대규모 시스템이란?(3)

2024/09/27

 

 

※  대규모 시스템에 대해 더 살펴보자.

 

   ▶ 모니터링과 로깅

       ●  모니터링과 로깅
            ○  대규모 시스템에서 모니터링과 로깅은 시스템의 안정성과 성능을 유지하는 데 필수적인 역할을 한다.
            ○  이를 통해 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있다.
            ○  모니터링과 로깅 모두 다음의 항목을 주요 사항으로 본다.

             ✅ 시스템 안정성 유지
             ✅ 성능 최적화
             ✅ 문제 예방 및 대응

        1️⃣ 모니터링

            ○  애플리케이션, DB, 캐시 등 각 컴포넌트의 성능을 모니터링한다.
            ○  이를 위해 Prometheus, Grafana 같은 도구를 사용할 수 있다.
            ○  시스템의 주요 지표(TPS, 응답 시간, 에러율 등)를 모니터링하고, 이상 징후를 감지하면 알림을 받을 수 있다.
            ○  모니터링을 통해 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있다.
            ○  또한, 모니터링 데이터를 기반으로 시스템의 성능을 분석하고, 최적화할 수 있다.

          💡 주요사항

             ①  실시간 상태 파악:                
               ▪  모니터링 도구는 시스템의 주요 지표(TPS, 응답 시간, 에러율 등)를 실시간으로 확인할 수 있게 한다.
               ▪  이를 통해 시스템의 현재 상태를 파악하고, 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있다.

              ②  자동 알림:                
               ▪  특정 임계치를 초과하는 경우 자동으로 알림을 받을 수 있어, 잠재적인 문제를 조기에 발견하고 대응할 수 있다.

              ③  성능 분석:
               ▪  모니터링 데이터를 기반으로 시스템의 성능을 분석할 수 있다.
               ▪  예를 들어, 특정 시간대에 트래픽이 급증하는 경우 해당 시간대에 자원을 추가로 할당하여 성능을 최적화할 수 있다.

              ④  병목 지점 파악:                
               ▪  모니터링을 통해 시스템의 병목 지점을 파악하고, 이를 최적화하여 전체 성능을 향상시킬 수 있다.

              ⑤  사전 예방:
               ▪  실시간 모니터링을 통해 문제가 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있다.
               ▪  예를 들어, 디스크 사용량이 급증하는 경우 디스크 용량을 미리 확장할 수 있다.

              ⑥  신속한 대응:
               ▪  문제가 발생했을 때 빠르게 감지하고 대응할 수 있어, 시스템 다운타임을 최소화할 수 있다.

 

        2️⃣ 로깅

            ○  애플리케이션의 주요 이벤트를 로깅하여 문제 발생 시 원인을 추적할 수 있다.
            ○  로그는 Elasticsearch, Logstash, Kibana(ELK 스택) 등을 사용하여 수집, 저장, 분석할 수 있다.
            ○  이를 통해 시스템의 상태를 파악하고, 문제를 해결할 수 있다.
            ○  로깅은 시스템의 모든 중요한 이벤트를 기록하므로, 문제 발생 시 정확한 원인을 파악하는 데 큰 도움이 된다.

          💡 주요사항

             ①  이벤트 추적:                
               ▪  로깅을 통해 시스템에서 발생하는 모든 중요한 이벤트를 기록한다.
               ▪  이는 문제가 발생했을 때 원인을 추적하고 분석하는 데 도움이 된다.

              ②  디버깅 및 오류 해결:
               ▪  로그를 분석하여 오류의 원인을 파악하고, 이를 기반으로 문제를 해결할 수 있다.
               ▪  이는 특히 복잡한 대규모 시스템에서 문제 해결 시간을 단축시킨다.

              ③  패턴 분석:
               ▪  로그 데이터를 분석하여 사용자의 행동 패턴이나 시스템의 성능 패턴을 이해할 수 있다.
               ▪  이를 통해 시스템을 더 효율적으로 운영할 수 있다.

              ④  장기적 최적화:
               ▪  로그 데이터를 장기적으로 분석하여 시스템의 성능 저하 원인을 찾아내고, 지속적인 최적화를 진행할 수 있다.

              ⑤  원인 분석:
               ▪  문제가 발생한 후 로그를 분석하여 정확한 원인을 파악할 수 있다.
               ▪  이는 같은 문제가 다시 발생하지 않도록 예방하는 데 도움이 된다.

              ⑥  법적 및 규제 요구 사항 준수:
               ▪  많은 산업에서는 로그 데이터를 보관하고 분석하는 것이 법적 및 규제 요구 사항을 준수하는 데 필수적이다.
               ▪  이는 감사 및 규제 대응에 중요한 역할을 한다.

 

   ▶ 테스트와 배포

📌  대규모 시스템에서는 테스트와 배포도 중요한 요소다. 시스템이 정상적으로 동작하는지 확인하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있어야 한다.

