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...

API 안정성과 서비스 신뢰성 확보를 위한 설계 철학


1. 보이지 않는 연결이 만든 사용자 경험

오늘날의 대부분의 서비스는 API를 통해 상호 연결되어 있습니다. 그러나 사용자들은 그 존재를 의식하지 않습니다. API는 보이지 않는 곳에서 작동하며, 이 작은 연결이 실패하면 서비스 전체가 무너집니다. 즉, API는 단순한 기술이 아니라 신뢰의 기반입니다.

필자의 관점에서 API는 ‘속도보다 신뢰가 중요한 기술’입니다. 요청을 0.1초 빠르게 처리하는 것보다, 99.9%의 안정성을 유지하는 것이 훨씬 더 큰 가치를 지닙니다. 불안정한 API는 빠르더라도, 사용자에게 불신을 심어주는 지름길입니다. 이러한 이유로 최근 많은 기업들이 API 설계 단계에서부터 **‘신뢰성 중심 아키텍처(Trust-Oriented Architecture)’**를 도입하고 있습니다.

2. 안정성을 높이는 구조적 접근

API 안정성은 단순히 서버 성능을 높이는 문제로 끝나지 않습니다. 근본적으로는 ‘예측 가능한 실패’를 설계하는 문제입니다. 즉, 언제든 오류가 발생할 수 있다는 전제를 두고, 그 상황에서도 서비스가 무너지지 않도록 만드는 것이 핵심입니다.

이를 위해 가장 중요한 개념이 **Circuit Breaker 패턴**입니다. 이 패턴은 실패가 감지되면 즉시 요청을 차단하고, 일시적인 복구 시간을 둠으로써 전체 장애 확산을 방지합니다. 또한 **Retry와 Fallback 로직**을 설계하여 API 응답이 지연되더라도 서비스가 정상 동작할 수 있도록 합니다.

필자의 경험상, “완벽한 API”보다 “복원력 있는 API”가 훨씬 현실적입니다. 모든 요청이 성공할 수는 없습니다. 중요한 것은 실패 후 얼마나 빠르게 복구되느냐입니다. AI 시스템이든 전자상거래든, API의 회복력(Resilience)은 곧 비즈니스의 신뢰도와 직결됩니다.

3. 모니터링과 관찰 가능성의 강화

API의 품질을 유지하기 위해선 모니터링 체계가 필수입니다. 단순히 ‘성공률’을 측정하는 것을 넘어, 지연 시간, 오류 비율, 트래픽 패턴, 외부 의존성까지 전방위적으로 관찰해야 합니다. 이를 **Observability**라 부르며, 현대 API 운영의 핵심 지표가 되고 있습니다.

필자는 많은 기업들이 아직도 모니터링을 ‘사후 대응 도구’로만 사용한다는 점을 우려합니다. 그러나 진정한 관찰 가능성은 ‘예측적 관리’에서 나옵니다. 즉, 데이터를 기반으로 “문제가 생기기 전의 이상 징후”를 감지해야 합니다. AI 기반의 이상 탐지 시스템을 API에 결합하는 추세도 이런 이유에서 빠르게 확산되고 있습니다.

결국 API의 신뢰성은 단순한 기술 문제가 아니라 ‘운영 문화’의 문제입니다. 장애를 숨기지 않고 기록하며, 오류의 원인을 팀 전체가 공유하는 문화가 있을 때 API는 더 단단해집니다. 투명성은 곧 안정성의 출발점입니다.

4. 속도보다 신뢰, 트래픽보다 품질

많은 기업이 API 성능 개선을 목표로 ‘속도’에만 집중합니다. 하지만 고속으로 달리는 차라도 브레이크가 없으면 위험합니다. API 역시 마찬가지입니다. 속도는 신뢰 위에서만 의미가 있습니다.

필자의 견해로는, 앞으로의 API 경쟁력은 “얼마나 빠른가”가 아니라 “얼마나 안정적인가”로 정의될 것입니다. 안정성은 눈에 띄지 않지만, 사용자 경험의 이면에서 모든 신뢰를 지탱합니다. 기술적 화려함보다 신뢰의 지속 가능성을 설계하는 것, 그것이 진정한 기술자의 태도입니다.

5. 결론: 신뢰를 코드로 쓰는 개발자들

API는 단순한 코드 조각이 아니라, 사람과 시스템을 잇는 ‘보이지 않는 약속’입니다. 이 약속을 지키는 기술자가 곧 브랜드의 신뢰를 만듭니다. API의 신뢰성을 높인다는 것은 결국 사용자에게 안정적인 경험을 제공한다는 뜻이며, 이는 기업의 장기적 성장과 직결됩니다.

결국 안정적인 API 설계란 기술이 아니라 철학입니다. 실패를 두려워하지 않고, 실패 이후를 준비하는 철학. 그 철학이 코드로 녹아든 순간, 비로소 서비스는 “멈추지 않는 연결”이 됩니다.

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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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