MongoDB 9.0의 관측 가능성 역량: 문제 파악 시간을 줄이고 빠르게 해결하세요

최신 애플리케이션은 스택의 모든 계층에서 원격 측정 데이터를 생성하지만, 무엇이 어떻게 변했는지 파악하는 것은 여전히 어려운 경우가 많습니다. 데이터베이스 신호는 종종 별도의 워크플로에 존재하기 때문에 팀은 대시보드를 전환하고, 연결되지 않은 데이터를 상호 연관시키고, 전체 운영 컨텍스트 없이 성능 문제를 해결해야 합니다.

MongoDB 9.0을 사용하면 데이터베이스 동작을 보다 쉽게 이해하고 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다. 이제 팀이 감지에서 진단으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 세 가지 관찰 가능성 개선 사항을 도입합니다.

• Atlas 지표, 기록 및 이벤트를 엔지니어링 팀이 이미 사용하고 있는 관측 가능성 도구로 가져오는 OpenTelemetry 개선 사항.

• 상태 및 성능에 대한 보다 명확한 클러스터 수준 보기를 제공하는 재설계된 Metrics UI.

• 읽기 이상으로 쿼리 수준 진단을 확장하는 쓰기 작업을 위한 쿼리 형태 인사이트.

이러한 관측 가능성 도구를 함께 사용하면 팀이 답변을 찾는 데 시간을 덜 쓰고 문제를 해결하고 성능을 최적화하고 안정적인 애플리케이션을 유지하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

MongoDB Atlas 원격 측정을 관찰 가능성 스택으로 가져오기

핵심 데이터베이스 컨텍스트가 서로 다른 시스템에 있는 경우 문제 해결을 위해 도구를 전환하고 변경 사항을 수동으로 조합해야 할 수 있습니다. MongoDB Atlas는 데이터베이스 원격 측정 데이터를 팀이 이미 사용하고 있는 관측 가능성 워크플로에 통합하여 이러한 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. 이제 Atlas 이벤트 통합은 팀에게 새로운 운영 컨텍스트 소스를 제공합니다.

Atlas 이벤트 통합을 사용하면 고객은 클러스터 수정, 사용자 관리 변경, 네트워크 액세스 업데이트, 프로젝트 또는 조직 구성 변경을 비롯한 Atlas 활동 피드 이벤트를 OpenTelemetry 호환 대상 및 기타 지원되는 통합으로 내보낼 수 있습니다. 이러한 이벤트를 기존 관측 가능성 데이터와 함께 활용함으로써 팀은 무언가가 변경되었다는 사실뿐만 아니라 무엇이 변경되었는지도 더 잘 이해할 수 있습니다.

MongoDB Atlas 지표 및 로그 통합과 결합하여 팀은 성능 문제를 이러한 문제에 기여했을 수 있는 운영 활동과 상호 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어 지연 시간 급증을 최근의 구성 변경, 액세스 업데이트 또는 확장 이벤트와 함께 확인하면 팀이 증상에서 근본 원인까지 더 빠르게 이동할 수 있습니다.

지표, 로그 및 이벤트를 함께 사용하면 데이터베이스 작업에 대한 보다 완전한 그림을 제공할 수 있습니다. 그 결과, 팀은 더욱 긴밀하게 연결된 관측 가능성 환경을 통해 문제를 더 빠르게 해결하고, 운영 복잡성을 줄이며, 문제를 자신 있게 해결하는 데 필요한 맥락을 얻을 수 있습니다.

클러스터 상태를 더 쉽게 이해하는 방법

외부 통합을 통해 팀은 Atlas를 보다 광범위한 관측 가능성 전략에 통합할 수 있습니다. 새로운 Metrics UI를 사용하면 Atlas에서 직접 클러스터 상태를 쉽게 이해할 수 있습니다.

새롭게 디자인된 경험은 단편화된 지표 워크플로를 클러스터 지표의 단일 통합 보기로 대체합니다. 지표는 클러스터 수준에서 더욱 명확하게 표시되며, 노드 선택기를 통해 사용자는 조사와 관련된 시스템에 집중할 수 있습니다.

시간이 제한적일 때는 이것이 중요합니다. 플랫폼 엔지니어, SRE 및 DBA는 객체의 동작을 파악하기 위해 여러 페이지를 탐색할 필요가 없어야 합니다. 프로그래머와 엔지니어링 리더는 관찰 전문가가 될 필요 없이 관련 Atlas 신호에 특수 증상을 매핑할 수 있어야 합니다. 보다 일관적인 워크플로는 두 그룹 모두 검색에 소요되는 시간을 줄이고 진단에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 도와줍니다.

