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...

Redis CacheEvict 메커니즘 분석과 운영 주의사항

Redis의 @CacheEvict 어노테이션은 Spring 애플리케이션에서 캐시를 효율적으로 관리하는 데 유용하지만, 잘못 활용할 경우 심각한 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 본 글에서는 @CacheEvict의 동작 메커니즘과 함께, 특히 allEntries = true 설정의 위험성을 분석하고 안전한 운영 방안을 제안합니다. 따라서, 이 글을 통해 캐시 관리의 고위험 요소를 인지하고 실무에 적용할 수 있는 인사이트를 제공하고자 합니다.

1. Redis CacheEvict 동작 메커니즘 분석

Redis에서 @CacheEvict 어노테이션은 캐시를 관리하는 강력한 도구지만, 그 작동 원리를 이해하는 것이 중요합니다. Spring에서는 @CacheEvict를 사용할 때, 캐시를 비우는 방식을 정의하는 여러 가지 메커니즘을 제시합니다. 특히, allEntries = true로 설정하면 특정 키가 아닌 전체 캐시를 비우게 되는데, 이는 캐시 무결성을 유지하기 위해 신중히 사용해야 합니다.

이 설정을 통해 전체 캐시를 지우는 과정에서 KEYS 명령어가 사용될 가능성이 큽니다. KEYS 명령어는 Redis에서 주어진 패턴으로 모든 키를 검색하며, 이 과정은 복잡한 연산으로 인해 많은 비용이 발생합니다. 이로 인해 Redis 서버는 과부하가 걸릴 수 있으며, 다른 요청들이 지연될 위험이 있습니다. 따라서, @CacheEvict의 메커니즘을 깊게 이해하고, 가능한 한 expensive operation인 KEYS를 피하는 것이 좋습니다.

대신 삭제할 키의 범위를 명확히 알고 있다면, 단일 키를 삭제하는 DEL 명령어를 사용하는 것이 더 바람직합니다. 이 방식은 단일 키에 대해 상수 시간이 소요되므로 서버에 미치는 영향이 적습니다. 개발자는 캐시의 구조와 기능에 대한 이해를 바탕으로, 어떤 경우에 어떤 방식을 사용할지를 신중히 판단해야 합니다.


2. 운영 환경에서의 @CacheEvict 주의사항

캐시 관리에서 @CacheEvict의 사용은 특히 운영 환경에서 주의가 필요합니다. allEntries = true로 설정 시 발생할 수 있는 여러 위험 요소를 사전에 인지하고 대비책을 마련해야 합니다. 먼저, Redis의 기본 설정은 KEYS 명령어를 사용하는 것입니다. 이는 대량의 데이터가 존재할 경우 작업 지연을 초래할 가능성이 큽니다.

운영 환경에서는 이러한 명령어의 사용을 제한할 필요가 있습니다. 이를 위해 Redis의 고위험 명령어를 사전 차단하는 설정을 적용하면, 서비스의 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 만약 KEYS 명령어가 차단된다면, RedisCommandExecutionException이 발생하게 될 것이며, 이는 실제 애플리케이션에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서, 운영 환경에서 캐시를 비울 필요가 있을 경우, 키를 전체적으로 탐색하지 않고도 캐시를 비울 수 있는 커스텀 로직을 구현하는 것이 더 효율적입니다. 예를 들어, batchStrategy.Scan 방식을 통해 필요 없는 데이터를 안정적으로 제거하는 방식으로 접근하는 것이 좋습니다. 이는 다양한 상황에서의 타임아웃 문제를 예방할 수 있는 해결책이 될 것입니다.


3. @CacheEvict 사용 시 권장 사항

Redis에서 @CacheEvict를 사용할 때는 캐시의 특성과 요구사항에 따라 적절한 사용법을 익히는 것이 중요합니다. allEntries = true의 사용은 특별한 상황에서만 권장되며, 평소에는 alEntries = false로 설정하고 특정 키를 지정하여 사용할 것을 권장합니다. 이렇게 하는 이유는 코드의 명시성을 높이고 의도하지 않은 결과를 예방하기 위함입니다.

또한, @CacheEvict를 사용하다 보면 실제로 데이터의 일관성이 깨지는 상황이 발생할 수 있습니다. 따라서 대량의 데이터를 삭제해야 하는 경우에는 batchStrategy.Scan을 설정해 관리하는 것이 훨씬 더 안전합니다. 이러한 방법으로, Redis의 부하를 줄이고 다른 작업이 차단되지 않도록 할 수 있습니다. 그뿐만 아니라, Redis를 사용할 때는 프레임워크의 설정을 적절히 재정의하여 안전하고 효율적인 캐시 관리를 하는 것이 필요합니다.

결론적으로, 모든 캐시 작업이 원활하게 이루어질 수 있도록 개발 팀은 Redis의 특성과 Spring의 메커니즘을 깊이 이해해야 하며, 규칙적으로 설정을 재확인하고 필요에 따라 조정함으로써 성능을 최대한으로 끌어올리는 노력이 필요합니다. 실무에서의 경험 및 지속적인 테스트를 통해 안정적인 캐시 관리 운영을 할 수 있기를 바랍니다.


이번 글에서는 Spring의 @CacheEvict 어노테이션의 메커니즘과 위험, 그리고 실무에서의 안전한 운영 방안에 대해 소개했습니다. 이러한 내용을 통해 Redis를 더욱 효율적으로 활용하고, 문제를 사전에 방지할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 다음 단계로는 실제 코드에 이러한 설계를 구현하고, 성능 모니터링을 통해 검증하는 과정이 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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