![[OpenSearch Deep Dive] 1편: 분산 클러스터 아키텍처와 샤딩(Sharding)의 비밀](/content/images/size/w960/2026/07/Gemini_Generated_Image_6qdnku6qdnku6qdn-re.png)
[OpenSearch Deep Dive] 1편: 분산 클러스터 아키텍처와 샤딩(Sharding)의 비밀
대규모 로그 플랫폼이나 실시간 검색 시스템을 구축할 때 가장 먼저 맞닥뜨리는 거대한 벽은 "수십억 건의 데이터를 어떻게 분산 저장하고, 장애 상황에서도 중단 없이 검색해낼 것인가"입니다. 오픈소스 분산 검색 엔진의 강자인
아키텍처
![[ClickHouse Deep Dive] 3편: 극한의 CPU 성능을 쥐어짜는 쿼리 엔진의 비밀 (SIMD, 멀티코어, JIT 컴파일)](/content/images/size/w960/2026/06/Gemini_Generated_Image_j6gp0tj6gp0tj6gp.png)
[ClickHouse Deep Dive] 3편: 극한의 CPU 성능을 쥐어짜는 쿼리 엔진의 비밀 (SIMD, 멀티코어, JIT 컴파일)
1편과 2편에서는 ClickHouse의 스토리지 구조와 필요한 데이터 블록만 칼같이 골라내는 Data Pruning(가지치기) 기술을 알아보았습니다. 하지만 인덱스를 통해 최소한의 데이터만 메모리에 올렸다고 해도, 그 데이터가 수억, 수십억 건에 달한다면 연산 엔진의 효율성이 전체
![[ClickHouse Deep Dive] 1편: 대용량 로그 분석을 위한 ClickHouse 아키텍처 및 저장 구조](/content/images/size/w960/2026/06/Firefly_Gemini-Flash_----------------------clickhouse-ci---------------------------ClickHouse-----------------------------------------------------------------366875.png)
[ClickHouse Deep Dive] 1편: 대용량 로그 분석을 위한 ClickHouse 아키텍처 및 저장 구조
최근 대규모 인프라와 서비스에서 발생하는 페타바이트급 대용량 로그 및 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 ClickHouse를 도입하는 기업이 늘고 있습니다. ClickHouse는 극단적인 속도를 자랑하는 오픈소스 컬럼 지향(Column-oriented) OLAP 데이터베이스 관리 시스템입니다.
이번 글에서는