통합 가시성은 더 이상 오류를 포착하거나 서버가 가동 중인지 확인하는 것만이 아닙니다. 최신 분산 시스템에서는 서로 다른 환경에서 실행되고 방대한 양의 데이터를 생성하는 수십, 수천 개의 서비스 전반에서 동작을 이해하는 것이 핵심입니다.
이러한 수준의 복잡성 때문에 올바른 통합 가시성 도구를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 잘못된 결정은 단순히 속도를 늦추는 데 그치지 않습니다. 예산을 낭비하고, 규모에 따라 성능에 영향을 미치며, 제품이 출시되면 더 이상 적합하지 않은 시스템에 갇히게 될 수도 있습니다.
훌륭한 설계자라면 누구나 제품에 뛰어난 통합 가시성을 구축하려면 간편한 온보딩, 고성능(규모에 상관없이), 그리고 애플리케이션 자체와 독립적으로 유지되는 시스템이 필요하다는 것을 알고 있을 것입니다. 나중에 통합 가시성 도구를 전환하는 것은 고통스럽고 비용이 많이 듭니다. 처음부터 공급업체에 종속되는 것을 피하고 함께 성장할 수 있는 것을 선택하는 것이 가장 좋습니다.
3단계 확장 문제
하지만 이는 말처럼 쉬운 일이 아닙니다. 대부분의 팀은 너무 늦을 때까지 장기적인 가시성 요구사항에 대해 생각하지 않습니다. Akamai의 고객들로부터 들은 바에 따르면, 실제 문제는 회사 성장 초기 단계에서 팀이 지금은 쉬워 보이지만 향후 비용이 많이 들고 경직되는 툴을 선택할 때 시작됩니다.
1단계 - 오픈 소스
이때는 속도와 저렴한 비용에 집중해야 합니다. 아이디어를 검증하고 무언가를 작동시켜야 합니다. 유연하고 저렴하며(적어도 초기 비용은) MVP를 함께 해킹하는 데 적합한 ELK Stack과 같은 오픈 소스 도구는 이러한 상황에서 빛을 발합니다.
2단계 - 블랙박스
이제 제품이 성장하고 있으므로 시스템을 안정적으로 유지해야 합니다. 가시성이 중요해지면서 많은 팀이 빠르고 사용하기 쉬운 Snowflake와 같은 관리하기 쉬운 블랙박스 도구를 기본으로 사용합니다. 하지만 안타깝게도 이러한 도구는 특히 사용량이 증가함에 따라 매우 비쌉니다.
3단계 - 확장성
트래픽과 데이터 양이 증가함에 따라 2단계에서 내린 도구 결정이 역효과를 내기 시작합니다. 3단계는 블랙박스 솔루션의 통합 가시성 비용이 엄청나게 비싸지는 단계입니다. 기업은 두 가지 나쁜 선택지 사이에 갇히게 됩니다. 편리한 블랙박스 도구를 계속 사용하기 위해 막대한 비용을 지불하거나, 시간이 걸리고 위험이 발생하며 종종 핵심 제품 작업이 지연되는 더 저렴한 도구로 교체하는 것입니다.
이 3단계 문제는 실제로 기업이 블랙박스 솔루션으로 전환하는 잘못된 결정을 내리는 2단계에서 시작된다고 생각합니다. 대신 기업이 오픈 소스에서 제품 수명 기간 동안 지속될 수 있는 솔루션으로 전환할 수 있는 솔루션이 있다면 어떨까요?
최고의 통합 가시성 솔루션
그렇다면 어떤 솔루션이 장기적으로 기업에 가장 적합한 솔루션이 될 수 있을까요? Akamai는 2단계에서 블랙박스 솔루션으로 전환한 후 3단계 문제를 경험한 많은 고객들의 이야기를 들었습니다. 이에 대응하기 위해 하이드로릭스와 협력하여 이 두 가지 옵션의 중간에 위치하는 솔루션을 개발했습니다: 바로 TrafficPeak입니다. 트래픽피크는 자동 확장 및 통합 트래픽 관찰 기능을 갖춘 클라우드 네이티브 솔루션입니다. 사용이 간편하고 사용자에게 상당한 수준의 제어 기능을 제공하면서도 마이크로서비스, CDN 또는 엣지 네트워크와 같은 대용량 환경을 위해 설계되었습니다. 트래픽피크는 오픈 소스의 제어 기능을 SaaS의 간편함과 함께 제공하지만, 블랙박스 도구의 비용 부담은 없습니다.
