클라우드플레어, Workers 프로파일링 발표…수집 범위 확인이 먼저

운영 중인 서비스의 성능을 살필 때는 수치뿐 아니라 무엇을 수집했는지도 확인해야 한다. 클라우드플레어는 10월 9일 Workers와 Durable Objects에서 CPU 사용과 메모리 할당을 살펴볼 프로파일 요청 기능을 발표했다. 제공된 자료는 회사의 기능 안내와 내부 사례이며, 실제 동작을 별도로 시험한 결과는 포함하지 않는다.

회사 설명에 따르면 Workers에서는 대시보드나 명령줄 도구로 프로파일을 요청할 수 있다. 대시보드에서 실행 버전과 수집 시간을 선택하면 결과를 플레임그래프로 보거나 프로파일 파일로 내려받을 수 있다. 국내 운영자가 이를 활용한다면 분석하려는 배포 버전과 관측 시간을 먼저 정하는 것이 출발점이다.

다만 요청만으로 충분한 자료가 모인다고 보기는 어렵다. 클라우드플레어는 수집을 위해 새로운 격리 실행 환경을 시작하지 않는다고 설명했다. 배포된 버전에 실제 트래픽이 적으면 수집이 어려울 수 있다는 뜻이다. Durable Objects에는 이름으로 특정 객체를 지정하는 방식이 안내돼 있어, 분석 대상 선택도 확인해야 한다.

메모리 프로파일에도 시간상의 경계가 있다. 현재 관측 대상은 수집 시간 동안 발생한 할당이며, 회사는 시작 단계의 할당이 빠질 수 있다고 밝혔다. 따라서 결과에 나타난 할당을 서비스의 모든 메모리 사용으로 확대해 해석해서는 안 된다. 연속 프로파일링은 개발 중인 후속 기능으로 소개됐으며, 현재 제공 기능과 구분해야 한다.

회사가 공개한 CPU 최적화 사례에서는 R2 바인딩 Worker의 JSON 변환 함수가 CPU 프로파일의 5% 이상을 차지했다. 중복 순회를 제거한 뒤 해당 함수가 2.7배 빨라졌다는 것이 회사 보고다. 이 배율은 특정 함수의 개선 수치이며, Worker 전체가 같은 배율로 빨라졌다는 근거는 아니다.

별도 내부 Worker에서는 Prometheus 코드가 기록된 할당의 약 66.7%를 차지했다고 회사는 보고했다. 해당 경로 제거 전후의 P999 메모리는 133MB와 118MB로 제시됐다. 수집 중 할당 비율과 이 메모리 지표는 구분해 읽어야 한다. 두 사례 모두 회사 내부 측정이며 외부 재현 결과는 제공되지 않았다.

이전 배경 자료인 Go 프로젝트의 9월 2일 발표는 다른 문제를 다룬다. Go 1.27의 고루틴 누수 프로파일러는 채널 연산과 일부 동기화 수단에서 영구적으로 막힌 고루틴을 탐지한다고 설명한다. 파일·네트워크 입출력 등은 대상에서 빠지며, 동기화 수단에 계속 접근할 수 있으면 누수를 놓칠 수 있다. 이는 클라우드플레어 기능의 효과를 검증하는 자료가 아니다.