요청 플로우 맵(Request flow maps)으로 Datadog 애플리케이션 성능 모니터링(APM)의 두 가지 핵심 기능인 서비스 맵과 라이브 탐색을 결합하여 스택을 통해 요청 경로를 이해하고 추적하도록 도와드립니다. 노이즈가 많은 서비스 및 초크 포인트나 특정 엔드포인트에 대한 요청으로 생성되는 데이터베이스 호출 수를 신속하게 식별합니다.

해당 플로우 맵을 사용하기 위해 추가 설정을 하지 않아도 되며, 수집한 스팬으로 동작합니다. 라이브(지난 15분간) 트레이스 범위를 태그 조합으로 지정하여 모든 서비스 요청 플로우를 나타내는 동적 맵을 생성합니다. 본 맵은 검색 기준에 따라 자동으로 생성되며, 변경 사항이 있는 경우 라이브로 다시 생성됩니다.

요청 플로우 맵 탐색하기

• 두 개의 서비스를 연결하는 엣지에 마우스를 올리면 쿼리 파라미터와 일치하는 서비스 두 가지 간의 요청에 관한 오류, 요청, 레이턴시용 메트릭을 확인할 수 있습니다.

• 처리량이 가장 많은 연결이 강조 표시되어 가장 일반적인 경로를 나타냅니다.

• 내보내기를 클릭하여 현재 요청 플로우 맵 PNG 이미지를 저장합니다. 라이브 아키텍처 다이어그램이나 특정 사용자 플로우 한정 다이어그램을 생성하는 좋은 방법입니다.

• 맵에서 서비스를 클릭하면 해당 서비스의 전반적인 상태 및 성능 정보(처리량, 레이턴시, 오류율, 모니터링 상태)와 인프라스트럭처 및 런타임 메트릭을 함께 확인할 수 있습니다.

• 맵은 서비스의 숫자에 따라 적절한 레이아웃을 자동으로 선택하며, 클러스터나 플로우를 클릭하여 사용 가능한 두 가지 레아이웃을 전환할 수 있습니다.

• RUM 및 트레이스가 연결되어 있는 경우 요청 플로우 맵에 RUM 애플리케이션이 표시됩니다.

앱에서 요청 플로우 맵을 사용해 보세요. 시작하려면 단일 서비스 또는 엔드포인트와 같은 간단한 쿼리의 범위를 지정합니다.

예시

요청 플로우 맵을 활용하여 애플리케이션의 동작을 추적해 보세요:

• 특정 HTTP 요청에 해당하는 리소스를 검색합니다.

• 섀도우 배포 또는 커스텀 스팬(span) 태그로 설정한 기능 플래그를 사용한다면 맵을 활용하여 요청 간 레이턴시를 비교해 보세요. 잠재적 코드 변경이 배포 버전의 레이턴시에 어떤 영향을 미치는지 확인하여 배포 추적을 사전 프로덕션 단계에서 보완할 수 있는 뛰어난 기능입니다.

참고 자료

Additional helpful documentation, links, and articles:

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