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...

Vite CSS 우선순위 문제 해결 사례

## 서론 우아한공방은 일관된 UI/UX를 제공하기 위해 개발된 디자인 시스템으로, 이번 글에서는 Vite 환경에서 발생한 CSS 우선순위 문제를 해결한 사례를 공유하고자 합니다. 이 문제는 컴포넌트의 스타일이 의도와 다르게 나타나는 원인이 되었으며, 일관성을 유지하기 위해 여러 시행착오를 거쳤습니다. 이를 통해 Vite에서 CSS 우선순위를 관리하는 방법을 깊이 있게 살펴보겠습니다.

## Vite에서 발생한 CSS 우선순위 문제 ### Step 1: 현상 파악 우아한공방은 코어 패키지를 중심으로 운영되며, 각 패키지는 서로 다른 스타일 파일을 갖고 있습니다. 특정 컴포넌트를 추가하거나 빌드 시 발생하는 CSS 우선순위 충돌은, 주로 스타일 import 순서에 따라 발생합니다. 특히 Chip 컴포넌트에서 발생한 스타일 문제는, reset CSS와 공용 스타일이 아닌 Flex 컴포넌트의 스타일이 덮어쓰는 현상을 보여주었습니다. 이는 의도하지 않은 스타일 적용으로, 사용자의 혼란을 초래할 수 있습니다. 우아한공방에서는 이와 같은 스타일 우선순위 문제를 해결하기 위해, import 순서에 따라 클래스가 변동하는 구조를 명확히 이해할 필요가 있었습니다. 이를 위해 다양한 테스트와 분석을 수행하였고, Vite의 빌드 프로세스가 ESM import 규칙을 준수한다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 import 순서가 최종 style.css에 어떻게 영향을 미치는지를 명확히 이해하게 되었습니다.

### Step 2: 문제 재현과 원인 분석 정확한 원인 분석 후, Vite의 CSS 우선순위 문제를 해결하기 위한 단계로 나아갔습니다. Vite는 Core CSS Plugin을 통해 각 스타일 청크를 load하고 build 과정에서 순차적으로 결합하는 방식을 취합니다. 이러한 과정에서 import 순서가 변동되면, 최종적으로 생성되는 style.css의 순서에도 영향을 미친다는 점을 확인했습니다. 특히, VanillaExtract와 같은 CSS 모듈 방식은 각 청크가 Vite Core CSS Plugin에 의해 순차적으로 추가되기 때문에, 각 청크의 load 순서가 매우 중요하다는 사실을 깨달았습니다. 이러한 문제는 특히, 스타일이 모듈화되어 있거나 패키지 간 의존관계가 복잡한 상황에서 더 두드러지게 나타났습니다. 올바른 import 순서가 보장되지 않으면 클래스명이 중복되거나, 의도한 스타일 적용이 실패할 가능성이 높아지기 때문에, 이 문제를 해결하기 위한 방법을 포괄적으로 탐색할 필요가 있었습니다.

### Step 3: 근본적 해결책 제안 마침내 문제 해결을 위해 새로운 접근 방식을 모색했습니다. 각 스타일 청크에 뱅코멘트를 추가하여 ID를 부여하고, 해당 ID를 기준으로 우선순위를 정렬하는 두 가지 플러그인을 개발하기로 하였습니다. 이러한 방식은 기존의 import 순서에 의한 불안정성을 해소하고, 항상 같은 우선순위를 보장할 수 있습니다. 이를 통해 우아한공방의 개발자들은 코드 수정이 이루어지더라도 CSS 우선순위 문제에서 자유로워질 것입니다. 이후 구현된 BangCommentPlugin과 ReorderPlugin이 각 스타일 청크의 헤더에 뱅코멘트를 추가하고, 이를 기준으로 청크를 재정렬하는 과정을 거쳤습니다. 이로써 다양한 패키지에서 발생할 수 있는 스타일 충돌 문제 또한 효과적으로 방지하게 되었습니다. 이 경험은 CSS 우선순위 문제를 해결하는 데 실질적인 인사이트를 제공하였습니다.

## 결론 이번 글에서는 Vite에서의 CSS 우선순위 문제에 대한 원인 분석과 그 해결 과정을 자세히 살펴보았습니다. Vite의 구조와 CSS 빌드 과정에서 발생하는 이슈를 이해하고, 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 개발함으로써, 프로젝트 환경에서 문제를 성공적으로 해결하였습니다. 다음 단계로, 이제 각자가 적용한 BangCommentPlugin과 ReorderPlugin을 차별적으로 활용하여, 더욱 효율적인 CSS 관리 체계로 발전시킬 수 있을 것입니다. 또한, 이 과정에서 얻은 인사이트를 바탕으로 더 다양한 경우의 수를 고려하여 우아한공방의 디자인 시스템을 한층 더 발전시키기를 기대합니다.

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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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