🕵️‍♂️ Jaeger: 분산 트레이싱(Distributed Tracing) 도구 소개

Jaeger는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 에서 개발한 오픈소스 분산 트레이싱 시스템으로, 마이크로서비스 환경에서 요청(Trace)의 흐름을 추적하고 성능 문제를 분석하는 데 사용된다.

🔹 Jaeger의 주요 기능

✅ Trace 수집 및 시각화
✅ Latency(지연 시간) 분석
✅ 서비스 간 요청 흐름 추적
✅ Root Cause 분석
✅ Sampling (샘플링) 기능 지원 → 모든 요청을 추적할 필요 없이 일부만 저장 가능

📊 Jaeger를 활용한 성능 분석 및 문제 해결

• 서비스 간 요청 흐름 확인: API 요청이 마이크로서비스 여러 개를 거칠 때 어느 구간 에서 시간이 오래 걸리는지 분석 가능
• 지연 시간(Latency) 분석: 특정 API가 느려질 경우, DB 쿼리 문제인지, 내부 API 호출 문제인지 파악 가능
• 트랜잭션 실패 분석: 에러 발생 시, 어떤 서비스에서 오류가 발생했는지 트레이스를 통해 추적 가능

🏁 결론

✅ Jaeger는 MSA 환경에서 필수적인 분산 트레이싱 도구
✅ OpenTelemetry와 함께 사용하면 Django, FastAPI 등 다양한 백엔드와 쉽게 연동 가능
✅ Docker를 활용하여 쉽게 설치 가능하며, Prometheus, Loki와 함께 운영하면 강력한 모니터링 시스템 구축 가능

📌 OpenTelemetry란?

OpenTelemetry(OTel)는 분산 트레이싱(Distributed Tracing), 메트릭(Metrics), 로그(Logs)를 수집 및 분석하기 위한 오픈소스 Observability 프레임워크다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하며, 클라우드 네이티브 환경에서 통합된 모니터링 표준을 제공한다.

🎯 OpenTelemetry의 주요 기능

✅ 트레이싱(Tracing): 서비스 간 요청 흐름을 추적
✅ 메트릭(Metrics): 서비스 성능 및 리소스 사용량 모니터링
✅ 로그(Logging): 구조화된 로그를 수집하여 오류 및 성능 분석

🔥 Jaeger, Prometheus, Grafana, Datadog, AWS X-Ray 등 다양한 Observability 도구와 연동 가능

🔥 왜 OpenTelemetry를 사용할까?

1. 벤더 종속 없음 → AWS, GCP, Azure, On-premise 등 어디서나 사용 가능
2. 표준화된 데이터 구조 → 다양한 언어 및 프레임워크 지원 (Python, Node.js, Java, Go 등)
3. 트레이싱, 로그, 메트릭을 한 번에 수집 → 분산된 서비스 모니터링 최적화

🏗️ OpenTelemetry 아키텍처

Instrumentation (코드 삽입)

• 애플리케이션 코드에 OpenTelemetry SDK를 추가하여 트레이싱, 로그, 메트릭 데이터 수집
• Python의 경우, opentelemetry-instrumentation 사용

Collector (데이터 처리 및 전송)

• 수집한 데이터를 필터링/변환하여 Jaeger, Prometheus, AWS X-Ray 등으로 전송
• OpenTelemetry Collector를 활용하면 벤더 종속 없이 유연하게 데이터 전송 가능

Backend (스토리지 & 분석)

• 수집된 데이터를 Jaeger, Prometheus, Datadog, AWS CloudWatch 등에 저장 및 분석

🔥 Collector를 사용하면 데이터를 여러 백엔드로 동시에 보낼 수도 있음!

아니, 정확히 말하면 Jaeger도 단순한 비주얼라이제이션 도구가 아니라 분산 트레이싱 시스템 전체를 포함하는 도구야.
정리하면 이렇게 구분할 수 있어 👇

🏗 Telemetry(Observability) 개념 정리

Telemetry(원격 측정)는 애플리케이션에서 로그(Log), 메트릭(Metrics), 트레이스(Tracing)를 수집하는 기술을 의미해.

• 로그(Log) → 특정 이벤트 또는 오류 기록 (예: ERROR: DB Connection failed)
• 메트릭(Metrics) → CPU 사용량, 요청 수, 응답 시간 등의 수치 데이터
• 트레이싱(Tracing) → 요청(Request)이 마이크로서비스를 어떻게 거쳐가는지 추적

🔹 OpenTelemetry (OTel)

✅ Telemetry(원격 측정) 데이터를 표준화해서 수집하는 프레임워크
✅ 트레이싱, 메트릭, 로그 데이터를 한 번에 수집 가능
✅ 다양한 백엔드 (Jaeger, Prometheus, Datadog, AWS X-Ray)로 전송 가능

즉, OpenTelemetry는 데이터를 수집하는 도구야.

🔍 Jaeger는 뭐야?

Jaeger는 OpenTelemetry 데이터를 저장하고 시각화하는 “분산 트레이싱 시스템”이야.

🔹 Jaeger의 역할

✅ OpenTelemetry가 수집한 트레이스 데이터를 저장
✅ 요청 흐름(Trace)을 추적하여 시각화
✅ 지연 시간(Latency) 분석 & 성능 병목 확인

즉, Jaeger는 단순한 비주얼라이제이션 도구가 아니라 트레이싱 데이터를 수집, 저장, 분석하는 시스템 전체를 포함해.

🎯 OpenTelemetry와 Jaeger의 관계

1️⃣ OpenTelemetry는 트레이싱 데이터를 수집하고 Jaeger로 보낼 수 있음
2️⃣ Jaeger는 OpenTelemetry 데이터를 저장하고 UI에서 시각화 가능
3️⃣ 둘을 함께 사용하면 MSA 환경에서 요청 흐름을 쉽게 추적할 수 있음

🔥 즉, OpenTelemetry는 데이터를 수집하는 도구이고, Jaeger는 그 데이터를 저장하고 분석하는 도구야.