멀티플레이어 vs Datadog
Source: Dev.to
Introduction
관측성 도구는 크고 복잡하며 확장되는 애플리케이션에 필수적입니다. 엔지니어가 다음을 수행하도록 돕습니다:
- 시스템 성능 분석
- 버그와 오류 조사
- 문제 해결 및 실패 지점 식별
이 글에서는 Multiplayer와 Datadog을 비교하며, 디버깅 및 문제 해결에 초점을 맞춥니다.
Multiplayer
Multiplayer 은 전체 스택 세션 녹화 도구로, 엔지니어에게 프론트엔드부터 백엔드까지 모든 것을 외부 연동 없이 완전하고 연관된 재생을 제공합니다. 모든 관측성 스택을 기본적으로 지원해 첫날부터 전체 디버깅 컨텍스트를 제공합니다.
Use cases
- QA 엔지니어 – 문제가 발생하는 순간 자동으로 단계별 캡처하여 긴 재현 과정을 줄여줍니다.
- 개발자 – 전체 스택이며 AI 활용이 가능한 완전한 오류 추적으로 컨텍스트 기반 디버깅을 지원합니다.
- 최종 사용자 – 버그 보고가 쉬워지고 지원 엔지니어에게 문제를 설명하는 데 드는 시간이 감소합니다.
Datadog
Datadog 은 성능 평가를 위해 설계된 모니터링 및 관측성 플랫폼으로, 주로 DevOps 팀을 대상으로 합니다. 가장 큰 강점은 지원 팀이 성능 병목을 식별하고 시스템 상태와 가용성을 모니터링하도록 돕는 것입니다. Datadog 은 Real User Monitoring (RUM) 플랫폼에 세션‑리플레이 애드온을 제공하지만, 이는 별도 구독이며 버그 수정보다는 웹 애플리케이션 트렌드와 성능 파악에 더 중점을 둡니다.
Feature Comparison
간단한 예시로 차이점을 보여드립니다: 사용자가 “거래 실패” 메시지를 보면서도 실제로는 금액이 차감되는 온라인 뱅킹 애플리케이션.
Session Capture
Multiplayer 는 브라우저 확장, 인앱 위젯, 혹은 자동 SDK 통합을 통해 세션을 캡처합니다. 자체 호스팅 또는 클라우드 호스팅이 가능합니다.
- 연속 또는 조건부 녹화를 통해 거래 실패가 발생한 세션을 자동으로 표시할 수 있습니다.
- 사후 보고서에서는 위젯이나 확장을 통해 지원 팀이 온‑디맨드 녹화를 요청할 수 있습니다.
- 자체 호스팅 및 마스킹 기능은 민감한 금융 데이터에 대한 데이터 거주지와 규정 준수를 해결합니다.
Datadog 세션 리플레이는 SDK를 통해 RUM에 통합되는 SaaS 솔루션이며, 모든 사용자 세션을 지속적으로 기록합니다. 특정 실패를 찾으려면 타임스탬프, 사용자 ID, 오류 패턴 등으로 방대한 데이터를 필터링해야 합니다.
Collaboration Across Teams
거래 문제를 파악한 뒤, 지원 엔지니어는 컨텍스트를 개발자에게 전달해야 합니다.
Multiplayer 는 전체 스택 세션 녹화에 대한 공유 가능한 링크를 제공하며, 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 완전한 사용자 행동 및 UI 상태
- 프론트엔드 오류와 콘솔 메시지
- 백엔드 분산 추적, 요청/응답 내용 및 헤더
지원 팀은 녹화를 주석 달고, 실패 순간을 강조하며, 메모를 추가하고, 해당 링크를 헬프데스크 티켓(Jira, Zendesk, Linear 등)에 바로 첨부할 수 있습니다.
Datadog 은 다음과 같은 여러 단계를 필요로 합니다:
- 관련 리플레이를 찾기 위해 세션을 필터링합니다.
- 타임스탬프와 사용자 ID를 추출합니다.
- 별도로 Datadog APM을 열어 일치하는 트레이스를 검색합니다.
- 백엔드 활동을 프론트엔드 행동과 수동으로 연관시킵니다.
- 여러 링크를 공유하거나 다양한 대시보드에서 정보를 종합합니다.
RUM과 APM을 연결할 수는 있지만, 개발자는 여전히 도구 간을 전환해야 합니다.
Debugging
거래 실패가 결제 처리 마이크로서비스의 레이스 컨디션 때문에 발생했다고 가정해 보겠습니다. 여기서는 데이터베이스 트랜잭션 격리 수준이 충분하지 않아 중복된 멱등성 검사가 실패합니다.
# Backend Bug: Race condition in payment processing
@transaction.atomic
def process_payment(user_id, amount, idempotency_key):
# Check if transaction already processed
existing = Transaction.objects.filter(
idempotency_key=idempotency_key
).first()
if existing:
return existing # Duplicate request
# Race condition window here – another request might pass the check before this transaction commits
account = Account.objects.get(user_id=user_id)
if account.balance >= amount:
account.balance -= amount
account.save()
transaction = Transaction.objects.create(
user_id=user_id,
amount=amount,
idempotency_key=idempotency_key,
status='completed'
)
return transaction
else:
raise InsufficientFundsError()Multiplayer 는 개발자가 전체 스택 세션 녹화에 즉시 접근하도록 하여, 정확한 사용자 상호작용(예: “청구서 결제” 버튼 클릭), 프론트엔드 요청 페이로드, 그리고 해당 백엔드 트레이스를 한눈에 보여줍니다. 이 통합된 뷰는 근본 원인 분석을 가속화하고 로그, 트레이스, UI 녹화 간의 반복적인 전환을 줄여줍니다.
Datadog 은 개발자가 다음을 수행해야 합니다:
- RUM에서 프론트엔드 리플레이를 찾는다.
- APM에서 일치하는 트레이스를 수동으로 연다.
- 두 개의 별도 인터페이스에서 타임스탬프와 요청 ID를 연관시킨다.
이러한 추가적인 컨텍스트 전환은 특히 여러 서비스에 걸친 레이스 컨디션 같은 문제를 디버깅할 때 시간을 크게 늘릴 수 있습니다.