APM Recommendations

이 제품은 선택한 Datadog 사이트에서 지원되지 않습니다. ().

APM Recommendations는 수집된 텔레메트리에서 최적화 기회를 찾아 애플리케이션의 성능과 안정성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이 권장 사항의 목적은 다음과 같습니다.

  • 성능 병목 현상 식별 및 해결
  • 서비스 안정성과 가동 시간 향상
  • 최종 사용자 경험 향상
안정성 및 성능 문제에 대한 요약 카드와 검토할 권장 사항 목록이 포함된 APM Recommendations 페이지
AI 권장 사항 미리 보기를 사용해 보세요!

이제 AI 기반 권장 사항 유형을 사용할 수 있으며, Datadog이 감지할 수 있는 최적화 기회 세트가 확장되었습니다.

Request Access

전제 조건

특정 권장 사항은 특정 Datadog 제품에 의존합니다. Recommendation Prerequisite 드롭다운을 사용하여 설정에 있는 Datadog 제품별로 권장 사항을 필터링합니다.

Bits Code를 사용하여 권장 사항을 구현하려는 경우 설정을 완료해야 합니다.

작동 방식

Recommendations는 스택의 다양한 부분에서 수집된 데이터를 기반으로 합니다.

  • Application Performance Monitoring(APM)의 분산 트레이스
  • Database Monitoring(DBM)의 데이터베이스 텔레메트리
  • Real User Monitoring(RUM) 세션 및 사용자 여정

Datadog은 이러한 소스를 상호 연결하여 성능, 안정성 및 사용자 경험을 개선할 기회를 식별합니다.

Datadog은 텔레메트리 신호(예: 상대적 요청 볼륨 및 성능 추세)를 바탕으로 문제의 잠재적 영향을 평가하여 우선순위 점수를 산출함으로써 권장 사항의 순위를 매깁니다. 서비스 안정성과 성능을 개선하기 위한 가장 중요한 인사이트가 먼저 표시됩니다.

권장 사항 사용

권장 사항을 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. APM > Recommendations로 이동합니다.
  2. 상태 또는 유형별로 권장 사항을 필터링합니다.
  3. 목록에서 권장 사항을 선택하여 문제에 대한 자세한 설명을 확인합니다.
  4. 문제, 영향, Datadog의 권장 사항을 검토합니다.
  5. (선택 사항) Bits Code를 사용하여 코드 수정을 생성하려면 Next Steps에서 Fix with Bits를 클릭합니다.
  6. (선택 사항) Jira 또는 Work Management에서 수정을 추적하려면 Triage에서 Add Jira Ticket 또는 Add Work Item을 클릭합니다.

권장 사항을 검토한 후 FOR REVIEW 드롭다운을 사용하여 권장 사항 상태를 REVIEWED, IGNORED 또는 RESOLVED로 변경할 수 있습니다.

참고: APM 홈 페이지에서 WatchdogError Tracking 섹션도 선택한 서비스 필터(필터가 설정되지 않은 경우, 맞춤형 서비스)를 따르며, 이는 권장 사항이 범위가 지정되는 방식과 일치합니다. 서비스가 선택되었으나 일치하는 경고나 문제가 없는 경우, 해당 섹션은 Clear filter 버튼과 함께 빈 상태를 표시하며, Error Tracking View all 링크는 해당 서비스로 미리 필터링됩니다.

대시보드에서 권장 사항 보기

APM Recommendations를 데이터 소스로 사용하는 목록 위젯을 추가하여 팀의 성능 메트릭과 함께 권장 사항을 검토하세요.

APM Recommendations를 데이터 소스로 구성하고 우선순위, 서비스, 서비스 요약, 문제 및 상태별로 권장 사항을 표시하는 목록 위젯
  1. 대시보드에서 위젯을 만들고 시각화로 List를 선택합니다.
  2. 데이터 소스로 APM Recommendations를 선택합니다.
  3. 환경, 서비스, 팀, 권장 사항 유형 및 상태별로 필터링합니다.

