Vector와 VRL을 활용한 클라우드 네이티브 Observability 구축

이 게시물은 Vector와 VRL(Vector Remap Language)을 이용해 클라우드 네이티브 환경에서 효율적이고 안정적인 Observability 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.

Vector의 특징 및 아키텍처

• Rust로 개발되어 높은 성능과 메모리 효율성 제공
• Sources, Transforms(VRL), Sinks의 3단계 파이프라인 구조
• 단일 바이너리로 Agent 및 Aggregator 역할 수행
• Loki, Elasticsearch, Prometheus 등 다양한 백엔드와 연동 가능

VRL의 강점

• 컴파일 타임 타입 체크로 안정성 극대화
• 간결하고 직관적인 문법으로 데이터 변환과 라우팅 지원
• Logstash Ruby DSL 대비 뛰어난 성능과 에러 처리 능력

실습 및 배포

• Vector 설치 및 데모 로그 처리 예제
• 프로덕션 환경에서 에러 로그를 Dead Letter Queue로 처리하는 방법
• Kubernetes 환경에 Vector를 Helm으로 배포하는 실습

하이브리드 Observability 아키텍처

• 중요 로그는 Elasticsearch 실시간 전송
• 일반 로그는 Loki를 통한 장기 보관
• 메트릭 데이터는 Prometheus로 모니터링
• S3를 이용한 장기 백업 지원

게시글은 Vector를 통해 기존 ELK 스택의 한계를 극복하고 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 Observability를 설계하는 실전 가이드를 제공합니다.