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서비스 페이지 (Service Page)

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건강 메트릭, 종속성, 배포, 오류 추적, 보안 인사이트를 포함한 포괄적인 서비스 개요를 제공하는 Service Page에 대해 알아봐요.

출처: 문서

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{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/overview_service_page_1.23b8a898329ddc80ce4811b8ed0ec103.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/overview_service_page_1.23b8a898329ddc80ce4811b8ed0ec103.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Detailed service page" /%}

개요 (Overview)

Catalog에서 서비스를 선택하면 상세 서비스 페이지로 이동해요. 서비스는 같은 작업을 하는 프로세스 집합이에요(예: 웹 프레임워크 또는 데이터베이스 — 서비스가 정의되는 방식은 APM 시작하기에서 자세히 알아보세요).

이 페이지에서 확인할 수 있는 것:

  • 서비스 건강 상태
  • 서비스 모니터 상태
  • Watchdog 인사이트
  • 요약 카드 (Summary cards)

다음 Datadog 사이트 사용자에게 중요한 안내: ap1.datadoghq.com, us3.datadoghq.com, us5.datadoghq.com, app.datadoghq.eu, app.datadoghq.com, ap2.datadoghq.com, uk1.datadoghq.com:

서비스 건강 상태 (Service health)

Service health는 즉각적인 주의가 필요한 서비스를 식별하도록 도와주는 서비스 상태의 실시간 요약을 제공해요.

서비스 건강 상태는 여러 신호(모니터, 인시던트, Watchdog 인사이트)를 단일 알림으로 통합해요. 중요한 상태의 서비스를 확인해 문제를 더 빠르게 감지·해결하세요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/services/service_page/service-health3.61ebdf76da264cdd34629512bb669def.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/services/service_page/service-health3.61ebdf76da264cdd34629512bb669def.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Service health on the service page and service dependency map." /%}

서비스 건강 상태는 Datadog의 여러 곳에서 사용할 수 있어요:

  1. Catalog
  2. 서비스 페이지
  3. Watchdog이 이슈가 여러 서비스 종속성에 걸쳐 있다고 감지하면 서비스 종속성 맵
  4. 서비스 알약 (Service pills)

서비스 건강 상태는 다음 조건 중 하나 이상을 충족하면 서비스 상태를 Critical 또는 Warning으로 표시해요:

상태 (Status) 조건 (Condition)
Critical 모니터 (Monitors):- 페이징 통합(PagerDuty 또는 Opsgenie)이 설정된 음소거되지 않은 모니터가 ALERT 상태이고 지난 2일 내에 트리거됨.인시던트 (Incidents):- 모든 심각도의 인시던트가 활성 상태.Watchdog 인사이트:- 결함 있는 배포가 진행 중.- APM 지연 시간/오류율 알림이 진행 중.
Warning 모니터 (Monitors):- 페이징 통합(PagerDuty 또는 Opsgenie)이 설정된 음소거되지 않은 경고 모니터가 WARN 상태이고 지난 2일 내에 트리거됨.인시던트 (Incidents):- 모든 심각도의 인시던트가 안정 상태.Watchdog 인사이트:- 로그 이상 알림이 진행 중.
Ok 중요 또는 경고 상태의 알림이 활성화되어 있지 않음.

서비스 모니터 (Service monitor)

서비스 모니터 패널은 서비스에 연결된 활성 모니터와 실시간(Synthetics) 테스트를 표시해요. Datadog은 또한 서비스 유형에 따라 모니터 목록을 제안해요:

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직접 활성화하거나 자체 APM 모니터를 만들어요.

참고: 메타데이터에 service:<SERVICE_NAME>이 태그되어 있거나, 모니터 쿼리에 포함되거나, 쿼리가 서비스별로 그룹화되어 있으면 모니터가 APM 서비스에 연결돼요. 실시간 테스트에 service:<SERVICE_NAME> 태그를 지정해 APM 서비스에 연결할 수도 있어요.

