개발자를 위한 Datadog 핵심 활용법

오늘날의 소프트웨어 팀은 파편화된 툴체인을 다룹니다. 코드는 한 곳에, CI/CD 파이프라인 데이터는 또 다른 곳에, 프로덕션 텔레메트리는 완전히 별개의 공간에 흩어져 있습니다. 개발자는 여러 툴을 오가며 컨텍스트를 전환해야 하고, 이는 배포 속도를 늦추고, 문제가 고객에게 도달하기 전에 발견하기도 어려워집니다. 이 워크숍에서는 Datadog이 릴리스 전 점검부터 프로덕션 트러블슈팅까지 소프트웨어 딜리버리 라이프사이클 전반을 하나의 플랫폼으로 통합하는 방법을 보여줍니다.

이번 워크숍에서 여러분은 이커머스 애플리케이션에 새로운 할인 기능을 출시하는 개발자 역할을 맡게 됩니다. 릴리스에 앞서 Datadog을 활용해 해당 기능이 팀의 프로덕션 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 코드 커버리지를 검증하고, 플래키 테스트를 찾아 수정하며, 성능 저하를 감지할 수 있도록 APM 지연 시간 모니터를 설정합니다. 이어서 Datadog Software Catalog, APM 트레이스, Continuous Profiler를 사용해 알림을 조사하고 문제의 원인을 추적해 해결합니다.

마지막으로 프로덕션에서 새로운 오류가 발생하면, Datadog의 AI 기반 코딩 어시스턴트인 Bits Code를 사용해 APM 트레이스에서 곧바로 근본 원인을 분석하고, 수정 사항을 생성한 뒤 풀 리퀘스트를 생성합니다. 이 과정을 통해 인시던트 발생부터 해결까지의 전체 과정을 추적할 수 있는 기록을 구축합니다.

워크숍을 통해 릴리스 전 품질 점검부터 프로덕션 디버깅, AI 기반 문제 해결까지, 소프트웨어 딜리버리 라이프사이클 전반에서 Datadog을 활용하는 실질적인 방안을 알게 됩니다

실습 진행을 위해 GitHub 계정이 필요합니다.