설정 및 인프라 복잡성, 규모에 따른 성능, 비용 관리, 사용자 지정, 보안, 유지보수 측면에서 ELK 스택(오픈 소스), Snowflake(블랙박스), TrafficPeak(확장형)이 어떻게 견디는지 자세히 알아보겠습니다.
정면 대결: ELK 스택 대 스노우플레이크 대 트래픽피크
1. 설정 및 인프라 복잡성
ELK Stack은 팀에게 높은 수준의 제어 기능을 제공하지만 상당한 운영상의 복잡성을 수반합니다. 완전한 ELK 파이프라인(Elasticsearch, Logstash, Beats 또는 에이전트, Kibana)을 구축하려면 신중한 구성, 종속성 관리, 그리고 각 구성 요소가 서로 어떻게 결합되는지에 대한 깊은 숙지가 필요합니다. 3단계의 확장은 노드 전반의 샤딩, 인덱싱, 가용성 관리와 같은 추가적인 문제를 야기합니다. 빠르게 변화하는 조직의 경우 이러한 인프라 요건이 병목 현상이 될 수 있습니다.
반면, Snowflake는 완전 관리형 클라우드 네이티브입니다. 인프라를 추상화하여 팀이 서버가 아닌 데이터에 집중할 수 있도록 해줍니다. 그러나 통합 가시성 사용 사례에서는 일반적으로 Snowpipe, Kafka 또는 ETL 프레임워크를 통해 로그와 메트릭을 Snowflake로 공급하는 수집 파이프라인을 구축해야 합니다. 초기 설정은 간단해 보일 수 있지만, 데이터 웨어하우스 모델 내에서 통합 가시성 데이터를 쿼리하고 실행 가능하게 만들기 위한 엔지니어링 작업은 지연과 복잡성을 초래합니다. 강력하지만 실시간 운영 가시성을 위해 구축된 것은 아닙니다.
TrafficPeak는 배포 간소화를 염두에 두고 구축되었습니다. 클라우드 네이티브 솔루션으로서 Kubernetes 환경에 원활하게 통합되며, SaaS 또는 컨테이너화된 플랫폼으로 배포할 수 있습니다. 복잡한 큐잉 시스템이나 사용자 정의 수집 레이어가 필요하지 않습니다. 데이터 수집, 처리, 시각화가 동일한 파이프라인에 내장되어 있습니다. 몇 주가 아니라 몇 시간 안에 가동할 수 있도록 설계되어 전담 운영팀이나 데이터 엔지니어링 리소스가 없는 팀도 액세스할 수 있습니다.
2. 대규모 데이터 수집 및 성능
ELK에서 대규모로 처리량이 많은 수집을 하려면 신중한 아키텍처가 필요합니다. 버스트를 처리하기 위해 Kafka 또는 기타 큐잉 시스템을 도입하는 것이 일반적이며, 로그 삭제나 인덱스 업데이트 실패를 방지하기 위해 수집 파이프라인을 조정해야 합니다. 샤딩과 크기가 올바르게 조정되지 않으면 Elasticsearch 자체가 과부하 상태에서 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 해결할 수 있지만 시간과 기술, 지속적인 주의가 필요합니다.
Snowflake의 핵심 강점 중 하나인 확장성이 뛰어납니다. 페타바이트 단위의 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며, 스토리지와 컴퓨팅이 분리되어 있어 유연한 확장이 가능합니다. 하지만 수집이 즉각적인 것은 아닙니다. 통합 가시성 파이프라인은 데이터를 쿼리할 수 있기 전에 버퍼링, 일괄 로딩 또는 변환을 수반하는 경우가 많습니다. 따라서 몇 분 이내의 지연 시간이 중요한 실시간 알림이나 디버깅에는 Snowflake가 적합하지 않습니다.