Watchdog 인사이트 (Watchdog Insights)

Watchdog 인사이트 캐러셀은 특정 태그에서 감지된 이상과 이상치(outlier)를 표면화해 문제의 근본 원인을 조사할 수 있게 해 줘요. 인사이트는 서비스 태그를 포함하는 APM, 연속 프로파일러, 로그 관리, 인프라 데이터에서 발견돼요. 이 인사이트는 각 제품 페이지에 표시되는 인사이트와 동일해요. 예를 들어 서비스 페이지의 동일한 로그 이상치는 Log Explorer에서도 찾을 수 있어요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/cross_product_insight_1.1e5dff9e8709c19739d2d010fd5201b5.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/cross_product_insight_1.1e5dff9e8709c19739d2d010fd5201b5.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Watchdog Insights" /%}

인사이트를 클릭하면 인사이트의 시간 범위, 관련 로그나 트레이스, 제안된 다음 단계 같은 더 많은 세부 정보를 볼 수 있어요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/watchdog_details_1.1fe2a79fcece945cb546ef6b18852224.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/watchdog_details_1.1fe2a79fcece945cb546ef6b18852224.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Watchdog Insights details" /%}

요약 카드 (Summary cards)

서비스 페이지에는 서비스 건강 상태를 강조하는 요약 카드가 있어요. 잠재적 결함 배포를 쉽게 발견하고, 카드를 클릭해 최신 배포의 세부 정보나 트레이스를 보거나, 이 서비스의 모든 배포를 볼 수 있어요. Error Tracking과의 통합을 통해 서비스에 표시된 새 이슈를 확인할 수 있는데, 오류는 자동으로 이슈로 집계돼요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/summary_cards.86a312ae37a67cee1d2cfd994f4912bb.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/summary_cards.86a312ae37a67cee1d2cfd994f4912bb.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Summary cards" /%}

서비스 수준 목표 (SLOs)와 인시던트 (Incidents) 요약을 통해 SLO 상태와 진행 중인 인시던트를 모니터링할 수 있어요. 카드를 클릭해 서비스에 새 SLO를 만들거나 인시던트를 선언할 수 있어요. 보안 신호 (security signals) 요약은 서비스가 애플리케이션 위협에 어떻게 반응하는지 강조해요.

기본 제공 그래프 (Out-of-the-box graphs)

Datadog은 주어진 서비스에 대한 기본 제공 그래프를 제공해요. 각 그래프 위의 드롭다운을 사용해 표시되는 정보를 변경해요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/out_of_the_box_graphs.94bbbfb35fc2bea8d5b81203b5ba53c2.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/out_of_the_box_graphs.94bbbfb35fc2bea8d5b81203b5ba53c2.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Out of the box service graphs" /%}

요청 및 오류 (Requests and Errors)

Requests and Errors 그래프는 시간에 따른 총 요청(조회) 수와 오류 수를 표시해요. 드롭다운 메뉴를 사용해 다음도 볼 수 있어요:

  • 버전별 요청 (Requests by Version): 서로 다른 서비스 버전 간의 요청 분류.
  • 버전별 초당 요청 (Requests per Second by Version): 각 버전의 요청 비율.
  • 초당 요청 및 오류 (Requests and Errors Per Second): 초당 요청(조회) 수와 오류 수의 비율.

오류 (Errors)

Errors 그래프는 시간에 따른 총 오류 수를 표시해요. 드롭다운 메뉴를 사용해 다음도 볼 수 있어요:

  • 버전별 오류 (Errors by Version): 각 서비스 버전의 오류 수를 나란히 표시.
  • 버전별 초당 오류 (Errors per Second by Version): 시간에 따른 각 서비스 버전의 오류율(초당 오류).
  • 초당 오류 (Errors per Second): 서비스의 전반적인 초당 오류율.
  • 버전별 오류율 % (% Error Rate by Version): 각 서비스 버전에서 오류로 이어진 요청의 백분율.
  • 오류율 % (% Error Rate): 서비스의 전반적인 오류율(백분율).

