증상이 아니라 장애의 근본 원인을 찾습니다
복잡한 시스템의 트러블슈팅은 CPU가 높다거나 응답이 느리다는 현상을 확인하는 데서 끝나지 않습니다. 동일한 증상도 Application Code, JVM, Database, Network, OS 또는 Infrastructure의 상호작용에 따라 전혀 다른 원인에서 발생할 수 있습니다.
SBLT는 사용자 요청이 지나가는 전체 Transaction을 기준으로 장애 분석을 수행합니다. 장애 시점의 Log와 Monitoring 지표, 호출 관계를 같은 시간축에 배치하고 정상 구간과 비교해 원인 후보를 좁힙니다. 이를 통해 임시 조치가 아니라 재현 가능하고 설명 가능한 Root Cause Analysis를 지향합니다.
Application과 JVM 내부를 분석합니다
Java Application의 지연과 장애에서는 Heap Dump, Thread Dump, GC Log가 중요한 단서를 제공합니다. Memory Leak이 의심되면 객체 점유와 참조 관계를 확인하고, 처리 정체가 발생하면 Thread 상태와 Lock 경합, 외부 호출 대기를 분석합니다.
- Heap Dump: 메모리 점유 객체와 참조 구조를 분석해 누수 가능성을 확인합니다.
- Thread Dump: Blocked, Waiting, Deadlock과 장시간 실행 Thread를 추적합니다.
- GC 분석: Heap 변화, Pause Time과 Throughput 저하의 연관성을 검증합니다.
- CPU·Memory 분석: 자원 사용 증가의 주체와 사용자 영향도를 구분합니다.
Slow Query와 Latency를 Transaction으로 연결합니다
Slow Query가 발견되었다고 해서 항상 Database가 전체 지연의 원인은 아닙니다. Connection Pool 대기, Lock, 잘못된 실행계획, 과도한 호출 횟수 또는 Network Latency가 결합될 수 있습니다. SBLT는 SQL 실행시간과 호출 빈도, Transaction 응답시간을 연결해 실제 영향도를 확인합니다.
Microservice 환경에서는 한 요청이 여러 서비스를 통과하므로 개별 서비스 지표만으로 성능 병목을 찾기 어렵습니다. 호출 경로와 Multi-Hop Latency를 추적하고 Kafka, Cache, Database 같은 의존 구간을 함께 분석해야 병목이 시작된 지점을 구분할 수 있습니다.
복구 이후 재발 방지까지 이어갑니다
장애 원인을 찾은 뒤에는 개선 변경과 재검증이 필요합니다. SBLT는 설정 변경, Code 또는 SQL 개선, 자원 조정이 실제 응답시간과 처리량에 미친 영향을 확인하고 Monitoring 기준과 운영 절차에 반영합니다.
이 과정은 장애 분석 보고서 한 장으로 끝나는 컨설팅이 아니라, 문제의 원인을 제거하고 같은 장애를 더 빠르게 감지하거나 예방할 수 있도록 만드는 Performance Engineering입니다.