[기술리포트] 클라우드 네이티브 1편 : 가용성 설계 재조명 - 배포·격리·상태·검증 4대 원칙

 

 

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ]

📋 요약

이 글에서는 클라우드 네이티브 환경에서 서비스 가용성을 확보하기 위한

네 가지 핵심 설계 원칙(애플리케이션 이식성 및 배포 전략,

장애 도메인과 격리 설계, 상태 관리와 데이터 일관성, 카오스 엔지니어링과 복원력 검증)을 다룹니다.

장애의 출발점이 인프라가 아닌 변경과 운영 방식으로 이동한 현실에서,

실제 아키텍처 의사결정에 적용 가능한 설계 프레임워크와 검증 방법을 정리합니다.

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현재, 조직의 규모와 무관하게 대부분의 조직은 어떤 형태로든 클라우드를 활용하고 있습니다. 신규 서비스는 컨테이너와 Kubernetes 기반으로 구축되고, 기존 레거시 시스템도 단계적으로 클라우드로 이전되는 흐름이 보편화됐습니다. 그럼에도 현업에서는 이런 질문이 반복됩니다.

“클라우드도 쓰고 이중화도 했는데, 왜 서비스 중단은 생각보다 자주 발생할까?”

대형 장애의 시작은 의외로 거창하지 않습니다. 단 한 번의 설정 변경, 한 줄의 스키마 수정, 자동화 파이프라인의 작은 누락, 혹은 운영 중 오입력 같은 ‘작은 변경’이 연쇄 반응을 만들면서 사용자 경험 전체를 흔들곤 합니다. 중요한 포인트는 실수 자체가 아니라, 그 실수가 서비스 전반으로 퍼지도록 허용한 구조와 운영 방식입니다.

 

수년간의 장애 보고서와 사후 분석(Post-mortem)을 보면 일정한 흐름이 보입니다. 인프라 자체의 결함보다 애플리케이션 변경, 데이터 구조, 배포 파이프라인, 그리고 사람과 프로세스에서 비롯되는 문제가 장애로 이어지는 비중이 더 크게 나타나는 경우가 많습니다. 이제 가용성은 데이터센터의 전원과 네트워크만으로 정의되지 않습니다. 코드, 설정, 데이터, 배포 방식, 운영 프로세스가 하나로 묶인 서비스 설계의 결과가 가용성이 됐습니다.

 

본 시리즈는 클라우드 네이티브 시대의 가용성을 네 가지 축으로 나누어 다룹니다. ① 애플리케이션 이식성 및 배포 전략 ② 장애 도메인과 격리 설계 ③ 상태 관리와 데이터 일관성 ④ 카오스 엔지니어링과 복원력 검증. 1편에서는 전체 지도를 펼쳐 이 네 축이 왜 따로가 아니라 함께 묶여야 하는지 큰 그림을 정리합니다. 2편부터 5편까지는 각 축을 하나씩 깊게 파고들며, 실제 아키텍처·운영 의사결정에 바로 연결되는 선택지를 정리할 예정입니다.

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가용성, 인프라 지표에서 서비스 경험으로

과거 가용성은 서버 업타임, 스토리지 이중화, 네트워크 회선 다중화 같은 인프라 중심의 지표로 측정됐습니다. 온프레미스 환경에서는 물리 장비 장애가 서비스 중단으로 직결되는 경우가 많았고, 하드웨어 안정성에 대한 투자가 곧 가용성 전략이었습니다.

 

클라우드 네이티브 환경에서는 출발점이 달라집니다. 기본 인프라는 하이퍼스케일러가 높은 수준으로 관리하며, 오케스트레이션과 자동 복구 체계(헬스체크, 재시작/재스케줄링 같은 오토힐링)가 갖춰진 경우 인스턴스 장애를 교체로 흡수하는 상황도 많습니다. 오토스케일링은 주로 부하 급증을 흡수하는 장치로, 장애 복구와는 역할이 다릅니다. 다만 이 또한 무상태 설계, 데이터 계층의 가용성, 적절한 타임아웃/재시도 정책 같은 전제가 있어야 성립합니다.

