https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/Recent content in 잘 쓰는 방법 on Ops InsightsHugo -- gohugo.ioko-KR© 2026 MontSat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/01-cardinality/Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0000https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/01-cardinality/ <h1>01 · 카디널리티 — 시계열 폭발의 원리와 설계 원칙</h1><div class="hx:overflow-x-auto hx:mt-6 hx:flex hx:rounded-lg hx:border hx:py-2 hx:ltr:pr-4 hx:rtl:pl-4 hx:contrast-more:border-current hx:contrast-more:dark:border-current hx:border-blue-200 hx:bg-blue-100 hx:text-blue-900 hx:dark:border-blue-200/30 hx:dark:bg-blue-900/30 hx:dark:text-blue-200"> <div class="hx:ltr:pl-3 hx:ltr:pr-2 hx:rtl:pr-3 hx:rtl:pl-2"><svg height=1.2em class="hx:inline-block hx:align-middle" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" aria-hidden="true"><path stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" d="M13 16h-1v-4h-1m1-4h.01M21 12a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z"/></svg></div> <div class="hx:w-full hx:min-w-0 hx:leading-7"> <div class="hx:mt-6 hx:leading-7 hx:first:mt-0"><ul> <li>시계열 = 지표 이름 + 레이블 집합. 레이블 값 하나만 달라도 완전히 다른 시계열이 됩니다.</li> <li>New TSID 발급(=처음 보는 시계열)이 곧 카디널리티 폭발입니다. IndexDB에 인덱스를 쓰는 연산이라 데이터포인트 추가보다 CPU·메모리를 훨씬 많이 먹습니다.</li> <li>Worst case는 <code>pod_name</code>·<code>session_id</code>처럼 자주 바뀌는 값을 레이블로 쓰는 것입니다. Best case는 설계 단계에서 배제하는 것 — 서비스 이름 같은 안정 레이블만 쓰고 자주 바뀌는 값은 로그·트레이스로 뺍니다.</li> <li>런타임에는 churn rate(신규 시계열 생성 속도)와 slow insert rate(지속 10% 초과 시 메모리 부족 경고)를 봅니다.</li> </ul> </div> </div> </div> <p>VM 운영에서 가장 자주 사고를 내는 개념이 카디널리티입니다. 출발점은 &ldquo;한 시계열이 무엇으로 정의되는가&quot;입니다. 거기서 카디널리티 폭발이 왜 곧 메모리·인덱스 폭발인지, 설계 단계에서 어떻게 막는지까지 이어 봅니다.</p>https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/02-operations-at-scale/Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0000https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/02-operations-at-scale/ <h1>02 · 초대규모 운영기 — 멀티버스와 무중단 장비 전환</h1><div class="hx:overflow-x-auto hx:mt-6 hx:flex hx:rounded-lg hx:border hx:py-2 hx:ltr:pr-4 hx:rtl:pl-4 hx:contrast-more:border-current hx:contrast-more:dark:border-current hx:border-blue-200 hx:bg-blue-100 hx:text-blue-900 hx:dark:border-blue-200/30 hx:dark:bg-blue-900/30 hx:dark:text-blue-200"> <div class="hx:ltr:pl-3 hx:ltr:pr-2 hx:rtl:pr-3 hx:rtl:pl-2"><svg height=1.2em class="hx:inline-block hx:align-middle" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" aria-hidden="true"><path stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" d="M13 16h-1v-4h-1m1-4h.01M21 12a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z"/></svg></div> <div class="hx:w-full hx:min-w-0 hx:leading-7"> <div class="hx:mt-6 hx:leading-7 hx:first:mt-0"><ul> <li>진화 경로: SingleNode(SPOF) → Cluster(이질적 접근 패턴이 한 클러스터를 과부하) → 멀티버스(대시보드·알람별 클러스터 분리) + vmauth 라우팅.