비용 관리(Cost Management)

[!tldr] 한줄 요약 Datadog 비용은 커스텀 메트릭, 로그, 트레이스 세 축에서 발생하며, 각각 Metrics without Limits, Logging without Limits, Ingestion Controls로 수집과 인덱싱을 분리해 최적화한다.

핵심 내용

Datadog 비용 관리는 크게 Datadog 자체 사용 비용 최적화와 클라우드 인프라 비용 가시성(Cloud Cost Management) 두 축으로 나뉜다.

3대 비용 동인(Cost Driver)

Datadog 과금에서 비용이 급증하는 주요 원인은 커스텀 메트릭, 로그, 트레이스 세 가지이며, 각각 Metrics without Limits, Logging without Limits, Ingestion Controls로 최적화한다.

1. 커스텀 메트릭(Custom Metrics)

Datadog 기본 통합(1,000+개)에서 오는 메트릭 외에 직접 전송하는 모든 메트릭이 커스텀 메트릭으로 과금된다. OpenTelemetry(OTel)로 전송하는 메트릭도 모두 커스텀으로 취급된다.

과금 방식: 메트릭 이름 + 태그 조합마다 별도 timeseries로 카운트하여 월 평균을 산출한다.

[!warning] 고카디널리티 태그 주의 user_id, session_id 같은 고유값 태그는 timeseries 수를 폭증시킨다. 메트릭 하나에 태그 조합이 10,000개면 10,000개 timeseries로 과금된다.

Metrics without Limits: 수집(ingestion)과 인덱싱(indexing)을 분리하는 핵심 기능이다.

• 수집: 모든 데이터를 그대로 받아들인다 (전량 수집)
• 인덱싱: 쿼리 가능한 태그만 allowlist로 지정하여 과금 대상을 줄인다
• allowlist 방식: 유지할 태그를 명시적으로 지정. 나머지는 쿼리 불가하지만 집계 데이터는 보존
• blocklist 방식: 제외할 태그를 지정. 나머지는 모두 유지

[!example] 실제 절감 사례 수집 10,000 timeseries → 인덱싱 400 timeseries로 줄여 월 $500에서 대폭 절감

커스텀 메트릭 거버넌스 3요소:

1. 가시성과 귀속(Visibility & Attribution): 어떤 팀/서비스가 메트릭을 생성하는지 파악
2. 실행 가능한 거버넌스(Actionable Governance): 쿼리되지 않는 메트릭을 식별하고 빈 태그 설정 적용
3. 모니터링과 예방(Monitoring & Prevention): 사용량 급증을 사전 감지

2. 로그(Logs)

로그 관리 비용은 수집과 인덱싱 두 단계에서 발생한다.

Logging without Limits: 수집과 인덱싱을 분리한다.

• 전량 수집: 모든 로그를 수집하여 Live Tail에서 실시간 확인 가능
• 선택적 인덱싱: 필터로 인덱싱 대상을 제한
• 아카이빙: 인덱싱하지 않는 로그를 S3 등 자체 스토리지에 무료 보관
• Flex Storage: 장기 보존이 필요하지만 빠른 검색이 불필요한 경우 저비용 옵션

최적화 전략:

• 필터링: 하트비트, 상태 체크, verbose 디버그 로그 등 저가치 로그를 인덱싱 전에 제거
• 샘플링: 대량 로그에 대해 규칙 기반 샘플링 적용
• 일일 쿼터(Daily Quota): 인덱스별 일일 상한을 설정. 초과 시 인덱싱은 중단되지만 Live Tail과 아카이브는 유지
• 80/20 법칙: 상위 10개 인덱스가 전체 로그의 80%, 비용의 90%를 차지하므로 여기에 집중

3. 트레이스(Traces)

APM 트레이스 비용은 수집량 기반이다.

• 기본 포함량: 호스트당 시간당 150GB
• 초과 비용: $0.10/GB (추가 수집분)

Ingestion Controls: 서비스별, 엔드포인트별 샘플링 비율을 조정한다.

• 기본값: Agent당 초당 10 트레이스 자동 샘플링
• 에러 샘플러: 에러 스팬을 Agent당 초당 10 트레이스까지 별도 수집
• 보존 필터(Retention Filters): 15일 보존 기간 내에서 어떤 스팬을 저장할지 결정

[!tip] APM 메트릭은 샘플링의 영향을 받지 않는다 요청 수, 에러율, 레이턴시 등 APM 메트릭은 100% 트래픽 기반으로 계산되므로, 트레이스 샘플링 비율을 낮춰도 메트릭 정확도는 유지된다.

Cloud Cost Management

Datadog이 제공하는 클라우드 인프라 비용 가시성 기능으로, AWS/Azure/GCP 비용 데이터를 Datadog에 연동하여 옵저버빌리티 데이터와 함께 분석한다.

AWS/Azure/GCP 비용 데이터를 인프라 메트릭, APM/로그와 함께 Datadog으로 연동하여 비용 분석, 모니터링, 팀/서비스별 귀속을 수행한다.

• Cost Recommendations: 유휴 리소스, 과잉 프로비저닝, 레거시 리소스를 자동으로 식별하여 절감 방안 제안
• 비용 귀속(Cost Allocation): 팀, 서비스, 제품별로 비용을 할당 (공유 인프라 포함)
• 비용 모니터(Cost Monitor): 비용 변동(Cost Changes) 또는 임계값(Cost Threshold) 기반 알림 설정

사용량 모니터링

예시

Metrics without Limits 설정 시나리오

# 원래 메트릭: request.duration
# 태그: service, endpoint, method, user_id, session_id, region, host
# → timeseries 수: 수만 개 (고카디널리티 태그 때문)

# Allowlist 적용: service, endpoint, region만 유지
# → timeseries 수: 수백 개로 감소
# → 나머지 태그는 수집되지만 인덱싱(쿼리)은 불가

로그 인덱싱 최적화 시나리오

# 인덱스 설정 예시
Index: production-errors
  Filter: status:error
  Retention: 30일

Index: production-info
  Filter: status:info AND NOT (source:healthcheck OR source:heartbeat)
  Retention: 7일
  Daily Quota: 50GB/일

Index: debug-logs
  Filter: status:debug
  Retention: 3일
  Daily Quota: 10GB/일

# 인덱싱하지 않는 로그 → S3 아카이브 또는 Flex Storage

[!tip] 비용 최적화 체크리스트

1. 쿼리되지 않는 커스텀 메트릭을 식별하고 Metrics without Limits 적용
2. 로그 인덱스를 필터/쿼터로 최적화하고 저가치 로그를 Flex Storage로 전환
3. 트레이스 Ingestion Controls로 서비스별 샘플링 비율 조정
4. Cloud Cost Management로 인프라 유휴 리소스 식별
5. Estimated Usage Metrics로 사용량 추이 모니터링

참고 자료

• Custom Metrics Billing
• Metrics without Limits
• Best Practices for Custom Metrics Governance
• Cloud Cost Management
• Cloud Cost Recommendations
• Ingestion Controls
• Log Indexes
• Estimated Usage Metrics

관련 노트

• 메트릭(Metrics)
• 태깅(Tagging)
• 로그 관리(Log Management)
• APM과 분산 트레이싱(Distributed Tracing)
• Trace Explorer 고급 기능
• 모니터와 알림(Monitors & Alerts)