 

반대로 서비스 중단의 출발점은 우리가 직접 만든 변경에서 시작되는 경우가 잦습니다. 기능 릴리스, 설정 변경, 스키마 마이그레이션, 배치 작업, 배포 파이프라인의 작은 결함이 장애를 촉발합니다. 따라서 오늘날의 가용성은 안정적인 인프라 위에서 애플리케이션·데이터·배포·운영 방식을 하나의 시스템으로 설계하는 문제로 귀결됩니다. 사용자가 체감하는 것은 VM의 재시작 횟수가 아니라 “서비스가 중단 없이 제공됐는가”, “응답 시간이 허용 범위에 있었는가” 같은 서비스 경험 그 자체입니다. 이 관점이 시리즈 전체의 기준선이 됩니다.

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클라우드 네이티브 환경의 장애 패턴, 핵심은 How

최근 사후 분석을 보면, 계획된 중단(릴리스/점검)과 예기치 않은 장애(실패/버그) 모두에서 애플리케이션과 사람·프로세스 비중이 크게 나타나는 경우가 많습니다. 배포 과정의 오류, 데이터베이스 스키마 변경 실수, 잘못 설계된 배치 작업, 복잡한 절차 속 커뮤니케이션 누락 같은 것들이 대표적입니다. 하드웨어 고장이나 순수 인프라 레벨 이슈가 사라졌다는 뜻은 아니지만, 서비스가 길게 멈추는 사건의 출발점은 변경과 운영의 결함인 경우가 많습니다.

 

여기서 얻는 통찰은 두 가지입니다. 첫째, 장애 가능성은 “어디에 배포했는가(Where)”보다 “어떻게 변경하고 운영하는가(How)”에 더 크게 좌우됩니다. 둘째, 동일한 장애가 나더라도 영향 범위(Blast Radius)와 복구 속도는 구조적 설계에 따라 극명하게 갈립니다. 어떤 서비스는 수 분 내 트래픽을 우회해 정상화되지만, 어떤 서비스는 같은 리전 장애에서 수 시간 동안 멈춥니다. 차이는 운이 아니라 설계입니다.

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네 가지 축으로 보는 클라우드 네이티브 가용성

이제 시리즈 전체를 관통할 네 가지 축을 개괄합니다. 각 축은 독립적인 주제처럼 보이지만, 실제 고가용성 시스템에서는 순서대로 연결되고 서로를 전제합니다. 배포가 느리면 격리 전환이 실패하고, 격리를 해도 상태 설계가 없으면 사용자 경험이 깨지며, 이 모든 것이 동작한다는 확신은 실험과 검증 없이는 만들어지지 않습니다.

Image: AI-Generated Content

3.1 애플리케이션 이식성 및 배포 전략

애플리케이션이 특정 인프라나 리전에 종속되지 않고 어디서든 동일하게 실행될 수 있어야 합니다. 컨테이너 표준화, 선언적 인프라(IaC, Infrastructure as Code), CI/CD(지속적 통합/지속적 배포), GitOps, 카나리·블루-그린 같은 무중단 배포 전략이 이 축의 핵심입니다. 이식성을 확보하지 못하면 장애가 발생해도 다른 존·리전으로 옮겨갈 수 없고, 롤백·롤포워드도 계획이 아니라 희망이 됩니다.

3.2 장애 도메인과 격리 설계

단일 장애가 전체 시스템을 마비시키지 않도록 인프라와 서비스를 장애 도메인으로 나누고 격리하는 설계입니다. 단일 리전 내 가용 영역(AZ) 분산부터, 멀티 리전 구성까지가 기본이고, 더 나아가 셀(Cell)·스윔레인(Swimlane) 단위로 기능이나 고객군을 분리해 장애 영향 반경을 제어하는 방법까지 포함합니다. 한 문장으로는 “무엇을 어디까지 함께 죽게 둘 것인가를 미리 결정하는 작업”입니다.

