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Inside VictoriaMetrics

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네이버 엔지니어가 공개하는 고성능 TSDB, VictoriaMetrics의 모든 것

수집부터 쿼리까지, 대규모 메트릭 인프라를 지탱하는 내부 아키텍처의 핵심 원리 분석

이 아티클은 NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 세션 내용을 바탕으로, 차세대 시계열 데이터베이스인 VictoriaMetrics의 내부 구조를 상세히 다룹니다. vmagent부터 vmselect까지 각 컴포넌트의 역할과 데이터 파이프라인을 분석하여 확장 가능한 모니터링 시스템 구축을 위한 인사이트를 제공합니다.

01vmagent의 Scraping 및 Remote Write를 통한 효율적인 메트릭 수집 방식
02vminsert의 인제스션 파이프라인을 통한 지능적인 데이터 라우팅 메커니즘
03vmstorage의 고성능 시계열 데이터 저장 및 압축 알고리즘 구조
04vmselect가 대규모 데이터를 처리하는 쿼리 실행 최적화 전략
05실무 운영 시 마주할 수 있는 Best Case와 Worst Case 시나리오 비교

RECOMMENDATION

Prometheus의 확장성 한계를 경험하고 있거나, 초당 수백만 개의 데이터 포인트를 처리해야 하는 대규모 시스템의 백엔드 엔지니어에게 강력히 추천합니다.

The Problem

대규모 분산 시스템 환경에서 발생하는 방대한 메트릭 데이터를 효율적으로 수집, 라우팅, 저장하고 이를 낮은 지연 시간으로 쿼리해야 하는 기술적 과제가 존재함.

The Solution

VictoriaMetrics의 핵심 컴포넌트인 vmagent, vminsert, vmstorage, vmselect의 아키텍처를 계층별로 분리하여 각 단계에서의 데이터 처리 흐름을 최적화함.

The Result

수집부터 쿼리에 이르는 전체 파이프라인의 구조적 원리를 파악하여 대규모 인프라에 적합한 메트릭 시스템 운영 및 최적의 설정값을 도출할 수 있는 기반을 마련함.

Trade-off

분산 아키텍처 특성상 컴포넌트가 세분화되어 있어 단일 바이너리 구조에 비해 배포 및 운영 복잡도가 증가하며, 각 단계별 적절한 튜닝이 없을 경우 성능 병목이 발생할 수 있음.

Key Concepts

Concept · 01

vmagent

메트릭 데이터를 수집하고 외부로 전송하는 경량 에이전트로, 높은 처리량과 데이터 안전성을 보장하는 전처리 역할을 수행합니다.

다양한 소스로부터의 Scraping 및 Remote Write 지원
네트워크 장애 시 데이터 유실을 방지하기 위한 로컬 디스크 버퍼링 메커니즘

Concept · 02

vmstorage

시계열 데이터를 실제로 저장하고 인덱싱하는 핵심 저장소로, 높은 압축률과 빠른 검색 성능을 제공하는 컴포넌트입니다.

최적화된 데이터 압축을 통한 스토리지 비용 절감
클러스터 모드에서 데이터 분산 저장을 통한 수평적 확장성 확보

Concept · 03

vminsert/vmselect

각각 데이터 입력을 위한 라우팅 계층과 데이터 조회를 위한 쿼리 엔진 계층으로, 무상태(Stateless) 아키텍처를 지향합니다.

vminsert를 통한 복수의 vmstorage 노드로의 효율적인 데이터 분산
vmselect의 분산 쿼리 실행 및 결과 병합을 통한 고속 분석 지원

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