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빅데이터

Elasticsearch와 ClickHouse를 넘어서는 옵저버빌리티 엔진은? Apache Doris의 압도적 선택지

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시스템 운영에서 가장 중요한 것 중 하나는 '지금 무슨 일이 벌어지고 있는지'를 아는 일입니다. 복잡한 마이크로서비스 아키텍처나 AI 기반 시스템에서는 단순한 로그만으로는 문제가 발생한 위치를 정확히 알기 어렵습니다. 이때 필요한 것이 옵저버빌리티입니다.

이 글에서는 옵저버빌리티 플랫폼의 핵심 요건을 짚고, 대표적인 세 가지 솔루션 — Elasticsearch, ClickHouse, Apache Doris — 를 성능, 비용, 사용성, 확장성 측면에서 비교합니다. 특히 Apache Doris가 왜 지금의 복잡한 시스템 환경에서 가장 적합한 선택인지, 실제 사용자 사례와 함께 설명합니다.

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옵저버빌리티란 무엇인가?

옵저버빌리티는 시스템을 투명한 상자처럼 만들어 내부 상태를 외부로 드러나는 데이터를 통해 파악할 수 있게 하는 개념입니다. 로그(Log), 트레이스(Trace), 메트릭(Metric) — 이 세 가지 신호를 수집해 시스템의 상태를 분석합니다.

이를 통해 운영팀은 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

  • 이상 징후 조기 탐지
  • 문제의 근본 원인 파악
  • 리소스 최적화 및 성능 개선

이제 옵저버빌리티는 선택이 아니라 필수입니다. 특히 GenAI 애플리케이션이나 분산된 마이크로서비스 환경에서는 전통적인 로그 분석 방식으로는 감당이 안 됩니다. 데이터 양은 폭증하고, 실시간 응답이 요구되며, 사용자의 기대 수준도 높아졌기 때문입니다.

좋은 옵저버빌리티 플랫폼이 갖춰야 할 5가지 조건

  1. 저렴하고 확장 가능한 대용량 저장소
    로그와 트레이스 데이터는 매일 수백 TB에서 PB 단위로 발생합니다. 저장 비용이 낮고 장기 보관이 가능해야 합니다.
  2. 실시간 고속 수집 성능
    시스템 오류가 났을 때 몇 시간 기다려야 데이터를 볼 수 있다면 아무 소용 없습니다. 데이터는 수 초 내에 분석 가능해야 합니다.
  3. 빠른 검색 및 분석 쿼리 성능
    로그는 대부분 텍스트 기반입니다. 전체 테이블을 스캔하는 방식이 아닌, 고속 풀텍스트 검색이 필수입니다.
  4. 유연하고 진화 가능한 스키마
    JSON 기반 로그는 필드가 동적으로 추가되거나 사라질 수 있습니다. 이런 유연성을 시스템이 잘 감당해야 합니다.
  5. 오픈 에코시스템과 뛰어난 통합성
    OpenTelemetry, Grafana, Kibana 등 다양한 오픈 툴과 연동되어야 하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 것이 중요합니다.

Elasticsearch vs ClickHouse vs Apache Doris: 비교 분석

성능

  • Elasticsearch는 텍스트 검색에 강하지만, 대량 쓰기에서는 병목이 자주 발생하며 응답 지연 문제가 있습니다.
  • ClickHouse는 컬럼 기반 저장으로 집계는 빠르지만, 텍스트 검색 성능이 낮고 아직 실험적인 수준입니다.
  • Apache Doris는 벡터화 실행 엔진과 컬럼형 저장, 향상된 역색인으로 로그 분석에 최적화되어 있습니다. 쓰기 속도는 Elasticsearch보다 5배, 쿼리 속도는 2배 이상 빠릅니다.

비용

  • Elasticsearch는 1.5:1 압축률로 저장 효율이 낮고, CPU 부하가 커서 월 20만 달러 이상이 소요될 수 있습니다.
  • Apache Doris는 5:110:1 압축률과 단일 복제 쓰기, 계층형 저장 구조로 Elasticsearch 대비 5080% 비용을 절감합니다.
  • ClickHouse도 상대적으로 저렴하지만, 인프라 구성에 추가적인 복잡성이 존재합니다.

