Druid to ClickHouse로의 이관: 고려사항 및 전환 방안

Druid to ClickHouse로의 이관: 고려사항 및 전환 방안

ClickHouse 분류
Competition
Type
Research
작성자

Ken

Druid 기반 데이터 분석 환경을 ClickHouse로 이관하는 과정에서 반드시 고려해야 할 기술적·운영적 요소와 실제 전환 방안에 대해 작성합니다

  • Why Move from Druid to ClickHouse?
  • 1. 아키텍처 및 스토리지 구조 비교
  • 1.1 Druid의 아키텍처 개요
  • 1.2 ClickHouse의 아키텍처 개요
  • 2. 이관 대상 환경 및 요구사항
  • 2.1 AS-IS: Druid 기반 환경
  • 2.2 TO-BE: ClickHouse 기반 환경
  • 3. 주요 고려사항
  • 3.1 데이터 모델 및 스키마 이관
  • 3.2 데이터 이관 및 포맷 변환
  • 3.3 쿼리 및 SQL 호환성
  • 3.4 운영 및 인프라 설계
  • 3.5 무중단 전환 및 운영 안정성
  • 4. 이관 절차 및 단계별 방안
  • 4.1 사전 준비 및 PoC
  • 4.2 스키마 및 데이터 이관
  • 4.3 쿼리 및 애플리케이션 전환
  • 4.4 운영 환경 구축 및 모니터링
  • 4.5 테스트 및 검증
  • 4.6 전환 및 Go-Live
  • 5. 주요 리스크 및 대응 전략
  • 6. 이관 효과 및 기대 성과
  • 7. 결론 및 권고
  • 참고 자료 및 링크

Why Move from Druid to ClickHouse?

  • 비용 문제: Druid는 클라우드 스토리지(S3, HDFS 등)와 다수의 노드(코디네이터, 오버로드, 데이터 서버 등)로 구성된 복잡한 분산 아키텍처를 필요로 하며, 운영 및 유지 비용이 높습니다.
  • 워크로드 관리: 워크로드 관리 및 리소스 풀 기능의 구현 수준이 낮아, 대규모 데이터 처리 시 비용 효율성이 떨어질 수 있습니다.
  • 운영 복잡성: Druid는 다수의 컴포넌트(중앙 메타데이터, 데이터 서버, 쿼리 서버 등)로 이루어져 있어 설정, 모니터링, 유지보수가 복잡합니다. 특히 클러스터 확장이나 데이터 리밸런싱 과정에서 추가적인 관리 작업이 필요합니다.
  • SQL 호환성 부족: Druid SQL은 표준 SQL 기능을 제한적으로 지원하며, 복잡한 쿼리(예: JOIN, 서브쿼리, 윈도우 함수 등)에 제약이 있습니다. BI 도구와의 연동성 및 쿼리 작성 편의성이 낮아질 수 있습니다.
  • 데이터 관리 제약: Druid의 데이터는 segment 단위로 저장되며, roll-up 및 bitmap index 기반으로 최적화됩니다. 그러나 이러한 구조는 특정 데이터 분석 시 유연성이 떨어지고, 세밀한 데이터 관리가 어려울 수 있습니다.
  • 인프라 비용: Druid는 실시간 ingest 및 OLAP 성능에 강점이 있지만, 대규모 데이터 처리나 복잡한 분석 쿼리에서는 성능이 제한될 수 있습니다. 특히 고성능 SSD와 대규모 메모리를 요구하는 경우가 많습니다.
  • 커뮤니티 및 생태계 제한: Druid는 ClickHouse와 비교했을 때 커뮤니티 및 생태계가 상대적으로 작아, 기술 지원이나 확장 가능한 도구 활용에 제약이 있을 수 있습니다.

1. 아키텍처 및 스토리지 구조 비교

1.1 Druid의 아키텍처 개요

  • Druid는 분산형 실시간 분석 DB로, 세분화된 노드(중앙 메타데이터, 데이터 서버, 쿼리 서버 등)와 S3/HDFS 등 외부 오브젝트 스토리지에 segment 단위로 데이터를 저장합니다.
  • 실시간 ingest, roll-up, 자동 인덱싱, 다중 소스 지원 등 다양한 실시간 분석 기능을 내장하고 있습니다.

