Next.js의 분산 추적
특히 마이크로서비스와 서버리스 아키텍처의 등장으로 최신 애플리케이션이 점점 더 분산되면서 이러한 시스템을 모니터링하고 디버깅하는 것이 더욱 복잡해졌습니다. 분산 추적은 개발자가 다양한 서비스를 통해 이동할 때 요청을 추적하여 성능 병목 현상, 오류 및 대기 시간 문제에 대한 명확한 그림을 제공하는 데 도움이 됩니다. 강력한 React 프레임워크인 Next.js로 작업할 때 분산 추적을 구현하면 앱의 관찰 가능성이 향상되고 더 나은 성능 진단이 가능해집니다.
이 글에서는 분산 추적의 개념, 이것이 Next.js에 어떻게 적용되는지, 그리고 이를 구현하기 위해 취할 수 있는 단계에 대해 살펴보겠습니다.
분산 추적이란 무엇입니까?
분산 추적은 특히 요청이 여러 서비스나 구성 요소에 걸쳐 있을 때 분산 시스템을 통해 요청을 추적하는 데 사용되는 방법입니다. 기존 로깅 또는 애플리케이션 성능 모니터링(APM)과 달리 분산 추적은 경계를 넘어 요청 흐름을 하나로 묶어 지연이나 오류가 발생한 위치를 쉽게 식별할 수 있습니다.
분산 추적의 주요 개념:
- 추적: 추적은 분산 시스템을 통해 이동하는 요청의 여정을 나타냅니다. 여러개의 스팬으로 구성되어 있습니다.
- 범위: 각 범위는 API 호출, 데이터베이스 쿼리 또는 구성 요소 렌더링과 같은 여정의 단일 작업을 나타냅니다. 스팬에는 태그 또는 이벤트와 함께 작업의 시작 및 종료 시간에 대한 메타데이터가 포함되어 있습니다.
- 컨텍스트 전파: 분산 추적은 서비스 경계 전반에 걸쳐 추적 컨텍스트를 전파하여 시스템의 여러 부분이 동일한 추적에 기여할 수 있도록 합니다.
Next.js에서 분산 추적을 사용하는 이유는 무엇입니까?
풀 스택 프레임워크인 Next.js에는 외부 서비스와 상호 작용할 수 있는 API 경로와 함께 서버측 및 클라이언트측 렌더링이 혼합되어 포함될 수 있습니다. 여러 구성요소와 서비스가 포함된 대규모 애플리케이션을 구축하는 경우 성능 병목 현상을 식별하고 시스템 상태를 확인하는 것이 중요합니다.
분산 추적은 Next.js 개발자에게 도움이 됩니다.
- API 경로 성능 모니터링: 서버 측 경로의 성능을 이해하고, 느린 데이터베이스 쿼리 또는 외부 API 호출을 식별하고, 병목 현상을 최적화합니다.
- 사용자 환경 개선: 서버 측 렌더링(SSR), 정적 사이트 생성(SSG) 또는 클라이언트 측 렌더링을 통해 다양한 Next.js 페이지를 렌더링하는 데 걸리는 시간을 모니터링하세요.
- 서비스 전반에 걸쳐 오류 디버그: Next.js 앱이 여러 마이크로서비스 또는 타사 서비스와 통신하는 경우 추적을 통해 해당 서비스 전반에서 데이터 흐름을 추적하여 오류 또는 지연 문제가 발생한 위치를 정확히 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다.
Next.js에서 분산 추적을 구현하는 방법
Next.js에서 분산 추적을 구현하기 위해 분산 추적 수집을 위한 기반을 제공하는 OpenTelemetry와 같은 오픈 소스 라이브러리나 Datadog, New Relic 및 추적을 위한 고급 기능을 제공하는 기타 독점 솔루션을 활용할 수 있습니다.
1단계: OpenTelemetry 설정
OpenTelemetry는 추적 데이터를 수집하고 내보내기 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 표준입니다. 다양한 공급업체와 클라우드 플랫폼에서 지원됩니다.
- OpenTelemetry 패키지 설치: 필요한 OpenTelemetry 패키지를 설치하여 시작하세요. Node.js 및 HTTP 프레임워크용 핵심 패키지와 특정 패키지가 필요합니다.
npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/instrumentation-http @opentelemetry/exporter-jaeger
이 설정에는 다음이 포함됩니다.
- @opentelemetry/api: 핵심 추적 API.
- @opentelemetry/sdk-node: 추적을 캡처하는 Node.js SDK.