 

       ●  테스트

        1️⃣ 단위 테스트(Unit Test):

            ○  시스템의 개별 구성 요소를 테스트하여 각 부분이 예상대로 동작하는지 확인한다.
            ○  JUnit, TestNG와 같은 도구를 사용하여 자동화된 단위 테스트를 작성하고 실행한다.
            ○  단위 테스트는 개발 초기 단계에서 발생할 수 있는 결함을 조기에 발견하고 수정하는 데 유용하다.

        2️⃣ 통합 테스트(Integration Test)

            ○  여러 구성 요소가 함께 동작하는지를 테스트한다.
            ○  이는 개별 구성 요소들이 올바르게 상호작용하는지를 검증한다.
            ○  Spring Boot에서는  @SpringBootTest  어노테이션을 사용하여 통합 테스트를 작성할 수 있다.
            ○  통합 테스트는 시스템의 다양한 부분들이 함께 올바르게 동작하는지를 확인하여, 인터페이스 간의 문제를 발견하는 데 유용하다.

        3️⃣ 부하 테스트(Load Test):

            ○  시스템이 높은 트래픽 상황에서도 안정적으로 동작하는지를 테스트한다.
            ○  Apache JMeter와 같은 도구를 사용하여 다양한 부하 시나리오를 설정하고 테스트를 수행한다.
            ○  부하 테스트를 통해 시스템의 성능 한계를 파악하고, 병목 지점을 찾아 최적화할 수 있다.

        4️⃣ 회귀 테스트(Regression Test):

            ○  새로운 코드 변경이 기존 기능에 영향을 미치지 않는지 확인한다.
            ○  기존 테스트 케이스를 자동화하여 주기적으로 실행함으로써, 코드 변경으로 인한 결함을 방지할 수 있다.
            ○  회귀 테스트는 지속적인 코드 변경에도 시스템의 안정성을 유지하는 데 중요하다.

        5️⃣ 사용자 수용 테스트(UAT, User Acceptance Test):

            ○  실제 사용자 환경에서 시스템을 테스트하여, 사용자가 요구하는 기능이 모두 제대로 동작하는지 확인한다.
            ○  사용자 피드백을 반영하여 시스템을 최종 조정하고, 배포 준비를 완료한다.
            ○  사용자 수용 테스트는 시스템이 실제 운영 환경에서 기대대로 동작하는지 확인하는 중요한 단계다.

       ●  배포

        1️⃣ 지속적인 통합(CI, Continuous Integration):

            ○  개발자가 변경한 코드를 자주, 자동으로 빌드하고 테스트하여, 코드 변경 시점에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 발견하고 해결한다.
            ○  Jenkins, GitLab CI, Travis CI와 같은 도구를 사용하여 CI 파이프라인을 설정한다.
            ○  CI는 코드 통합을 빠르고 효율적으로 수행하여 개발 주기를 단축시키고, 코드 품질을 높인다.

        2️⃣ 지속적인 배포(CD, Continuous Deployment):

            ○  CI 파이프라인을 통해 검증된 코드를 자동으로 프로덕션 환경에 배포한다.
            ○  Argo CD와 같은 도구를 사용하여 CD 파이프라인을 설정한다.
            ○  CD는 코드 변경 사항을 빠르고 안전하게 프로덕션 환경에 적용하여, 새로운 기능을 신속하게 제공할 수 있다.

        3️⃣ Canary 배포:

            ○  새로운 버전을 전체 시스템에 배포하기 전에, 일부 사용자에게만 배포하여 문제가 없는지 확인한다.
            ○  문제가 발생할 경우 빠르게 이전 버전으로 롤백할 수 있다.
            ○  Canary 배포는 리스크를 최소화하면서 새로운 기능을 단계적으로 도입할 수 있는 방법이다.

        4️⃣ 블루-그린 배포(Blue-Green Deployment):

            ○  두 개의 환경(블루와 그린)을 사용하여 하나는 현재 운영 중인 환경이고, 다른 하나는 새로운 버전을 배포하는 환경으로 사용합니다.
            ○  새로운 버전을 그린 환경에 배포한 후, 모든 트래픽을 그린 환경으로 전환합니다. 문제가 발생하면 블루 환경으로 빠르게 롤백할 수 있습니다.
            ○  블루-그린 배포는 무중단 배포를 가능하게 하며, 배포 실패 시 신속한 복구를 제공합니다.

        5️⃣ 롤링 배포(Rolling Deployment):

            ○  새로운 버전을 점진적으로 배포하여, 각 서버를 순차적으로 업데이트한다.
            ○  시스템 가동 시간을 유지하면서 점진적으로 새로운 버전을 도입할 수 있다.
            ○  롤링 배포는 대규모 시스템에서 무중단 배포를 구현하는 데 유용하다.