에러 추적

이벤트 142개, 이슈 하나

예외는 발생 횟수가 아니라 무엇인지를 기준으로 묶입니다. 각 이슈는 최초 발생, 최신 발생, 그리고 그 모두를 던진 스팬을 보관합니다.

화면

묶이고, 집계되고, 여전히 추적 가능

목록은 이벤트가 아니라 이슈입니다. 각 행은 타입, 영향받는 서비스, 기간 내 건수, 마지막 발생 시각을 담고 있습니다.

Errors grouped by type with counts, affected services and last-seen times
/errors ConnectionTimeout · payment-svc
groups.by
exception.type + message
normalises
id · timestamp · host · port
per.issue
first · last · count · services
joins.on
trace_id · span_id
severity
manual > detector > ai
detector
5 min

할 수 있는 일

이슈에서 수정까지

fingerprint
그룹화
payment-svc에서 나오는 ConnectionTimeout은 이벤트 142개가 아니라 이슈 하나입니다. 지문은 exception.type과, ID·타임스탬프·호스트명을 정규화해 걷어낸 메시지로 만들어집니다.
exception.stacktrace
예외를 던진 스팬
에러는 스팬 위의 이벤트이므로, 어느 이슈에서든 그것이 속한 트레이스를 열 수 있습니다. 당시 유효했던 인자·쿼리·상태 코드가 그대로 남아 있습니다.
first seen
신규, 또는 재발
이슈는 최초 발생과 마지막 발생을 함께 갖고 있어, 회귀는 첫 등장과 다르게 읽힙니다. 해결된 이슈가 다시 발생하면 새로 만들어지지 않고 다시 열립니다.
claim
담당자가 있는 상태
이슈를 맡고, 심각도를 지정하고, 메모를 남깁니다. 상태와 코멘트는 이슈와 함께 남으므로, 다음 온콜 담당자는 당신이 이미 배제한 가능성을 읽을 수 있습니다.
set severity
깨어나기 전에 분류
탐지기가 5분마다 실행되어 이슈 자체의 발생률과 확산 범위에서 심각도를 정합니다. 수동 지정 심각도는 항상 탐지기보다 우선하고, 탐지기는 AI보다 우선합니다.

다음은

이 데이터를 공유하는 화면

OTLP를 Maple로 보내세요.

엔드포인트 하나, 키 하나. 트레이스·로그·메트릭·세션이 첫 요청부터 같은 트레이스 ID로 모입니다.