- @opentelemetry/instrumentation-http: HTTP 호출을 위한 계측.
- @opentelemetry/exporter-jaeger: 오픈 소스 분산 추적 시스템인 Jaeger로의 내보내기 예시입니다.
- 추적 설정 파일 만들기: Next.js 프로젝트에서 tracing.js라는 파일을 생성하여 OpenTelemetry를 구성하고 초기화합니다.
const { NodeTracerProvider } = require('@opentelemetry/sdk-node'); const { SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base'); const { JaegerExporter } = require('@opentelemetry/exporter-jaeger'); const { HttpInstrumentation } = require('@opentelemetry/instrumentation-http'); const provider = new NodeTracerProvider(); // Configure exporter const exporter = new JaegerExporter({ endpoint: 'http://localhost:14268/api/traces', // Jaeger endpoint }); provider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(exporter)); // Register the provider globally provider.register(); // Initialize HTTP instrumentation new HttpInstrumentation().setTracerProvider(provider);
- API 경로 계측: OpenTelemetry의 API를 사용하여 Next.js API 경로에 범위를 수동으로 생성할 수 있습니다.
import { trace } from '@opentelemetry/api'; export default async function handler(req, res) { const tracer = trace.getTracer('default'); const span = tracer.startSpan('api-route-handler'); try { // Simulate some async work await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100)); res.status(200).json({ message: 'Hello from the API' }); } catch (error) { span.recordException(error); res.status(500).json({ error: 'Internal Server Error' }); } finally { span.end(); } }
이렇게 하면 API 경로 실행을 추적하는 범위가 생성됩니다. 오류가 있으면 스팬이 해당 예외를 캡처합니다.
- 클라이언트측 추적 캡처(선택 사항): 클라이언트 측 추적(예: 페이지가 데이터를 렌더링하거나 로드하는 데 걸리는 시간 측정)의 경우 브라우저에서 유사한 OpenTelemetry 구성을 설정할 수 있습니다. 또한 추적 데이터를 백엔드로 보내도록 내보내기를 구성할 수도 있습니다.
2단계: 추적 공급업체 사용
또는 보다 포괄적인 추적 기능을 제공하고 다른 성능 모니터링 도구와 통합되는 Datadog, New Relic 또는 AWS X-Ray와 같은 타사 도구를 사용할 수 있습니다.
예를 들어 Datadog을 Next.js 애플리케이션에 통합하려면 다음을 수행하세요.
- Datadog 패키지 설치:
npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/instrumentation-http @opentelemetry/exporter-jaeger
- 추적 초기화: dd-tracing.js 파일을 생성하고 애플리케이션에 대한 Datadog 추적을 구성합니다.
const { NodeTracerProvider } = require('@opentelemetry/sdk-node'); const { SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base'); const { JaegerExporter } = require('@opentelemetry/exporter-jaeger'); const { HttpInstrumentation } = require('@opentelemetry/instrumentation-http'); const provider = new NodeTracerProvider(); // Configure exporter const exporter = new JaegerExporter({ endpoint: 'http://localhost:14268/api/traces', // Jaeger endpoint }); provider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(exporter)); // Register the provider globally provider.register(); // Initialize HTTP instrumentation new HttpInstrumentation().setTracerProvider(provider);
- 모니터링 및 분석: Datadog에 추적을 보낸 후 대시보드를 사용하여 요청 경로를 시각화하고 병목 현상을 식별하고 시스템을 모니터링합니다.
3단계: 추적 분석
추적 시스템이 설정되면 Jaeger, Datadog 또는 추적 백엔드와 같은 도구를 사용하여 추적을 보고 분석할 수 있습니다. 이러한 도구는 각 추적의 폭포식 보기를 표시하여 애플리케이션을 통한 요청 흐름 방식과 성능 문제가 발생하는 위치를 이해하는 데 도움이 됩니다.
결론
분산 추적은 최신 애플리케이션, 특히 클라이언트측 로직과 서버측 로직을 모두 처리하는 Next.js와 같은 프레임워크로 구축된 애플리케이션에 대한 필수적인 가시성을 제공합니다. 분산 추적을 구현하면 앱 성능에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있으므로 병목 현상을 효율적으로 진단하고 수정할 수 있습니다. OpenTelemetry와 같은 오픈 소스 솔루션을 선택하든 Datadog과 같은 상용 도구를 선택하든 분산 추적은 Next.js 애플리케이션이 최적화되고 안정적이며 확장 가능하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 Next.js의 분산 추적의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
