Traceway: 자체 호스팅 가능한, MIT 라이선스 관측성 스택 (~90초)

(github.com)

Traceway는 OpenTelemetry를 기반으로 로그, 트레이스, 메트릭, 세션 리플레이, 그리고 AI 트레이싱까지 통합 제공하는 MIT 라이선스 기반의 관측성(Observability) 플랫폼입니다. 별도의 벤더 SDK 없이 OTLP 익스포터만으로 연동이 가능하며, Docker를 통해 90초 만에 자체 호스팅할 수 있는 극강의 편의성을 자랑합니다.

이 글의 핵심 포인트

1MIT 라이선스 기반의 완전한 오픈소스 (No BSL, No Open Core)
2OpenTelemetry 네이티브 설계로 별도의 벤더 SDK 없이 OTLP/HTTP로 즉시 연동 가능
3로그, 트레이스, 메트릭을 넘어 세션 리플레이 및 AI 트레이싱까지 통합 제공
4Docker를 이용한 90초 내 자체 호스팅 및 Go 애플리케이션 내 임베디드 모드 지원
5ClickHouse 및 PostgreSQL를 활용한 확장 가능한 데이터 스택 구조

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

기존 Datadog이나 New Relic 같은 엔터프라이즈 솔루션은 강력하지만, 트래픽 증가에 따른 비용 폭증(Cost Explosion)과 벤더 종속성(Vendor Lock-in)이라는 치명적인 단점이 있습니다. Traceway는 이를 해결하기 위해 완전한 오픈소스(MIT)와 표준 프로토콜(OTel)을 채택하여, 비용 효율적이면서도 표준화된 모니터링 환경을 제공합니다.

배경과 맥락

최а근 클라우드 네이티브 환경에서는 특정 벤더의 SDK에 의존하지 않는 OpenTelemetry(OTel) 도입이 가속화되고 있습니다. 하지만 Prometheus, Loki, Tempo 등을 직접 조합하여 구축하는 DIY 방식은 운영 복잡도가 매우 높습니다. Traceway는 이 두 극단(고비용 SaaS vs 고복잡도 DIY) 사이의 틈새를 공략하여 '설정은 간편하게, 기능은 통합적으로'라는 가치를 제안합니다.

업계 영향

'Open Core'나 BSL(Business Source License) 모델이 아닌 순수 MIT 라이선스를 채택함으로써, 기업들이 인프라 운영 부담 없이 관측성 스택을 내재화할 수 있는 길을 열었습니다. 특히 AI 트레이싱 기능을 기본 포함하고 있어, LLM 애플리케이션을 개발하는 차세대 AI 스타트업들에게 강력한 모니터링 도구로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

한국 시장 시사점

클라우드 비용 최적화가 생존 전략인 한국의 초기 스타트업들에게 매우 매력적인 선택지입니다. 특히 인프라 전문 DevOps 엔지니어를 확보하기 어려운 환경에서, Go 언어 프로세스 내에 직접 임베딩(Embedded mode)할 수 있는 기능은 개발 생산성을 극대화하고 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 기회를 제공합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

스타트업 창업자 관점에서 Traceway는 '비용 관리'와 '기술 부채'라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 전략적 도구입니다. Datadog의 청구서를 보고 경악했던 경험이 있는 팀이라면, Traceway의 자체 호스팅 모델은 인프라 운영 공수를 감수하더라도 도입할 가치가 충분합니다. 특히 AI 에이전트나 LLM 기반 서비스를 개발 중이라면, 토큰 사용량과 레이턴시를 추적하는 AI Observability 기능은 별도의 구축 없이도 즉시 활용 가능한 강력한 무기입니다.

다만, 주의할 점은 '운영의 책임'입니다. SaaS는 관리 부담을 돈으로 해결하는 것이지만, Traceway를 자체 호스팅한다는 것은 ClickHouse나 PostgreSQL 같은 데이터베이스의 안정성과 저장 공간을 직접 관리해야 함을 의미합니다. 따라서 서비스 초기 단계나 트래픽이 예측 가능한 범위 내에 있을 때는 Tracey의 임베디드/Docker 모드를 적극 활용하되, 규모가 커짐에 따라 Traceway Cloud로 전환하거나 전문적인 관리 체계를 갖추는 단계적 접근이 필요합니다.

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