Prometheus와 InfluxDB

Ⅰ.Prometheus와 InfluxDB 개념 정리

1. 프로메테우스 (Prometheus)

서버 모니터링에 특화된 시스템

  • 시스템의 상태 지표(Metric)를 수집하고 분석하며, 장애 발생 시 경고를 보내는 데 초점을 맞춤.

가. 핵심 철학: 풀(Pull) 방식의 데이터 수집

  • 풀(Pull) 방식을 통한 데이터 수집 방식
  • 프로메테우스 서버가 주체가 되어, 약속된 엔드포인트(/metrics)를 노출하고 있는 모니터링 대상(Exporter 또는 애플리케이션)에 주기적으로 접근해 데이터를 '가져오는' 방식

    • 중앙 집중적 관리

      • 모니터링 대상, 수집 주기 등 모든 정책을 프로메테우스 서버의 설정 파일 한 곳에서 관리할 수 있어 구성이 간편하고 일관성을 유지하기 쉬움

    • 서비스 상태 자동 인지

      • 데이터를 가져오는 데 실패하면 해당 서비스에 문제가 발생했음을 즉시 인지(up 메트릭)하고 대응 가능

    • 서비스 디스커버리

      • 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 동적인 환경에서 새로 생성되거나 사라지는 서비스를 자동으로 탐지하여 모니터링 대상으로 추가하거나 제외 가능

나. 주요 구성 요소 및 특징

  • 다차원 데이터 모델

    • 모든 시계열 데이터는 메트릭 이름과 Key-Value 형태의 레이블(Label) 집합으로 식별

  • 강력한 쿼리 언어 (PromQL)

    • 다차원 데이터 모델을 효과적으로 다루기 위해 설계된 강력한 쿼리 언어 PromQL을 제공

    • 복잡한 연산, 집계, 예측 가능

  • 시각화 및 경고

    • 자체 웹 UI를 제공하지만, 주로 그라파나(Grafana)와 연동하여 시각화 대시보드 구축

    • Alertmanager를 통해 경고 규칙을 정의하고 다양한 채널(Slack, Email 등)로 알림을 보낼 수 있음

2. 인플럭스DB (InfluxDB)

유연한 시계열 데이터 베이스

  • 시계열 데이터를 저장, 조회, 처리하는 데 최적화된 오픈소스 데이터베이스
  • 특정 목적에 국한되지 않고, 서버 메트릭, IoT 센서 데이터, 금융 거래 기록, 실시간 분석 등 다양한 유형의 시계열 데이터를 처리하는 데 강점

가. 핵심 철학: 푸시(Push) 방식의 데이터 수집

  • 푸시(Push) 방식을 통한 데이터 수집 방식
  • 데이터를 생성하는 주체(애플리케이션, 서버 에이전트 등)가 InfluxDB 서버로 데이터를 '밀어 넣는' 방식

    • 유연한 데이터 수집

      • 데이터 소스 종류에 제약이 적고, 방화벽 내부나 비정기적으로 발생하는 데이터를 수집하기에 용이

    • 에이전트 중심의 설정

      • 데이터 수집 주기와 내용은 데이터를 보내는 각 에이전트(주로 Telegraf)에서 설정

    • 높은 쓰기 처리량

      • 데이터를 받는 데 최적화되어 있어 초당 수십만 건 이상의 높은 쓰기 처리량을 자랑

나. 주요 구성 요소 및 특징

  • TICK 스택: InfluxDB 생태계

    • Telegraf: 데이터 수집 에이전트

    • InfluxDB: 시계열 데이터베이스 (핵심)

    • Chronograf: 데이터 시각화 도구

    • Kapacitor: 데이터 처리 및 경고 엔진

  • 데이터 자동 관리

    • 데이터 보관 주기(Retention Policy)를 설정하여 오래된 데이터를 자동으로 삭제하거나, 다운샘플링(Downsampling)을 통해 데이터를 요약하여 저장 공간을 효율적으로 관리하는 기능 내장

  • SQL과 유사한 쿼리

    • InfluxQL, Flux 등 SQL과 유사한 쿼리 언어를 제공해 기존 데이터베이스 사용자들도 비교적 쉽게 접근 가능

Ⅱ. 프로메테우스 vs InfluxDB: 비교 분석 및 활용 전략

1. 비교 분석표

구분 항목

프로메테우스 (Prometheus)

인플럭스DB (InfluxDB)

핵심 정체성

모니터링 시스템 (All-in-One)

시계열 데이터베이스 (TSDB)

데이터 수집

Pull (풀): 서버가 능동적으로 수집

Push (푸시): 에이전트가 수동적으로 전송

주요 사용 목적

클라우드 네이티브 환경, 서버/인프라 상태 모니터링

IoT, 실시간 분석, 이벤트 로그 등 범용 시계열 데이터

데이터 모델

메트릭과 레이블 기반의 다차원 모델

Tag, Field 기반의 유연한 데이터 모델

쿼리 언어

PromQL: 강력한 분석 기능

InfluxQL/Flux: SQL과 유사하여 학습 용이

상태 확인

서비스 다운 시 즉시 인지 가능 (up 메트릭)

데이터가 안 들어올 때 원인 파악이 상대적으로 어려움

확장성/HA

단일 노드 기반. 별도 솔루션(Thanos 등) 필요

클러스터링 기능 내장 (오픈소스 버전은 제한적)

생태계

Grafana, Alertmanager 등과 조합

TICK Stack (Telegraf, Chronograf, Kapacitor)

2. 시너지 창출: 프로메테우스 + InfluxDB 연동 전략

프로메테우스의 약점인 '데이터 장기 저장(Long-Term Storage)' 문제를 해결하기 위해 InfluxDB를 활용

가. 아키텍처 구성

  1. 데이터 수집 (프로메테우스)

    1. 기존과 동일하게 프로메테우스가 Pull 방식으로 각 서비스의 메트릭을 수집

    2. 프로메테우스는 단기 데이터(예: 15~30일)를 보관하며 실시간 경고 및 운영 대시보드에 집중

  2. 원격 쓰기 (Remote Write)

    1. 프로메테우스의 remote_write 기능을 설정

    2. 이 기능은 프로메테우스가 수집한 모든 데이터를 지정된 원격 스토리지로 실시간 복사하여 전송

  3. 장기 저장 (InfluxDB)

    1. remote_write의 대상으로 InfluxDB를 지정

    2. InfluxDB는 프로메테우스로부터 받은 모든 메트릭 데이터를 받아 영구적으로 혹은 수년간 안전하게 보관

  4. 통합 분석 (Grafana).

    • Prometheus 데이터 소스

      • 최근 데이터 조회, 실시간 운영 및 장애 대응에 사용

    • InfluxDB 데이터 소스

      • 월별/분기별 성능 리포트, 장기적인 추이 분석 등 과거 데이터 조회에 사용

나. 기대 효과

  • 장점의 극대화

    • 프로메테우스의 강력한 서비스 디스커버리, Pull 기반의 안정적인 수집, PromQL의 분석 능력은 그대로 활용

  • 단점의 보완

    • InfluxDB를 통해 프로메테우스의 약점인 데이터 장기 저장과 확장성 문제를 해결

  • 운영 효율성

    • 실시간 운영과 장기 분석이라는 두 가지 목적을 하나의 아키텍처에서 모두 달성 가능