[Chore] 사용하지 않는 모니터링 스택 및 API 메트릭 제거

README.md

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 <img src="https://img.shields.io/badge/GCP%20Compute%20Engine-4285F4?style=for-the-badge&logo=googlecloud&logoColor=white" alt="GCP Compute Engine">
 <img src="https://img.shields.io/badge/Supabase-3FCF8E?style=for-the-badge&logo=supabase&logoColor=white" alt="Supabase">
 <img src="https://img.shields.io/badge/Sentry-362D59?style=for-the-badge&logo=sentry&logoColor=white" alt="Sentry">
-<img src="https://img.shields.io/badge/Prometheus-E6522C?style=for-the-badge&logo=prometheus&logoColor=white" alt="Prometheus">
-<img src="https://img.shields.io/badge/Grafana-F46800?style=for-the-badge&logo=grafana&logoColor=white" alt="Grafana">
 
 ### Testing
 
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 - 특히 네트워크 탭을 통해 실제 API 요청 흐름을 분석하면서 문제를 해결할 수 있었던 경험이 인상 깊었습니다.
 - 이 경험을 통해 기능 구현 전에 동작 원리를 먼저 이해하려는 습관이 중요하다는 것을 배웠습니다.
 
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-### 4. 수집 지연 감지를 위한 모니터링
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-**문제**
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-- 학식, 셔틀버스, 공지사항과 같은 데이터 수집이 지연되더라도 즉시 인지하기 어려웠습니다.
-- 사용자가 오래된 데이터를 확인하기 전까지는 문제가 드러나지 않아 대응이 늦어지는 상황이 발생했습니다.
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-**원인**
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-- 기존에는 서버가 살아 있는지만 확인하고 있었습니다.
-- 하지만 실제로 중요한 "데이터가 언제 마지막으로 갱신되었는지"는 확인하지 않고 있었습니다.
-- 이로 인해 수집이 실패하거나 지연되더라도 바로 알 수 없는 구조였습니다.
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-**해결**
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-- Prometheus, Grafana, Sentry를 활용해 모니터링 환경을 구성했습니다.
-- 데이터 수집 지연 감지는 PostgreSQL에 저장된 마지막 수집 시간과 현재 시간의 차이를 확인하는 쿼리로 체크했습니다.
-- 해당 값을 Grafana 대시보드로 시각화하여, 데이터가 얼마나 지연되고 있는지 한눈에 확인할 수 있도록 했습니다.
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-<img width="70%" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/9819c68d-6664-4a7f-969f-e70ee26edceb" />
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-**결과**
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-- 실제로 셔틀버스 데이터가 약 156분 지연된 문제를 대시보드를 통해 빠르게 확인할 수 있었습니다.
-- 원인을 확인한 결과 Github Actions의 cron 설정 문제였고, 실행 시간을 조정하여 해결했습니다.
-- 이후에는 데이터 수집 지연을 빠르게 인지하고 대응할 수 있게 되었습니다.
-- 다만 데이터 구조가 바뀔 때마다 모니터링 쿼리와 대시보드를 함께 수정해야 하는 번거로움이 있었습니다.
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-<img width="1301" height="224" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/2f066c7c-960c-483d-ba5a-313f9dd31a3f" />
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-**느낀 점**
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-- [모니터링을 공부](https://dongho-blog.kro.kr/posts/3145ca9b-265e-8028-9953-f659ea1a9c67)하면서 사용자가 알기 전에 문제를 발견할 수 있도록 하는 것이 서비스 운영에서 매우 중요하다고 느꼈습니다.
-- 특히 p95 응답 속도, 에러율 같은 지표를 통해 사용자 경험에 직접적인 영향을 주는 요소를 기준으로 서비스를 바라봐야 한다는 것을 배웠습니다.
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