트래픽피크는 대용량 실시간 환경을 위해 설계되었습니다. 자동 확장 수집 파이프라인과 내장 버퍼링 및 부하 분산 메커니즘을 갖추고 있어 트래픽 변화에 동적으로 적응할 수 있습니다. 다수의 마이크로서비스, 글로벌 CDN, 엣지 디바이스에서 스트리밍 데이터를 실행하든, 트래픽피크는 높은 처리량의 워크로드를 처리하고 신속하게 인사이트를 확보할 수 있도록 설계되었습니다.
3. 비용 관리
ELK는 처음에는 비용 효율적이지만, 특히 SaaS 요금제를 피하려는 팀에게는 총 소유 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 특히 로그, 메트릭, 추적이 모두 Elasticsearch에 중앙 집중화되어 있는 경우, 수평적으로 확장할수록 인프라 비용이 증가합니다. 유지 관리, 튜닝, 사고 대응은 귀중한 엔지니어링 시간을 소모할 수 있습니다. 무료 스택으로 시작한 것이 숨겨진 비용 센터가 되는 경우가 많습니다.
스노우플레이크는 또 다른 종류의 비용 문제를 야기합니다. 사용량 기반 과금 모델을 통해 컴퓨팅과 스토리지를 정밀하게 제어할 수 있지만, 통합 가시성 데이터는 대용량이 많고 급변하는 것으로 악명이 높습니다. 특히 데이터를 장기간 보관하거나 자주 쿼리하는 경우 쿼리 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 엄격한 거버넌스와 최적화가 없으면, 특히 통합 가시성 데이터가 분석 워크로드와 혼합되어 있는 경우 비용이 예기치 않게 증가할 수 있습니다.
트래픽피크는 처음부터 비용 효율성을 염두에 두고 제작되었습니다. 가격 모델은 사용량을 인식하고 비용 폭주를 방지하도록 설계되었습니다. 데이터 압축, 계층형 보존, 스마트 샘플링과 같은 기능은 사용량과 지출을 제어하는 데 도움이 되며, 자동 확장 기능을 통해 실제로 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다. 트래픽피크는 문제가 발생하기 전에 시스템 상태와 시스템 비용에 대한 가시성을 모두 제공합니다.
4. 사용자 지정 및 확장성
ELK의 가장 큰 강점 중 하나는 유연성입니다. 사용자 지정 파이프라인을 구축하고, 필터를 적용하고, 스키마를 정의하고, 특정 사용 사례에 맞게 고도로 맞춤화된 대시보드를 만들 수 있습니다. 따라서 강력하지만 복잡하기도 합니다. 사용자 정의에는 Lucene 쿼리, 파이프라인 구문 및 인덱스 매핑에 대한 이해가 필요합니다. 세밀한 제어가 필요한 팀에게는 타의 추종을 불허합니다. 다른 팀에게는 유지 관리 부담이 될 수 있습니다.
Snowflake는 스키마 우선이며 SQL을 중심으로 구축되어 비즈니스 데이터와 통합 가시성을 결합하려는 데이터 분석가와 팀에게 매우 확장성이 뛰어납니다. 그러나 로그 구문 분석, 추적 스티칭 또는 알림에 대한 기본 지원은 제공되지 않습니다. 따라서 라이브 통합 가시성 워크플로우에서의 사용이 제한됩니다. 대시보드나 운영 뷰를 얻으려면 그 위에 추가 도구를 계층화해야 하는 경우가 많습니다.
TrafficPeak는 사용자 정의에 '딱 필요한 만큼만' 접근합니다. 바로 사용할 수 있는 대시보드와 워크플로우가 제공되며, 환경에 맞게 인사이트를 맞춤화하려는 팀을 위한 API, 라벨링 및 필터링 도구도 제공합니다. 가치 창출 시간을 최소화하는 동시에 로그 보강, 태그 지정, 데이터 상관관계와 같이 중요한 부분에 대한 확장성을 제공하도록 설계되었습니다.