지연 시간 (Latency)

Latency 그래프는 지연 시간 백분위수를 타임시리즈로 표시해요. 드롭다운 메뉴를 사용해 다음도 볼 수 있어요:

  • 버전별 지연 시간 (Latency by Version): 서비스 버전별로 분류된 지연 시간.
  • 과거 지연 시간 (Historical Latency): 현재 지연 시간 분포와 전날·지난주 비교.
  • 지연 시간 분포 (Latency Distribution): 선택한 시간 범위에서 지연 시간의 분포.
  • 오류별 지연 시간 (Latency by Error): 요청이 오류로 이어졌는지에 따라 구분된 시간에 따른 요청 지연 시간.
  • Apdex (Application Performance Index): 시간에 따른 Apdex 점수.

요청당 평균 시간 (Avg Time per Request)

여러 다운스트림 서비스를 포함하는 서비스의 경우 네 번째 그래프가 요청당 소비된 평균 실행 시간 (execution time)을 분류해요. 이 그래프는 샘플링된 트레이스 데이터를 기반으로 구축되며, 위의 다른 최상위 그래프는 샘플링되지 않은 데이터 소스를 사용해요.

드롭다운 메뉴를 사용해 다음도 볼 수 있어요:

  • 총 소요 시간 (Total Time Spent): 시간에 따라 각 다운스트림 서비스에 소비된 누적 시간.
  • 시간 비율 % (% of Time Spent): 총 시간 대비 각 다운스트림 서비스에 소비된 시간의 백분율.

Postgres나 Redis처럼 다른 서비스를 호출하지 않는 최종 작업인 서비스에는 하위 서비스 그래프가 없어요. Watchdog은 Requests, Latency, Error 그래프에 대해 자동 이상 감지를 수행해요. 이상이 감지되면 그래프에 오버레이가 나타나요. Watchdog 아이콘을 클릭하면 사이드 패널에서 더 자세한 내용을 제공해요. 지연 시간 그래프의 지연 스파이크 위에 마우스를 올리면 Investigate With Bits AI를 클릭해 자동 조사를 시작해요. Bits AI는 관련 트레이스 전반의 태그 편차와 병목 지점을 분석해요. 자세한 내용은 지연 시간 조사 (Latency investigations)를 참고하세요.

내보내기 (Export)

각 그래프의 오른쪽 상단에서 화살표를 클릭해 그래프를 기존 대시보드 (dashboard)로 내보내요:

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/save_to_dashboard.e6a66c86bef6b838b613ab0ebfde9da2.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/save_to_dashboard.e6a66c86bef6b838b613ab0ebfde9da2.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Save to dashboard" /%}

리소스 (Resources)

문제가 있는 리소스를 식별하기 위해 리소스별로 분류된 Requests, Latency, Error 그래프를 봐요. 리소스는 서비스의 특정 동작(보통 개별 엔드포인트 또는 쿼리)이에요.

아래에는 서비스와 연결된 리소스 목록이 있어요. 참고: 리소스가 HTTP 서비스의 외부 인터페이스를 나타내면 목록은 엔드포인트를 표시해요.

서비스의 리소스를 요청, 지연 시간, 오류 또는 시간별로 정렬해 트래픽이 많은 영역이나 잠재적 문제를 식별해요. 다음 예시와 같이 이러한 메트릭 열을 구성할 수 있어요:

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/resources_tab_1.0f6d7d30e6b0db93ff3de476b8c3f838.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/resources_tab_1.0f6d7d30e6b0db93ff3de476b8c3f838.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Resources" /%}

리소스를 클릭하면 리소스의 기본 제공 그래프(요청, 오류, 지연 시간), 리소스 종속성 맵, 스팬 요약 테이블을 표시하는 사이드 패널이 열려요. 키보드 탐색 키를 사용해 Resources 목록에서 리소스를 전환하고 서비스의 리소스를 비교해요. 전체 리소스 페이지를 보려면 Open Full Page를 클릭해요.

전용 리소스 문서를 참고해 자세히 알아보세요.

