Parseable은 관측 데이터 플랫폼으로, 분당 시계열 데이터 1억 건을 처리한다고 소개한다. 로그·메트릭·분산 추적 데이터를 한곳에 모으려는 팀이 살펴볼 수 있다.

Parseable은 공개소스와 관리형 클라우드, 기업용 배포를 제공한다. 로그와 메트릭, 추적 데이터를 다루는 기능에 SQL·PromQL 조회, 대시보드, 경보 등을 묶었다.

Parseable은 어떤 도구인가?

Parseable은 관측 데이터를 열 형식으로 저장하는 데이터 레이크다. 이를 데이터가 표처럼 열 단위로 정리된 저장소에 빗대면 이해하기 쉽다. 오브젝트 스토리지를 기반으로 하며, 상태를 저장하지 않는 구조와 OpenTelemetry 지원을 내세운다.

무엇을 할 수 있나?

Parseable은 로그·메트릭·분산 추적 보기와 서비스 맵, 오류 페이지를 제공한다. SQL과 PromQL, 자연어로 데이터를 조회할 수 있고, 대시보드와 경보, 접근 제어, 예측 기능도 포함한다고 설명한다. AI 분석과 근본 원인 분석(RCA) 기능도 제시한다.

제작사는 대규모 고유값이 발생하는 텔레메트리 데이터, 비용 효율성, 데이터 주권, 통합 관측을 활용 사례로 꼽는다. 대규모 언어 모델(LLM)과 전통적인 기계학습 모델로 추세를 요약하고 이상 징후와 복잡한 패턴을 조사해 실행 가능한 분석과 근본 원인 분석을 얻는다는 설명이다.

배포는 공개 클라우드나 사설 클라우드에서 할 수 있다. 오브젝트 스토리지를 연결하고 텔레메트리 수집 에이전트를 설정하면 시작할 수 있다고 안내한다. 설치 명령은 다음과 같다.

bash
$ curl -fsSL https://logg.ing/setup | bash

어떤 배포·연동 방식을 고를 수 있나?

배포 선택지는 AGPLv3 라이선스의 자체 호스팅 공개소스 버전, 관리형 클라우드, 그리고 BYOC(고객 클라우드에 배포하는 방식)를 포함한 기업용 버전이다. 기업용에는 PromQL, 분산 쿼리, AI 기반 인터페이스, 고급 접근 제어와 거버넌스 기능이 포함된다. 중요 배포를 위한 우선 지원과 연중무휴 프리미엄 지원도 제시한다.

Prometheus, Grafana, Kafka, Redpanda, AWS, Azure, OpenTelemetry, Kubernetes, Fluent Bit, Fluentd, Vector, MinIO, OpenAI, Anthropic, Tigris, Datav, LLM, eBPF 등을 비롯해 60개가 넘는 연동을 안내한다. 자체 도구로는 텔레메트리에 안전하고 구조화된 방식으로 연결하는 MCP, Slack에서 데이터를 조사하는 Slack Bot, Kubernetes 워크로드의 계측을 자동화하는 PAIA, 터미널에서 데이터를 조회하는 PB CLI, 계측 계획·적용·검토를 지원하는 AI 도구 OTex가 있다.

Parseable은 데이터를 개방형 형식으로 오브젝트 스토리지에 보관하고 사용자가 소유권과 통제권을 유지한다고 설명한다. GDPR 준수와 SOC 2 Type II 인증도 표시한다. 페이지의 배포·처리량·수집량 관련 카운터에는 0이 표시돼 있다.

시작 전에 배포 유형과 저장소, 수집 에이전트의 호환성을 확인할 필요가 있다. 원문은 분당 1억 건 처리 주장의 측정 조건이나 실제 비용, 요금, 지원되는 세부 범위를 밝히지 않는다.