그림 1. 새롭게 디자인된 Atlas Metrics UI는 간소화된 탐색 기능, 클러스터 수준의 지표, 노드 선택 컨트롤을 통해 클러스터 성능과 상태를 통합적으로 보여줍니다.

새로운 경험은 또한 향후 지표 커버리지 및 더 안정적인 서비스를 위한 보다 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. 레거시 환경에 대한 기존 링크는 리디렉션을 통해 계속 작동하며, 타사 통합, Atlas Admin API 지표 엔드포인트, 경고 전송, 청구, Performance Advisor 또는 Query Insights를 포함한 주변 워크플로는 UI 새로고침으로 인해 변경되지 않습니다.

이제 쿼리 형태 인사이트에서 쓰기도 다룹니다

애플리케이션 성능은 읽기와 쓰기 모두에 따라 달라집니다. 읽기 가시성이 중요하지만 비효율적인 쓰기 작업은 지연 시간을 늘리고 리소스를 과도하게 사용하며 인프라 비용을 증가시킬 수도 있습니다. MongoDB 9.0 이상을 실행하는 Atlas 클러스터에서는 쿼리 형태 인사이트가 이제 삽입, 업데이트, 삭제 작업을 지원하므로 팀은 쿼리 패턴이 워크로드 성능에 미치는 영향을 더 종합적으로 파악할 수 있습니다.

쓰기를 지원하면 팀은 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• 인덱싱되지 않은 필터와 대규모 업데이트를 비롯하여 비효율적인 업데이트 및 삭제 작업을 식별합니다.

• 일치한 문서, 수정된 문서, 업서트된 문서, 삽입된 문서, 삭제된 문서와 같은 지표를 사용하여 쓰기의 영향을 분석합니다.

• 쓰기 관련 인덱스 활동을 확인합니다. 여기에는 삽입된 키와 삭제된 키가 포함됩니다.

• CPU 시간 및 기타 성능 지표를 사용하여 리소스 활용도를 파악하고 불필요한 인프라 비용을 줄입니다.

• 복제본 세트와 샤딩된 클러스터 전반에서 쿼리 동작을 필터링하고 조사하세요.

MongoDB 9.0 이상에서는 쿼리 형태 인사이트가 읽기 및 쓰기 작업의 무작위 1% 경량 샘플을 사용합니다. 낮은 오버헤드로 프로덕션 워크로드를 파악할 수 있습니다. 표시된 총계는 전체 작업량이 아니라 실제 워크로드의 약 1%에 해당하는 샘플링된 작업만 반영한다는 점에 유의하세요. 드물게 실행되는 쿼리 형태는 표시되지 않을 수 있습니다.

쿼리 형태 인사이트는 작업을 형태별로 그룹화하여 특정 값이 없는 쿼리의 구조를 캡처하므로 수천 개의 개별 쿼리가 몇 개의 형태로 축소됩니다. 팀은 반복되는 워크로드 패턴을 파악하고 성능 문제를 해당 워크로드를 유발하는 쿼리와 연결하며 인덱싱 또는 애플리케이션 변경의 영향을 검증할 수 있습니다.

MongoDB 8.0 이상을 실행하는 전용 Atlas 클러스터에서 사용할 수 있는 쿼리 형태 인사이트는 워크로드 동작을 더 종합적으로 파악할 수 있게 해 줍니다. MongoDB 9.0에서는 읽기와 쓰기를 모두 더 빠르게 최적화할 수 있습니다.

팀의 운영 방식에 맞는 관측 가능성

애플리케이션이 더욱 분산되고 운영 환경이 복잡해짐에 따라 팀에는 가시성과 맥락을 모두 제공하는 관측성 도구가 필요합니다.

MongoDB 9.0은 조직이 데이터베이스 원격 분석을 기존 관측 가능성 워크플로에 통합하고, MongoDB Atlas 내에서 성능 조사를 단순화하며, 애플리케이션 성능에 영향을 미치는 쿼리 패턴을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.

Atlas 지표, 로그 및 이벤트를 더 광범위한 관측 가능성 플랫폼으로 라우팅하거나, Atlas에서 직접 클러스터 상태를 조사하거나, 쿼리 형태 인사이트를 사용하여 읽기 및 쓰기 워크로드를 최적화하는 경우 목표는 동일합니다. 즉, 팀이 문제 감지에서 원인 파악 및 조치 수행까지 더 빠르게 이동하도록 지원하는 것입니다. 관측 가능성은 단순히 신호를 수집하는 것이 아니라 이러한 신호를 운영 통찰력으로 전환하는 것입니다.