열 (Columns)

리소스 목록에 표시할 내용을 선택해요:

  • Requests: 추적된 요청의 절대량(초당)
  • Requests per second: 초당 추적된 요청의 절대량
  • Total time: 이 리소스에 소비된 전체 시간의 합
  • Avg/p75/p90/p95/p99/Max Latency: 추적된 요청의 Avg/p75/p90/p95/p99/Max 지연 시간
  • Errors: 특정 리소스의 오류 절대량
  • Error Rate: 특정 리소스의 오류 백분율

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/resource_columns.c52b608871fce164967f7fca11d8a6ff.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/resource_columns.c52b608871fce164967f7fca11d8a6ff.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Resource columns" /%}

{% callout %}

다음 Datadog 사이트 사용자에게 중요한 안내: ap1.datadoghq.com, ap2.datadoghq.com, us3.datadoghq.com, us5.datadoghq.com, app.datadoghq.eu, app.datadoghq.com, uk1.datadoghq.com

종속성 (Dependencies)

종속성 맵에서 서비스가 상호작용하는 업스트림·다운스트림 종속성을 시각화해요. 맵은 APM 메트릭으로 구동되어 정확한 요청 수, 오류율, 지연 시간 수치를 표면화해요. 맵은 작업 이름별로 종속성을 자동으로 그룹화해요. 예를 들어 서비스가 gRPC를 사용해 두 다운스트림 서비스를 호출하면 이 서비스들이 함께 그룹화돼요. 맵 왼쪽의 테이블은 시간에 따른 요청과 오류율을 보여주며, 실패하는 종속성을 식별하는 데 유용해요.

추론 서비스 종속성 (Inferred service dependencies)은 데이터베이스, 큐, 타사 서비스처럼 보라색 배경 노드로 표시돼요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/dependencies_section.00796711c89198a72b9f4dfd5c756170.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/dependencies_section.00796711c89198a72b9f4dfd5c756170.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Service page dependency map" /%}

참고: 서비스 재정의 (Service overrides)는 서비스가 상호작용하는 실제 원격 서비스, 데이터베이스 또는 큐에 대한 가시성을 유지하기 위해 종속성 맵의 노드 간 엣지(연결선)를 따라 표시돼요.

특정 서비스 종속성 조사하기 (Investigating a specific service dependency)

종속성 서비스 노드를 클릭해 서비스 종속성 중 하나를 조사해요. 사이드 패널에서 요청 수, 오류, 지연 시간 메트릭이 서비스에서 다운스트림 종속성으로 가는 요청으로 범위가 한정돼요.

다음 테이블을 사용해 서비스에서 다운스트림 종속성으로의 클라이언트 호출에서 호출되는 리소스를 확인해요. 예를 들어 서비스가 데이터베이스를 호출한다면 데이터베이스에 수행되는 쿼리의 분류를 보고, 테이블을 사용해 느리거나 실패하는 쿼리를 식별해요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/dependencies_side_panel.1280db2a3db13fe94dfdfeda7ae86057.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/dependencies_side_panel.1280db2a3db13fe94dfdfeda7ae86057.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Service page service dependency map" /%}

{% /callout %}

추가 섹션 (Additional sections)

배포 (Deployments)

버전 태그로 구성된 서비스는 Deployment 탭에 버전을 표시해요. 버전 섹션은 선택한 시간 간격 동안 활성 상태였던 서비스의 모든 버전을 보여주며, 활성 버전이 상단에 표시돼요.

기본적으로 다음을 볼 수 있어요:

  • 해당 기간 동안 이 서비스에 배포된 버전 이름.

  • 이 버전에 해당하는 트레이스가 처음·마지막으로 관찰된 시점.

  • Error Types 표시기: 직전 버전에는 나타나지 않았지만 각 버전에 나타나는 오류 유형의 수를 보여줘요.

참고: 이 표시기는 이전 버전의 트레이스에서 관찰되지 않은 오류를 보여줘요. 이 버전이 반드시 이 오류를 도입했다는 의미는 아니에요. 새 오류 유형을 살펴보는 것은 오류 조사를 시작하는 좋은 방법이 될 수 있어요.

  • 초당 요청.

  • 총 요청 대비 오류율(백분율).

