ClickHouse 시스템 메트릭 자동 추출 및 모니터링 파이프라인 구축 (Airflow, Docker, Python)

핵심 기술

본 콘텐츠는 ClickHouse 데이터베이스의 내부 시스템 메트릭을 정기적으로 추출하고 저장하는 자동화된 데이터 파이프라인 구축 방법을 소개합니다. Airflow를 사용한 스케줄링, Python을 이용한 데이터 쿼리 및 파일 저장, Docker를 통한 환경 구성 등 실용적인 데이터 엔지니어링 워크플로우를 다룹니다.

기술적 세부사항

• ClickHouse 메트릭 추출: system.metrics 테이블을 쿼리하여 실시간 내부 메트릭 데이터를 수집합니다.
• 자동화 및 스케줄링: Airflow DAG를 사용하여 매 시간 메트릭 추출 작업을 예약하고 실행합니다.
• 데이터 저장: 추출된 메트릭은 일별 타임스탬프가 포함된 CSV 파일로 저장됩니다 (예: metrics-YYYY-MM-DD.csv).
• 환경 구성: Docker를 활용하여 ClickHouse와 Airflow를 로컬 환경에 컨테이너화하여 실행합니다.
• Python 스크립트: clickhouse-connect 라이브러리를 사용하여 Python으로 ClickHouse에 연결하고 쿼리를 실행합니다.
• 컨테이너화: Docker Compose를 사용하여 ClickHouse 및 Airflow를 함께 실행하는 환경을 구축합니다.
• DAG 설계: 로깅 및 재시도 기능을 포함한 모듈화된 Airflow DAG 디자인 원칙을 따릅니다.

개발 임팩트

• 데이터베이스 시스템의 상태를 파악하고 잠재적인 문제를 사전에 감지하는 데 필요한 메트릭을 확보할 수 있습니다.
• 데이터 엔지니어링 실무에서 중요한 모니터링, 스케줄링, 데이터 캡처 기술을 종합적으로 익힐 수 있습니다.
• 반복적인 데이터 추출 작업을 자동화하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응

작성자는 이 프로젝트를 LinkedIn 게시물, 캐러셀 또는 Dev.to 기사로 발전시키는 데 도움을 줄 수 있다고 언급하며, 커뮤니티와의 상호작용 및 콘텐츠 확장에 열려 있음을 보여줍니다.

톤앤매너

이 콘텐츠는 IT 개발자들을 대상으로 하며, 실습 중심의 학습 경험과 구체적인 기술 구현 방법을 공유하는 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.