로깅 시스템 ELK Stack vs Loki 구조 비교

서버 운영 환경에서 로그 수집·검색·시각화는 안정적인 서비스 운영을 위해 반드시 필요하다. 전통적으로 가장 널리 사용된 로깅 시스템은 **ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)**이며, 최근에는 **Loki(Grafana Loki)**가 경량 로그 수집 및 비용 절감을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 두 시스템은 목적과 구조가 뚜렷하게 다르기 때문에, 환경에 맞는 선택을 위해서는 내부 아키텍처를 정확히 이해해야 한다. 본 글에서는 ELK와 Loki의 핵심 구성, 데이터 처리 방식, 성능 및 비용 측면의 차이를 기술적 관점에서 정리한다.

1. ELK Stack 구조 개요

ELK는 로그 수집부터 저장, 검색, 시각화까지 포함하는 통합 로깅 플랫폼이다.

Elasticsearch: 분산 검색 및 분석 엔진
Logstash: 로그 파싱·정제·전처리 파이프라인
Kibana: 시각화 Dashboard
Filebeat, Metricbeat 등 Beats 계열 Agent로 수집 가능

ELK는 강력한 검색 기능과 대규모 데이터 분석 능력이 장점이지만, 구조가 복잡하고 운영 비용이 높다는 단점도 있다.

ELK의 데이터 처리 흐름

Filebeat 등에서 로그 수집
Logstash에서 파싱 및 필터링
Elasticsearch로 인덱싱 및 저장
Kibana에서 검색·시각화

ELK의 핵심은 Elasticsearch 인덱싱 구조에 있으며, 이 부분이 높은 CPU·메모리·스토리지 자원을 요구한다.

2. Loki 구조 개요

Grafana Labs가 개발한 Loki는 “로그용 Prometheus”를 목표로 설계된 시스템이다. 가장 큰 특징은 로그 전체를 인덱싱하지 않는다는 점이다.

Loki의 핵심 설계 철학

최소한의 인덱스만 저장
실제 로그는 압축 블록 형태로 객체 스토리지에 저장
Promtail을 통해 라벨 기반 수집
Grafana의 탐색 UI(Native Integration) 제공

이 구조 덕분에 Loki는 운영 비용이 낮고 클라우드 네이티브 환경에 적합하다.

Loki 데이터 처리 구조

Promtail 등에서 로그 수집
로그에 라벨(label)을 붙여 전송
Loki는 라벨 정보를 인덱싱
로그 본문은 chunk 단위로 스토리지에 저장
Grafana에서 쿼리 및 조회

인덱싱을 최소화했기 때문에 쓰기 부하가 낮고 저장 비용도 매우 낮다.

3. 인덱싱 구조 비교

ELK의 인덱싱 방식

로그 본문을 필드별로 구조화하여 저장
모든 필드가 검색 대상
대용량 환경에서는 인덱스가 매우 커짐
CPU, RAM, 스토리지 부담 증가

장점: 뛰어난 검색 성능과 복잡한 쿼리 지원
단점: 비용이 매우 높음

Loki의 인덱싱 방식

라벨(key-value)만 인덱싱
로그 본문은 인덱싱하지 않음
쿼리 시 필요한 chunk만 스캔

장점: 인덱스 크기 작고 비용 절감
단점: 복잡한 조건 검색은 상대적으로 불리

4. 저장소 구조 차이

항목	ELK	Loki
저장 방식	Elasticsearch 인덱스 기반	Chunk + Object Storage
비용	높음	낮음
확장성	노드 증가 필요	S3/GCS 등으로 고확장성
관리 난이도	복잡함	단순함

Loki는 클라우드 객체 스토리지를 적극 활용할 수 있기 때문에 초대규모 로그 환경에서도 관리가 용이하다.

5. 성능 차이

ELK 성능 특징

검색 속도 매우 빠름
복잡한 필드 검색, 집계, 분석 모두 가능
쓰기 비용이 높아 확장 시 비용 증가

Loki 성능 특징

인덱스가 작아 쓰기 성능 우수
로그량이 많아도 스토리지 비용 부담이 적음
라벨 설계가 잘못되면 조회 성능이 떨어질 수 있음

Loki는 “대량 로그 저장 + 비교적 단순한 조회” 환경에서 탁월한 성능을 보인다.

6. 운영 및 유지보수 난이도

ELK 운영 난이도

Elasticsearch 클러스터 관리 필요
JVM 튜닝, 샤드 관리, 노드 확장에 지속적인 관리 요구
Logstash 파이프라인 구성도 복잡

Loki 운영 난이도

상대적으로 단순한 구성
Promtail 설정이 간단
객체 스토리지를 활용하면 노드 관리 부담 감소

클라우드 네이티브 환경에서는 Loki가 운영 효율성이 높다.

7. 비용 차이

ELK는 CPU·RAM·스토리지 모두 높은 스펙을 요구해 비용이 빠르게 증가한다.

Elasticsearch 인덱스 저장 비용 증가
Logstash 파이프라인 유지비
클러스터 노드 증설 필요

Loki는 비용 절감 측면에서 큰 강점을 가진다.

인덱스 최소화
객체 스토리지 기반으로 확장
운영 관리 비용 절감

대규모 SaaS 기업들이 Loki를 채택하는 이유가 여기에 있다.

8. 어떤 환경에서 어떤 시스템을 선택해야 하는가

ELK가 적합한 환경

복잡한 검색 조건과 분석이 필요한 경우
정형화된 로그 구조가 많을 때
SIEM 또는 보안 분석 목적

Loki가 적합한 환경

컨테이너·쿠버네티스 기반 환경
대량 로그 저장이 필요하지만 비용을 낮춰야 하는 경우
단순 패턴 검색 중심의 운영 환경
Grafana 기반 모니터링을 이미 사용 중인 환경

각 시스템은 목적이 분명히 다르기 때문에, 운영 목적과 로그 특성에 따라 선택하는 것이 중요하다.

전문가적 결말

ELK Stack과 Loki는 모두 강력한 로그 관리 솔루션이지만, 아키텍처 설계 방향은 완전히 다르다. ELK는 필드 기반 인덱싱을 중심으로 한 정교한 검색·분석 기능을 제공하는 반면, Loki는 최소 인덱싱 구조를 채택해 운영 부하와 비용을 획기적으로 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 대규모 운영 환경에서는 두 시스템의 동작 방식, 확장성, 비용 구조가 결과적으로 운영 전략에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 서비스 성격과 로그 처리 목적에 맞는 기술을 선택하는 것이 가장 합리적인 접근 방식이다.