Observability 스택 구성 퀴즈

관련 문서: Observability 스택 구성

객관식 문제

1. Grafana Loki의 SimpleScalable 배포 모드의 특징은 무엇인가요?

• A) 단일 Pod에서 모든 기능 실행

• B) Read, Write, Backend 컴포넌트를 분리하여 독립적 스케일링 가능

• C) 모든 컴포넌트가 StatefulSet으로 배포

• D) 외부 객체 스토리지 불필요

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정답: B) Read, Write, Backend 컴포넌트를 분리하여 독립적 스케일링 가능

설명: SimpleScalable 모드는 Loki를 Read, Write, Backend 세 가지 컴포넌트로 분리합니다. 각 컴포넌트를 독립적으로 스케일링할 수 있어 쓰기 부하가 높으면 Write만, 쿼리 부하가 높으면 Read만 확장할 수 있습니다. 중규모 환경에 적합합니다.

2. Grafana Tempo에서 샘플링 전략 중 tail-based sampling의 장점은 무엇인가요?

• A) 리소스 사용량이 가장 적음

• B) 에러나 느린 요청 등 중요한 트레이스를 선택적으로 저장

• C) 구현이 가장 간단함

• D) 모든 트레이스를 저장

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정답: B) 에러나 느린 요청 등 중요한 트레이스를 선택적으로 저장

설명: Tail-based sampling은 트레이스가 완료된 후 전체 내용을 검사하여 샘플링 결정을 내립니다. 에러가 발생했거나 지연이 긴 트레이스를 우선 저장할 수 있어 디버깅에 유용한 데이터를 효율적으로 수집합니다. Head-based는 시작 시점에 결정하므로 이런 선택이 불가능합니다.

3. OpenTelemetry Collector의 주요 역할이 아닌 것은 무엇인가요?

• A) 텔레메트리 데이터 수신 (Receivers)

• B) 데이터 처리 및 변환 (Processors)

• C) 영구 데이터 저장 (Storage)

• D) 다양한 백엔드로 데이터 전송 (Exporters)

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정답: C) 영구 데이터 저장 (Storage)

설명: OpenTelemetry Collector는 텔레메트리 데이터의 수집(Receivers), 처리(Processors), 전송(Exporters)을 담당하는 에이전트/게이트웨이입니다. 영구 저장은 Collector의 역할이 아니며, Prometheus, Loki, Tempo 같은 백엔드 시스템이 담당합니다.

4. Amazon Managed Prometheus (AMP)의 Remote Write 설정에서 sigv4 인증이 필요한 이유는 무엇인가요?

• A) 데이터 압축

• B) AWS IAM 기반 인증으로 보안 액세스 제어

• C) 데이터 암호화

• D) 속도 향상

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정답: B) AWS IAM 기반 인증으로 보안 액세스 제어

설명: AMP는 AWS 서비스이므로 IAM 기반 인증이 필요합니다. sigv4는 AWS Signature Version 4 인증 방식으로, Prometheus가 AMP에 메트릭을 전송할 때 IAM 역할/사용자의 자격 증명을 사용하여 인증합니다. 이를 통해 무단 접근을 방지합니다.

5. Loki에서 로그 보존 기간을 설정하는 설정 항목은 무엇인가요?

• A) max_look_back_period

• B) retention_period

• C) compactor.retention_enabled 및 limits_config.retention_period

• D) storage.retention_size

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정답: C) compactor.retention_enabled 및 limits_config.retention_period

설명: Loki에서 로그 보존을 설정하려면 compactor에서 retention_enabled: true를 설정하고, limits_config에서 retention_period(예: 720h = 30일)를 지정합니다. Compactor가 주기적으로 오래된 청크를 삭제하여 스토리지를 관리합니다.

6. Grafana에서 여러 데이터 소스(Prometheus, Loki, Tempo)를 연결하기 위해 설정하는 기능은 무엇인가요?

• A) Alerting Rules

• B) Derived Fields / Data Source Correlation

• C) Dashboard Variables

• D) Annotations

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정답: B) Derived Fields / Data Source Correlation

설명: Grafana의 Derived Fields(Loki) 또는 Data Source Correlation 기능을 사용하면 데이터 소스 간 연결을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, Loki 로그에서 추출한 Trace ID를 클릭하면 Tempo에서 해당 트레이스를 조회하도록 연결할 수 있습니다.

7. Tempo에서 트레이스 검색 성능을 향상시키기 위한 기능은 무엇인가요?

• A) Compaction

• B) Search (TraceQL) 및 metrics-generator

• C) Sampling

• D) Replication

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정답: B) Search (TraceQL) 및 metrics-generator

설명: Tempo는 기본적으로 Trace ID 기반 조회에 최적화되어 있지만, Search 기능(TraceQL)을 활성화하면 속성 기반 검색이 가능합니다. metrics-generator는 트레이스에서 RED 메트릭을 자동 생성하여 빠른 성능 분석을 지원합니다.

8. OTEL Collector에서 batch processor의 역할은 무엇인가요?

• A) 데이터 필터링

• B) 여러 텔레메트리 데이터를 묶어서 효율적으로 전송

• C) 데이터 암호화

• D) 샘플링 결정

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정답: B) 여러 텔레메트리 데이터를 묶어서 효율적으로 전송

설명: batch processor는 개별 텔레메트리 데이터를 모아서 배치로 전송합니다. send_batch_size(한 번에 보낼 최대 항목 수)와 timeout(최대 대기 시간)을 설정합니다. 이를 통해 네트워크 효율성을 높이고 백엔드 부하를 줄입니다.

9. Loki Distributed 모드에서 Ingester의 역할은 무엇인가요?

• A) 쿼리 실행

• B) 로그 데이터를 메모리에 버퍼링하고 청크로 압축하여 저장

• C) 트래픽 분산

• D) 인증 처리

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정답: B) 로그 데이터를 메모리에 버퍼링하고 청크로 압축하여 저장

설명: Ingester는 Distributor로부터 받은 로그 데이터를 메모리에 버퍼링합니다. 충분한 데이터가 모이면 청크로 압축하여 객체 스토리지(S3 등)에 저장합니다. StatefulSet으로 배포되며 데이터 내구성을 위해 복제본을 유지합니다.

10. Prometheus에서 높은 카디널리티 메트릭을 관리하기 위한 방법이 아닌 것은 무엇인가요?

• A) 불필요한 레이블 제거

• B) Recording Rules로 사전 집계

• C) 모든 메트릭에 고유 ID 레이블 추가

• D) Metric Relabeling으로 필터링

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정답: C) 모든 메트릭에 고유 ID 레이블 추가

설명: 고유 ID 레이블을 추가하면 카디널리티가 급격히 증가하여 오히려 문제가 됩니다. 카디널리티 관리를 위해서는 불필요한 레이블 제거, Recording Rules로 자주 사용되는 쿼리 사전 집계, Metric Relabeling으로 불필요한 메트릭 필터링 등의 방법을 사용합니다.