5. 보안 및 규정 준수
ELK Stack은 보안 기능을 제공하지만 턴키 방식은 아닙니다. 역할 기반 액세스 제어(RBAC), TLS 및 감사 로깅은 플러그인 또는 구성을 통해 구현할 수 있지만 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 규제를 받는 산업의 경우 ELK 배포를 통해 규정을 완벽하게 준수하려면 부지런함과 규율이 필요합니다.
Snowflake는 RBAC, 행 수준 보안, 미사용 및 전송 중 암호화, 다양한 규정 준수 표준 지원 등 엔터프라이즈급 보안을 기본으로 제공합니다. 엄격한 요구 사항을 충족해야 하고 이러한 기능을 공급업체에서 관리하기를 원하는 팀에 적합합니다.
트래픽피크는 처음부터 보안 기능이 내장되어 있습니다. RBAC, 감사, 데이터 보존 제어와 같은 기능은 애드온이 아닌 플랫폼에 기본으로 제공됩니다. 금융, 의료, 정부 등 어떤 분야에 종사하든 TrafficPeak를 사용하면 서로 다른 도구를 조합하지 않고도 최신 규정 준수 요건을 쉽게 충족할 수 있습니다.
6. 유지 관리 및 지원
Elastic Cloud나 타사 제공자에게 비용을 지불하지 않는 한, ELK는 완전히 자체 관리됩니다. 즉, 확장, 패치, 성능 튜닝, 문제 해결을 팀에서 직접 해야 한다는 뜻입니다. 많은 팀에서 이러한 부담은 특히 환경이 성장함에 따라 인프라에 대한 깊은 전문 지식이 없는 팀에게는 지속 불가능하게 됩니다.
Snowflake는 완전히 관리되므로 유지 관리 부담이 완전히 사라집니다. 업그레이드, 패치 및 확장을 백그라운드에서 처리합니다. 하지만 통합 가시성 지원이 주요 사용 사례가 아니기 때문에 지원 티켓은 라이브 시스템 디버깅에 최적화되지 않은 워크플로우를 통해 라우팅될 수 있습니다.
TrafficPeak는 실시간 지원과 선택적 SLA를 통해 공급업체가 관리하는 통합 가시성을 제공합니다. 통합 가시성 관련 문제를 이해하는 엔지니어에게 액세스를 제공하면서 운영 부담을 최소화하도록 설계되었습니다. 그 결과, 텔레메트리 스택에 대한 지속적인 걱정 없이 제품을 출시하고 확장할 수 있는 플랫폼이 탄생했습니다.
그렇다면 어떤 것이 가장 적합할까요?
이러한 장단점을 모두 고려할 때, 유연성과 저렴한 비용이 중요한 성장 초기 단계의 기업에게는 오픈 소스 솔루션의 현상 유지가 최선의 선택이라는 데 동의합니다. 1단계 기업, 온프레미스 또는 하이브리드 환경 또는 인프라 경험이 풍부한 팀의 경우 ELK Stack은 훌륭한 옵션입니다.
그러나 2단계에 있는 대부분의 기업은 일상적인 통합 가시성 작업의 갑작스러운 복잡성을 처리하기 위해 Snowflake와 같은 블랙박스 솔루션을 즉시 기본값으로 설정하는 대신, 쉽고 조정 가능하며 확장 가능한 솔루션을 선택하는 것이 더 긴 수명을 보여줄 것이라고 생각합니다.
저희는 이러한 상황을 위해 트래픽픽을 개발했으며, 트래픽픽을 통해 3단계 문제를 성공적으로 해결했는지에 대한 여러분의 피드백을 기다리고 있습니다.
트래픽피크가 실제로 작동하는 모습을 보려면 해군 연방 신용 조합의 사례 연구를 확인하세요!
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