느린 API를 distributed trace로 분석하는 프롬프트

무엇을 해결하나

API 응답 시간을 gateway, application, DB, cache, 외부 호출 구간으로 나누고 critical path와 병렬화 기회를 찾을 때 사용합니다.

준비할 정보

• 실제 적용할 환경과 대상 범위를 먼저 적습니다.
• 현재 상태와 기대 결과를 숫자나 예시로 준비합니다.
• 운영 데이터, 개인정보, secret은 제거하거나 안전한 placeholder로 바꿉니다.
• 변경 작업이라면 승인자, backup, rollback 가능 여부를 확인합니다.

복사해서 쓰는 프롬프트

느린 trace를 분석해줘.
endpoint·시간 구간: {{ENDPOINT_WINDOW}}
정상/느린 trace 요약: {{TRACES}}
배포·트래픽 변화: {{CHANGES}}
service map: {{DEPENDENCIES}}

critical path, 반복 span, queue time, retry, error를 비교하고 다음 확인 metric과 최소 개선 실험을 제시해줘.

실행 순서

1. placeholder를 실제 환경 정보로 바꾸되 secret 값은 입력하지 않습니다.
2. 먼저 조회와 미리보기로 대상 범위, 권한, 현재 상태를 확인합니다.
3. 결과가 예상과 맞을 때만 가장 작은 단위로 실행하거나 초안을 생성합니다.
4. 변경 전후의 수치와 화면을 같은 조건에서 비교해 기록합니다.
5. 이상이 있으면 작업을 넓히지 말고 중단 조건과 rollback 절차를 따릅니다.

결과 확인

같은 endpoint의 정상·느린 표본 여러 개를 비교하고 trace sampling 편향을 확인합니다. 개선 후 전체 latency와 downstream 부하가 함께 좋아졌는지 측정합니다.

검수 결과에는 확인한 사실, 아직 확인하지 못한 가정, 다음 행동을 분리해서 남깁니다. 다른 사람이 같은 입력으로 재현할 수 있도록 환경과 확인 시각도 함께 기록하면 좋습니다.

주의사항

trace attribute에 token, SQL bind 개인정보, request body를 넣지 않습니다. 가장 긴 span 하나만 최적화해 다른 병목이나 재시도 증폭을 놓치지 않습니다.

AI가 만든 설명과 명령은 초안입니다. 실제 제품 버전과 조직 정책, 공식 문서를 대조하고 영향이 있는 작업은 dev나 격리 환경에서 먼저 검증하세요.