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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 4 편
트레이스가 비용이 될 때 — Langfuse의 보존, 샘플링, 마스킹
트레이싱은 트래픽이 적을 때는 공짜처럼 보이다가 어느 순간 저장 비용과 개인정보 문제로 되돌아옵니다. 이 글은 Langfuse에서 양이 비용으로 바뀌는 지점을 네 곳으로 나눠 정리하고, 공식 문서 기준으로 샘플링이 trace 단위로 결정된다는 사실과 그것이 실무에서 무엇을 뜻하는지, 파이썬과 JS 각각의 마스킹 방식이 데이터를 어느 시점에 가리는지를 확인합니다. 보존 정책의 기본값이 삭제하지
2026-08-14 · 17 분 읽기 #observability#langfuse#cost#sampling#data-retention분산 트레이싱 완전 가이드 2025: OpenTelemetry, Jaeger, Tempo, Span 분석, 샘플링 전략
분산 트레이싱의 모든 것! Trace/Span/Context Propagation, OpenTelemetry SDK + Collector, Jaeger vs Tempo vs Zipkin, W3C Trace Context, 샘플링 전략(Head/Tail/Probabilistic), Auto-instrumentation, 비용 최적화.
2026-04-15 · 17 분 읽기 #distributed-tracing#opentelemetry#jaeger#tempo#observabilityObservability 데이터 파이프라인 비용 최적화: 샘플링·필터링·티어링 전략 ♪ 들을 수 있어요
Observability 데이터 폭증에 따른 비용 문제를 해결하는 전략 가이드. OpenTelemetry Collector 기반 샘플링 정책, 로그 필터링 파이프라인, 메트릭 카디널리티 관리, 스토리지 티어링 아키텍처와 비용 절감 사례를 다룹니다.
2026-03-08 · 42 분 읽기 #observability#cost-optimization#sampling#opentelemetry#telemetry-pipelineOpenTelemetry로 마이크로서비스의 블랙박스를 해제하는 5가지 결정적 전략 ♪ 들을 수 있어요
W3C Baggage를 활용한 비즈니스 컨텍스트 전파, 자동·수동 계측 하이브리드 전략, 테일 기반 샘플링으로 비용 최적화, Semantic Conventions 표준화, OTLP gRPC vs HTTP 선택 전략까지 — OpenTelemetry로 분산 시스템의 가시성을 확보하는 5가지 핵심 전략을 아키텍트 관점에서 심층 분석한다.
2026-03-01 · 60 분 읽기 #opentelemetry#observability#microservices#distributed-tracing#otlp