KEDA를 활용한 로그 시스템 오토스케일링 경험담

우아한형제들은 KEDA를 활용하여 100만 TPS의 로그 시스템에 오토스케일링을 성공적으로 적용하였습니다. 이 경험을 통해 로그 처리의 변동성을 관리하며 비용 효율성을 높이는데 기여하게 되었습니다. 본 문서에서는 KEDA 도입 과정과 실제 운영 사례를 통한 운영 환경 개선 방안에 대해 설명합니다. KEDA 적용을 통한 로그 시스템 아키텍처 변화 KEDA를 도입하기 전, 우아한형제들은 기존 HPA를 이용하여 로그 시스템의 오토스케일링을 시도했습니다. 하지만 평균 CPU 및 메모리 사용량을 기준으로 스케일링이 진행되면서 한계에 봉착하게 되었습니다. KEDA의 도입 이후, 이벤트 기반으로 스케일링을 설정함으로써, 로그 시스템의 아키텍처를 유연하게 설계할 수 있었습니다. KEDA는 다양한 이벤트 소스를 지원하여 로그 시스템의 특성에 맞는 스케일링 기준을 설정할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, Fluentd의 버퍼 사용률을 기준으로 스케일링 트리거를 설정함으로써, 시스템이 실제로 부하를 받기 시작하기 전에 프로세스를 조정할 수 있었습니다. 이는 로그 처리의 안정성을 크게 향상시켰고, 유연한 리소스 관리로 비용을 줄일 수 있는 기반을 마련하였습니다. 이러한 변화는 로그 시스템 아키텍처의 효율성을 높이고, 운영 환경을 개선하는 데에 결정적인 역할을 했습니다. 다양한 메트릭을 조합하여 스케일링 미세 조정이 가능해짐으로써, 시스템 부하가 예상되는 피크 시간대에도 원활하게 처리할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. KEDA 도입을 통한 메트릭 기반 스케일링 효과 KEDA의 도입은 로그 시스템의 메트릭 기반 스케일링을 가능하게 하였습니다. 기존 HPA와 달리, KEDA는 프로메테우스를 이용해 다양한 지표를 직접적으로 활용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 CPU 및 메모리 사용량 외에도 Fluentd 버퍼와 같은 중요한 메트릭을 스케일링 기준으로 설정할 수 있었습니다. Fluentd의 버퍼가 일정 사용률을 초과할 경우 이를 위기 상황으로 간주하여 스케일 아웃을...

헤이슬립 수면케어 솔루션 효과 검증 성공

태그로 시작해, 현대건설의 인공지능(AI) 기반 수면케어 솔루션 '헤이슬립(Hey,Sleep)'이 의학적 검증과 세계적인 권위의 수면 학술대회 발표를 통해 수면 개선 효과를 공식적으로 입증했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 기술력과 과학적 접근을 결합하여 사람들의 수면 질을 향상시키는데 기여하고 있습니다. 이제 헤이슬립은 수면 분야에서 우수한 평가를 받고 있으며, 많은 이들이 효과를 체험하고 있습니다.

헤이슬립, 수면의 질을 확실하게 개선하다

헤이슬립은 modern technology와 의학적 연구를 결합하여 수면의 질을 개선하기 위한 강력한 도구로 자리잡았습니다. 인공지능 알고리즘을 기반으로 하여 개인의 수면 패턴을 분석하고 그에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 수면의 깊이와 질을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 헤이슬립의 효과는 최근 의학적 검증을 통해 더욱 확실하게 증명되었습니다. 연구팀은 다양한 연령대와 생활습관을 가진 사용자를 대상으로 수면의 질 개선 전후를 비교하였으며, 그 결과 수면의 깊이, 시간, 그리고 전체적인 편안함이 크게 증가한 것으로 나타났습니다. 또한, 헤이슬립이 제공하는 다양한 수면 관리 기능은 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 개인화된 수면 리포트를 통해 자신의 수면 패턴을 파악하고, 필요한 조정을 할 수 있는 방법을 찾습니다. 이는 수면의 질을 한층 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 기여합니다.

