1. 개요
WebLogic과 Spring Boot 기반의 마이크로서비스 또는 복합 WAS 구조에서,
단순한 로그나 메트릭 수집만으로는 호출 병목, 다운스트림 실패, 응답 지연 등
사용자 체감 성능 저하 이슈를 실시간으로 감지하기 어렵습니다.
이에 따라 APM 도구(Elastic APM, Dynatrace, NewRelic, Datadog 등)를 도입하면 다음과 같은 효과가 있습니다:
• 요청 단위의 분산 추적(Distributed Tracing) 가능
• 트랜잭션 별 응답 시간, 오류율, 외부 시스템 지연 감지
• SLA 이탈 시 실시간 알림 및 자동 조치 가능
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2. 구성 아키텍처 예시 (Elastic APM 기준)
graph LR
A[Spring Boot App on WebLogic]
B[Elastic APM Java Agent]
C[Elastic APM Server]
D[Elasticsearch]
E[Kibana]
A --> B --> C --> D --> E
동일 구조로 Datadog, Dynatrace, NewRelic도 구성 가능 (Agent + Backend)
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3. Java Agent 방식 연동
① Agent 추가 (WebLogic + Spring Boot 공통)
startWebLogic.sh 또는 setDomainEnv.sh에 다음과 같이 Agent 설정을 추가합니다:
JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -javaagent:/opt/apm/elastic-apm-agent.jar"
JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -Delastic.apm.service_name=spring-on-weblogic"
JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -Delastic.apm.server_urls=http://apm-server:8200"
JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -Delastic.apm.environment=prod"
JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -Delastic.apm.secret_token=<TOKEN>"
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4. 분산 추적 가능 항목 예시
항목 설명
전체 트랜잭션 경로 클라이언트 → LB → WebLogic → Service1 → DB
병목 구간 추적 특정 메서드, SQL, 외부 HTTP 요청 지연
오류 추적 5xx 응답, 예외, 다운스트림 실패
사용자 요청별 SLA 측정 URI, 사용자 ID, 응답 시간 기반 추적 가능
Spring Boot + WebLogic에 동시에 Agent 적용하면 호출 체인이 자동 연결됨 (W3C TraceContext 또는 traceparent 기반)
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5. SLA 기반 자동 알림 설정
SLA 예시 조건:
조건 지표 임계값
응답 시간 평균 95th percentile > 1.5s 경고
오류율 5xx > 2% 위험
호출 체인 실패 외부 API 호출 실패율 > 5% 경고
경고 대상:
• Slack, PagerDuty, OpsGenie, Email 등 연계 가능
• Kibana의 Watcher 또는 Elastic Alerting 기능을 이용하거나,
Datadog의 Anomaly Alert 기반 자동 알림 설정 가능
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6. 시각화 예시 (Kibana 기준)
항목 시각화 구성
서비스 맵 전체 마이크로서비스 호출 흐름, 종단간 지연 구간 표시
트랜잭션 타임라인 각 요청별 내부 구성요소 처리 시간 분포
SLA 위반 대시보드 요청별 응답시간 분포, 90/95 percentile 그래프
오류 추적 Exception Class, StackTrace별 추이, 발생 비율
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7. 보안 및 성능 고려사항
항목 권장 방식
민감 데이터 마스킹 APM Agent의 sanitize_field_names 설정 활용
성능 오버헤드 Agent는 3~5% 수준의 오버헤드 발생 (비동기 설정 추천)
트레이스 샘플링 전체 요청의 10~20%만 샘플링 추적 가능
멀티서버 환경 WebLogic 클러스터 전체에 Agent 일괄 적용 필요
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✅ 결론
WebLogic + Spring Boot 복합 환경에서 APM을 도입하면
단일 요청 기준으로 병목, 오류, SLA 이탈 여부까지 추적이 가능하며,
문제 발생 전 선제적 탐지 및 자동 조치를 실현할 수 있습니다.
APM은 로그/메트릭만으로는 놓치기 쉬운 사용자의 실제 체감 품질 저하를 포착하는 데 매우 유용합니다.
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