올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?

올리브영 QA 팀은 운영 중 발생하는 이슈를 빠르게 파악하고 배포 전 잠재적 문제를 방지하기 위해 Datadog을 적극적으로 활용하고 있다.

주요 활용 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 로그(Log) 활용이다. APM Log를 통해 서비스별 오류 빈도를 모니터링하고, 오류 발생 시 담당자를 빠르게 식별한다. 또한 Python으로 만든 커스텀 로그를 Log Pipelines와 정규표현식으로 파싱하여 성능 대시보드를 구축해 실시간으로 모니터링한다.

둘째는 **RUM(Real User Monitoring)**을 통한 실사용자 오류 확인이다. Error Tracking 기능을 통해 QA 서버와 운영 서버의 신규/급증 오류를 감지하여 배포 전 문제를 수정한다. 또한 Sessions Explorer를 활용해 오류가 발생한 사용자의 이전 액션과 페이지 이동 경로를 추적함으로써 재현이 어려운 이슈의 원인을 정밀하게 분석한다.