1.2 ClickHouse의 아키텍처 개요

  • ClickHouse는 컬럼 기반 OLAP DB로, MergeTree 엔진을 중심으로 불변(immutable) 파트(part) 단위로 데이터를 저장하며, 각 파트 내부는 프라이머리 키 순서로 정렬됩니다.
  • 모든 데이터는 컬럼 단위로 별도 파일(.bin, .mrk2 등)에 저장되며, 고효율 압축과 빠른 I/O를 지원합니다. 분산 환경에서는 각 노드가 독립적으로 데이터를 저장하고, 쿼리 시 병렬로 처리합니다[1].

2. 이관 대상 환경 및 요구사항

2.1 AS-IS: Druid 기반 환경

  • 실시간 데이터는 Kafka 등 스트리밍 소스에서 ingest.
  • 데이터는 S3 등 외부 스토리지에 segment(zip) 형태로 저장.
  • SQL API(Superset 등) 및 BI 도구 연동.
  • EKS 등 클라우드 환경 기반 운영[2][3].

2.2 TO-BE: ClickHouse 기반 환경

  • 동일한 Kafka 등에서 ingest, ClickHouse의 Kafka 엔진 또는 별도 ETL 파이프라인 활용.
  • MergeTree 기반 컬럼 저장, 디스크/클라우드 스토리지 최적화.
  • SQL 호환 BI 도구(예: Superset, Metabase 등) 연동.
  • 클러스터 확장성, 비용 효율성, 쿼리 성능 개선 기대[1][4].

3. 주요 고려사항

3.1 데이터 모델 및 스키마 이관

  • Druid의 segment 구조(roll-up, bitmap index 등)와 ClickHouse MergeTree의 파트/컬럼 구조 간의 차이 분석 필요.
  • 스키마 변환 시, Druid의 roll-up 집계 컬럼, unique key, partitioning, secondary index 등은 ClickHouse의 primary key, partition key, materialized view 등으로 매핑[5][1].
  • 스키마 마이그레이션 도구: atlas, liquibase, Flyway 등 ClickHouse 지원 도구 활용 가능[5].

3.2 데이터 이관 및 포맷 변환

  • Druid의 segment(zip) 파일을 직접 변환하는 공식 툴은 없음. 일반적으로 Druid에서 export(예: CSV, Parquet 등) → ClickHouse import(INSERT, S3 Table Function 등) 방식으로 수행.
  • 대용량 이관 시, Kafka를 통한 재ingest, 또는 Parquet/ORC 등 중간 포맷 활용 권장.
  • ClickHouse의 S3 Table Function, command line batch insert, clickhouse-copier, Airbyte 등 ETL 도구 활용 가능[6][1].
  • 데이터 정합성 검증: row count, checksum, 샘플링 쿼리 결과 비교 등 자동화 필요[7][8].

3.3 쿼리 및 SQL 호환성

  • Druid SQL과 ClickHouse SQL의 함수, join, 집계, rollup, window function 등 지원 범위 차이 존재.
  • 복잡 쿼리, join, subquery, window function 등은 ClickHouse가 더 풍부하게 지원하나, 일부 rollup/approximate 집계 등은 변환 전략 필요[7].
  • 쿼리 변환 자동화 도구는 제한적이므로, 주요 업무 쿼리는 수동 변환 및 검증 필요.

3.4 운영 및 인프라 설계

  • ClickHouse는 scale-out(노드 추가) 시 데이터 리밸런싱이 수동적이며, shared-nothing 구조로 각 노드의 디스크/CPU/메모리 sizing이 중요[9][10].
  • SSD 기반 로컬 디스크, 충분한 네트워크 대역폭, 메모리 캐시 활용 권장.
  • 데이터 볼륨, 쿼리 패턴, 동시성, 데이터 보존 정책에 맞춘 하드웨어 sizing 필요[9].

3.5 무중단 전환 및 운영 안정성

  • Kafka 등 스트리밍 소스 사용 시, double-write(동시 ingest) 또는 cut-over 시점 동기화 전략 수립.
  • 이관 기간 중 Druid와 ClickHouse 동시 운영(dual running) 후, cut-over를 통해 서비스 전환[1].
  • 장애/rollback 대응을 위한 백업 및 failback 플랜 필수.