지원되는 권장 사항

권장 카테고리권장 유형권장 범위권장 내용사전 조건
PerformanceN+1 Queries on DatabaseBackend services백엔드 애플리케이션은 쿼리를 일괄 처리하는 대신 동일한 데이터베이스를 순차적으로 호출합니다.APM
PerformanceRepeated Sequential API callsBackend services백엔드 애플리케이션이 다운스트림 API를 병렬 실행하지 않고 순차적으로 여러 번 호출하여 불필요하게 요청 레이턴시를 증가시키고 전체 서비스 성능을 저하시킵니다.APM
PerformancePersistent RetriesBackend services백엔드 애플리케이션이 다운스트림 API를 호출할 때 과도한 횟수의 재시도를 수행하여 요청 시간을 연장하고, 부하 발생 시 연쇄 장애를 일으킬 위험이 있습니다.APM
PerformanceMissing indexDatabases쿼리의 실행 계획이 비용이 많이 드는 순차 스캔을 수행합니다. 감지 시 Datadog은 인덱스를 사용하여 쿼리 속도를 높일 것을 권장합니다.APM + DBM
PerformanceUnbalanced Read LoadDatabases서비스가 복제본을 사용할 수 있음에도 불구하고 기본 데이터베이스 인스턴스에 읽기 전용 쿼리를 수행하고 있습니다. 이러한 쿼리를 복제본으로 라우팅하면 기본 데이터베이스의 부하를 줄이고 성능을 개선할 수 있습니다.APM + DBM
ReliabilityAggressive RetriesBackend services백엔드 애플리케이션이 적절한 백오프 없이 빠른 재시도를 트리거하여, 어려움을 겪는 종속성에 높은 압박을 가하고 일시적인 장애 발생 시 시스템 복구를 방해하여 장기적인 중단을 초래할 위험이 있습니다.APM
ReliabilityHigh Exception VolumesBackend services백엔드 애플리케이션이 제어 흐름 관리 목적으로 많은 예외를 발생시켜 CPU 및 메모리 오버헤드를 추가하고 있습니다.APM + Continuous Profiler
ReliabilityDependency TimeoutsBackend services백엔드 애플리케이션이 다운스트림 종속성을 호출하는 동안 타임아웃이 발생합니다. 이는 종속성의 응답 속도가 너무 느려 요청 실패를 유발하고, 최종 사용자에게 영향을 미치며 업스트림으로 연쇄 장애가 발생할 위험을 높이기 때문입니다.APM + RUM
PerformanceMissing CacheBackend services서비스가 요청 경로에서 비용이 많이 드는 반복 작업을 수행하고 있습니다. 이를 단기 캐시에서 처리하면 테일링 지연 시간과 다운스트림 부하를 줄일 수 있습니다.APM + AI Recs (Preview)
PerformanceTail LatencyBackend services서비스가 임계 경로상의 느린 다운스트림 스팬으로 인해 과도한 테일링 지연 시간을 보이고 있습니다. 이는 주로 제한 없는 종속성 레이턴시나 병렬로 실행할 수 있는 순차적 호출 때문입니다.APM + AI Recs (Preview)
PerformanceExcessive SerializationBackend services서비스가 CPU 집약적인 직렬화 또는 구문 분석 작업에 요청 시간의 상당 부분을 소비하여 불필요한 지연 시간과 CPU 오버헤드를 추가하고 있습니다.APM + AI Recs (Preview)
PerformanceUnbounded PayloadBackend services서비스가 크기나 범위 제한 없이 요청 매개변수를 허용하여 과도하게 큰 입력값이 비용이 많이 드는 다운스트림 작업, 테일링 지연 시간 및 타임아웃을 유발하도록 방치하고 있습니다.APM + AI Recs (Preview)
PerformanceResource ContentionBackend services요청 처리가 동기화 기본 요소나 장시간 실행되는 임계 영역 뒤에서 직렬화되어 동시성 환경에서 테일링 지연 시간을 유발합니다.APM + AI Recs (Preview)
ReliabilityConnection Pool ExhaustionBackend services서비스가 다운스트림 종속성에 대한 연결 풀을 반복적으로 소진하여 요청을 대기시키고, 부하 발생 시 지연 시간 급증이나 실패를 유발합니다.APM + AI Recs (Preview)
ReliabilityError MisclassificationBackend services서비스가 예상된 결과를 APM에서 오류로 표시하여 엔드포인트 오류율을 부풀리고 실제 안정성 저하를 가리고 있습니다.APM + AI Recs (Preview)

참고: APM과 Database Monitoring(DBM)을 모두 사용하는 경우, DBM 권장 사항 페이지보다 여기에서 더 적은 누락된 인덱스 권장 사항이 표시될 수 있습니다. APM Recommendations는 Datadog이 계측된 애플리케이션 서비스와 연결할 수 있는 누락된 인덱스 문제만 표시합니다. 특정 서비스에 연결할 수 없는 누락된 인덱스 권장 사항은 DBM에만 나타납니다.

추가 자료