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...

서울 집값 꿈틀, 토허제 기대감 상승

9·7 공급대책 이후 서울 집값이 다시 꿈틀거리고 있습니다. 공덕과 옥수를 포함한 토허제 후보 지역에서 신고가가 연이어 쏟아지며 집주인들은 높은 기대감을 보이고 있습니다. 이로 인해 매물 회수가 일어나고 호가가 상승하고 있는 상황입니다.

서울 집값 꿈틀

최근 서울의 부동산 시장이 다시 살아나고 있는 조짐을 보이고 있습니다. 그동안 관망세를 유지하던 시장이 9·7 공급대책 발표 이후 급격하게 반응하고 있는 것은 놀라운 일입니다. 특히, 공덕과 옥수와 같은 토허제 후보 지역에서 과거 최저가를 경신하는 신고가가 잇따라 발생하고 있어 많은 이목을 끌고 있습니다. 공급대책이 발표되기 전까지, 서울의 집값은 하락세를 면치 못하고 있었습니다. 하지만 이제는 시장이 회복세를 보이고 있으며, 이에 따라 집주인들도 긍정적인 신호를 감지하고 있습니다. 특히 한강벨트 지역은 부동산 투자자들에게 높은 관심을 받고 있으며, 이 지역에서 집을 구매하려는 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 변화는 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다. 첫 번째로, 공급대책의 효과가 가시화되고 있다는 점입니다. 신규 아파트 공급이 이루어질 수 있는 가능성이 높아지면서 소비자들의 불안감이 해소되고, 안정적인 주택 공급이 이루어질 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 이러한 분위기 속에서 주택 거래가 활발히 이루어지고 있으며, 집값도 점차 회복세를 나타내고 있습니다.

토허제 기대감 상승

서울의 토허제 후보 지역은 앞으로의 부동산 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 정부의 정책에 따라 토허제가 지정된 지역에서는 다양한 규제와 혜택이 부여될 가능성이 높기 때문에, 많은 집주인들이 매물을 비축하고 있는 실정입니다. 이는 결국 거래량의 감소와 함께 가격 상승으로 이어질 수 있습니다. 실제로, 서울 내에서 토허제 후보 지역이 언급되면서 해당 지역의 주택 가격은 급등하고 있습니다. 예를 들어, 공덕과 옥수 지역에서는 최근 실거래가가 이전보다 크게 상승하였으며, 이는 해당 지역에 대한 기대감이 반영된 것입니다. 이러한 상승세는 향후 더 많은 매물 회수로 이어질 가능성을 배제할 수 없습니다. 또한, 특정 지역이 토허제로 지정될 경우, 해당 지역에 대한 투자와 수요가 더욱 높아질 것으로 전망됩니다. 이에 따라 많은 집주인들은 매물 가치를 극대화하기 위해 호가를 인상하고 있고, 이는 다시금 부동산 시장의 활기를 부여하고 있습니다. 현재로서는 시장의 불확실성이 여전히 존재하지만, 공급대책 이후 이뤄지는 가격 상승은 분명 긍정적인 신호로 해석될 수 있습니다.

한강벨트와 집값 상승

서울의 한강벨트 지역은 단순한 주거 공간을 넘어 문화와 생활이 융합된 현대적 공간으로의 변모를 꾀하고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 한강벨트에 위치한 주택들의 가격은 상승 가능성이 상당히 높습니다. 특히, 부동산 전문가들은 이 지역이 향후 몇 년간 지속적으로 가격 상승이 이루어질 것으로 예측하고 있습니다. 한강벨트의 매력은 단순히 경치나 생활 편의성에 한정되지 않습니다. 이 지역은 교통과 인프라가 잘 구축되어 있어 새로운 공급과 수요가 동시에 발생하고 있습니다. 특히, 토허제가 적용될 경우 이 지역의 투자 가치는 더욱 높아질 것입니다. 많은 사람이 한강벨트 지역의 주택을 선호하고 있는 이유는 이러한 매력 때문입니다. 결국, 최근 서울 집값의 꿈틀거림은 단순히 주택 가격의 문제를 넘어 여러 사회적 및 경제적 요인을 아우르는 복합적인 현상입니다. 향후 공급대책에 대한 후속 조치와 함께 집주인들의 매물 거두기에 따라 한강벨트와 같은 부동산 시장의 상승세가 유지될 것으로 예상됩니다. 이러한 분위기는 여전히 많은 이들에게 투자 기회를 제공하고 있으며, 다음 단계에서의 전략적인 판단이 필요할 것입니다.
이제 서울 부동산 시장이 어떻게 변화할지에 대한 관심이 집중되고 있습니다. 집값의 상승세가 지속될 것인지, 또는 다시 관망세로 돌아설 것인지는 앞으로의 정책과 시장 분위기에 따라 달라질 것입니다. 많은 집주인과 투자자들은 주의 깊게 시장 동향을 살피며, 적절한 투자 시점을 찾고 있습니다. 그러므로 당분간 서울 부동산 시장에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요할 것으로 보입니다.

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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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