이 개요 표에 열을 추가하거나 제거할 수 있으며 선택 사항은 저장돼요. 추가로 사용 가능한 열은:

  • 버전에서 활성 상태이며 이전 버전에는 없었던 엔드포인트.
  • 활성 시간: 해당 버전에 대해 Datadog으로 전송된 첫 트레이스부터 마지막 트레이스까지의 시간.
  • 총 요청 수.
  • 총 오류 수.
  • p50, p75, p90, p95, p99 또는 max로 측정된 지연 시간.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/deployments_1.b6dba6dd88eb594fe215f96025ef6fe1.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/deployments_1.b6dba6dd88eb594fe215f96025ef6fe1.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Deployments" /%}

배포에 대해 서비스 페이지에서 더 자세히 알아보세요.

오류 추적 (Error Tracking)

서비스의 이슈를 봐요. 이슈는 유사한 오류가 집계되어 시끄러운 오류 스트림을 관리 가능한 이슈로 바꾸고 서비스 오류의 영향을 평가하도록 도와줘요. 이슈에 대한 자세한 내용은 Error Tracking에서 알아보세요.

이 탭에는 어떤 리소스에 가장 많은 이슈가 있는지 보여주는 개요 그래프와 서비스에서 발생하는 가장 흔한 이슈 목록이 있어요. 목록의 이슈를 클릭하면 스택 트레이스, 관련 코드 버전, 시작 이후의 총 오류 발생 횟수를 포함한 세부 정보를 사이드 패널에서 볼 수 있어요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/error_tracking_side_panel_1.3323855ce71b82b89a54087562651337.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/error_tracking_side_panel_1.3323855ce71b82b89a54087562651337.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Error Tracking tab" /%}

보안 (Security)

서비스의 보안 태세를 이해해요. 서비스 라이브러리에 노출된 알려진 취약점과, Datadog이 서비스를 대상으로 하는 애플리케이션 공격을 감지할 때 자동으로 생성되는 보안 신호가 포함돼요. 신호는 개별 공격 시도를 평가하는 대신 검토할 의미 있는 위협을 식별해 줘요. App and API Protection에서 자세히 알아보세요.

보안 탭의 상단 섹션에는 취약점의 수와 심각도, 공격 타임라인, 공격 유형, 공격자 정보(클라이언트 IP 또는 인증된 사용자)를 보여주는 개요 그래프가 있어요.

패널의 다음 섹션은 서비스와 관련된 모든 취약점과 신호를 나열해요. 보안 취약점을 클릭해 추가 조사와 해결에 필요한 관련 세부 정보가 있는 사이드 패널을 열어요. 보안 신호를 클릭하면 감지된 위협이 무엇인지와 해결을 위해 취할 수 있는 조치에 대한 정보를 얻어요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/security_tab_1.100f0b8ab1e7cb207e93cd302a8b516b.jpg?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/security_tab_1.100f0b8ab1e7cb207e93cd302a8b516b.jpg?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Security" /%}

데이터베이스 (Databases)

호스트 세부 정보, 쿼리, 권장 사항, 다운스트림 데이터베이스 종속성을 보고 지연 시간과 부하 이상치를 식별해요.

쿼리 (Queries)

Queries 탭에는 샘플링된 스팬 지속 시간의 시각화와 선택한 시간 간격의 전체 쿼리 목록이 포함돼요. 테이블에서 쿼리를 선택해 쿼리 패널을 열고 진단, 오류 세부 정보, 트레이스를 봐요.

데이터베이스 (Databases)

Databases 탭에는 이상치를 식별하는 데 도움이 되는 활성 연결과 평균 쿼리 지속 시간 시각화, 선택한 서비스의 데이터베이스 호스트 전체 목록이 포함돼요. 목록에서 데이터베이스 호스트를 선택해 Database Monitoring에서 확인해요.

DBM과 APM 연결에 대해 자세히 알아보기.