사용성

  • Elasticsearch는 Kibana로 UI는 편리하지만 쿼리 DSL이 복잡합니다.
  • Apache Doris는 표준 SQL을 사용하며 MySQL과 호환되어 대부분의 개발자에게 친숙합니다. 온라인 스케일링과 자동 로드밸런싱도 지원합니다.
  • ClickHouse는 SQL 기반이지만 고유한 문법과 복잡한 클러스터 개념으로 인해 운영 난이도가 높습니다.

오픈성과 통합성

  • Elasticsearch는 Kibana와만 통합되며 확장이 어렵습니다.
  • Apache Doris는 OpenTelemetry, Grafana, Kibana와 모두 통합 가능하며, 오픈소스 생태계에 적극적으로 기여 중입니다.
  • ClickHouse도 오픈소스지만, 최근 기업 인수 이후 생태계 중립성에 의문이 제기되고 있습니다.

Apache Doris 기반 옵저버빌리티 플랫폼 아키텍처

  1. 데이터 수집 및 전처리
    OpenTelemetry, Logstash, Filebeat 등을 통해 로그, 트레이스, 메트릭 수집
  2. 데이터 저장 및 분석 엔진
    Apache Doris를 통해 고속 저장, 분석 및 SQL 기반 쿼리 처리
  3. 시각화 및 대시보드 구성
    Grafana 및 Kibana와의 통합을 통해 실시간 시각화 및 알림 기능 구현

Apache Doris의 주요 특장점

고성능

  • 10GB/s 이상의 초당 쓰기 속도
  • 키워드 검색 시 초 단위 응답
  • 벡터화 집계로 수십 배 빠른 분석 성능

저비용

  • 5:1~10:1 이상의 압축률
  • Elasticsearch 대비 70% 이상 낮은 CPU 사용량
  • 계층형 저장으로 콜드 데이터 비용 50% 추가 절감

유연한 스키마

  • 빠른 컬럼 추가/삭제 지원
  • JSON 데이터에 최적화된 VARIANT 타입 제공

쉬운 사용성

  • MySQL 호환 SQL 사용
  • 온라인 스케일링, 자동 밸런싱
  • 쿠버네티스 기반 클러스터 매니저 및 시각화 도구 제공

오픈성과 클라우드 중립성

  • 전 세계 5000개 이상의 기업에서 사용
  • AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드에 배포 가능
  • 벤더 종속 없이 자유로운 구성 가능

실제 사례

  • GuanceDB (SaaS 플랫폼)
    Elasticsearch에서 Apache Doris로 이전 후 저장 비용 70% 절감, 쿼리 성능 2~4배 개선
  • 중국 대형 상업은행
    하루 100TB 이상 로그 수집, Doris 도입 후 비용 50% 절감, 분석 성능 2~4배 향상
  • MiniMax (Talkie 개발사)
    하루 수백 TB 로그 수집, 95% 쿼리 응답 시간 3초 이하, 리소스 사용량 40% 감소
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어떤 솔루션이 지금 당신에게 적합한가?

옵저버빌리티 플랫폼 선택은 단순한 툴 선택이 아니라, 운영 효율성과 비용, 확장성을 결정짓는 중요한 전략적 판단입니다.

Elasticsearch는 익숙하지만 비용과 성능에 한계가 있습니다. ClickHouse는 뛰어난 집계 성능을 지녔지만, 검색과 운영 복잡성의 문제가 존재합니다. 반면, Apache Doris는 로그, 트레이스, 메트릭을 아우르는 고성능, 저비용, 쉬운 사용성과 오픈성을 모두 갖춘 솔루션으로 옵저버빌리티에 최적화된 대안입니다.

당신의 시스템이 더욱 복잡해지고, 사용자 요구는 더 높아진 지금. Apache Doris는 단순한 대안이 아니라, 옵저버빌리티의 새로운 기준이 될 수 있습니다. 지금이 바로, 바꿀 때입니다.

https://www.velodb.io/blog/1406?fbclid=IwY2xjawLA_EFleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETFwOFljUDUyWTJVdnl2UVZ3AR4i0OitaQjPV4ZRxuDaR0nuytV2K6boT7YaF0xP8_oSe7gy9T8s8SDWBTRKQQ_aem_A-JwAqLP0yUGH9U9zmJQSg

 

Elasticsearch vs ClickHouse vs Apache Doris — which powers observability better? | VeloDB

VeloDB is the leading managed service for Apache Doris, offering Fast, Cost-Effective, Enterprise-Grade capabilities for real-time analytics use cases in the AI era. A side-by-side comparison of observability solutions in terms of performance, cost, usabil

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