동급 최고의 열 형식 메트릭 엔진을 만날 기회
Elasticsearch 열 형식 데이터 저장소는 규모와 관계없이 메트릭 인제스트, 저장, 쿼리 속도 면에서 다른 저장소를 앞섭니다.
삭제 없이 데이터 확장
로그 인제스트, 저장, 쿼리 성능의 표준을 세운 엔지니어링 역량을 그대로 적용해, 고카디널리티 메트릭을 위한 더 나은 TSDB를 구축했습니다. 동일한 팀, 동일한 엄격함, 새로운 데이터 유형으로 비용 부담 없이 모든 메트릭을 전체 해상도로 보존할 수 있는 설계입니다.
Elasticsearch는 행을 스캔하지 않습니다. 열을 읽습니다.
Elasticsearch의 세그먼트 기반 저장 공간은 열 형식으로 설계되어, 벡터 로딩 및 처리를 통해 수백만 개의 시계열에 대해 초 미만의 응답을 제공합니다.
ELASTICSEARCH 9.4 벤치마크
숫자로 드러나는 엔지니어링
프로덕션급 TSDB를 정의하는 세 가지 메트릭인 쿼리 속도, 저장 공간 밀도, 인제스트 처리량을 정면으로 비교합니다.
| 차원 | Elasticsearch 9.4 | Prometheus | Mimir | ClickHouse |
|---|---|---|---|---|
| 쿼리 속도높은 카디널리티 시계열 | 가장 빠름 기준 |
최대 30배 느림 | 최대 30배 느림 | 최대 8배 느림 |
| 저장 공간 밀도바이트/샘플 | 최고 3.74B |
~9.42 B | ~3.95 B | ~6.8 B |
| 인제스트 처리량(초당 샘플 수) | 가장 빠름 428K/s |
402K/s | 404K/s | ~300K/s |
| 네이티브 PromQL어댑터 불필요 | 네이티브 | ✓ Native | ✓ Native | 어댑터 필요 |
| OTel 네이티브스키마 변환 없음 | OTel-first | 내보내기 기능을 통해 | 내보내기 기능을 통해 | 수동 매핑 |
열 형식 메트릭 엔진, ELASTICSEARCH
그것을 가능하게 만든 혁신
저장 공간 아키텍처부터 쿼리 실행에 이르기까지 플랫폼의 모든 부분을 의도적으로 구축했습니다. 이를 실현한 기술은 다음과 같습니다.
마이그레이션 툴 — 기술 미리 보기
Datadog 또는 Grafana 마이그레이션도 하룻밤이면 끝
Datadog 및 Grafana에서 Elastic으로 대시보드와 경보 규칙을 자동 변환하여 플랫폼 전환에 따른 비용과 복잡성을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
전환하여 Datadog 메트릭 요금을 50% 절약할 준비가 되셨나요?
Elastic에 Prometheus 메트릭 전송 시작하기
Prometheus 원격 쓰기 엔드포인트는 추가 설정이 필요하지 않습니다. 메트릭이 흐르기 시작하면 호환성을 위해 PromQL 기본 제공 PROMQL을 사용하여 ES|QL로 쿼리할 수 있습니다. 또는 기본 ES|QL 쿼리를 작성하여 메트릭을 같은 저장소의 로그 및 추적에 연결하세요.
지표를 실행으로 전환
대규모로 인프라를 모니터링하세요. Discover에서 메트릭을 살피고, 코드로 대시보드를 구축하세요. AI 기반 조사는 이상 징후를 강조하고, 추세를 밝히며, 문제 해결을 자동화하므로 용량을 계획하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
