Grafana Tempo가 샘플링 없이 100% 트레이스 저장을 S3/GCS 같은 객체 저장소만으로 구현

Context

Jaeger나 Zipkin 같은 기존 분산 추적 시스템은 복잡한 데이터베이스 인프라가 필요했고, 비용 최적화를 위해 샘플링으로 인한 데이터 손실을 감수해야 했다.

Technical Solution

• 객체 저장소(S3, GCS, Azure Blob) 기반 백엔드 도입: 데이터베이스 대신 저비용 객체 저장소를 트레이스 저장소로 사용
• TraceQL 쿼리 언어 지원: SQL 유사 문법으로 저장된 트레이스를 검색하고 분석
• 다중 프로토콜 수신: Jaeger, Zipkin, OTLP, OpenCensus 형식의 트레이스 데이터 동시 수용
• Grafana 네이티브 통합: Loki, Prometheus와 함께 사용하며 트레이스-로그 상관관계 제공
• HTTP(4318포트)와 gRPC(4317포트) 엔드포인트: OTLP를 통한 두 가지 전송 방식 제공

Key Takeaway

분산 추적 시스템에서 복잡한 데이터베이스 대신 객체 저장소를 활용하면 인프라 복잡성을 크게 줄이면서 100% 데이터 보존이 가능하다.