운영 서버에서 장애가 발생했을 때,
가장 먼저 확인해야 할 건 코드가 아니라 로그(log) 다.
디버깅이란 결국
“시스템이 지금 무슨 이야기를 하고 있는지”를 읽어내는 과정이다.
문제는, 대부분의 개발자들이 그 이야기를
너무 늦게 들으려 한다는 것이다.
1. 로그는 코드보다 먼저 읽어야 한다
장애가 났을 때 많은 사람들은 소스부터 열어본다.
그런데 실제 문제의 원인은
대부분 시스템 레이어의 흐름에 있다.
- 배치가 돌지 않는다면 → 스케줄러 로그
- API 타임아웃이라면 → 네트워크 로그
- DB 연결 실패라면 → JDBC 커넥션 로그
코드 수정보다 로그 관찰이 선행돼야
정확한 원인을 찾는다.
“코드가 아닌 로그를 읽을 줄 아는 개발자가
진짜 운영을 이해하는 사람이다.”
2. 로그 구조를 ‘읽기 좋게 설계’하라
운영 중인 시스템의 로그는
‘남기기 위한 기록’이 아니라 **‘찾기 위한 기록’**이어야 한다.
내가 자주 적용하는 기본 원칙은 세 가지다.
1️⃣ 식별 가능한 prefix
[PROCESS_START] [PROCESS_END]
[STEP_01] [STEP_02] ...
→ 스텝별 진행 흐름이 눈에 보이도록 한다.
2️⃣ 에러 로그는 단일 라인 JSON 구조로 남기기
{"timestamp":"2025-10-17T12:33:10",
"service":"PAPrntGiveMobileLProcessMgr",
"error":"ORA-00001: unique constraint violated",
"user":"SYSTEM"}
→ 파싱, 필터링, 모니터링 툴에서 바로 인식 가능하다.
3️⃣ 불필요한 로그 제거
- 개발 환경에서는
DEBUG - 운영 환경에서는
INFO,ERROR
→ 불필요한 로그 노이즈는 진짜 이슈를 가린다.
3. 로그 탐색의 핵심 — ‘이상 패턴’을 찾아라
장애 로그를 분석할 때 중요한 건
‘에러 메시지’를 찾는 게 아니라
‘패턴의 깨짐’을 발견하는 것이다.
예를 들어,
로그가 이렇게 반복되다가
[STEP_01] 시작
[STEP_02] 검증 중
[STEP_03] 결과 저장
[STEP_01] 시작
[STEP_02] 검증 중
에서 STEP_03이 사라진다면
그 지점이 바로 문제다.
이런 패턴 깨짐은
검색어보다 훨씬 강력한 단서다.
그래서 나는 grep 대신awk, uniq -c, sort로 빈도 기반 이상 탐지를 자주 쓴다.
4. 운영 로그 관리의 베스트 프랙티스
- 로그 파일 회전 설정 (logrotate)
오래된 로그는 압축 후 삭제 — 디스크 full 방지 - 파일명에 날짜 포함
ex.app_2025-10-17.log - 에러 로그 별도 파일 분리
ex.app_error_2025-10-17.log - 중앙 로그 수집기 연동
ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana)
→ 장애 시점 시각화 및 검색 자동화
5. “로그를 통해 사고하는 개발자”
로그는 단순한 텍스트 파일이 아니라,
시스템의 언어다.
그 언어를 이해하면
문제는 더 이상 “감”으로 해결하지 않아도 된다.
결국 운영을 잘하는 개발자란
“코드를 짜는 사람”이 아니라
“시스템을 통찰하는 사람”이다.
마치며
운영 환경의 문제는 항상 예고 없이 온다.
그럴 때 필요한 건 뛰어난 코더보다
차분하게 로그를 읽는 사람이다.
로그는 언제나 거짓말을 하지 않는다.
다만, 우리가 그것을 제대로 읽지 못할 뿐이다.