관측성·신뢰성
근본 원인과 유발 요인, 어떻게 구분하나: 장애 회고 사례
DB 지연 장애 사례로 근본 원인과 유발 요인을 구분하는 법을 시간순으로 복기한다. 가설 기각 과정과 재발 방지 조치 포함.
오세라
DB 지연 장애 사례로 근본 원인과 유발 요인을 구분하는 법을 시간순으로 복기한다. 가설 기각 과정과 재발 방지 조치 포함.
라벨 하나가 active series를 폭증시켜 메모리와 청구서를 동시에 흔든 사례를 원인·재발방지 관점에서 뜯어봤다.
재시도 폭풍이 복구를 늦추는 구조를 시간순으로 해부하고, CircuitBreaker·백오프·지터·벌크헤드의 역할과 트레이드오프를 정리했다.
eBPF 무계측 수집과 전통 SDK 계측의 CPU 오버헤드·가시성 범위·카디널리티 비용을 공개된 실측·사례 수치로 나란히 뜯어봤다.
장애 사후분석에서 뒤죽박죽 로그를 시간순으로 정렬하는 방식과 여러 호스트·컴포넌트 간 인과관계를 찾는 방식, 두 기법의 실제 차이와 선택 조건.
시계열 수의 곱셈적 증가로 메모리 오버플로우를 유발하는 고카디널리티 레이블 문제를 Kubernetes 실사례와 WAL 복구 메커니즘으로 분석한다.
무엇이 언제 어떻게 깨졌는지 복원하고, 가설 기각을 통해 근본 원인을 찾으며, 재발을 막는 사후분석의 프레임워크. 스택을 가리지 않는 판단 기준과 흔한 함정을 다룬다.
메트릭·로그·트레이스 수집·저장·질의 경로를 뜯어본다. 카디널리티 비용, 샘플링 전략, eBPF 무계측 수집의 트레이드오프를 중심으로 아키텍처 판단 기준을 정리한다.