클라우드플레어, 운영 중인 워커의 CPU·메모리 프로파일링 공개
클라우드플레어가 운영 중인 워커와 듀러블 오브젝트의 CPU·메모리 프로파일링을 공개했다. 짧은 구간의 할당 내역을 보여주지만 낮은 트래픽이나 드문 장애까지 잡아내지는 못한다.

클라우드플레어가 9일 실제 서비스 중인 워커와 듀러블 오브젝트의 CPU 사용·메모리 할당 내역을 포착하는 기능을 공개했다. 개발자는 대시보드에서 실행 중인 코드의 함수별 자원 사용량을 플레임그래프로 살펴볼 수 있다.
배포된 코드에서 병목 찾는다
기존에는 로컬 개발 환경에서 CPU 프로파일을 얻을 수 있었지만, 운영 환경의 요청 흐름을 그대로 재현하기는 어려웠다. 새 기능은 이미 실행 중인 워커의 특정 버전을 골라 짧은 구간을 기록한다. 결과를 대시보드에서 보거나 원본 파일을 내려받아 다른 도구로 분석할 수 있다.
클라우드플레어 문서에 따르면 대시보드의 수집 시간은 1~50초다. CPU 프로파일은 함수에 쓰인 시간을, 힙 프로파일은 기록 구간에서 발생한 메모리 할당을 보여준다. 상태를 유지하는 듀러블 오브젝트에서는 특정 인스턴스를 지정할 수도 있다.
클라우드플레어는 자사 R2 관련 워커를 살펴본 사례에서 JSON 처리 함수가 중복 작업을 한다는 점을 찾아 해당 함수를 2.7배 빠르게 만들었다고 설명했다. 이는 회사 내부 사례이지 외부에서 확인한 전체 서비스 성능 개선 수치가 아니다.
요청이 없으면 포착도 어렵다
프로파일은 과거 로그를 되짚는 기능이 아니다. 대상 코드가 수집 시간에 실제로 실행돼야 하므로 트래픽이 적은 버전에서는 결과를 얻기 어렵다. 힙 프로파일도 메모리 할당 위치를 가리킬 뿐, 할당된 데이터가 계속 남아 있는지를 판정하는 스냅샷은 아니다.
클라우드플레어는 현재 수동으로 시작하는 방식이어서 드물게 발생하는 장애 순간을 놓칠 수 있다고 밝혔다. 자동으로 계속 기록하는 기능은 개발 중이라고 했으며, 제공 시점은 제시하지 않았다. 개발자가 운영 환경의 병목을 직접 살필 길은 넓어졌지만, 짧은 측정 결과만으로 장애 원인을 확정할 수는 없다.
대표 이미지: AI 생성 이미지 / 데이마크
출처: 클라우드플레어 블로그(2026-10-09) https://blog.cloudflare.com/workers-on-demand-profiling/
클라우드플레어 개발 문서(2026-10-10 갱신) https://developers.cloudflare.com/workers/observability/profiling-in-production/
독립 보도 확인: RuntimeWire(2026-10-09) https://runtimewire.com/article/cloudflare-workers-production-profiling-flamegraphs


