Observability vs Monitoring: Honeycomb vs Grafana 비교 분석

개요

DevOps 엔지니어 포지션을 탐색하면서 한국 APM 시장 리더인 와탭랩스(WhaTap Labs) 채용 공고를 보게 됐고, 자연스럽게 Observability 툴 생태계를 깊이 파보게 됐다. Honeycomb vs Grafana 비교를 보면 단순한 “어느 툴이 더 좋냐"를 넘어서 모니터링(Monitoring)과 관측 가능성(Observability)이라는 두 가지 패러다임의 차이가 드러난다. 오늘은 그 차이를 데이터 모델, 쿼리 방식, SLO 설계 측면에서 정리한다.

graph TD
    subgraph "전통적 모니터링 (Grafana)"
        A[애플리케이션] -->|metrics| B[Prometheus/InfluxDB]
        A -->|logs| C[Loki/Elasticsearch]
        A -->|traces| D[Tempo/Jaeger]
        B --> E[Grafana 대시보드]
        C --> E
        D --> E
        E -->|분리된 뷰| F[개발자]
    end

    subgraph "Observability (Honeycomb)"
        G[애플리케이션] -->|wide events| H[Honeycomb 단일 저장소]
        H -->|통합 쿼리 빌더| I[개발자]
    end

패러다임의 차이: 데이터 모델이 전부다

모니터링 (Grafana 방식)

전통적 모니터링은 미리 정의된 질문에 답하기 위해 설계됐다. 알고 싶은 지표를 미리 정해서 시계열 데이터로 집계한다.

Metrics: CPU 사용률, 응답시간 P99, 에러율 — 숫자로 집계된 시계열
Logs: 개별 이벤트 텍스트 — Loki나 Elasticsearch에 별도 저장
Traces: 분산 요청 추적 — Tempo나 Jaeger에 별도 저장

각 신호(signal)가 다른 저장소에 분리되어 있다. “에러가 났는데 어느 사용자에서 발생했고 어느 서버였는지"를 파악하려면 세 개의 탭을 오가며 시간 범위를 맞춰 수동으로 연관 분석을 해야 한다.

Grafana의 강점은 가시화 유연성이다. 어떤 데이터 소스든 연결해서 대시보드를 만들 수 있다. 이미 Prometheus, MySQL, CloudWatch 등을 쓰고 있다면 Grafana는 통합 뷰어 역할을 한다.

Observability (Honeycomb 방식)

Observability의 핵심 개념은 Wide Events다. 요청 하나가 처리될 때 관련된 모든 컨텍스트를 하나의 이벤트로 기록한다:

{
  "timestamp": "2026-02-25T10:30:00Z",
  "service": "payment-api",
  "user_id": "u_12345",
  "tenant_id": "enterprise_co",
  "request_path": "/api/charge",
  "duration_ms": 2340,
  "db_query_count": 12,
  "cache_hit": false,
  "region": "ap-northeast-2",
  "k8s_pod": "payment-6c8b7d9-xk2p4",
  "feature_flag": "new_checkout_flow",
  "error": null
}

이 이벤트 하나에 메트릭(duration_ms), 로그 컨텍스트(error), 트레이스 컨텍스트(k8s_pod, region)가 모두 담겨 있다. Honeycomb은 이걸 단일 저장소에서 단일 쿼리 빌더로 분석한다.

핵심 기능 비교

graph LR
    subgraph "고카디널리티(High Cardinality) 처리"
        A["Grafana\n필드당 column 생성 필요\n또는 비용 증가"]
        B["Honeycomb\n모든 필드 무제한 쿼리 가능\n(비용 변화 없음)"]
    end

    subgraph "SLO 설계"
        C["Grafana\n메트릭 기반 SLO\n컨텍스트 유실"]
        D["Honeycomb\n이벤트 기반 SLO\n왜 위반됐는지 즉시 드릴다운"]
    end

    subgraph "쿼리 복잡도"
        E["Grafana\nPromQL + LogQL 각각"]
        F["Honeycomb\n통합 Query Builder"]
    end

High Cardinality 문제

카디널리티(Cardinality)는 특정 필드가 가질 수 있는 고유값의 수다. user_id는 수백만 개의 값을 가질 수 있는 고카디널리티 필드다.

Grafana (Prometheus): 각 고유값마다 시계열 하나가 생성된다. user_id 기준으로 집계하면 수백만 개의 시계열이 생겨 저장소가 폭발한다. 이를 피하려면 미리 집계하거나 인덱싱 전략을 세워야 한다. “특정 사용자의 느린 요청 패턴"을 사후에 분석하기 어렵다.
Honeycomb: Wide Events에 user_id를 그냥 넣으면 된다. 이벤트 기반 저장이라 카디널리티 제약이 없다. 문제가 발생한 후에도 user_id = "u_12345"로 필터링해서 해당 사용자의 모든 이벤트를 즉시 조회할 수 있다.

