- 컨퍼런스에서의 인과관계를 반성하기:
업계 트렌드 (📈) , 새로운 도구 (🛠️), 네트워킹 (🤝)을 테마로
- 인과관계란 정의와 중요성: 기술적 요인뿐 아니라 전 과정을 고려해야 함 (🧭)
- 높은 트래픽이 시스템 지연 (Latency) 의 원인이 될 수 있음: 복잡한 시스템에서 단일 원인 찾기에 한계 있음 (🤯)
- 최적의 서비스 수준 목표 (SLO)를 설정하여 예외 상황을 파악하고 개선하는 중요성: 실시간 모니터링 필수 (🚨)
- 단일 사례 분석, 통계적 데이터 외에 특정 사용자 경험 (UX) 고려: 고객의 불만도는 문제의 핵심 임 (😣)
- 다층 구조 및 메시지 브로커 등 복잡한 시스템에서 인과관계 분석: call graph, distributed tracing, workflow 활용 핵심 (🧩)
