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여러 개의 StarRocks 클러스터가 Namespace별로 파티셔닝되어 운영 중인 멀티테넌시(Multi-tenancy) 환경이라면, 어떤 네임스페이스(즉, 어떤 사용자/부하)가 MinIO를 몰아치고 있는지 찾아내는 것이 핵심입니다.
MinIO AIStor 환경에서 이를 특정하기 위한 현실적인 3단계 접근법을 제언해 드립니다.
1. MinIO Client(mc)를 이용한 User-Agent 기반 식별
MinIO의 감사 로그(Audit Log)나 트레이스에는 요청을 보낸 클라이언트의 정보가 남습니다. StarRocks는 버전이나 설정에 따라 User-Agent에 고유한 식별자를 포함하거나, 요청 헤더에 테넌트 정보를 남길 수 있습니다.
# 특정 클러스터에 대해 실시간 트레이스를 걸고, 어떤 IP가 요청을 많이 보내는지 확인
mc admin trace --all --verbose alias/ | grep "GetObject"- 확인할 것:
RemoteAddr(Source IP). - 매칭: 출력되는 IP 리스트를
kubectl get pods -A -o wide | grep [IP]와 대조하면 해당 Pod가 어느 Namespace에 속해 있는지 즉시 알 수 있습니다.
2. StarRocks Namespace별 IP 대역/리소스 추적
StarRocks는 대량의 데이터를 읽을 때 BE(Backend) Pod들이 직접 MinIO와 통신합니다.
- 방법: 각 Namespace의 BE Pod IP 리스트를 추출하여 카운팅합니다.
# 모든 namespace에서 starrocks-be pod의 IP와 Namespace 출력
kubectl get pods -A -l app=starrocks-be -o custom-columns="NAMESPACE:.metadata.namespace,POD_IP:.status.podIP"위 명령어로 만든 리스트와 MinIO의 mc admin trace 또는 Prometheus의 minio_s3_requests_total 메트릭에 찍히는 Client IP를 대조하세요. 특정 Namespace에 속한 BE IP들이 압도적으로 많이 찍힌다면 그 녀석이 범인입니다.
3. StarRocks 통합 모니터링 (가장 추천)
StarRocks 자체적으로 어느 쿼리가 S3 데이터를 많이 읽었는지 확인하는 방법입니다. 각 Namespace별로 StarRocks FE(Frontend)에 접속하여 관리자 권한으로 아래 쿼리를 수행해 보세요.
- Scan 데이터량 확인:
-- 실행 중인 쿼리 중 스캔 데이터가 많은 순서로 확인
SELECT query_id, user, start_time, query_time, scan_bytes, scan_rows
FROM information_schema.active_queries
ORDER BY scan_bytes DESC;
-- 최근 완료된 쿼리 중 부하가 컸던 쿼리 확인
SELECT query_id, user, scan_bytes, cpu_cost_seconds
FROM information_schema.query_log
WHERE start_time > now() - interval 1 hour
ORDER BY scan_bytes DESC;- 해석: 만약 특정 Namespace의 StarRocks에서
scan_bytes가 테라바이트(TB) 단위로 찍히는 쿼리가 있다면, 그 StarRocks가bond1(내부)로 데이터를 당겨와서bond0(외부)로 결과를 쏘고 있는 것입니다.
4. Prometheus / Grafana "Top Talkers" 대시보드 구성
이미 Grafana를 사용 중이시라면, MinIO 메트릭 중 minio_s3_requests_total을 remote_ip 레이블로 그룹화하여 시각화하세요.
- PromQL 예시:
topk(10, sum(rate(minio_s3_requests_total{api="getobject"}[5m])) by (remote_ip))이 그래프에서 상위권을 차지하는 remote_ip들을 확보한 뒤, Kubernetes의 Pod IP와 매핑하는 자동화된 대시보드를 만들면 향후 같은 상황이 발생했을 때 어느 Namespace의 StarRocks인지 1초 만에 파악할 수 있습니다.
요약: 지금 바로 실행해볼 순서
- MinIO 노드에서
mc admin trace를 띄워 가장 많이 들어오는 Remote IP 3~4개를 적습니다. kubectl get pods -A -o wide | grep [해당IP]를 실행합니다.- 범인으로 지목된 Namespace의 StarRocks FE에 접속하여
show processlist나query_log를 통해 어떤 쿼리가 돌고 있는지 확인합니다.
현재 bond1 RX가 높다는 것은 StarRocks BE들이 분산해서 병렬로 데이터를 긁어가고 있다는 의미이므로, 특정 BE 하나가 아니라 특정 Namespace 전체를 타겟으로 조사하시는 것이 효율적입니다.
