일관 확률 샘플링

Consistent probability sampling

서비스 간 같은 요청에 일관된 표본 선택을 적용합니다.

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html
<div class="demo"><div class="title">SAME TRACE DECISION</div><div class="scene"><div class="sample-route"><div>edge <b>KEEP</b></div><span>→</span><div>api <b>KEEP</b></div><span>→</span><div>worker <b>KEEP</b></div></div><div class="sample-meta">trace 7f3a · threshold 0.25</div></div></div>
css
.demo{width:min(94vw,690px);height:min(88vh,320px);box-sizing:border-box;padding:clamp(9px,2.5vmin,18px);border:1px solid var(--line);border-radius:14px;background:var(--surface);color:var(--fg);font:600 clamp(12px,2.4vmin,16px)/1.25 var(--font-sans,"Pretendard Variable",Pretendard,-apple-system,BlinkMacSystemFont,sans-serif);display:flex;flex-direction:column;gap:clamp(7px,2vmin,14px);overflow:hidden}.title{color:var(--accent);font:700 clamp(12px,2.4vmin,16px)/1.2 var(--font-sans,"Pretendard Variable",Pretendard,-apple-system,BlinkMacSystemFont,sans-serif);letter-spacing:.04em}.scene{flex:1;min-height:0;position:relative;display:flex;align-items:center;justify-content:center;overflow:hidden}.scene{flex-direction:column;gap:10px}.sample-route{width:100%;display:flex;align-items:center;gap:4px}.sample-route div{flex:1;min-width:0;border:1px solid var(--line);border-radius:7px;padding:7px 2px;text-align:center;background:var(--bg);transition:border-color .3s,background .3s}.sample-route b{display:block;color:var(--accent);font:700 clamp(12px,2.4vmin,15px)/1.2 ui-monospace,monospace}.sample-route span{color:var(--accent)}.sample-route div.active{border-color:var(--accent);background:color-mix(in srgb,var(--accent) 15%,var(--surface))}.sample-meta{font:600 clamp(12px,2.4vmin,15px)/1.2 ui-monospace,monospace;color:var(--muted);white-space:nowrap}
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let n=0;function draw(){document.querySelectorAll(".sample-route div").forEach((d,i)=>d.classList.toggle("active",i<=n));n=(n+1)%3}draw();setInterval(draw,650)

일관 확률 샘플링은 추적 ID에서 얻은 임계값과 확률 정보를 사용해 여러 서비스의 샘플링 결정을 맞추는 방식입니다. 서비스마다 다른 비율을 쓰더라도 표본 사이의 관계를 분석할 수 있게 돕습니다.

데모는 한 요청이 세 서비스를 통과할 때 각 서비스의 결정과 확률 정보가 이어지는 모습을 보여줍니다. 수집 구간과 다운스트림 계측이 이 규약을 따르는지 확인해야 추정이 타당합니다.

언제 쓰나

서로 다른 서비스의 추적 표본을 함께 분석할 때 사용합니다.

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