ClickHouse를 활용하여 고카디널리티 BEAM 메트릭을 효율적으로 수집하고 저장하는 방법을 소개합니다.

기존 Datadog 같은 모니터링 툴은 태그 조합에 따른 메트릭 수가 폭발적으로 증가하는 고카디널리티 데이터를 처리하는 데 비용과 성능 문제가 발생합니다.

이에, ClickHouse의 빠른 컬럼형 OLAP 데이터베이스 특성을 활용해, Kubernetes의 각 pod별 BEAM 프로세스 상태를 주기적으로 샘플링하여 상세 데이터를 저장하고, 효율적인 쿼리와 분석이 가능하도록 설계하였습니다.

이 방식은 대규모 실시간 시스템의 내부 상태를 심층적으로 모니터링하고, 문제 발생 시 신속한 원인 분석과 대응에 실질적인 가치를 제공합니다.

또한, ClickHouse의 저렴한 저장 비용과 뛰어난 쿼리 성능 덕분에 대량의 고카디널리티 메트릭을 경제적이고 효과적으로 관리할 수 있음을 확인하였습니다.