가시성
가시성 (Observability)
ClickHouse의 초기 채택자들은 근본적인 사실을 깨달았어요. 가시성(observability)은 곧 데이터 문제라는 점이요. 선택한 데이터베이스가 가시성 플랫폼의 비용, 규모, 역량을 정의하거든요. 그래서 시계열 데이터에 적합한 데이터베이스를 고르는 것은 자체 구축을 하든 가시성 회사를 시작하든 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나가 돼요. 이것이 바로 ClickHouse가 수년간 가시성 스택의 핵심이었던 이유랍니다.
출처: 문서
본문
Netflix, eBay 같은 업계 거대 기업부터 Sentry, Dash0 같은 가시성 스타트업까지, ClickHouse는 로그·메트릭·트레이스를 대규모로 처리해요. 컬럼 지향 저장, 공격적인 압축, 벡터화된 실행 엔진 덕분에 비용을 크게 줄이고, 엔지니어가 느린 도구를 기다리지 않고 서브초 쿼리로 라이브 시스템을 디버깅할 수 있게 해줘요.
ClickStack
가시성 사용 사례에서 ClickHouse의 핵심은 ClickStack이에요. 로그·트레이스·메트릭을 모두 단일 ClickHouse 데이터베이스에 저장하는 혁신적인 가시성 플랫폼으로, 전체 인프라와 애플리케이션 전반에서 신호를 상호 연관시키는 걸 놀라울 정도로 쉽게 만들어요. ClickStack은 원활하게 함께 동작하는 세 가지 핵심 구성 요소로 구성돼요.
- OpenTelemetry
- ClickHouse
- HyperDX
ClickStack 배포판의 OpenTelemetry 컬렉터는 데이터 수집 게이트웨이 역할을 해요. OpenTelemetry는 가시성 데이터의 업계 표준이 되었기 때문에, 이 컬렉터는 텔레메트리 스트림 처리를 위한 자연스러운 선택이에요. ClickHouse는 높은 카디널리티(high-cardinality) 데이터에 대한 탁월한 성능과 가시성 워크로드가 요구하는 번개처럼 빠른 집계 때문에 명시적으로 선택됐어요. HyperDX는 모든 데이터를 강력한 쿼리 기능과 상관관계 기능과 함께 보여주는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공해요.
ClickStack이 특히 매력적인 이유는 유연성이에요. OpenTelemetry 네이티브이며 OpenTelemetry 생태계와 가장 잘 동작하지만, 그것에만 묶여 있지는 않아요. S3, Kafka, 그리고 다른 에이전트를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있어서 기존 인프라와 함께 쓸 자유를 얻을 수 있답니다.