
로그 관리의 왕: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
서버가 100대로 늘어나면 로그 파일도 100개로 쪼개집니다. 에러가 났을 때 이 파일들을 하나하나 열어볼 수는 없죠. 흩어진 로그를 수집(L), 저장/검색(E), 시각화(K)하는 ELK Stack의 구조와, 최신 트렌드인 ELKB(Beats) 및 EFK(Fluentd) 스택으로의 진화 과정을 다뤄봤습니다.

서버가 100대로 늘어나면 로그 파일도 100개로 쪼개집니다. 에러가 났을 때 이 파일들을 하나하나 열어볼 수는 없죠. 흩어진 로그를 수집(L), 저장/검색(E), 시각화(K)하는 ELK Stack의 구조와, 최신 트렌드인 ELKB(Beats) 및 EFK(Fluentd) 스택으로의 진화 과정을 다뤄봤습니다.
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grep으로는 한계가 온다애플리케이션을 처음 개발할 때는 로그 파일 하나면 충분합니다.
터미널 열고 tail -f server.log만 띄워놔도 무슨 일이 일어나는지, 누가 들어왔는지 다 알 수 있죠.
하지만 서비스가 커지고 MSA(마이크로서비스)를 도입하면 재앙이 시작됩니다.
그래서 우리는 "로그를 한곳에 모으고, 검색할 수 있는 시스템"이 필요합니다. 그 표준이 바로 ELK Stack입니다.
ELK는 세 가지 오픈소스 프로젝트의 앞글자를 딴 것입니다.
Logstash는 강력하지만 무겁습니다. (JVM 위에서 돔). 모든 웹 서버마다 Logstash를 설치하는 건 부담스럽습니다. 그래서 Beats라는 경량 수집기가 등장했습니다. (Go 언어로 작성됨)
그래서 요즘은 ELK + Beats 구조를 많이 씁니다.
Filebeat (수집) -> Logstash (가공) -> Elasticsearch (저장) -> Kibana (조회)
Elasticsearch가 라이선스 정책을 변경하면서(오픈소스 -> 유료 기능 포함), AWS가 포크(Fork)를 떠서 OpenSearch라는 프로젝트를 만들었습니다. 지금은 기능이 거의 비슷하지만, 클라우드 서비스를 쓴다면 AWS OpenSearch Service를 더 많이 쓰게 됩니다. 둘은 배다른 형제입니다.
한편, Grafana Labs는 Loki라는 새로운 로깅 시스템을 내놓았습니다.
"나는 로그 내용 검색(Full-text Search)이 중요하다" -> ELK "나는 그냥 시간순으로 로그 보고 비용 아끼고 싶다" -> Loki (Grafana와 찰떡궁합)
ELK가 아무리 좋아도, 개발자가 로그를 System.out.println("aaaa") 이렇게 찍으면 소용이 없습니다.
로그 레벨(Level)을 확실히 구분해야 합니다.
운영 환경(Production) 기본 설정은 보통 INFO입니다. DEBUG 레벨을 운영에서 켜두면 디스크가 1시간 만에 꽉 찰 수 있으니 주의하세요.
Elasticsearch를 운영하다 보면 클러스터 상태(Cluster Health)를 자주 보게 됩니다.
ELK Stack을 구축하면 단순히 "에러 찾는 속도"만 빨라지는 게 아닙니다.
로그 데이터에서 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있게 됩니다. 로그는 그냥 버려지는 텍스트가 아니라, 여러분 서비스의 블랙박스 데이터입니다. 잘 모아서 활용하세요.