SLO 비교

SLO(Service Level Objective)를 잘못 설계하면 알람은 울리는데 무엇을 고쳐야 하는지 모르는 상황이 발생한다.

기준	Grafana	Honeycomb
데이터 소스	집계된 메트릭	원시 이벤트
위반 컨텍스트	없음 (숫자만)	위반된 이벤트 바로 드릴다운
알람 정확도	False positive 가능	이벤트 기반이라 높은 정밀도
“왜 위반됐나?”	수동으로 로그/트레이스 교차 분석	같은 UI에서 즉시 분석

예: P99 응답시간 SLO 위반 시

Grafana: 알람 → 메트릭 대시보드 → Loki에서 로그 검색 → Tempo에서 트레이스 분석 (3개 탭)
Honeycomb: 알람 → SLO 위반 이벤트 목록 → feature_flag = "new_checkout_flow" 패턴 발견 (1개 UI)

가격 모델

항목	Grafana Cloud	Honeycomb
기본 단위	바이트 + 시계열 수 + 사용자 수	이벤트 수
고카디널리티	추가 비용	포함
쿼리 비용	일정량 초과시 추가	포함
예측 가능성	낮음 (다변수)	높음 (이벤트 단위)

Grafana가 더 저렴한 경우: 이미 Prometheus를 쓰고 있고, 메트릭 수가 적고, 추가 분석이 필요 없을 때.

Honeycomb이 더 저렴한 경우: 고카디널리티 분석이 필요하거나, 여러 신호(metrics/logs/traces) 통합에 엔지니어링 비용이 드는 경우.

언제 무엇을 선택할까?

graph TD
    A[관측 전략 선택] --> B{현재 인프라 상황?}
    B -->|이미 Prometheus 사용 중| C[Grafana 계속 활용]
    B -->|새로 시작 또는 전환 검토| D{팀 규모와 요구사항?}
    D -->|인프라 지표 중심, 소규모| E[Grafana + Prometheus]
    D -->|분산 시스템, 사용자별 디버깅 필요| F[Honeycomb]
    D -->|대규모 엔터프라이즈| G[Datadog / New Relic]
    C --> H{고카디널리티 분석 필요?}
    H -->|No| I[Grafana 충분]
    H -->|Yes| J[Honeycomb 또는 Grafana + Tempo 조합]

Grafana가 적합한 경우:

이미 Prometheus/Loki 스택을 운영 중
인프라 메트릭 대시보드가 주된 용도
비용 민감도가 높고 트래픽이 예측 가능
오픈소스 셀프호스팅 요건

Honeycomb이 적합한 경우:

마이크로서비스/분산 시스템에서 “어느 요청이 왜 느린지” 빠르게 파악해야 할 때
고카디널리티 속성(user_id, tenant_id, feature_flag)으로 분석하는 케이스가 많을 때
SRE 팀이 DORA 메트릭 / SLO 관리에 집중하는 조직

한국 시장 맥락: 와탭랩스와 APM

오늘 채용 공고를 보면서 흥미로운 점을 발견했다 — WhaTap Labs는 한국 자체 개발 APM(Application Performance Monitoring) 도구를 제공하는 회사다. Honeycomb/Datadog 같은 글로벌 툴의 한국형 대안으로 포지셔닝하며 에이전트 기반 자동 계측, 한국어 지원, 온프레미스 배포 옵션을 강점으로 한다.

DevOps/Observability 엔지니어를 채용 중인 한국 회사들(코인원, 야놀자 등)이 Grafana + 내부 도구 조합을 쓰는 경우가 많은데, Honeycomb 같은 “개발자 중심 observability” 패러다임으로의 전환이 글로벌에서는 가속화되고 있다. 이 공간의 전문성이 커리어 관점에서도 흥미롭다.

빠른 링크

인사이트

모니터링과 Observability의 차이는 “질문을 미리 알고 있느냐 아니냐"에 있다. 전통적 모니터링은 미리 정의한 지표가 임계값을 넘으면 알린다 — 알고 있는 장애에 강하다. Observability는 “왜 이 사용자의 요청이 느린가"처럼 사전에 정의하지 않은 질문을 사후에 탐색할 수 있게 한다. 시스템이 복잡해질수록, 그리고 알 수 없는 미지의 장애가 많아질수록 Observability 패러다임의 가치가 커진다. Grafana를 이미 쓰고 있다면 Loki + Tempo + Grafana를 조합해 Observability를 흉내낼 수 있지만, 데이터가 분리된 이상 쿼리 UX의 한계는 피할 수 없다.