올리브영 QA, Datadog으로 서비스 품질을 높이다!
by DD
2년 전
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Datadog을 활용하여 운영 환경의 APM 로그를 분석하고, 오류 발생 시 알림을 설정함
RUM(Real User Monitoring) 기능을 통해 실제 사용자 기반의 오류 추적 및 세션 분석 수행
Synthetics를 활용한 UI/UX 자동화 테스트와 성능 지표 모니터링을 통해 서비스 품질 관리
Datadog APM 로그 분석과 알림 설정
구체적으로 APM 로그를 활용하여 서비스별 오류 빈도를 실시간으로 모니터링한다. 따라서 오류 발생 시점을 빠르게 파악하고, 슬랙 알림을 통해 즉각적인 대응이 가능하도록 시스템을 구축했다. 간헐적 이슈 발생 시에도 로그를 분석하여 문제 원인을 추적한다.
RUM(Real User Monitoring)을 활용한 오류 분석
Datadog의 RUM 기능을 통해 실제 사용자 환경에서의 오류를 추적한다. 반면, 세션 리플레이 기능을 통해 사용자 행동을 시각적으로 분석하여 문제 재현 단계를 파악한다. 결과적으로 프론트엔드 이슈의 원인을 빠르게 찾아내고, 사용자 경험 개선에 기여한다.
QA 환경에서의 Datadog 활용 전략
QA 환경에서 커스텀 로그를 생성하고, Datadog의 Log Pipelines를 활용하여 성능 지표를 모니터링한다. 따라서 정규식 기반 파싱 룰을 정의하여 로그 데이터를 가공하고, 성능 대시보드를 구축한다. Synthetics를 활용한 UI/UX 자동화 테스트를 통해 서비스 품질을 지속적으로 관리한다.
