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 다른 유형의 문제는 무엇이 있을까?
이 데이터셋에서 관찰된 성능 문제 유형 외에도 실제 운영 환경에서는 네트워크 문제, 보안 문제, 데이터베이스 오류, 서비스 간 통신 문제, 서버 부하 문제 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 네트워크 문제는 서비스 간 통신에 영향을 줄 수 있고, 보안 문제는 데이터 유출이나 무단 접근으로 인한 문제를 초래할 수 있습니다. 데이터베이스 오류는 데이터 무결성 문제를 야기할 수 있으며, 서버 부하 문제는 서비스의 응답 시간을 늦출 수 있습니다. 이러한 다양한 문제들은 실제 운영 환경에서 발생할 수 있으며, 근본 원인 분석에 다양한 도전을 제공할 수 있습니다.