오류 추적¶

오류 추적 탐색기는 애플리케이션 성능 모니터링(APM)의 오류 데이터를 집중적으로 분석합니다. 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 오류 기록 추세 보기: 상위 목록, 시계열 차트 등을 통해 특정 오류 유형 또는 소스의 시간에 따른 빈도 변화 곡선을 관찰합니다.

• 오류 분포 분석: 서비스 오류율, 리소스 엔드포인트 오류율 등 빈도가 높은 오류 소스를 빠르게 파악합니다.

• 유사 오류 집계: 동일한 예외 스택 또는 유사한 오류 특성을 가진 오류 요청을 자동으로 그룹화하여 개별 트레이스를 반복적으로 확인하지 않도록 합니다.

• ......

데이터 표시¶

오류 추적 탐색기는 목록 및 차트 형식을 기반으로 다양한 전문 분석 뷰를 제공합니다.

목록¶

현재 워크스페이스 내 APM 오류의 상세 기록 및 집계 결과를 표시합니다. 여기에는 발생 시간, 오류 유형, 오류 메시지, 연결된 서비스 및 리소스 등이 포함됩니다.

목록 모드에서는 두 가지 분석 모드를 제공합니다.

• 모든 오류

• 패턴

모든 오류¶

status=error로 표시되고 오류 유형(error_type)을 포함하는 모든 Span을 기록하며, 최종적으로 조건에 맞는 모든 오류 기록을 확인합니다.

데이터 상세¶

오류 추적 탐색기에서 오류를 클릭하면 트레이스 상세를 볼 수 있습니다. 여기에는 서비스, 오류 유형, 내용, 분포 차트, 상세 정보, 트레이스 상세, 사용자 지정 속성 및 연결된 로그, 호스트, 네트워크 등이 포함됩니다.

Obsy Copilot 오류 분석¶

Guance은 한 번의 클릭으로 오류 데이터를 분석하는 기능을 제공합니다. 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터에서 주요 정보를 자동으로 추출하고, 온라인 검색 엔진 및 운영 지식 베이스와 결합하여 가능한 장애 원인을 신속하게 분석하고 초기 해결 방안을 제공합니다.

1. 데이터를 클릭하여 상세 페이지를 엽니다.
2. 오른쪽 상단의 "Obsy Copilot 오류 분석"을 클릭합니다.
3. 자동으로 이상 분석을 시작합니다.

트레이스 보기¶

상세 페이지에서 오른쪽 상단의 "트레이스 보기" 버튼을 클릭하면 시스템이 새 탭에서 이 오류와 연결된 전체 호출 트레이스를 표시합니다.

데이터 내보내기¶

"내보내기" 버튼을 클릭하면 현재 트레이스 상세를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.

패턴¶

유사한 오류를 자동으로 그룹화하고 빈도가 높은 패턴을 식별하여 선택한 시간 범위 내 상위 10,000개의 오류 Span 정보를 표시합니다. 클러스터링 필드를 기반으로 오류 트레이스 데이터의 유사도를 계산하여 공통 패턴을 추출함으로써 이상 트레이스를 신속하게 발견하고 문제를 파악할 수 있습니다.

기본적으로 error_message 필드를 기준으로 집계되며, 최대 3개의 클러스터링 필드를 사용자 정의하여 입력할 수 있습니다.

패턴 상세¶

패턴 목록에서 오류를 클릭하면 연결된 모든 트레이스를 볼 수 있습니다.

연결된 트레이스 페이지에서 문서 수를 오름차순/내림차순으로 정렬할 수 있습니다(기본값은 내림차순).

연결된 트레이스의 데이터를 다시 클릭하면 상세 페이지로 이동합니다. 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• 오류가 발생한 호스트 및 서비스, 오류 분포 등의 정보를 확인합니다.
• 상세 페이지 오른쪽 상단의 아이콘을 클릭하면 현재 데이터를 내보낼 수 있습니다.
• 현재 오류 상세에 대해 AI 분석을 수행합니다.
• 클릭하여 현재 오류 상세의 연결된 트레이스로 이동합니다.

차트¶

count, last, first, count_distinct 연산 모드를 기반으로 by 조건에서 차트 형식으로 데이터를 필터링합니다. 다음 차트가 포함되며 필요에 따라 선택할 수 있습니다.

• 상위 목록
• 시계열 차트
• 파이 차트
• 트리맵
• 그룹 테이블