</li> <li>현재 규모: 180노드(Hot 120·Warm 60), 12.5억 활성 시계열, 555조 데이터포인트(0.92바이트/DP) — 공개 사례 중 최상위권.</li> <li>Hot/Warm 2계층(SSD 12개월/HDD 36개월)으로 성능·비용 균형을 잡습니다 — dual write + 쿼리 시간범위 기반 읽기 분기.</li> <li>무중단 128GB→512GB 장비 전환: Hot은 랑데부 해싱 역순 추가(기존 장비 부하 최소화), Warm은 vmbackup/vmrestore(vmctl은 API 부하로 배제) — 서비스 중단 0분·메트릭 유실 0건.</li> </ul> </div> </div> </div> <p>네이버 검색은 5년에 걸쳐 VictoriaMetrics를 굴리며 12.5억 시계열·555조 데이터포인트·180노드라는 초대규모에 도달했습니다. 그 현장 이야기입니다. 단일 클러스터가 무너지는 지점, 여러 클러스터로 쪼갠 &ldquo;멀티버스&rdquo;, Hot/Warm 2계층, 180대를 무중단으로 갈아 끼운 전환 설계를 다룹니다.</p>https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/03-query-patterns/Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/03-query-patterns/ <h1>03 · 쿼리 패턴 — PromQL에서 MetricsQL까지</h1><div class="hx:overflow-x-auto hx:mt-6 hx:flex hx:rounded-lg hx:border hx:py-2 hx:ltr:pr-4 hx:rtl:pl-4 hx:contrast-more:border-current hx:contrast-more:dark:border-current hx:border-blue-200 hx:bg-blue-100 hx:text-blue-900 hx:dark:border-blue-200/30 hx:dark:bg-blue-900/30 hx:dark:text-blue-200"> <div class="hx:ltr:pl-3 hx:ltr:pr-2 hx:rtl:pr-3 hx:rtl:pl-2"><svg height=1.2em class="hx:inline-block hx:align-middle" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none" viewBox="0 0 24 24" stroke-width="2" stroke="currentColor" aria-hidden="true"><path stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" d="M13 16h-1v-4h-1m1-4h.01M21 12a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z"/></svg></div> <div class="hx:w-full hx:min-w-0 hx:leading-7"> <div class="hx:mt-6 hx:leading-7 hx:first:mt-0"><ul> <li>지표 타입이 쿼리를 결정합니다 — Counter는 <code>rate</code>/<code>increase</code>, Gauge는 순간값·<code>sum</code>/<code>avg_over_time</code>, 지연 분포는 <code>histogram_quantile</code>, 차원을 접는 <code>sum by</code> 가 실전 4대 패턴입니다.</li> <li>VM 계열 클라이언트의 히스토그램은 <code>le</code> 대신 <code>vmrange</code> 버킷을 씁니다(클래식 <code>le</code> 히스토그램도 그대로 저장·쿼리됩니다) — MetricsQL <code>histogram_quantile</code>는 <code>vmrange</code>를 그대로 받고 Prometheus 형식이 필요하면 <code>prometheus_buckets()</code> 로 변환합니다.</li> <li>MetricsQL은 PromQL 상위호환입니다 — <code>rate</code>/<code>increase</code>가 외삽하지 않고 range를 생략하면 창을 <code>max(step, scrape_interval)</code>로 자동 결정하며 <code>default_rollup</code>·<code>keep_metric_names</code>·<code>WITH</code>·<code>topk_avg</code> 등 확장을 더합니다.</li> <li>무거운 쿼리(넓은 시간범위 × 고카디널리티)는 vmselect 메모리를 먹습니다 — 차원 축소·recording rule 선계산·캐시로 회피하고 카디널리티는 <code>/api/v1/status/tsdb</code> 와 vmui 카디널리티 익스플로러로 점검합니다.</li> </ul> </div> </div> </div> <p><a href="https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/01-cardinality/">01 카디널리티</a>와 <a href="https://docs.makgol.com/monitoring/victoriametrics/practice/02-operations-at-scale/">02 대규모 운영</a>이 &ldquo;무엇을 저장하고 어떻게 운영하는가&quot;였다면, 이 문서의 주제는 저장한 것을 어떻게 꺼내 읽는가 — 곧 쿼리입니다. VM은 PromQL을 그대로 받으면서 그 상위호환인 MetricsQL로 확장합니다. 지표 타입별 실전 패턴, MetricsQL만의 확장, 무거운 쿼리의 회피, 카디널리티 점검 쿼리를 차례로 정리합니다.</p>