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...

수도권 아파트 분양가 고공행진 지속

2023년 1월 수도권 민간아파트의㎡당 평균 분양가는 651.4만원에서 시작했습니다. 하지만 7월에는 이 금액이 839.1만원으로 급등하며 25개 동, 전용 63~197㎡ 규모의 3,250가구가 이렇듯 높은 분양가로 공급되고 있습니다. 수도권 아파트 분양가가 매달 신고가를 경신하고 있는 현상이 지속되고 있습니다.

수도권 아파트 분양가 급등 원인 분석

수도권 아파트 분양가가 고공행진을 지속하는 데에는 여러 원인이 있었습니다. 먼저, 수요와 공급의 불균형이 가장 큰 요인으로 작용하고 있습니다. 수도권에 대한 주택 수요는 지난 몇 년간 계속해서 증가해왔으며, 많은 사람들이 이 지역으로 이주하고 있는 현상이 그 예입니다. 이러한 수요에 비해 공급은 제한적이며, 신규 아파트 건설 안정성이 흔들리는 경우가 많습니다. 또한, 정부의 규제와 부동산 정책이 아파트 분양가 상승에 영향을 미치고 있습니다. 특히, 분양가 상한제와 같은 정부 규제가 도입되면서 분양가가 일정 수준 이상으로 높아지지 못했던 과거에 비해, 많은 건설사들이 높은 분양가를 책정하게 되었습니다. 이에 따라 아파트 분양가는 상대적으로 상승 압박을 받을 수밖에 없는 상황이 지속되고 있습니다. 마지막으로, 원자재 가격 상승 또한 무시할 수 없는 요소입니다. 최근 몇 년간 철강, 시멘트 등의 원자재 가격이 급등하며 건설 비용이 증가했습니다. 건설사들은 이러한 비용 증가를 분양가에 반영할 수밖에 없게 되었습니다. 이에 따라 수도권 아파트의 분양가는 더욱 상승하게 되는 악순환에 빠지게 됩니다.

부동산 시장의 트렌드와 향후 전망

수도권 아파트 분양가가 상승함에 따라, 부동산 시장에서는 새로운 트렌드가 나타나고 있습니다. 특히, 고급 주택과 프리미엄 지역의 인기에 따라 고급 아파트의 수요가 증가하고 있습니다. 소비자들은 더 나은 주거 환경과 편의시설을 원하기 때문에, 이러한 고급 아파트의 분양가는 더욱 높아지는 경향이 있습니다. 이와 함께, 대단지 아파트에 대한 선호도가 높아지고 있습니다. 대단지는 일반적으로 다양한 시설과 서비스를 갖추고 있으며, 보안이나 관리 측면에서도 장점이 있어 다수의 수요자를 끌어들이고 있습니다. 이러한 경향은 공급이 부족한 수도권의 아파트 시장에서 더욱 뚜렷이 나타나고 있습니다. 향후 수도권 아파트 분양가의 전망에 대해서는 여전히 비관적인 전망이 우세합니다. 수요가 높아지는 반면, 공급은 여전히 적고 다양한 외부 요인들의 영향으로 인하여 가격은 계속해서 상승할 가능성이 높습니다. 따라서, 소비자와 투자자 모두가 신중한 판단이 요구되는 시점에 이른 것으로 평가되고 있습니다.

투자 전략과 주의사항

수도권 아파트 분양가가 계속 상승하고 있음에 따라, 투자자들은 몇 가지 전략을 고려해야 합니다. 첫 번째로, 장기적인 투자 관점에서 아파트 구입을 계획하는 것이 중요합니다. 가격이 상승하는 추세에 발맞춰 안정적인 수익을 기대할 수 있는 만큼, 비록 현재 가격이 높더라도 장기적인 플랜이 필요할 것입니다. 두 번째로, 지역 분석을 철저히 해야 합니다. 수도권 내에서도 특정 지역은 여전히 저렴한 분양가로 공급되고 있으며, 이에 대한 잠재적 가치를 평가하는 것이 필요합니다. 주변 환경, 교통 편의성 및 생활 인프라 등을 세심하게 분석하여 보다 유망한 지역을 선택하는 것이 투자에 성공하는 열쇠가 될 수 있습니다. 마지막으로, 정부 정책에 대한 이해도 중요합니다. 부동산 관련 정책이 수시로 변화함에 따라, 이러한 변화에 빠르게 대응할 수 있는 능력을 키우는 것이 필요합니다. 향후 주택 시장에 대한 정책이 아파트 가격에 미치는 영향을 예의주시하면서 투자 결정을 하는 것이 현명할 것입니다.

결론적으로, 수도권 아파트 분양가의 상승세는 다양한 요인에 의해 지속되고 있으며, 이에 따른 부동산 시장의 트렌드와 향후 전망은 심각한 주의를 요합니다. 투자자들은 장기적인 투자 전략을 세우고 지역 및 정부 정책 분석에 철저히 신경 써야 할 때입니다. 앞으로의 부동산 시장 동향을 지켜보며, 신중한 접근이 필요합니다.

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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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