> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 샘플 로그, 트레이스 및 메트릭 > ClickStack 시작하기 및 로그, 세션, 트레이스, 메트릭이 포함된 샘플 데이터셋 export const Image = ({img, alt, size}) => { return {alt} ; }; 이 가이드에서는 샘플 데이터 세트를 사용해 ClickStack Open Source와 Managed ClickStack을 모두 시연합니다. 이 가이드는 [Managed ClickStack 시작하기 가이드](/ko/clickstack/deployment/managed)를 완료하고 [연결 자격 증명을 기록](/ko/clickstack/getting-started/managed#next-steps)해 두었음을 전제로 합니다. ### 서비스 선택 ClickHouse Cloud 메인 랜딩 페이지에서 Managed ClickStack 서비스가 표시된 항목을 선택합니다. 서비스 선택 ### ClickStack UI(HyperDX)로 이동 왼쪽 메뉴에서 `ClickStack`을 선택하면 ClickStack UI로 이동하며 자동으로 인증이 완료됩니다. ClickStack UI ### 샘플 데이터 다운로드 UI에 샘플 데이터를 표시하려면 다음 파일을 다운로드하세요: [샘플 데이터](https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz) ```shell theme={null} # curl 사용 curl -O https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz # 또는 # wget https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz ``` 이 파일에는 공개 [OpenTelemetry demo](https://github.com/ClickHouse/opentelemetry-demo)의 예시 로그, 메트릭, 트레이스가 포함되어 있습니다. 이 데모는 마이크로서비스로 구성된 간단한 전자상거래 스토어입니다. 이 파일을 원하는 디렉터리로 복사하십시오. ### 샘플 데이터 로드 이 데이터를 로드하려면 배포된 OpenTelemetry (OTel) collector의 HTTP endpoint로 보내기만 하면 됩니다. 다음 명령을 실행하여 데이터를 OTel collector로 전송하세요: ```shell theme={null} for filename in $(tar -tf sample.tar.gz); do endpoint="http://localhost:4318/v1/${filename%.json}" echo "로딩 중: ${filename%.json}" tar -xOf sample.tar.gz "$filename" | while read -r line; do printf '%s\n' "$line" | curl -s -o /dev/null -X POST "$endpoint" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "authorization: ${CLICKSTACK_API_KEY}" \ --data-binary @- done done ``` 이 작업은 OTLP 로그, 트레이스, 메트릭 source가 OTel collector로 데이터를 전송하는 상황을 시뮬레이션합니다. 실제 운영 환경에서는 이러한 source가 언어별 클라이언트이거나 다른 OTel collector일 수도 있습니다. `Search` 보기로 돌아가면 데이터가 로드되기 시작한 것을 확인할 수 있습니다(데이터가 표시되지 않으면 시간 범위를 `Last 1 hour`로 조정하십시오): HyperDX 검색 데이터가 로드되는 데는 몇 분 정도 걸립니다. 다음 단계로 진행하기 전에 로드가 완료될 때까지 기다리십시오. ### 세션 살펴보기 사용자가 상품 결제 중 문제를 겪고 있다는 보고가 있다고 가정해 보겠습니다. HyperDX의 세션 리플레이 기능을 사용하면 사용자의 경험을 확인할 수 있습니다. 왼쪽 메뉴에서 `Client Sessions`를 선택합니다. 세션 이 보기에서는 전자상거래 스토어의 프런트엔드 세션을 확인할 수 있습니다. 사용자가 체크아웃을 진행해 구매 완료를 시도하기 전까지 세션은 Anonymous 상태로 유지됩니다. 이메일이 있는 일부 세션에는 관련 오류가 표시되며, 이는 거래 실패 보고를 뒷받침할 수 있습니다. 실패와 연결된 이메일이 있는 trace를 선택합니다. 다음 보기에서는 사용자의 세션을 리플레이하고 문제를 검토할 수 있습니다. 세션을 보려면 실행을 누르십시오. 세션 리플레이 리플레이를 보면 사용자가 사이트를 둘러보고 장바구니에 상품을 추가하는 과정을 확인할 수 있습니다. 세션 후반부로 이동해 결제를 완료하려고 시도하는 지점으로 가보십시오. 