Observability를 위한 LGTM 첫걸음

이 글은 여기어때컴퍼니 SRE팀에서 Observability 스택인 LGTM(Loki, Grafana, Tempo, Mimir)을 도입한 경험을 공유합니다. 대규모 서비스에서 발생하는 문제의 원인을 파악하기 위해 로그, 메트릭, 트레이스를 통합적으로 분석하는 LGTM의 필요성을 설명하고, 각 구성 요소(Loki: 라벨 기반 로그 저장/검색, Grafana: 통합 시각화/분석, Tempo: 분산 트레이스 추적, Mimir: 확장형 메트릭 저장소)의 역할과 특징을 소개합니다.

특히 EKS 환경에서 Helm Chart를 활용한 배포 경험과 시행착오를 바탕으로, LGTM을 처음 접하는 엔지니어들이 각 구성 요소의 구조를 이해하고 효과적으로 운영하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.