Prometheus 모니터링

기본 Prometheus 및 PromQL 지원으로 공급업체에 구애받지 않으며 코드를 재작성하거나 수개월에 걸친 마이그레이션 프로젝트를 진행할 필요가 없습니다.

Prometheus의 장기적인 저장 공간 및 확장에는 Mimir 및 Clickhouse와 같은 추가 백엔드가 필요할 때가 있습니다.

Mimir는 PromQL을 지원하지만, ClickHouse는 변환 계층이 필요합니다.

Prometheus 및 OTel을 단일 고성능 시계열 데이터 저장소에 기본적으로 저장합니다. 의미론적인 변경이 일어나지 않으며 독점 계층도 없습니다.

Prometheus는 명시적 변환이 포함된 OTel Collector가 필요합니다.

ClickHouse는 OTel을 지원하지만 사용자 정의 스키마 작업과 파이프라인 구성이 필요합니다.

메트릭, 로그, 추적을 단일 플랫폼에서 하나의 쿼리 언어(ES|QL: Elasticsearch 쿼리 언어)를 통해 상관 관계를 파악하세요. 탭이나 컨텍스트를 전환할 필요가 없습니다. PromQL 문장이 ES|QL 쿼리의 일부로 포함될 수 있습니다.

메트릭과 로그는 별도의 백엔드에 저장되므로 인시던트 발생 시 도구와 쿼리 언어 간에 컨텍스트 전환이 필요합니다.

ClickHouse는 세 가지 신호 유형을 모두 저장할 수 있지만, 이를 위해서는 상당한 사용자 정의 스키마와 파이프라인 작업이 필요합니다.

열 형식 디스크 저장 공간은 메모리 내 카디널리티에 제한이 없다는 뜻입니다. 메모리 부족(OOM) 문제 없이 대규모 Kubernetes 및 클라우드 환경으로 확장할 수 있습니다.

Prometheus와 Mimir은 인메모리 역인덱스를 사용하기 때문에 카디널리티 급증이 최악의 시점에서 OOM 크래시를 유발할 수 있습니다.

대부분의 쿼리 유형에서 Prometheus와 Mimir보다 10배에서 25배 이상 뛰어나며, 낮은 카디널리티와 높은 카디널리티 모두에서 성능이 우수합니다.

ClickHouse는 카디널리티 처리가 더 뛰어나지만, 대규모 환경에서는 상당한 조정이 필요합니다.

자동 다운샘플링 기능이 기본 제공됩니다. 원본 해상도의 데이터가 검색 가능한 상태로 유지됩니다. 탁월한 압축 기능으로 수동 작업이나 데이터 손실 없이 저장 공간 사용량이 줄어듭니다.

Mimir에는 기본 제공 다운샘플링 기능이 없습니다. 장기 보존을 관리하려면 세밀도를 영구적으로 파괴하는 수동 기록 규칙이 필요합니다.

ClickHouse에는 사용자 지정 TTL과 집계 파이프라인이 필요합니다.

예측 가능한 가격 책정과 함께 전체 해상도로 장기 보존합니다. 카디널리티 페널티가 없으며, 강제 롤업도 없습니다.

Prometheus와 Mimir를 확장하면 성능을 위한 대가를 치러야 합니다. 데이터를 더 오래 보존하려면 더 많은 비용을 지불하거나, 다운샘플링하여 세밀도를 잃게 됩니다.

ClickHouse는 쿼리 속도와 저장 공간 비용의 균형을 맞추기 위해 지속적인 튜닝이 필요합니다.

Elastic Cloud, 자체 관리형 및 하이브리드 배포 환경 전반에 걸쳐 완벽한 기능을 제공합니다.

Prometheus와 Mimir는 자체 관리만 가능하며, 대규모 운영 부담이 큽니다.

ClickHouse를 운영하려면 상당한 인프라 전문 지식이 필요합니다.

AI는 메트릭, 로그 및 추적을 분석하여 근본 원인을 신속하게 파악하고 복구 방법을 안내합니다. 수동으로 대시보드를 탐색할 필요가 없습니다.

Grafana의 AI 어시스턴트는 단일 통합 데이터 저장소가 아닌 분산된 백엔드에서 작동합니다.

ClickHouse에는 네이티브 에이전틱 AI가 없습니다. 조사는 서로 연결되지 않은 도구와 데이터 사일로 간의 상관관계에 달려 있습니다.