Observability TCO 및 비용 절감에 대한 실용적인 가이드

Source: Dev.to

핵심 요약

• 관측성 비용은 정렬되지 않은 모델에 의해 좌우됩니다 – 데이터 수집량이나 호스트당 메트릭을 기준으로 하는 가혹한 SaaS 가격 정책은 가시성과 예산 사이에서 선택을 강요합니다.
• 기존 아키텍처는 비효율적입니다 – 검색 인덱스를 기반으로 한 전통적인 도구는 막대한 저장 오버헤드를 발생시키고 고카디널리티 분석에 어려움을 겪어 비용이 급증합니다.
• 컬럼형 아키텍처가 해결책입니다 – ClickHouse와 같은 컬럼형 데이터베이스로 전환하면 압축률이 뛰어나(15‑50×) 고카디널리티 쿼리를 손쉽게 처리해 다른 시스템을 마비시키는 문제를 해결합니다.
• 진정한 TCO에는 “인력 비용”이 포함되어야 합니다 – 자체 호스팅 스택은 엔지니어링 유지보수와 온콜 업무($1,600‑$4,800 / 월)를 필요로 하며, 이는 특히 급증하는 워크로드에 대해 ClickHouse Cloud와 같은 관리형 서비스가 더 비용 효율적임을 의미합니다.
• 통합 스택(ClickStack)은 사일로를 제거합니다 – 로그, 메트릭, 트레이스를 하나로 통합하면 데이터 중복과 다중 연합 시스템을 관리하는 높은 TCO를 없앨 수 있습니다.
• 상당한 비용 절감이 가능합니다 – Anthropic, Didi(30 % 비용 절감, 4배 빠름), Tesla(쿼드릴리언 행 수 수집)와 같은 업계 리더들은 이 접근법을 통해 큰 비용 감소를 실현했습니다.

관측성 비용이 급증하는 이유(당신의 잘못이 아닙니다)

관측성 비용 급증은 아키텍처 실패 때문이며, 예산 실패가 아닙니다. 두 가지 핵심 문제가 비용을 유발합니다:

1. 비효율적인 기술 – 많은 기존 관측성 플랫폼은 검색 인덱스(예: Lucene)에 의존합니다. 텍스트 검색에는 뛰어나지만, 현대 관측성이 요구하는 집계 중심의 분석 워크로드와는 맞지 않습니다.
2. 정렬되지 않은 가격 모델 – SaaS 공급업체는 가시성에 “세금”을 부과합니다: 수집 요금, 별도 보존 SKU, 호스트 또는 컨테이너당 비용 등은 마이크로서비스 아키텍처를 처벌합니다.

레거시 접근 방식의 비용 요인

• 거대한 저장 및 운영 오버헤드 – 역인덱스는 막대한 저장 오버헤드를 만들고 압축 효율이 낮습니다. 하루에 100 TB를 수집하는 팀은 월 $100 k 이상의 저장 비용을 부담할 수 있습니다. 단일 노드 장애는 데이터 재균형을 유발해 며칠 동안 클러스터 성능을 저하시킵니다.
• 고카디널리티 위기 – 현대 분산 시스템은 user_id, session_id, pod_name 등 수많은 고유 차원을 포함한 telemetry를 방출합니다. Prometheus와 같은 시스템은 라벨 조합마다 새로운 시계열을 생성해 메모리 사용량을 폭발시키고 쿼리를 느리게 합니다. 인덱스 기반 시스템은 이 부하에 무너집니다.

컬럼형 솔루션

ClickHouse와 같은 컬럼형 데이터베이스로 전환하면 두 가지 비용 문제를 모두 해결합니다:

• 압축 – 컬럼형 저장은 유사한 데이터 타입을 묶어 특화된 코덱을 적용, 놀라운 압축 비율(예: 15‑50×, 일부 워크로드에서는 170×)을 달성합니다. ClickHouse 내부 관측성 플랫폼은 100 PB의 원시 데이터를 5.6 PB로 압축해 주요 SaaS 공급업체 대비 200× 비용 절감을 제공합니다.
• 고카디널리티 분석 – ClickHouse는 수십억 행에 걸친 빠른 분석 쿼리를 위해 설계되어, 다른 시스템을 마비시킬 고카디널리티 집계를 손쉽게 처리합니다. Tesla의 플랫폼은 1쿼드릴리언 행을 평탄한 CPU 사용량으로 수집해 이 접근법의 확장성을 입증했습니다.
• 스토리지와 컴퓨트 분리 – 기본 데이터 계층을 저렴한 객체 스토리지(예: S3)로 두고 컴퓨트를 독립적으로 확장함으로써 전통적인 SaaS 모델의 “모두에 대해 비용을 지불” 함정을 피할 수 있습니다.

관측성 TCO 계산 방법: 실용적인 프레임워크

포괄적인 총소유비용(TCO) 모델은 직접 비용과 간접 비용 모두를 포함해야 하며, 특히 흔히 간과되는 엔지니어링 시간을 반드시 반영해야 합니다. 아래 프레임워크는 세 가지 주요 아키텍처 모델을 비교합니다:

계산 수행 단계

1. 사용량 지표 수집 – 월 총 수집 GB, 호스트/컨테이너 수, 보존 기간, 쿼리 볼륨 등을 파악합니다.
2. 각 비용 카테고리별 공식 적용 – 선택한 아키텍처에 맞춰 위 표의 수식을 사용합니다.
3. “인력 비용” 추가 – 배포·유지보수·온콜 업무에 필요한 엔지니어링 시간을 추정합니다(예: 소규모 팀 기준 $1,600‑$4,800 / 월).
4. 시나리오 비교 – 숫자를 표에 입력해 SaaS, 연합 OSS, ClickHouse 기반 통합 스택 간 비용 차이를 확인합니다.
5. 성장 요소 반영 – 향후 데이터 증가율(예: 연 20 %)을 모델링해 선택한 아키텍처가 규모 확대 시에도 비용 효율적인지 검증합니다.

이 프레임워크를 따르면 관측성 지출을 비즈니스 목표에 맞게 데이터 기반으로 조정할 수 있어, 낭비를 없애면서 시스템에 대한 완전한 가시성을 유지할 수 있습니다.