인프라 (Infrastructure)

서비스가 Kubernetes에서 실행 중이면 Service Page에 Infrastructure 탭이 표시돼요. 실시간 Kubernetes Pods 테이블은 메모리 사용량이 한도에 가까운지 같은 파드의 상세 정보를 표시하고, 프로비저닝된 컴퓨팅 리소스가 최적 애플리케이션 성능에 필요한 것보다 많은지 확인해 리소스 할당을 개선할 수 있게 해 줘요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/infra_pods.360d540afa13753aee1a111db0f54aaf.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/infra_pods.360d540afa13753aee1a111db0f54aaf.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Kubernetes Pods" /%}

Kubernetes Metrics 섹션에는 선택한 기간에 대한 인프라 건강 상태의 높은 수준 요약이 포함되며, CPU, Memory, Network, Disk 메트릭을 포함해요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/infra_metrics_1.1a19345f331a15a4e895e63d16f471ef.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/infra_metrics_1.1a19345f331a15a4e895e63d16f471ef.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Kubernetes Metrics" /%}

비 Kubernetes 환경(호스트 기반 설치 등)의 경우 Unified Service Tagging 문서를 참고하세요.

런타임 메트릭 (Runtime Metrics)

추적 클라이언트에서 런타임 메트릭이 활성화되면 서비스의 런타임 언어에 해당하는 Runtime metrics 탭이 표시돼요. Runtime Metrics에서 자세히 알아보세요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/runtime_metrics_1.4f5aa158fb856126ebf5117160f1b606.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/runtime_metrics_1.4f5aa158fb856126ebf5117160f1b606.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Runtime Metrics" /%}

프로파일링 (Profiling)

서비스에 연속 프로파일러 (Continuous Profiler)가 설정되어 있으면 Profiling 탭이 표시돼요.

Profiling 탭의 정보를 사용해 지연 시간과 처리량 변경을 코드 성능 변경과 상관시켜요.

이 예시에서 /GET train에서 락 경합(lock contention) 증가로 이어져 지연 시간이 연결되는 것을 볼 수 있고, 이는 다음 코드 줄로 인해 발생해요:

Thread.sleep(DELAY_BY.minus(elapsed).toMillis());

{% video url="https://docs.dd-static.net/images/profiler/apm_service_page_pivot_to_contention_comparison_1.mp4" /%}

메모리 누수 (Memory Leaks)

연속 프로파일러 (Continuous Profiler)를 설정하고 서비스가 컨테이너 환경에서 실행되면 Memory Leaks 탭을 사용할 수 있게 돼요.

잠재적 메모리 누수를 식별하는 워크플로를 안내하고 가장 실행 가능한 데이터를 보여줘요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/profiler/apm_service_page_memory_leaks.63f7a6883da7e877d5e94072ca45e0d4.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/profiler/apm_service_page_memory_leaks.63f7a6883da7e877d5e94072ca45e0d4.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Memory Leaks" /%}

트레이스 (Traces)

traces 탭에서 서비스와 연결된 트레이스 목록을 봐요. 이 목록은 서비스, 환경, 작업 이름으로 이미 필터링되어 있어요. status, resource, error type 같은 핵심 패싯으로 문제가 있는 스팬으로 드릴다운해요. 자세한 내용은 스팬을 클릭해 해당 트레이스의 플레임 그래프와 더 많은 세부 정보를 봐요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/traces_1.28ce9d933e4143d75904090b41c6381b.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/traces_1.28ce9d933e4143d75904090b41c6381b.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Traces" /%}

로그 패턴 (Log patterns)

서비스 로그의 일반적인 패턴을 보고, 검색창의 status 같은 패싯을 사용해 패턴 목록을 필터링해요. 패턴을 클릭하면 어떤 이벤트가 연쇄를 촉발했는지 같은 더 많은 세부 정보를 사이드 패널에서 볼 수 있어요. Log patterns에서 자세히 알아보세요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/log_patterns_1.ceddd6b00277bd71b899153d0855b32d.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/log_patterns_1.ceddd6b00277bd71b899153d0855b32d.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Log patterns" /%}

비용 (Costs)

Costs 탭에서 서비스의 인프라와 관련된 비용을 시각화해요. Cloud Cost Management에서 자세히 알아보세요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/costs_tab_1.eec486f381f6fa27d2f22daa186a9c9e.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/visualization/service/costs_tab_1.eec486f381f6fa27d2f22daa186a9c9e.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="Costs" /%}

프론트엔드 활동 (Frontend activity)

{% callout %}

프리뷰 참여하기!

