네이버의 통합 데이터 플랫폼 AIDA 내 로그 수집 시스템인 'Logiss'는 대규모 로그 파이프라인을 운영하며 겪었던 무중단 배포의 한계, 리소스 낭비, 로그 중요도 미분류 문제를 해결하기 위해 지능형 파이프라인을 도입했습니다. 핵심은 Storm의 멀티 토폴로지 구성을 통한 블루-그린 배포 구현과 실시간 트래픽 상태에 따라 처리 속도를 동적으로 조절하는 지능형 제어 알고리즘의 적용입니다. 이를 통해 서비스 중단 없는 배포는 물론, 인프라 비용을 약 40% 절감하고 장애 시 핵심 로그를 우선 처리하는 안정성까지 확보하며 성능과 비용의 최적점을 찾아냈습니다.
**멀티 토폴로지와 블루-그린 배포를 통한 무중단 운영**
* 기존 Traffic-Controller는 단일 토폴로지 구조로 인해 배포 시마다 데이터 처리가 3~8분간 중단되는 문제가 있었으나, 이를 해결하기 위해 멀티 토폴로지 기반의 블루-그린 배포 방식을 도입했습니다.
* Storm 2.x의 `assign` 방식 대신 Kafka의 컨슈머 그룹 관리 기능을 활용하는 `subscribe` 방식으로 내부 로직을 커스텀 변경하여, 여러 토폴로지가 동일 파티션을 중복 소비하지 않도록 개선했습니다.
* 이를 통해 트래픽이 몰리는 낮 시간대에도 중단 없이 안전하게 신규 기능을 배포하고 점진적인 트래픽 전환이 가능해졌습니다.
**지능형 트래픽 제어를 통한 리소스 최적화**
* 낮과 밤의 트래픽 차이가 5배 이상 발생하는 환경에서 피크 타임 기준으로 장비를 고정 할당하던 비효율을 제거하기 위해 '지능형 속도 제어' 알고리즘을 도입했습니다.
* Kafka의 랙(lag) 발생량과 백엔드 시스템(OpenSearch 등)의 CPU 부하 상태를 실시간으로 감시하여, 시스템이 여유로울 때는 로그 처리 속도를 자동으로 높여 적체를 빠르게 해소합니다.
* 유동적인 속도 조절 덕분에 기존 대비 투입 장비 리소스를 약 40% 절감하는 성과를 거두었으며, 갑작스러운 트래픽 유입에도 유연하게 대응할 수 있게 되었습니다.
**로그 중요도 기반의 우선순위 처리**
* 모든 로그를 동일한 속도로 처리하던 방식에서 벗어나, 비상 상황 발생 시 서비스 핵심 로그가 먼저 처리될 수 있도록 우선순위(High, Medium, Low) 개념을 도입했습니다.
* 트래픽 지연이 발생하면 중요도가 낮은 로그의 처리 속도는 제한하고, 사업 및 서비스 운영에 필수적인 핵심 로그는 지연 없이 전송되도록 파이프라인 가용성을 확보했습니다.
**저장소별 차등 샘플링을 통한 비용 절감**
* 실시간 검색을 위한 OpenSearch와 장기 보관을 위한 랜딩 존(Landing Zone)에 데이터를 전송할 때, 각 저장소의 목적에 맞게 샘플링 비율을 다르게 설정할 수 있는 기능을 구현했습니다.
* 모든 데이터를 무조건 100% 저장하는 대신, 분석 목적에 따라 일부 샘플링만으로 충분한 로그는 저장량을 줄여 인덱싱 부하를 낮추고 스토리지 비용을 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
대규모 로그 파이프라인 운영에서 비용 효율과 안정성은 상충하기 쉬운 가치이지만, 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고 제어하는 '지능형' 로직을 통해 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있습니다. 특히 스트리밍 처리 프레임워크의 제약 사항을 직접 커스텀하여 비즈니스 요구사항에 맞춘 최적화 사례는 유사한 데이터 플랫폼을 운영하는 기술진에게 실무적인 통찰을 제공합니다.
