로그 집계 플랫폼 비용 최적화와 보관 정책: 설계·운영·사례 가이드 AI 생성 이미지: 로그 집계 플랫폼의 비용 최적화와 보관 정책 및 운영 사례 문제 정의 — 로그 집계 비용이 왜 급증하는가 로그 집계 비용은 인제스트량, 카디널리티, 장기 보관, 쿼리 패턴 네 가지 요소가 결합되며 빠르게 늘어난다. 각 요소는 저장·인덱싱·처리·네트워크 비용을 개별적으로, 또 상호작용을 통해 서로 증폭시켜 운영·모니터링·알림 등 플랫폼 전반의 비용을 끌어올린다. 로그 집계 플랫폼의 비용 최적화와 보관 정책 및 운영 사례를 고민할 때는 이 네 축을 우선 점검해야 한다. 실무 체크리스트: 인제스트 제어 → 필드 정리 → 보존 정책 적용 → 쿼리 최적화 순으로 우선순위를 정해 점검하라. 인제스트량 : 이벤트 볼륨이 늘어나면 스토리지, 네트워크, 파싱·전처리 비용이 거의 비례해 증가한다. 샘플링이나 필터링이 없으면 비용이 급격히 불어날 수 있다. 카디널리티 : 사용자ID나 트랜잭션ID 같은 고유 레이블 수가 늘면 인덱스 크기와 메모리 요구량이 급증한다. 이로 인해 집계 성능이 떨어지고 추가 리소스가 필요해진다. 장기 보관 : 보존 기간을 늘리면 온·콜드 스토리지 계층 간 데이터 이동과 검색 비용이 커진다. 규정 준수 때문에 불필요한 데이터가 장기간 유지되면 비용 부담은 더욱 커진다. 쿼리 패턴 : 넓은 시간 범위 조회, 잦은 대시보드 업데이트, ad‑hoc 집계는 CPU와 I/O 사용량을 급증시킨다. 그 결과 클러스터 확장이나 리소스 재조정이 필요해진다. 비용 모델 이해하기 — 클라우드·SaaS별 과금 항목 분석 로그 집계 플랫폼 비용은 단순한 저장요금이 아니다. 인제스트·인덱싱·저장·쿼리·네트워크 등 여러 요소가 결합된 복합 구조이며, 클라우드(IaaS)와 SaaS는 과금 항목과 제약이 달라 각 요소를 분해해 파악해야 한다. 인제스트 : 전송량(GB/day), 이벤트당 메타데이터, 입력 파서 비용(실시간 변환·필터링)이 과금에 직접 영향을 준다....