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IT241

[Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 2. Cardinality 1편 [Prometheus] 왜 다들 프로메테우스를 사용할까2편 [Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 1. Metric, Label, TimeSeries2편에서는 Prometheus에서 TimeSeries가 어떻게 만들어지는지 봤다.핵심은 이 흐름이었다.Metric → Label 조합 → TimeSeriesPrometheus에서 같은 Metric이라도 Label 조합이 다르면 다른 TimeSeries가 된다.이번 글에서는 이 Label 조합이 많아질 때 발생하는 문제를 다룬다.바로 Cardinality다. 1. Cardinality란 무엇인가Cardinality는 쉽게 말하면 값의 종류 또는 조합의 개수다.Prometheus에서는 보통 TimeSeries 개수를 이야기할 .. 2026. 6. 21.
[Prometheus] Label 하나가 시스템을 느리게 만든다 - 1. Metric, Label, TimeSeries 1편 [Prometheus] 왜 다들 프로메테우스를 사용할까Prometheus를 운영하다 보면 어느 순간 메모리가 부족해지거나 쿼리가 느려지기 시작한다.그런데 CPU가 부족한 것도 아니고, 디스크가 꽉 찬 것도 아니다.문제는 대부분 여기서 시작된다.Label.Prometheus에서 Label은 단순한 부가 정보가 아니다.Label은 TimeSeries를 만드는 기준이다.그래서 Prometheus를 이해하려면 먼저 이 흐름을 이해해야 한다.Metric → Label 조합 → TimeSeriesPrometheus는 숫자를 저장하는 시스템처럼 보이지만, 운영 관점에서는 Label 조합을 저장하는 시스템에 가깝다.1. Metric과 LabelPrometheus에서 가장 먼저 보이는 것은 Metric이다.예를 들.. 2026. 6. 21.
[Prometheus] 왜 다들 프로메테우스를 사용할까 Kubernetes나 클라우드 환경에서 모니터링을 이야기하면 Prometheus라는 이름이 자주 나온다. Grafana 대시보드, Alertmanager 알림, Datadog 연동, OpenMetrics 같은 이야기를 하다 보면 거의 자연스럽게 Prometheus로 이어진다.아키텍처 그림을 보다 보면 불꽃 모양의 주황색 Prometheus 로고를 만날 때가 있다. 그 로고가 있다면 보통 “여기서 metric을 모으고 있다”는 뜻으로 보면 된다.처음 듣는 사람 입장에서는 조금 낯설 수 있다. 모니터링 도구는 이미 많은데, 왜 다들 Prometheus를 이야기할까? 이 글은 그 질문에 대한 가벼운 첫 번째 정리다.Prometheus를 한 줄로 말하면Prometheus는 서버, 애플리케이션, Kubernete.. 2026. 5. 31.
[DevOps] 왜 DevOps는 결국 GitOps로 향하게 되었을까 이 글은 DevOps가 GitOps로 확장되는 흐름을 정리한 글입니다.특히 GitOps란 무엇인지, DevOps와 GitOps의 차이, Kubernetes 운영에서 GitOps가 왜 중요해졌는지를 중심으로 설명합니다.GitOps란 무엇인가: DevOps와의 차이, Kubernetes 운영에서 쓰는 이유GitOps는 애플리케이션과 인프라의 원하는 상태를 Git에 선언하고,운영 환경이 그 상태를 계속 따라가도록 만드는 운영 방식입니다.DevOps가 개발과 운영의 협업 방식과 자동화 문화에 가깝다면,GitOps는 운영 상태를 Git 중심으로 선언하고 동기화하는 방식에 더 가깝습니다.결국 GitOps가 중요해진 이유는 단순히 배포를 자동화하기 위해서가 아닙니다.Kubernetes처럼 상태가 계속 변하는 환경에서.. 2026. 5. 17.
