Vector 0.40, Fluent Bit 대비 처리량 42% 및 p99 Latency 3배 개선

Context

중규모 프로덕션 환경의 기준인 100k logs/sec 처리 시 Log Agent가 시스템 병목으로 작용하는 문제 발생. 특히 p99 Latency가 2초까지 치솟으며 실시간 Alerting 시스템의 신뢰성을 저하시키는 한계 노출.

Technical Solution

• Adaptive Batching 도입을 통한 가변 페이로드 처리 효율 최적화
• 대용량 로그 처리를 위한 효율적인 Batching 및 Compression 로직 적용
• CPU 및 Memory 리소스 사용량을 일부 희생하여 처리량과 Tail Latency를 우선시하는 설계 채택
• 로그 크기가 커질수록 증가하는 처리 효율을 통해 대용량 페이로드 병목 해소
• 8 vCPU 및 16GB RAM 환경에서 최적화된 처리량 확보를 위한 구조 설계

Impact

• Throughput: Vector 112k logs/sec 달성으로 Fluent Bit(99k) 대비 12%~42% 향상
• Latency: p99 Latency 82ms 기록으로 Fluent Bit(247ms) 대비 67% 감소
• Resource: Fluent Bit 대비 Memory 18%(350MB vs 210MB), CPU 4%p(18% vs 14%) 추가 소모
• Payload Efficiency: 10KB 대용량 로그 처리 시 Vector의 효율이 22% 더 높게 측정

Key Takeaway

리소스 제약이 극심한 Edge 환경에서는 Fluent Bit가 유리하나, 실시간성(Sub-100ms)과 고처리량이 필수적인 인프라에서는 추가 리소스를 투입하더라도 Vector와 같은 고효율 처리 엔진을 선택하는 것이 시스템 전체 안정성에 기여함.