의학적 검증, 국제적 인정

헤이슬립은 세계적인 권위의 수면 관련 학술대회에서도 발표됨으로써 그 효과에 대한 국제적인 인정을 받았습니다. 이러한 검증 과정은 수면 연구 분야 전문가들의 엄격한 심사를 거쳤으며, 그 결과 헤이슬립의 기능과 효과가 고도로 신뢰할 수 있는 것으로 입증되었습니다. 실제로 헤이슬립을 사용한 연구 참가자들은 수면의 질이 눈에 띄게 향상되었고, 일반적인 수면 문제에서 벗어났다는 피드백을 남겼습니다. 이러한 연구 결과는 헤이슬립의 알람 기능, 수면 유도 음악, 그리고 개인 맞춤형 수면 코칭 시스템이 얼마나 효과적으로 작용하는지를 보여줍니다. 더욱이, 헤이슬립은 단순히 수면 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 사용자들이 더욱 건강하고 행복한 삶을 영위하도록 돕는 데 주력하고 있습니다. 전문의들은 이러한 수면 솔루션이 개인의 전반적인 건강에 긍정적인 영향을 미친다고 강조하고 있습니다.

세계적인 수면 케어의 미래를 선도하다

헤이슬립은 현재의 성공에 안주하지 않고, 앞으로의 수면 케어 시장에서도 혁신을 지속적으로 추진할 것입니다. 이를 위해 현대건설은 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 솔루션을 개선하고, 새로운 기능을 추가할 계획입니다. 특히, 인공지능 기술 발전을 통해 더욱 정교한 맞춤형서비스를 제공할 것입니다. 또한, 헤이슬립은 다양한 플랫폼에서 접근할 수 있도록 하여 누구나 쉽게 사용할 수 있는 환경을 만들어 나갈 것입니다. 사용자들은 모바일 앱을 통해 자신의 수면 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 자신만의 맞춤형 계획을 수립할 수 있게 됩니다. 헤이슬립은 수면 케어 혁신을 이어가며, 사람들의 건강한 수면을 통해 더 나은 삶의 질을 실현하는 데 힘쓸 것입니다.
헤이슬립의 인공지능(AI) 기반 수면케어 솔루션은 의학적 검증과 세계적인 학술대회 발표를 통해 수면 개선 효과를 공식적으로 입증했습니다. 이러한 혁신적인 기술은 사용자들의 수면 질을 높이는 데 기여하고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 가능성을 지니고 있습니다. 다음 단계로는 개인 맞춤형 솔루션과 서비스의 지속적인 개선이 예상되며, 사용자들은 더욱 향상된 수면 경험을 기대할 수 있습니다.

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우아한형제들의 실시간 알림 혁신: SSE(Server-Sent Events)로 이룬 효율성과 안정성

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운영 효율성의 혁신 기존의 MQTT 기반 실시간 알림 시스템은 빠르지만, 운영의 복잡성과 네트워크 제약이 존재했습니다. MQTT는 별도의 포트를 필요로 하기 때문에 방화벽 이슈가 잦았고, 각 클라이언트별 Polling 로직은 서버 트래픽을 불필요하게 증가시켰습니다. 이러한 문제는 인프라 비용 증가로 직결되었습니다. 우아한형제들은 이 문제를 해결하기 위해 Server-Sent Events(SSE)를 도입했습니다. SSE는 HTTP 표준 포트를 이용해 통신하므로 방화벽 문제를 근본적으로 해결했습니다. 또한 Polling 구조가 제거되면서 네트워크 요청 횟수가 급감하고, 서버 처리 부하 역시 현저히 감소했습니다. 결과적으로 서버 대수가 줄고, 일평균 약 4천만 건 이상의 이벤트를 안정적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 개인적인 견해로는, 단순한 기술 교체를 넘어 “운영 효율성”이라는 비즈니스 가치로 확장된 사례라 평가할 수 있습니다. 개발 효율이 인프라 절감과 사용자 만족을 동시에 이끈 대표적인 케이스입니다. 안정적인 메시지 전달 체계 구축 SSE의 도입은 단순한 비용 절감이 아니라, 메시지의 신뢰성과 안정성을 강화한 기술적 진화이기도 합니다. SSE는 서버에서 클라이언트로 단방향 실시간 스트림을 유지하여, 연결 상태가 유지되는 한 발생하는 모든 이벤트를 즉시 전달할 수 있습니다. 특히 우아한형제들은 Last-Event-ID 기능을 적극 활용했습니다. 이 기능은 클라이언트가 잠시 연결이 끊겼다가 재접속하더라도, 마지막으로 받은 이벤트 이후의 메시지를 재전송받을 수 있도록 합니다. 덕분에 프린트 명령 등과 같은 중요한 이벤트가 유실되는 일이 사라졌습니다. 모든 메시지는 Kafka와 같은 고성능 메시지 브로커를 통해 순서가 보장된 상...
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물어보새의 진화와 지식 공유 확장