모든 오류는 타임라인에 빨간색으로 표시됩니다. 사용자는 뚜렷한 오류 없이 주문을 완료하지 못했습니다. 사용자의 브라우저에서 발생한 `Network` 및 `Console` 이벤트가 표시되는 왼쪽 패널 하단으로 스크롤하십시오. `/api/checkout` 호출 시 500 오류가 발생한 것을 확인할 수 있습니다. 세션의 오류 이 `500` 오류를 선택합니다. `Overview`와 `Column Values` 모두 이 오류가 예기치 않은 `Internal Error`라는 점 외에는 문제의 원인을 보여주지 않습니다. ### 트레이스 탐색 전체 분산 트레이스를 보려면 `Trace` 탭으로 이동하세요. 세션 트레이스 트레이스를 아래로 스크롤하면 오류가 시작된 지점인 `checkout` 서비스 스팬을 확인할 수 있습니다. `Payment` 서비스 스팬을 선택하세요. 스팬 `Column Values` 탭을 선택한 다음 아래로 스크롤하세요. 문제가 캐시가 가득 찬 상태와 관련되어 있음을 확인할 수 있습니다. 컬럼 값 위로 스크롤해 트레이스로 돌아가면, 앞서 구성한 내용 덕분에 로그가 스팬과 연관되어 있음을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 추가적인 맥락을 파악할 수 있습니다. 연관된 로그 결제 서비스에서 캐시가 가득 차고 있으며, 이로 인해 결제가 완료되지 못하고 있음을 확인했습니다. ### 로그 탐색 추가 세부 정보를 확인하려면 `Search`로 돌아갑니다. 소스에서 `Logs`를 선택하고 `payment` 서비스에 필터를 적용합니다. 로그 문제가 최근에 발생한 것이지만 영향을 받은 결제 건수는 많다는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 Visa 결제와 관련된 캐시가 문제를 일으키는 것으로 보입니다. ### 메트릭 차트 코드에 오류가 분명히 추가되었지만, 메트릭을 사용해 캐시 크기를 확인할 수 있습니다. `Chart Explorer` 뷰로 이동합니다. 데이터 소스로 `Metrics`를 선택합니다. 차트 빌더에서 `visa_validation_cache.size (Gauge)`의 `Maximum`이 표시되도록 설정한 다음 실행 버튼을 누르십시오. 캐시는 최대 크기에 도달할 때까지 분명히 증가했으며, 그 이후 오류가 발생했습니다. 메트릭 다음 예시는 [all-in-one 이미지 안내](/ko/clickstack/getting-started/oss)를 참고하여 Open Source ClickStack을 시작하고 [로컬 ClickHouse 인스턴스](/ko/clickstack/getting-started/oss#complete-connection-credentials)에 연결한 상태를 전제로 합니다. ### ClickStack UI(HyperDX)로 이동 ClickStack UI에 접속하려면 [http://localhost:8080](http://localhost:8080)을 방문하십시오. ClickStack UI ### 수집 API key 복사 [`팀 설정`](http://localhost:8080/team)으로 이동한 다음 `API Keys` 섹션에서 `Ingestion API Key`를 복사합니다. 이 API key는 OpenTelemetry collector를 통한 데이터 수집을 안전하게 보호합니다. API key 복사 ### 샘플 데이터 다운로드 UI에 샘플 데이터를 표시하려면 다음 파일을 다운로드하세요: [샘플 데이터](https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz) ```shell theme={null} # curl 사용 curl -O https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz # 또는 # wget https://storage.googleapis.com/hyperdx/sample.tar.gz ``` 이 파일에는 공개 [OpenTelemetry demo](https://github.com/ClickHouse/opentelemetry-demo)의 예시 로그, 메트릭, 트레이스가 포함되어 있습니다 - 이 데모는 마이크로서비스로 구성된 간단한 전자상거래 스토어입니다. 이 파일을 원하는 디렉터리로 복사하십시오. ### 샘플 데이터 로드 이 데이터를 로드하려면 배포된 OpenTelemetry (OTel) collector의 HTTP endpoint로 전송하기만 하면 됩니다. 