TL;DR

  • Parseable은 텔레메트리 데이터용 오픈 관측성 데이터 레이크로, 분당 1억 건의 시계열 데이터를 처리하며 컬럼형 설계로 고카디널리티 데이터를 다루는 플랫폼임.
  • Rust로 작성됐으며, OpenTelemetry, PromQL, SQL, Parquet를 지원하고 오브젝트 스토리지 네이티브 아키텍처를 갖춤.
  • 단일 바이너리에서 알림, 대시보드, 로그, 메트릭, 분산 추적과 서비스 맵, 오류 페이지, AI 분석, 근본 원인 분석(RCA)을 제공함.
  • 자체 호스팅 오픈소스, 관리형 클라우드, BYOC(Bring Your Own Cloud) 및 엔터프라이즈 배포 옵션을 제공함.
  • AI 에이전트 연동용 MCP와 Slack 봇, Kubernetes 자동 계측 도구, CLI, AI 기반 관측성 엔지니어 도구 등을 제공함.

Parseable 개요

  • Parseable은 관측성용 엑사스케일 컬럼형 데이터 레이크로, 텔레메트리 데이터를 위해 구축됐으며 Rust로 작성됨.
  • 오픈 코어, 개방형 Parquet 형식, 개방형 표준을 바탕으로 하며, 공개 클라우드와 프라이빗 클라우드에 배포하거나 관리형 Parseable을 이용할 수 있음.
  • 컬럼형 설계로 고카디널리티 데이터를 처리하며, 스마트 캐싱과 PromQL, SQL을 지원함.
  • 글로벌 배포, 처리 이벤트 수, 수집한 JSON 바이트, 평균 압축률, 전체 Parquet 바이트 등의 지표를 내세움. 페이지에 표시된 일부 지표 값은 모두 0으로 나타남.

클라우드 네이티브 아키텍처와 기능

  • 필요에 따라 확장되는 데이터 레이크 아키텍처를 제공하며, 공개 또는 프라이빗 클라우드에 배포한 뒤 오브젝트 스토리지를 연결하고 텔레메트리 에이전트를 설정하는 방식임.
  • 오브젝트 스토리지 네이티브 구조, 개방형 컬럼형 형식, 상태 비저장 설계, 풀스택 관측성, 네이티브 OpenTelemetry 및 조합 가능한 설계를 특징으로 제시함.
  • 단일 바이너리에서 알림, 대시보드, 로그, 메트릭, 분산 추적 화면, 서비스 맵, 오류 페이지, AI 분석, 근본 원인 분석을 제공함.

주요 활용 사례

  • AI 조사: 대형 언어 모델(LLM)과 기존 머신러닝(ML) 모델로 텔레메트리 데이터를 분석·조사하고, 추세 요약, 이상 징후 식별, 복잡한 패턴과 미지의 문제 발견, 실행 가능한 인사이트 및 근본 원인 분석을 지원함.
  • 고카디널리티 텔레메트리, 비용 효율성, 데이터 주권, 통합 관측성을 활용 사례로 제시함.

배포 옵션과 요금제 구성

  • 자체 호스팅 오픈소스, 관리형 클라우드, BYOC를 포함한 엔터프라이즈 배포 옵션을 제공함.
  • 오픈소스: AGPLv3 라이선스로 제공됨.
  • 클라우드: 인프라를 직접 운영하지 않는 엔터프라이즈 기능 제공 방식임.
  • 엔터프라이즈: 완전한 엔터프라이즈급 관측성을 제공하며, 엔터프라이즈 기능인 PromQL, 분산 쿼리, AI 네이티브 인터페이스, 고급 접근 제어와 거버넌스, 중요 배포를 위한 우선 지원을 포함함.
  • 연중무휴 프리미엄 지원과 데이터 주권을 제시하며, 벤더 종속은 없다고 설명함.

에이전트와 통합 생태계

  • 기존에 사용하는 텔레메트리 에이전트, 데이터 소스, 시각화 도구, 인증 시스템, LLM 등과 연동되는 60개 이상의 통합 항목을 제공함.
  • 통합 대상 예시: Prometheus, Grafana, Kafka, Redpanda, AWS, Azure, OpenTelemetry, Kubernetes, Fluent Bit, Fluentd, Vector, MinIO, OpenAI, Anthropic, Tigris, Datav, LLM, eBPF.
  • 에이전트를 이용한 설치 방법으로 https://logg.ing/setup을 안내함.

Parseable 자체 도구

  • MCP: 안전하고 구조화된 도구를 통해 AI 에이전트를 실시간 Parseable 텔레메트리에 연결함.
  • Slack Bot: 텔레메트리를 조사하고 운영 관련 답변을 Slack으로 제공함.
  • PAI: Kubernetes 워크로드를 자동 계측하고 모든 신호를 수집함.
  • PB CLI: 터미널에서 벗어나지 않고 Parseable 텔레메트리를 쿼리하고 조사함.
  • OTex: 텔레메트리를 계획하고 계측하며 검토하는 AI 기반 관측성 엔지니어 도구임.

보안과 데이터 관리

  • 보안에 중점을 둔 팀을 위한 배포 옵션과 엔터프라이즈급 제어 기능, 개방형 형식을 제공하며 텔레메트리 데이터의 소유권을 유지하도록 설계됨.
  • GDPR 및 SOC 2 Type II를 보안 관련 항목으로 제시함.

자주 묻는 질문

  • Parseable은 로그, 메트릭, 추적 데이터를 하나의 개방형 관측성 플랫폼으로 통합함.
  • SQL 및 자연어 쿼리, 대시보드, 알림, 접근 제어, 예측, 오브젝트 스토리지 네이티브 데이터 관리를 제공함.
  • 기존 관측성 스택과의 호환성, 보안 조치, 비즈니스 요구에 맞춘 적용 가능성 등을 자주 묻는 질문으로 다룸.

평가 및 설치

  • 텔레메트리 데이터를 통합하고 데이터의 완전성을 유지한 채 쿼리할 수 있으며, 데이터는 오브젝트 스토리지의 개방형 형식으로 저장되고 사용자가 소유권과 제어권을 유지함.
  • 에이전트를 이용한 설치 방법으로 https://logg.ing/setup을 안내하며, 평가 시작과 담당자 상담 옵션을 제공함.