pile·
인프라 / DevOps·네이버 D2naver-d2·

네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소, VictoriaMetrics 운영기

문제네이버 검색 같은 대규모 시스템의 메트릭을 Prometheus로 다루다 보면 클러스터 확장성과 장기 보관 비용에서 한계가 온다.

접근Prometheus 대체로 VictoriaMetrics 도입. 시계열 데이터 압축, 다운샘플링, 클러스터 토폴로지 운영을 통해 데이터 보관 비용 절감 + 쿼리 성능 유지.

결과대규모 observability 시스템을 비용 효율적으로 운영. PromQL 호환성 덕분에 기존 대시보드/알람 마이그레이션 비용도 낮춤.

네이버 D2
네이버 D2 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. 인프라 / DevOps·베스핀글로벌베스핀글로벌·

    엔비디아 쓰던 빅테크들, 왜 직접 ‘AI 칩’ 설계에 뛰어드나?

    문제2026 년 AI 연산의 66% 가 추론에서 발생할 전망. 범용 GPU 는 학습엔 강하지만 추론 환경에서 전력·단가 비효율.

    접근빅테크들이 ASIC(주문형 반도체) 자체 설계로 전환. 구글 TPU(2015), 아마존 트레이니엄+인퍼런시아 분리, MS 하드웨어·소프트웨어 동시 설계, 메타·OpenAI 는 파트너십.

    결과추론 전용 칩 시장 2026 년 500억 달러 전망. 단순 비용 절감을 넘어 자사 서비스 최적화 인프라로 엔비디아 의존도 분산.

    #gpu#asic#ai-chip+2
  2. 인프라 / DevOps·베스핀글로벌베스핀글로벌·

    AI Paradox (1) | LLM 인프라 비용, 1시간 만에 8,500만 원 날라간 이유

    문제AI PoC 월 300만 원이 본 운영 전환 시 3,800만 원까지 폭증. GPU 유휴율 68%, 토큰 폭주로 71분 만에 8,500만 원 손실 사례.

    접근FinOps 3단계: Inform(GPU 활성화율·토큰 소비 가시화) → Optimize(작업 난이도별 LLM 선택으로 최대 80% 절감) → Operate(자동화 스케줄링·토큰 거버넌스).

    결과LLM 인프라 비용 61% 절감, GPU 유휴율 68% → 12%. 콜드 스타트 우려에 갇혀 유휴 GPU 못 끄던 운영 책임 분담 문제를 자동화로 해결.

    #llm#tokenization#gpu+2
  3. 인프라 / DevOps·AWS KoreaAWS Korea·

    뉴빌리티의 Amazon Kinesis Video Streams 기반 원격 관제 확장 사례

    문제자율주행 로봇 300대를 RTSP + 포트포워딩으로 원격 관제하니 신규 사이트마다 20분~수시간 네트워크 설정이 필요. 운영 확장 불가.

    접근Amazon Kinesis Video Streams 의 WebRTC Signaling Channel 로 P2P 연결 구성. roundTripTime, fractionLost 메트릭 + TWCC 기반 비트레이트 조정으로 LTE 가변 환경 대응.

    결과포트포워딩 제거, 외부 이해관계자도 영상 접근 가능, 네트워크 변동에도 안정 품질 유지.

    #iot#aws#webrtc+2