Alpine Linux 에서 파이썬을 사용하면 안되는 이유 [IT/Cloud] - [BusyBox] Alpine Linux는 왜 BusyBox를 선택했을까Alpine Linux 는 경량화된 리눅스라 컨테이너 환경에서 적합하지만 파이썬을 쓰면 안 된다.Alpine이 좋다고 해서, 모든 워크로드에 적합한 건 아니다.컨테이너 환경에서는 이미지 크기가 작고, 의존성이 적으며, 보안 표면이 작다는 점에서 매우 매력적이다.특히 파이썬에서는 이야기가 달라진다.1. 근본적인 차이: musl vs glibcAlpine은 musl libc 사용파이썬 생태계는 glibc 기준으로 빌드된 바이너리가 대부분많은 패키지가 wheel을 못 쓰고 소스 빌드로 떨어진다참고1 PEP 656 – Platform Tag for Linux Distributions Using Musl참고2 glibc.. 2026. 2. 24.
[BusyBox] Alpine Linux는 왜 BusyBox를 선택했을까 Alpine Linux는 처음부터 “범용 리눅스 배포판”을 목표로 하지 않았다.목표는 명확했다. 작고, 안전하고, 예측 가능한 리눅스이 목표에 가장 잘 맞는 유틸리티가 바로 BusyBox였다. https://wiki.alpinelinux.org/wiki/BusyBox BusyBox - Alpine LinuxAlpine Linux is built around musl libc and busybox. To minimize footprint, Alpine Linux comes with BusyBox by default. BusyBox provides replacements for most of the utilities usually found in GNU coreutils, util-linux, etc. Bu.. 2026. 2. 24.
[Datadog] 불필요한 비용 줄이기 - APM편 [IT/FinOps] - [Datadog] 불필요한 비용 줄이기 - Log 편[IT/FinOps] - [Datadog] 불필요한 비용 줄이기 - Host 편[IT/FinOps] - [Datadog] 불필요한 비용 줄이기 – Container 편 Datadog 을 사용하는 주 목적이 APM이라고 해도 과언이 아니다. 그러나 비용 부담때문에 사용하기 쉽지 않다.APM은 막연히 비싼 게 아니다. 어디서 켰는지 모르면 비싸다.기존과 마찬가지로 비용 체계를 살펴보고 어떻게 줄일 수 있는지 알아보자. APM Host – 언제 과금되는가https://docs.datadoghq.com/account_management/billing/apm_tracing_profiler/APM Host 는 다음 기준으로 과금 된다... 2026. 2. 21.
[Datadog] 불필요한 비용 줄이기 – Container 편 Log는 많이 넣으면 비싸지고, Host는 켜놓기만 해도 비싸다.그렇다면 Container는 어떨까? 컨테이너는 “잠깐 살아있어도” 과금된다.이게 제일 무섭다. Datadog Container 과금이 과도하게 발생할 때 원인과 절감 방법https://docs.datadoghq.com/account_management/billing/containers/Datadog의 컨테이너 과금은 단순히 “노드 몇 개냐”가 아니다.Infrastructure Monitoring에서 컨테이너 기반 과금은 다음 기준으로 계산된다.평균 실행 중 컨테이너 수 (Hourly average)월 단위 집계특정 퍼센타일 기준 적용 (상위 피크 일부 제외)컨테이너 수 × 시간 × 플랜 단가이것이 아니다. 월간 평균 활성 컨테이너 수기준으.. 2026. 2. 10.
[Azure] Azure 청구 구조 이해하기: 실비용 계산 기준과 핵심 개념 이 글은 Stop Guessing: How to Actually Identify Your Azure Billing Structure 를 번역한 글입니다.정확한 늬앙스는 원문을 참고하시기 바랍니다.실제 구조를 정확히 식별하는 방법Azure 비용을 분석하다 보면 계약, 구독, 약정 개념이 뒤섞여 혼란이 생기기 쉽습니다.특히 EA, MCA, CSP, MACC 같은 용어가 같은 의미로 사용되면서 잘못된 비용 대시보드와 보고 체계가 만들어지는 경우가 많습니다.이 글은 Shan Kuehn의 글을 기반으로, Azure 청구 구조를 계층별로 분리해 이해하고 실제로 검증하는 방법을 요약합니다. 왜 Azure 청구 구조는 항상 헷갈릴까?Azure에서 자주 혼동되는 개념은 다음과 같습니다.Enterprise Agreemen.. 2026. 2. 9.