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title: 관찰 가능성
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import observability from '/snippets/oss/observability.mdx';


Trace는 애플리케이션이 입력에서 출력으로 이동하는 일련의 단계입니다. 이러한 개별 단계는 각각 run으로 표현됩니다. [LangSmith](https://smith.langchain.com/)를 사용하여 이러한 실행 단계를 시각화할 수 있습니다. 사용하려면 [애플리케이션에 대한 tracing을 활성화](/langsmith/trace-with-langgraph)하세요. 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

* [로컬에서 실행 중인 애플리케이션 디버그](/langsmith/observability-studio#debug-langsmith-traces).
* [애플리케이션 성능 평가](/oss/python/langchain/evals).
* [애플리케이션 모니터링](/langsmith/dashboards).

## 사전 요구 사항

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

* [LangSmith 계정](https://smith.langchain.com/) (무료 가입 가능)

## Tracing 활성화

애플리케이션에 대한 tracing을 활성화하려면 다음 환경 변수를 설정하세요:

```python
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>
기본적으로 trace는 default라는 이름의 project에 기록됩니다. 사용자 정의 project 이름을 구성하려면 project에 로그 기록을 참조하세요. 자세한 내용은 LangGraph로 Trace하기를 참조하세요.

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Anonymizer를 사용하여 trace에서 민감한 데이터 로깅 방지

LangSmith에 로깅되지 않도록 민감한 데이터를 마스킹할 수 있습니다. anonymizer를 생성하고 configuration을 사용하여 graph에 적용할 수 있습니다. 이 예제는 LangSmith로 전송되는 trace에서 XXX-XX-XXXX 형식의 사회 보장 번호와 일치하는 모든 항목을 삭제합니다.
Python
from langchain_core.tracers.langchain import LangChainTracer
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langsmith import Client
from langsmith.anonymizer import create_anonymizer

anonymizer = create_anonymizer([
    # Matches SSNs
    { "pattern": r"\b\d{3}-?\d{2}-?\d{4}\b", "replace": "<ssn>" }
])

tracer_client = Client(anonymizer=anonymizer)
tracer = LangChainTracer(client=tracer_client)
# Define the graph
graph = (
    StateGraph(MessagesState)
    ...
    .compile()
    .with_config({'callbacks': [tracer]})
)


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<Callout icon="pen-to-square" iconType="regular">
    [Edit the source of this page on GitHub.](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/langgraph/observability.mdx)
</Callout>
<Tip icon="terminal" iconType="regular">
    [Connect these docs programmatically](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for    real-time answers.
</Tip>
⌘I