네이버, 지능형 로그 파이프라인으로 비용, 성능, 안정성 잡았다!
by DD
5개월 전
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단일 토폴로지 기반의 Storm 파이프라인에서 무중단 배포 및 트래픽 관리의 어려움 발생
멀티 토폴로지 및 커스텀 스케줄러 도입, Kafka의 sticky assignor 적용으로 문제 해결
비용 절감, 성능 향상, 안정성 확보를 위해 데이터 처리 옵션 및 샘플링 기능 도입
Storm 파이프라인의 멀티 토폴로지 전환
기존 단일 토폴로지 방식은 배포 시 파이프라인 지연을 야기했다. 따라서 KafkaConsumer.assign을 subscribe 방식으로 변경하고, 커스텀 스케줄러를 도입하여 무중단 배포를 가능하게 했다. 구체적으로, sticky assignor를 적용하여 supervisor 중단 시에도 데이터 손실을 최소화했다.
장애 상황에서의 데이터 중복 처리 최소화
멀티 토폴로지 환경에서 supervisor 중단 시 데이터 중복 문제가 발생했다. Sticky assignor를 적용하여 파티션 재할당 범위를 줄여 중복을 완화했다. 랜딩 존 내부에서 중복 제거 로직을 추가하여 데이터 무결성을 확보하고, 서비스 안정성을 높였다.
지능형 로그 파이프라인의 핵심 기능
낮과 밤의 트래픽 차이를 고려하여 backpressure 기반의 비실시간 처리를 도입했다. 우선순위 및 mayday 기능을 통해 중요 로그의 지연을 최소화했다. OpenSearch 및 랜딩 존의 샘플링 비율을 조정하여 저장소 효율을 극대화하고, 비용 절감을 달성했다.
