[draft] PLG vs EFK 스택

PLG(Promtail, Loki, Grafana) vs EFK(Elasticsearch, Fluentd, Kibana) 스택

Promtail, Loki, Grafana와 Elasticsearch, Fluentd, Kibana 스택은 모두 로그 수집, 저장, 시각화를 위한 시스템이지만 각각의 사용 목적과 설계 방식에 차이가 있습니다. PLG는 Grafana와 연동하여 효율적인 로그 관리에 중점을 두는 반면 EFK는 대규모 로그 관리와 복잡한 쿼리에 더 강점을 가지고 있습니다.

주요 비교

기능/측면	PLG 스택	EFK 스택
구성 요소	Promtail (로그 수집), Loki (저장), Grafana (시각화)	Elasticsearch (저장), Fluentd (수집/전송), Kibana (시각화)
설치와 관리	상대적으로 설치와 관리가 쉬움, 경량	복잡한 구성과 관리, 더 많은 리소스 요구
목적	경량 로그 수집 및 시각화, 메트릭과 로그 통합 관리에 적합	대규모 로그 처리, 고성능 검색 및 다양한 쿼리 기능 지원
데이터 저장 방식	로그 데이터에 대해 인덱싱하지 않고 기본 텍스트 저장	로그 데이터를 인덱싱하여 빠른 검색 가능
검색 및 쿼리 성능	기본 텍스트 기반 검색, Loki 쿼리 언어 사용	고성능 검색, Kibana에서 복잡한 쿼리 지원
리소스 소비	가벼운 구조로 적은 리소스 소비	높은 디스크 및 메모리 소비
확장성	수평 확장 가능하지만 인덱스가 없어 로그 검색에 한계가 있을 수 있음	대규모 로그를 위한 확장성 우수
시각화 도구	Grafana (주로 메트릭 시각화에 특화)	Kibana (로그와 메트릭 시각화에 강점)
모니터링	Grafana와 쉽게 통합 가능, Prometheus와도 잘 연동됨	복잡한 환경의 로그와 메트릭을 Kibana를 통해 통합 모니터링 가능

사용 사례

PLG 스택은 메트릭 및 로그의 연동이 필요한 마이크로서비스나 Kubernetes 환경에서 가볍고 효율적인 로그 관리가 필요할 때 유리합니다.

EFK 스택은 검색 성능과 복잡한 로그 쿼리가 중요한 대규모 애플리케이션 환경에서 더 적합합니다.

 

결론적으로 PLG는 경량의 로그 및 모니터링 솔루션에 적합하며, EFK는 고성능 로그 분석과 시각화에 적합한 솔루션입니다.