먼저 위에서 복사한 API Key를 export하십시오. ```shell theme={null} # API Key 내보내기 export CLICKSTACK_API_KEY= ``` 데이터를 OTel collector로 보내려면 다음 명령을 실행하세요: ```shell theme={null} for filename in $(tar -tf sample.tar.gz); do endpoint="http://localhost:4318/v1/${filename%.json}" echo "loading ${filename%.json}" tar -xOf sample.tar.gz "$filename" | while read -r line; do printf '%s\n' "$line" | curl -s -o /dev/null -X POST "$endpoint" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "authorization: ${CLICKSTACK_API_KEY}" \ --data-binary @- done done ``` 이는 OTLP 로그, 트레이스 및 메트릭 소스가 OTel collector로 데이터를 전송하는 상황을 시뮬레이션합니다. 프로덕션 환경에서는 이러한 소스가 각 언어용 클라이언트이거나 다른 OTel collector일 수도 있습니다. `Search` 뷰로 돌아가면 데이터가 로드되기 시작한 것을 확인할 수 있습니다(데이터가 표시되지 않으면 시간 범위를 `Last 1 hour`로 조정하십시오): HyperDX 검색 데이터가 로드되는 데는 몇 분 정도 걸립니다. 다음 단계로 진행하기 전에 로드가 완료될 때까지 기다리십시오. ### 세션 살펴보기 사용자가 상품 결제 과정에서 문제를 겪고 있다는 보고가 있다고 가정해 보겠습니다. HyperDX의 세션 리플레이 기능을 사용하면 사용자가 실제로 어떤 경험을 했는지 확인할 수 있습니다. 왼쪽 메뉴에서 [`Client Sessions`](http://localhost:8080/sessions?from=1747312320000\&to=1747312920000\&sessionSource=l1324572572)을 선택합니다. 세션 이 화면에서는 전자상거래 스토어의 프런트엔드 세션을 확인할 수 있습니다. 세션은 사용자가 체크아웃을 진행해 구매 완료를 시도하기 전까지 `Anonymous` 상태로 유지됩니다. 이메일이 있는 일부 세션에는 관련 오류가 연결되어 있어, 거래 실패 보고와 연관이 있을 가능성을 보여 줍니다. 실패와 관련 이메일이 있는 trace를 선택합니다. 다음 화면에서는 사용자의 세션을 다시 재생하며 문제를 검토할 수 있습니다. 세션을 보려면 `실행`을 누르십시오. 세션 리플레이 리플레이를 보면 사용자가 사이트를 탐색하고 장바구니에 상품을 추가하는 과정을 확인할 수 있습니다. 결제를 완료하려고 시도하는 세션 후반부로 건너뛰어도 됩니다. 모든 오류는 타임라인에 빨간색으로 표시됩니다. 사용자는 눈에 띄는 오류 메시지 없이 주문을 완료하지 못했습니다. 사용자의 브라우저에서 발생한 네트워크 및 콘솔 이벤트가 있는 왼쪽 패널 하단으로 스크롤하십시오. `/api/checkout` 호출 시 500 오류가 발생한 것을 확인할 수 있습니다. 세션의 오류 이 `500` 오류를 선택합니다. `Overview`와 `Column Values` 모두, 예상치 못한 오류로 인해 `Internal Error`가 발생했다는 점 외에는 문제의 원인을 보여 주지 않습니다. ### 트레이스 탐색 전체 분산 트레이스를 보려면 `Trace` 탭으로 이동합니다. 세션 트레이스 트레이스를 아래로 스크롤하면 오류의 원인 지점인 `checkout` 서비스 스팬을 확인할 수 있습니다. `Payment` 서비스 스팬을 선택합니다. 스팬 `Column Values` 탭을 선택한 다음 아래로 스크롤합니다. 문제는 캐시가 가득 찬 것과 관련이 있음을 확인할 수 있습니다. 컬럼 값 위로 스크롤해 트레이스로 돌아가면, 앞서 수행한 구성 덕분에 로그가 스팬과 연관되어 있음을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 추가적인 맥락을 파악할 수 있습니다. 연관된 로그 이로써 결제 서비스에서 캐시가 가득 차고 있으며, 그로 인해 결제가 완료되지 못하고 있음을 확인했습니다. ### 로그 살펴보기 자세한 내용은 [`Search` 뷰](http://localhost:8080/search)로 돌아가 확인할 수 있습니다. 소스에서 `Logs`를 선택하고 `payment` 서비스로 필터링합니다. 로그 문제가 최근에 발생했음에도 영향을 받은 결제 건수는 많습니다. 또한 visa 결제와 관련된 캐시가 문제를 일으키는 것으로 보입니다. ### 차트 메트릭 코드에 분명 오류가 추가되었지만, 메트릭을 사용해 캐시 크기를 확인할 수 있습니다. `Chart Explorer` 뷰로 이동하세요. 데이터 소스로 `Metrics`를 선택합니다. 차트 빌더에서 `visa_validation_cache.size (Gauge)`의 `Maximum`을 표시하도록 설정한 다음 실행 버튼을 누르세요. 캐시는 최대 크기에 도달하기 전까지 분명히 증가했으며, 그 이후 오류가 발생했습니다. 메트릭