Frontend activity 섹션을 사용하려면 Journey monitoring 프리뷰에 참여하세요!

액세스 요청 (Request Access) {% /callout %}

{% callout %}

프리뷰 참여하기!

Frontend activity 섹션을 사용하려면 Operations monitoring 프리뷰에 참여하세요!

액세스 요청 (Request Access) {% /callout %}

Frontend activity 탭은 백엔드 서비스를 그것에 의존하는 Real User Monitoring (RUM) 저니(journey), 작업, 뷰와 연결해요. 이를 사용해 서비스 성능이 최종 사용자 경험과 비즈니스 결과에 미치는 영향을 이해할 수 있어요. 예를 들어 서비스가 저하될 때 어떤 사용자 저니가 느려지거나 전환에 실패하는지 파악할 수 있어요.

{% image source="https://docs.dd-static.net/images/tracing/services/service_page/front-end-activity.a6d000084d1083a3c723cc105c303806.png?auto=format&fit=max&w=850 1x, https://docs.dd-static.net/images/tracing/services/service_page/front-end-activity.a6d000084d1083a3c723cc105c303806.png?auto=format&fit=max&w=850&dpr=2 2x" alt="The frontend activity side panel showing service, journey, operation, usage details, and related session replays" /%}

이 탭의 메트릭은 RUM 데이터와 상관관계가 있는 인덱싱된 스팬에서 계산돼요. 헤더는 뷰가 기반으로 하는 인덱싱된 스팬 수와 전체 스팬 중 인덱싱된 비율을 보여줘요.

사전 요구 사항 (Prerequisites)

  • 프론트엔드 애플리케이션에 RUM이 설정되어 있음.
  • RUM과 APM이 연결되어 있어 프론트엔드 이벤트가 이 서비스의 백엔드 트레이스와 상관관계가 있음.
  • 조직에서 RUM Journey와 Operations가 활성화되어 있음.

Users와 Accounts 메트릭을 채우려면 RUM SDK가 usr.id와 account.id 속성을 보내야 해요. 이 속성이 없으면 저니, 작업, 뷰 메트릭은 여전히 사용할 수 있지만, Datadog은 활동을 특정 사용자나 계정에 귀속시킬 수 없어요.

뷰 필터링 (Filtering the view)

탭 상단의 캐스케이딩 선택기를 사용해 가장 넓은 그룹화에서 가장 구체적인 것으로 이동하며 데이터 범위를 지정해요:

  • Journey: 사용자가 애플리케이션에서 수행하는 일련의 단계로, Journey Monitoring에서 정의됨
  • Operation: 저니 내에서 추적되는 사용자 작업
  • View: 선택한 작업과 연결된 개별 RUM 뷰(페이지 또는 화면)

요약 메트릭 (Summary metrics)

요약 카드는 현재 선택에 대한 집계된 프론트엔드 영향을 강조해요. 각 카드는 선택한 시간 범위의 값과 이전 기간 대비 변화를 보여줘요:

  • Users: 선택한 저니에서 활성 상태인 고유 사용자 수(usr.id).
  • Accounts: 선택한 저니에서 활성 상태인 고유 계정 수(account.id).
  • Requests: 이 서비스와 상관된 프론트엔드 요청 수.
  • Avg Conversion: 선택한 저니 전반의 평균 전환율.
  • p95 Latency: 프론트엔드가 경험한 95번째 백분위수 지연 시간.
  • Error Rate: 오류로 이어진 프론트엔드 요청의 백분율.

제품 분석 강화 (Product Analytics enrichment)

Product Analytics를 사용하면 Frontend activity 탭이 영향받는 사용자와 계정에 대한 강화된 세부 정보를 보여줘요. 서비스가 저하될 때 누가 영향받는지에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하고 비즈니스 영향별로 작업 우선순위를 정하도록 도와줘요.

더 알아보기 (Learn more)

도움이 되는 추가 문서, 링크, 아티클이에요: