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    <title><![CDATA[Amena Siddiqi - Elasticsearch Labs]]></title>
    <description><![CDATA[Articles and tutorials from the Search team at Elastic]]></description>
    <copyright><![CDATA[© 2026. Elasticsearch B.V. All Rights Reserved]]></copyright>
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      <title><![CDATA[Amena Siddiqi - Elasticsearch Labs]]></title>
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    <lastBuildDate>Sat, 26 Sep 2026 10:57:50 GMT</lastBuildDate>
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    <title><![CDATA[로깅과 성능: 새롭게 특화된 Elasticsearch logsdb 인덱스 모드]]></title>
    <description><![CDATA[로그 관리의 최신 혁신인 Elasticsearch의 logsdb는 로그 데이터의 저장 공간을 최대 65%까지 줄여% 통합 가시성 및 보안 팀이 예산을 초과하지 않고 가시성을 확장하는 동시에 모든 데이터에 대한 접근성과 검색 가능성을 유지할 수 있게 해줍니다.]]></description>
    <content:encoded><![CDATA[<h2>로그 저장 공간 요구 사항을 최대 65% 줄여주는 Elasticsearch의 새로운 인덱스 모드 logsdb</h2><p>오늘, 로그 <strong>데이터의 저장 공간을</strong> logsdb가 없는 최신 버전의 Elasticsearch에 비해 최대 65%까지% 줄여주는 Elasticsearch의 새로운 인덱스 모드인 logsdb의 정식 버전을 발표합니다. 이러한 획기적인 개선으로 통합 가시성 및 보안 팀은 예산을 초과하지 않고도 가시성을 확장하는 동시에 모든 데이터에 즉시 액세스하여 분석할 수 있습니다.</p><p>Logsdb는 데이터의 순서를 최적화하고, <code>synthetic _source</code>를 사용하여 저장되지 않은 필드 값을 즉시 재구성함으로써 중복을 제거하며, 고급 알고리즘과 코덱을 사용하여 압축률을 개선합니다. 이를 통해 Elasticsearch 내의 열 형식 저장 공간을 사용하여 효율적인 로그 저장 및 검색이 가능합니다.</p><h2>logsdb 인덱스 모드로 저장 공간 효율성을 개선하여 분석을 강화하고 비용 절감</h2><p>로그는 통합 가시성 및 보안 문제를 감지하고 해결하는 데 중요한 신호를 제공하며, AI의 발전으로 텍스트 기반 데이터 분석이 용이해지면서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 따라서 효율적인 저장 및 고성능 액세스가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.</p><p>안타깝게도 인프라와 애플리케이션에서 생성되는 로그 양이 증가하면서 비용이 증가하고 있으며, 이로 인해 부득이하게 수집을 제한하고 보존 기간을 단축하고 새로운 데이터를 사일로화된 아카이브 계층으로 이동하는 등 분석을 방해하는 타협적인 방법을 사용하고 있습니다.</p><p>Logsdb는 이러한 과제를 직접 해결합니다. 저장 공간 효율성이 높아져 더 많은 데이터를 수집할 수 있고 복잡한 데이터 필터링의 번거로움을 피할 수 있습니다. 로그를 더 오래 보관하여 위협 헌팅, 인시턴트 대응 및 규정 준수 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 모든 데이터가 항상 검색 가능하므로 데이터 세트가 아무리 커져도 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다.</p><h2>logsdb 인덱스 모드를 뒷받침하는 기술 혁신</h2><p>Logsdb 인덱스 모드는 스마트 인덱스 정렬, synthetic _source, 고급 압축을 통해 로그 데이터의 디스크 사용량을 획기적으로 줄입니다. 이를 구현하면 logsdb가 없는 최신 버전의 Elasticsearch에 비해 로그 저장 공간 요구 사항을 최대 65% 줄일 수 있습니다. 현재 logsdb는 인덱싱 과정에서 더 많은 CPU를 사용하지만, 대부분의 고객은 효율적인 저장 공간 덕분에 전체 비용을 절감할 수 있습니다. 장기 보존이 필요한 고객은 총 소유 비용(TCO)을 최대 50% 절감할 수 있을 것으로 예상됩니다.</p><p><strong>스마트 인덱스 정렬은</strong> 스토리지 효율성을 최대 30%(% ) 개선하고 유사한 데이터를 서로 가깝게 배치하여 일부 로깅 데이터 세트의 쿼리 지연 시간을 줄입니다. 기본적으로 호스트 이름과 @타임스탬프를 기준으로 인덱스를 정렬합니다. 데이터에 더 적합한 필드가 있는 경우 해당 필드를 대신 지정할 수 있습니다.</p><p><strong>고급 압축은</strong> Zstandard 압축(Zstd), 델타 인코딩, 실행 길이 인코딩 및 자동으로 선택되는 기타 스마트 코덱을 통해 로그와 같은 텍스트가 많은 데이터의 스토리지 요구 사항을 크게 줄여줍니다. 압축 및 성능에 최적화된 열 형식으로 저장되는 문서 값은 정렬, 집계 및 스크립팅을 위해 필드 값을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다.</p><p><strong>합성 _소스를</strong> 사용하면 _소스 필드를 삭제하고 필요에 따라 전체 또는 부분적으로 재구성하여 스토리지 요구량을 20~40% 더 줄일 수 있습니다(% ). 이 기능은 색인 및 검색을 위해 때때로 더 많은 컴퓨팅을 필요로 하지만, 테스트 결과 측정 가능한 순 효율성 향상을 가져다주는 것으로 나타났습니다. 합성 _소스는 거의 모든 필드 유형에 대한 지원을 포함하여 로그에 대한 수많은 개선 사항과 함께 거의 2년간의 메트릭을 사용한 프로덕션 사용을 기반으로 구축되었습니다.</p><p>결과로 얻는 저장 공간 절약 효과는 인덱스 수명 주기 단계를 통해 전파됩니다. 핫 티어에서 저장 공간을 65% 줄이면 웜, 콜드, 프로즌 티어에서도 동일한 감소가 발생하며, 버킷 저장 공간에 스냅샷을 저장하는 데 필요한 저장 공간도 줄어듭니다.</p><h2>가시성 손실 방지: 통합 가시성과 보안을 위해 모든 로그 보존</h2><p>로그는 인프라와 애플리케이션에 대한 가시성의 기초이며, 모니터링과 문제 해결을 위한 가장 간단하고 필수적인 신호를 제공합니다. 그러나 로깅 양이 증가함에 따라 비용이 상승하고 있습니다. 이 문제로 인해 고객들은 복잡한 필터링 및 관리 정책을 구현하고, 데이터를 조기에 삭제하며, 분석 전 리하이드레이션에 하루 이상이 걸리는 저장소에 관련 로그를 보관해야 합니다. 쉽게 검색 및 액세스할 수 있는 완전한 데이터 세트가 없어 문제를 찾고 해결하는 것이 훨씬 더 어렵습니다.</p><p>Logsdb 인덱스 모드는 <a href="https://www.elastic.co/kr/elasticsearch/elasticsearch-searchable-snapshots">검색 가능한 스냅샷과</a> <a href="https://www.elastic.co/kr/blog/automatic-import-ai-data-integration-builder">자동 가져오기</a> 같은 획기적인 Elasticsearch 기능을 기반으로 구축되어 운영 및 보안 팀의 이러한 문제점을 해결합니다:</p><p><strong>비용 절감: </strong>Logsdb는 로그의 저장 공간을 최대 65%까지 줄여(%) 조직이 더 많은 데이터를 보유하면서 저장 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 이는 핫 스토리지에서 프로즌 스토리지에 이르기까지 모든 스토리지 계층에서 비용을 절감하고 이 데이터를 사용하는 통합 가시성 및 보안 팀의 생산성을 높이는 결과로 이어집니다.</p><p><strong>소중한 데이터를 보존하세요: </strong>Logsdb는 추가 도구나 복잡한 필터에 의존하지 않고도 모든 로그 데이터를 보존하고 운영 효율성을 개선합니다. 합성 _소스와 같은 기능을 사용하면 전체 소스 문서를 저장하지 않고도 데이터의 가치를 보존할 수 있습니다.</p><p><strong>가시성 확장:</strong> Logsdb는 통합 가시성, 보안 및 기록 데이터를 위한 별도의 사일로 없이 하나의 플랫폼에서 모든 데이터에 효율적으로 액세스할 수 있도록 지원합니다. 사이트 안정성 엔지니어(SRE)의 경우 메트릭, 추적 및 비즈니스 데이터와 함께 로그를 분석할 수 있어 문제 해결을 가속화할 수 있습니다. 마찬가지로 보안 운영 센터(SOC) 팀의 경우 사각지대를 제거하여 조사 및 문제 해결을 가속화할 수 있습니다.</p><p><strong>데이터에 대한 액세스를 간소화하세요:</strong> Logsdb를 사용하면 SRE 팀이 문제 해결, 추세 파악 및 분석을 위해 실행 가능한 데이터를 효율적으로 보관할 수 있습니다. 마찬가지로 SOC 팀은 막대한 비용을 들이지 않고도 조사 및 위협 헌팅을 위해 모든 데이터를 신속하게 검색할 수 있습니다.</p><h2>사용자 환경에 맞는 Logsdb 준비 완료</h2><p>Elasticsearch logsdb 인덱스 모드는 일반적으로 버전 8.17부터 Elastic Cloud 호스팅 및 자체 관리형 고객에게 제공되며, <a href="https://www.elastic.co/kr/elasticsearch/serverless">Elastic Cloud Serverless의</a> 로그에 기본적으로 활성화되어 있습니다.</p><p>스탠더드, 골드, 플래티넘 라이선스를 보유한 조직은 기본 logsdb 기능(스마트 인덱스 정렬 및 고급 압축 포함)을 이용할 수 있습니다. 엔터프라이즈 라이선스를 보유한 서버리스 고객과 조직은 저장 공간 요구 사항을 더욱 줄여주는 완전한 logsdb 기능(synthetic _source 포함)을 사용할 수 있습니다.</p><h2>작동 중인 Elasticsearch 로그DB</h2><p>Logsdb를 사용하면 수집 범위를 좁히거나 데이터를 폐기하거나 사일로화하지 않고 모든 로그 데이터를 보관하여 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 스마트 인덱스 정렬, 고급 압축, synthetic _source와 같은 기능을 통해 예산에 맞춰 필요한 데이터를 보관하고 분석할 수 있습니다.</p><p>직접 체험해보고 싶으신가요? <a href="https://cloud.elastic.co/registration">Elastic을 무료로 사용해</a> 보세요.</p><p><em>이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.</em></p>]]></content:encoded>
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    <category><![CDATA[기본]]></category>
    <dc:creator><![CDATA[Mark Settle,George Kobar,Amena Siddiqi]]></dc:creator>
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    <pubDate>Thu, 12 Dec 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
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