로그 분석 솔루션 비교 분석: ClickHouse, SigNoz, Parseable, OpenObserve

 

1. 비교 대상

솔루션 주요 용도 저장 방식 검색 속도 운영 비용 트레이싱 지원 메트릭 지원 SQL 쿼리

솔루션	주요용도	저장방식	검색속도	운영비용	트레이싱 지원	매트릭 지원	SQL 쿼리
ClickHouse	초고속 데이터 분석	컬럼형 (MergeTree)	매우 빠름	중간	❌ (Jaeger 필요)	❌ (Prometheus 필요)	✅ (완전 지원)
SigNoz	APM + 로그 분석	컬럼형 (ClickHouse)	빠름	낮음 (Self-hosted)	✅ (OpenTelemetry)	✅ (내장)	⚠️ (부분 지원)
Parseable	실시간 로그 저장 및 분석	컬럼형 (Apache Arrow)	빠름	낮음	❌	❌	✅ (완전 지원)
OpenObserve	저비용 로그 & 메트릭 & 트레이싱	오브젝트 스토리지 (S3)	빠름	매우 낮음	✅ (OTel, Jaeger)	✅ (내장)	✅ (완전 지원)

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2. 상세 비교 분석

🔍 1) 저장 방식

• ClickHouse / SigNoz / Parseable: 컬럼형 DB 기반 → 빠른 분석 및 쿼리 속도
• OpenObserve: S3/MinIO 기반 → 장기 저장 비용 절감

⚡ 2) 검색 속도

• ClickHouse > Parseable > SigNoz ≈ OpenObserve
  • ClickHouse가 가장 빠름 (고성능 OLAP 엔진)
  • Parseable과 OpenObserve도 빠른 검색 성능 제공
  • SigNoz는 APM 중심이라 검색 속도보다는 관측 기능에 최적화

💰 3) 운영 비용

• OpenObserve > Parseable > SigNoz > ClickHouse
  • OpenObserve는 S3 기반 스토리지를 활용하여 비용 절감 가능
  • Parseable과 SigNoz는 클러스터링 부담이 적어 운영 비용 낮음
  • ClickHouse는 대량 데이터 처리에 강하지만 운영 부담이 큼

🔗 4) 트레이싱 지원

• SigNoz & OpenObserve ✅ (Jaeger, OpenTelemetry 통합 지원)
• ClickHouse & Parseable ❌ (외부 솔루션 필요)

📊 5) 메트릭 지원

• SigNoz & OpenObserve ✅ (Prometheus 스타일 지원)
• ClickHouse & Parseable ❌ (메트릭 분석 불가)

📌 6) SQL 지원

• ClickHouse, Parseable, OpenObserve ✅ (완전 지원)
• SigNoz ⚠️ (제한적 SQL 지원, 주로 UI 기반 분석)

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3. 어떤 솔루션을 선택해야 할까?

사용 사례 추천 솔루션 이유

사용사례	추천솔루션	이유
대규모 로그 데이터 분석	🚀 ClickHouse	초고속 컬럼형 DB, OLAP 최적
APM (애플리케이션 성능 모니터링) + 로그 분석	🔥 SigNoz	OpenTelemetry 기반 APM + 로그 분석
Kubernetes 로그 모니터링	✅ Parseable	경량 로그 저장, SQL 기반 검색
저비용 로그 & 메트릭 & 트레이싱	💰 OpenObserve	S3 기반 저장, 비용 절감

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4. 결론

✔ ClickHouse → 초고속 대규모 데이터 분석이 필요한 경우

✔ SigNoz → 애플리케이션 성능 모니터링(APM) + 로그 분석이 필요한 경우

✔ Parseable → 가볍고 빠른 SQL 기반 로그 저장/분석이 필요한 경우

✔ OpenObserve → 저렴한 비용으로 로그 + 메트릭 + 트레이싱을 통합 운영할 경우

💡 대량 로그 저장 + 검색 성능 + 비용까지 고려해야 한다면 OpenObserve가 가장 균형 잡힌 솔루션이 될 수 있다! 🚀