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TL;DR
VictoriaMetrics의 각 컴포넌트별 역할을 이해하고, 효율적인 수집 및 저장 파이프라인을 구축하는 방법을 제시한다.
배경
NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 VictoriaMetrics의 아키텍처 분석 세션이다.
대상 독자
메트릭 인프라 운영 엔지니어
의미 / 영향
VictoriaMetrics 도입으로 대규모 메트릭 인프라의 운영 비용을 절감하고 데이터 처리 효율을 높일 수 있다. 특히 분산 환경에서의 안정적인 수집과 쿼리 성능 확보가 가능하다.
챕터별 상세
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Architecture Overview
VictoriaMetrics는 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 조회하기 위한 TSDB이다. 수집(vmagent), 라우팅(vminsert), 저장(vmstorage), 쿼리(vmselect) 컴포넌트로 구성된다. 대규모 모니터링 시스템을 위해 고가용성(HA) 클러스터 구조를 지원한다.
TSDB는 시간 순서대로 기록된 숫자 데이터의 연속을 저장하는 데이터베이스이다.
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vmagent: Scraping & Remote Write
vmagent는 메트릭 수집과 1차 가공을 담당한다. 다양한 소스에서 메트릭을 수집하고, 리레이블링, 중복 제거, 스트림 집계 등을 수행한다. 수집 방식은 Pull(Scraping)과 Push 방식을 모두 지원한다.
리레이블링은 수집된 메트릭의 레이블을 변경하거나 필터링하는 과정이다.
10:54
vminsert: Ingestion Pipeline
vminsert는 수집된 메트릭을 적절한 vmstorage 노드로 라우팅하는 게이트웨이 역할을 한다. 랑데뷰 해싱 알고리즘을 사용하여 메트릭을 여러 노드에 균등하게 분산시킨다. 데이터 압축 방식 협의와 헬스 체크를 수행한다.
랑데뷰 해싱은 노드 추가/삭제 시 데이터 재배치 비용을 최소화하는 분산 알고리즘이다.
15:58
vmstorage: Data Storage
vmstorage는 메트릭 데이터를 월별 파티션 단위로 저장한다. 데이터는 인메모리 파트에서 디스크 기반 파트로 이동하며, 델타 인코딩 및 직제 인코딩을 통해 압축된다. 인덱스 DB를 통해 메트릭 ID를 관리한다.
인코딩은 데이터 저장 공간을 절약하기 위한 압축 기술이다.
33:44
vmselect: Query Execution
vmselect는 쿼리 요청을 받아 vmstorage에서 데이터를 조회하고 결과를 반환한다. 쿼리 시점에 중복 제거를 수행하고, 최근 데이터는 캐싱하여 성능을 높인다. 3단계 인덱스 로테이션을 통해 오래된 데이터를 효율적으로 관리한다.
인덱스 로테이션은 인덱스 DB를 주기적으로 교체하여 관리 효율을 높이는 기법이다.
38:56
Best case / Worst case
메트릭의 카디널리티가 높으면 저장 공간과 처리 성능에 악영향을 미친다. Pod name이나 Session ID와 같은 고유한 레이블은 피해야 한다. 서비스 이름과 같은 정적인 레이블을 사용하는 것이 권장된다.
카디널리티는 특정 레이블이 가질 수 있는 고유한 값의 개수이다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 02.수집 2026. 06. 02.출처 타입 YOUTUBE
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