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1. 물어보새의 지속적인 진화 ‘물어보새’의 시작점은 구성원이 데이터에 쉽게 접근하고, 이를 통해 업무 효율성을 높이는 것이었습니다. 초기 모델은 단순한 데이터 조회 중심의 기능을 제공했지만, 시간이 지남에 따라 사용자 요구에 맞춰 고도화되었습니다. 이제는 질문의 맥락과 의도를 파악해, 다양한 부서의 실제 업무 흐름에 맞춘 답변을 제시할 수 있게 되었습니다. 발전 과정은 크게 네 가지 축으로 이루어졌습니다. 첫째, 지식의 확장 입니다. 단일 데이터베이스 중심에서 벗어나, 사내 Wiki·Confluence·Jira 등 다양한 비정형 정보원을 통합하여 한 번의 질문으로 여러 지식 자원에서 답변을 도출할 수 있습니다. 이를 통해 구성원은 더 이상 여러 플랫폼을 이동하지 않고도 필요한 정보를 한 곳에서 즉시 확인할 수 있습니다. 둘째, 기억 기능의 도입 입니다. 과거의 대화 이력을 기반으로 질문의 맥락을 이해하고, 연속된 대화처럼 응답하는 시스템이 구축되었습니다. 사용자는 이전 대화의 내용을 기억한 상태에서 후속 질문을 이어갈 수 있으며, ‘물어보새’는 질문이 많아질수록 더 정교하게 학습된 응답을 제공합니다. 이러한 ‘기억 기반 대화 구조’는 사용자 경험을 한층 풍부하게 만들어줍니다. 셋째, 맥락 분석 강화 입니다. 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 검색(Semantic Search)을 적용하여, 사용자의 질문 의도에 따라 적합한 데이터 세트를 자동으로 선택합니다. 이로써 데이터 분석 결과가 더 구체적이고 실무에 적용 가능한 형태로 제공됩니다. 마지막으로, 자기 학습 시스템(Self-learning) 이 도입되었습니다. 구성원의 질문 패턴과 피드백 데이터를 활용해, 시스템이 스스로 정확도를 향상시키며 더 자연스러운 응답을 제공합니다. 이를 통해 ‘물어보새’는 시간이 지날수록 조직...
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우아한 디버깅 툴 개선으로 QA 업무 효율화

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세션 리플레이로 이슈 재현 시간 단축 QA 업무의 핵심은 “문제를 얼마나 정확하게 재현하느냐”입니다. 과거에는 문제가 발생한 상황을 영상으로 녹화하고, 동일한 조건을 맞추는 데 많은 시간이 소요됐습니다. 그러나 **세션 리플레이** 기능이 도입되면서 상황이 완전히 달라졌습니다. DOM 스냅샷, 사용자 클릭, 입력 이벤트 등 모든 상호작용이 자동 기록되어 마치 영상을 돌려보듯 확인이 가능합니다. 이제 QA 담당자는 반복적인 수동 재현 작업에서 벗어나 보다 분석 중심의 업무에 집중할 수 있게 되었죠. 저는 특히 이 기능이 단순한 자동화 이상의 의미를 가진다고 생각합니다. 문제를 ‘정확히’ 보여줄 수 있다는 점에서, 개발자와 QA 간의 오해를 줄이고 문제 해결의 속도를 높여줍니다. 이처럼 시각적 정보 기반의 재현 방식은 QA 효율을 끌어올리는 중요한 도약점이 되었습니다. 슬랙 DM 알림으로 신속한 정보 전달 QA 업무의 또 다른 어려움은 정보를 제때 전달하는 문제였습니다. 이슈 발생 후 기록방 링크를 수동으로 공유하고, 개발자가 확인하기까지 지연이 발생하는 경우가 많았습니다. 이 불편을 해소하기 위해 **슬랙 DM 자동 알림** 기능이 도입되었습니다. 테스트 디바이스 정보를 입력하면 자동으로 관련 기록방 링크와 로그 정보가 개발자에게 전달됩니다. 덕분에 QA는 더 이상 “공유 늦음”이나 “링크 누락” 문제로 시간을 낭비하지 않게 되었습니다. 물론 구현 과정은 간단하지 않았습니다. 사용자별로 계정과 디바이스가 달라 연결 구조를 만드는 것이 까다로웠기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 구글 시트를 연동하여 Slack ID와 디바이스를 매칭하는 방식을 적용했습니다. 이 결과, 알림 전송 속도와 정확성이 개선되었고 QA-개발 간 커뮤니케이션이 실시간으로 이어졌습니다. 개인적으로 이런 자동화 기능은 “툴이 사람의 시간을 되돌려주는” 대표 사례라 생각합니다. 티켓 생성 기능으...
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