마이크로서비스(Microservices)는 주류 아키텍처 패러다임이 되었지만, 마이크로서비스의 코드 악취(Bad Smell)는 유지보수성과 성능에 상당한 해를 끼칠 수 있습니다. 기존의 탐지 도구들은 종종 모호한 출력을 생성하며 런타임 관찰 가능성(Runtime Observability)과의 효과적인 통합이 부족하여, 운영자가 결과를 해석하고 적시에 조치를 취하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 Elastic Stack을 기반으로 한 맞춤형 프레임워크인 SmellDoc을 제안합니다. SmellDoc은 탐지, 지식, 상태 모니터링을 통합하여 마이크로서비스 악취 탐지 플러그인으로 네이티브 관찰 가능성 대시보드를 확장합니다. 이는 비즈니스 수준의 지표를 캡처하기 위한 Custom-Business-Collector, 이기종 런타임 데이터를 집계하기 위한 Re-integration Collector, 그리고 정적 및 런타임 분석을 결합한 탐지 구성 요소를 도입합니다. SmellDoc은 84가지 악취 유형의 지식 베이스를 지원하며, 아키텍처, 런타임 및 성능 범주에 걸쳐 24가지의 대표적인 악취 탐지를 가능하게 합니다. 결과는 Kibana를 통해 다양한 뷰로 시각화되어 운영자에게 실행 가능한 통찰력(Actionable Insights)을 제공합니다. 벤치마크 마이크로서비스 시스템에 대한 사례 연구는 SmellDoc이 악취를 탐지, 시각화 및 분석하는 데 효과적이고 사용 가능하다는 것을 입증하며, 이를 통해 런타임 관찰 가능성을 향상시키고 서비스 품질(Quality of Service)을 높은 수준으로 유지하기 위한 문제 해결(Troubleshooting)을 가속화합니다.