Datadog RUM 도입기: 비용을 90% 줄이기까지
프론트엔드
Datadog RUM 도입기: 비용을 90% 줄이기까지
두줄요약
Datadog RUM 도입 과정에서 세션 과금 구조를 분석하고 의미 있는 세션만 남기는 전략을 적용했습니다. 봇 필터링과 샘플링 최적화로 비용을 약 90% 줄이며 관측 품질도 높였습니다.
핵심 내용
- Datadog RUM 도입 배경과 세션 단위 관측 필요성 정리
- 세션 과금 구조에서 의미 있는 세션만 남기기 위한 비용 최적화 시도
- 봇 필터링, 단순 방문 제외, 차등 샘플링, SDK 래퍼로 약 90% 비용 절감
- Session Replay를 대체하는 액션 추적 방식으로 원인 파악 효율 확보
적용해볼 점
- 세션 활성화 시점을 행동 기준으로 설계해 무의미한 수집 줄이기
- User Agent와 환경 시그널을 함께 써 봇 세션 차단하기
- 마이크로 프론트엔드 환경에서는 호스트-브리지 구조로 이벤트 수집 일원화하기
