중심화된 오류 처리를 간과하고 있습니까?
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
- 마이크로서비스 아키텍처를 사용하는 개발자 및 DevOps 엔지니어
- 특히 금융기술(Fintech) 분야에서 실무 적용이 필요한 중급 이상 개발자
- 오류 추적 및 모니터링 시스템 구축에 관심 있는 팀 리더
핵심 요약
- 마이크로서비스 환경에서 분산된 오류 처리는 시스템 복잡성을 증가시키며, 특히 금융거래 시스템에서 오류 누락이 대규모 손실을 유발할 수 있음
- 모든 서비스에서
{errorId},{timestamp},{service},{endpoint}등 일관된 오류 포맷을 사용해야 오류 추적 효율성 향상 requestLogger,errorHandler미들웨어를 통해 요청/오류 로그를centralized log service에 집중적으로 수집 및 분석**
섹션별 세부 요약
1. 마이크로서비스의 오류 처리 문제점
- 모노리식 아키텍처의
try-catch블록은 전체 시스템 재배포 필요로 인해Deployment Cycle지연 발생 - 하나의 모듈 오류가 전체 시스템에 영향을 미쳐
KYC검증 과부하 시 리소스 낭비 및 인프라 비용 증가 - 모노리식 시스템은 데이터 분리가 어려워
Compliance Audit검증에 병목 현상 발생
2. 마이크로서비스의 오류 처리 패턴
- 각 서비스가 자체 오류를 처리하는
Localized Error Handling은 오류 전파 추적 시Compensating Transaction확인이 어려움 Flutterwave API요청에서BVN누락 시400오류 발생 및errorId,timestamp등 메타데이터 추가 필요
3. 오류 포맷 표준화
errorId,timestamp,service,endpoint등 필수 필드 포함Flutterwave API Error의flutterwaveMessage,flutterwaveErrorCode상세 정보 포함context필드에userId,transactionId,requestBody등 트랜잭션 맥락 추가
4. 로깅 미들웨어 구현
requestLogger미들웨어로 요청 시작 시간 기록 및LogReporter에 로그 전달errorHandler미들웨어로errorId생성 및ErrorReporter에 오류 전달x-correlation-id헤더로 트랜잭션 추적 가능
5. 중앙 집중형 로그 저장소
Datadog,AWS CloudWatch,ELK Stack,Grafana Loki등 사용userId,requestId,timestamp등 필드로 오류 원인 추적- API 키 등 민감 정보 로깅 금지
6. 실시간 모니터링 대시보드
Kibana,Grafana등으로Application Response Time,Error Rate by Service시각화Region,Environment,Service기준 필터링 가능
7. 알림 시스템 구축
Critical Failures(결제 실패, 서비스 장애),Performance Warnings(지연 증가),Degraded Experience(정보성 이슈) 기준으로 알림 설정Alert Fatigue방지를 위해Categorization적용
결론
- 마이크로서비스 환경에서 오류 추적을 위해
standardized error format,centralized log service,real-time dashboard구축이 필수적 requestLogger,errorHandler미들웨어를 통해centralized log service에 로그 수집Datadog,ELK Stack등 도구로 오류 추적 및 모니터링 실시간 분석 가능