4. 이관 절차 및 단계별 방안

4.1 사전 준비 및 PoC

  • 현행 Druid 데이터 모델, ingest 파이프라인, 쿼리 패턴 분석.
  • ClickHouse PoC 환경 구축(EKS, VM, ClickHouse Cloud 등), 테스트 데이터 적재 및 성능 검증.
  • 핵심 쿼리, BI 도구 연동, ingest latency 등 PoC 기준 정의 및 평가[7][1].

4.2 스키마 및 데이터 이관

  • Druid 테이블별 스키마 추출 → ClickHouse DDL 변환(수동/자동화 도구 활용).
  • 데이터 이관:
    • (1) Druid export → ClickHouse import (CSV/Parquet 등)
    • (2) Kafka 등 실시간 소스 재입수
    • (3) 또는 데이터 레이크(S3, Iceberg 등) 경유
  • 대량 데이터는 병렬 batch insert, clickhouse-copier 등 활용[6][1].

4.3 쿼리 및 애플리케이션 전환

  • 주요 쿼리 및 애플리케이션(SQL, REST API 등) 코드 변환 및 호환성 테스트.
  • BI 도구 연결(예: Superset, Metabase, Tableau 등) 및 대시보드/리포트 검증.
  • 쿼리 튜닝, 인덱스/머티리얼라이즈드 뷰 등 성능 최적화 적용.

4.4 운영 환경 구축 및 모니터링

  • ClickHouse 클러스터 sizing, 리소스 할당, 모니터링/알람 체계 구축.
  • 장애 대응, 백업, 데이터 보존 정책 수립.
  • 운영 자동화(배포, 스케일링, 헬스체크 등) 및 정기 점검[11].

4.5 테스트 및 검증

  • 데이터 정합성(샘플링, row count, checksum 등) 및 쿼리 결과 비교 자동화[7][8].
  • 성능 벤치마크(동시성, 대용량 쿼리, ingest latency 등) 수행.
  • 운영 시나리오(장애, failover, backup/restore 등) 테스트.

4.6 전환 및 Go-Live

  • double-write 또는 dual-running 후, 서비스 전환 시점에 cut-over.
  • 전환 후 모니터링, 이슈 대응, 사용자 교육 및 문서화.
  • 운영 안정화 기간 후 기존 Druid 시스템 종료.

5. 주요 리스크 및 대응 전략

  • 데이터 정합성 오류: 이관 자동화/검증 도구 활용, cut-over 전후 비교 자동화[7][8].
  • 성능 저하: PoC 단계에서 쿼리 튜닝, 인프라 sizing 사전 검증.
  • 운영 장애: 장애/rollback/backup 시나리오 사전 정의, 이중화/모니터링 체계 구축.
  • 비용 예측 실패: PoC 및 TCO 분석을 통해 예상 리소스/비용 산정, 클라우드 비용 모니터링[4].
  • 쿼리 호환성: 핵심 쿼리 수동 변환, 자동화 도구/스크립트 개발, 업무별 쿼리셋 우선 변환.

6. 이관 효과 및 기대 성과

  • 리소스 사용률 30% 이상 절감, 클라우드 비용 절감, 쿼리 성능 30% 이상 개선.
  • ETL 파이프라인 단순화, 운영 효율성 증대, 서비스 확장 용이성 확보.
  • 대시보드/리포트 응답 속도 개선 및 사용자 만족도 증가[4][1].

7. 결론 및 권고

Druid에서 ClickHouse로의 이관은 단순한 DB 교체가 아니라, 실시간 데이터 분석 아키텍처의 혁신을 의미합니다. 데이터 모델, ingest 파이프라인, 쿼리 패턴, 운영 환경 등 전반에 걸친 분석과 PoC, 사전 검증이 필수입니다. CloudShift의 마이그레이션 방법론과 최신 사례를 참고하여, 단계별 전환과 리스크 대응, 비용 최적화를 병행할 것을 권고합니다.

참고 자료 및 링크

  • ClickHouse 공식 문서 및 커뮤니티[1][9]
  • Druid/ClickHouse 비교 및 사례: [Imply, Lyft, Statsig 사례][7][12]