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CPU 오버헤드 0.1% 미만, 5만 동시 접속자를 견디는 실시간 트래픽 분석 시스템 설계
Building Dhrishti - Part 3: Testing on a Production Grade System
AI 요약
Context
서버 리소스 점유를 최소화하면서 프로덕션 환경의 트래픽을 실시간 추적하는 경량 모니터링 시스템의 필요성 대두. 단순 모킹 서비스가 아닌 복잡한 마이크로서비스 토폴로지에서의 신뢰성 검증과 정밀한 벤치마킹이 요구되는 상황.
Technical Solution
- 정체 불명 IP 분류를 위해 Entry-point 기반 필터링 로직을 구현한 Unresolved IP Table 설계
- k6 기반의 가상 유저 시뮬레이션을 통한 트래픽 램프업 및 다양한 사용자 시나리오 검증 체계 구축
- Go 언어 기반의 커널 정보 수집 모듈과 Shell 스크립트를 활용한 Baseline 대비 성능 비교 분석 루틴 구현
- TCP Connect, Accept, Close 이벤트를 Request 단위로 정규화하여 처리하는 이벤트 추론 엔진 적용
- 추론 엔진의 Lossy 특성으로 인한 미검출 연결 해결을 위해 30초 비활성 기준 Cleanup 서비스 도입
- Redis TimeSeries를 활용한 24시간 이벤트 캡처 및 시계열 기반 트래픽 Replay 기능 구현
실천 포인트
1. 모니터링 도구 도입 전 k6와 같은 부하 테스트 도구로 Baseline 성능 지표를 먼저 확보할 것
2. TCP 수준의 이벤트 추적 시 Connection Close 누락 가능성을 고려하여 TTL 기반의 Cleanup 메커니즘을 설계할 것
3. 실시간 이벤트의 시계열 분석과 리플레이가 필요할 경우 Redis TimeSeries와 같은 특화 저장소 검토