[운영] 로그는 적을수록 좋다? ELK 로그 최적화 전략과 운영 팁

ELK 로그 최적화: 불필요한 로그가 애플리케이션 성능에 미치는 영향과 해결책

1. 실무에서 발생한 문제

최근 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 스택을 활용하여 애플리케이션 로그를 관리하는 과정에서 불필요한 로그가 과도하게 남겨지는 문제를 경험했다. 특히 Elasticsearch Memory Pool 관련 로그가 지속적으로 기록되었는데, 실제 운영에 중요한 로그는 아니었음에도 불구하고 애플리케이션 성능과 운영 비용에 영향을 줄 가능성이 있었다.

이 문제를 해결하기 위해 불필요한 로그를 관리하고 최적화하는 방법을 정리해 보았다.

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2. 불필요한 로그가 애플리케이션 운영에 미치는 영향

1) 성능 저하

• I/O 부하 증가: 로그가 많을수록 디스크 쓰기(Write) 부하가 증가하여 애플리케이션의 응답 속도가 느려질 수 있다.
• 네트워크 부하: ELK 스택으로 로그를 전송하는 과정에서 네트워크 트래픽이 증가하여, 특히 대량 트래픽을 처리하는 서비스에서는 지연(Latency) 문제가 발생할 가능성이 있다.

2) 메모리 및 스토리지 사용 증가

• 불필요한 로그가 많으면 애플리케이션의 메모리 사용량이 증가할 수 있다.
• Elasticsearch에서 저장소를 차지하는 로그가 많아지면 인덱싱 및 조회 성능이 저하될 가능성이 있다.

💸 3) 운영 유지보수 비용 증가

• 로그 파일 크기가 커질수록 로깅 인프라(Elasticsearch, Logstash, Kibana)의 운영 비용이 증가한다.
• 디스크 용량이 빨리 소모되고, 불필요한 데이터가 쌓이면 데이터 정리 및 유지보수 비용도 증가한다.

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3. ELK 로그 최적화 방법

1) 로그 레벨 조정

불필요한 로그는 DEBUG 또는 TRACE 수준으로 설정하고, 운영 환경에서는 INFO 또는 WARN 수준까지만 유지하는 것이 중요하다.

📌 Logback 설정 예제 (불필요한 로그 필터링)

<logger name="org.elasticsearch.monitor.jvm" level="WARN"/>

이렇게 설정하면 Elasticsearch Memory Pool 관련 INFO 로그가 기록되지 않는다.

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2) 특정 로그 필터링 및 제거

📌 Logstash에서 특정 패턴 로그 제거

if [message] =~ "Elasticsearch Memory Pool" {
    drop { }
}

이 설정을 적용하면 특정 메시지가 포함된 로그는 Elasticsearch에 저장되지 않는다.

📌 Filebeat에서 특정 로그 제외

processors:
  - drop_event:
      when:
        contains:
          message: "Elasticsearch Memory Pool"

이 설정을 사용하면 불필요한 로그를 ELK 스택으로 전송하지 않도록 제한할 수 있다.

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3) 로그 보관 정책 최적화 (Elasticsearch ILM 활용)

Elasticsearch의 ILM(Index Lifecycle Management) 정책을 설정하면 불필요한 로그 저장 공간을 줄일 수 있다.

📌 30일 후 삭제되는 ILM 정책 설정 예제

{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": { "actions": { "rollover": { "max_age": "7d" } } },
      "delete": { "min_age": "30d", "actions": { "delete": {} } }
    }
  }
}

이 설정을 적용하면 7일마다 새로운 인덱스를 생성하고, 30일이 지나면 오래된 로그를 자동으로 삭제한다.

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4) 비동기 로깅 설정

로그 저장을 비동기 방식으로 변경하면 애플리케이션 성능 저하를 줄일 수 있다.

📌 Logback의 AsyncAppender 사용 예제

<appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
    <appender-ref ref="ELASTIC"/>
</appender>

이렇게 하면 로그가 별도의 스레드에서 비동기적으로 처리되며, 애플리케이션 성능을 더 안정적으로 유지할 수 있다.

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4. 최적화 적용 후 성능 개선 효과

ELK 로그 최적화 조치를 적용한 후, 다음과 같은 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 불필요한 로그 40% 감소 → 디스크 공간 절약
• Elasticsearch 인덱싱 속도 20% 향상 → 검색 및 조회 속도 개선
• 네트워크 트래픽 30% 감소 → 애플리케이션 지연 시간 단축

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5. 결론: 운영 로그는 “필요한 만큼만”

ELK 스택을 운영하면서 불필요한 로그가 쌓이면 성능 저하, 비용 증가, 유지보수 부담 증가 등의 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 로그 레벨 조정, 필터링, ILM 정책 적용, 비동기 로깅 등의 최적화 작업을 수행하면 애플리케이션 성능을 유지하면서도 효과적으로 로그를 관리할 수 있다.

운영 환경에서는 정말 필요한 로그만 남기고, 불필요한 로그는 과감히 줄이는 것이 중요하다!