여기서 주의할 점은 멀티 리전 구성의 형태입니다. 액티브–액티브(멀티 액티브, Active–Active)는 강력하지만, 데이터 충돌·일관성·지연·운영 복잡도·비용이 함께 커집니다.

워크로드 특성에 따라 액티브–스탠바이(Active–Standby)나 리전 단위 기능 축소(Degraded Mode)가 더 현실적인 선택이 될 때도 많습니다. 중요한 건 형태가 아니라, 장애 시 서비스 경험을 어떤 수준으로 유지할지에 대한 합의와 그에 맞는 구조입니다.

3.3 상태 관리와 데이터 일관성

멀티 리전·멀티 액티브에서 난이도가 폭발하는 지점은 결국 상태(state)입니다. 사용자 세션, 캐시, 데이터베이스 같은 상태가 어떻게 저장·동기화되는지에 따라 복구의 양상이 완전히 달라집니다. 가능한 컴포넌트를 무상태(stateless)로 만들면 장애 시 교체로 흡수하기 쉬워집니다.

 

다만 현실의 서비스는 완전 무상태가 아닙니다. 그래서 핵심은 “상태를 어디에, 어떤 형태로, 어떤 일관성 모델로 둘 것인가”입니다. 예를 들어 세션은 단순 복제를 기본값으로 두기보다, 토큰 기반으로 가볍게 만들거나(필요 시 재발급/재생성 가능), 외부 저장소로 상태를 분리해(세션 외부화) 장애 시에도 사용자 흐름이 끊기지 않게 만드는 접근이 자주 쓰입니다. 주문·결제·재고 같은 핵심 데이터는 비즈니스 요구에 맞는 일관성 모델(강한 일관성 vs 최종 일관성)을 명확히 선택해야 합니다. 이 축은 “어떤 데이터는 언제까지 틀리면 안 되는가”를 기술 언어로 정의하는 과정입니다.

3.4 카오스 엔지니어링과 복원력 검증

설계 문서만으로 가용성은 보장되지 않습니다. 실제 장애를 가정하거나 의도적으로 주입해 자동 복구, 전환, 알림, 런북이 설계대로 동작하는지 반복적으로 검증해야 합니다. 카오스 엔지니어링, 게임데이(Game Day), DR(재해복구) 리허설, 검증 자동화가 여기에 해당합니다. 핵심은 “장애가 났을 때 어떻게 될까”를 추측이 아니라 실험 결과로 바꾸는 것입니다.

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왜 지금, 가용성을 다시 설계해야 하는가

2025년 현재, 클라우드 네이티브 가용성 설계가 더 중요해진 이유는 세 가지로 정리됩니다.

첫째, 서비스 중단의 비용이 커졌습니다. 디지털 서비스는 많은 조직에서 매출과 운영의 중심이 됐고, AI·실시간 분석·자동화 흐름이 늘면서 짧은 중단도 손실과 신뢰 하락으로 곧바로 연결됩니다.

 

둘째, 의존성이 늘었습니다. 마이크로서비스, 이벤트 기반 아키텍처, 매니지드 서비스 조합 위에 LLM, RAG, AI 에이전트 같은 컴포넌트가 더해지며 장애 전파 경로가 길어지고 복잡해졌습니다. 가용성은 이제 전체 시스템이 시간에 따라 어떻게 동작하는가를 설계하는 문제에 가깝습니다.

 

셋째, 설명 가능하고 입증 가능한 복구가 요구됩니다. 금융·공공·제조·헬스케어 등 규제가 있는 영역에서는 복구 목표를 더 구체적으로 묻습니다. RTO(Recovery Time Objective, 복구 목표 시간)와 RPO(Recovery Point Objective, 복구 목표 시점)를 문서로 적는 것만이 아니라, 특정 시나리오에서 실제로 어떤 경로로 복구되는지 설명하고 증명해야 합니다.

 

이런 이유로 가용성은 더 이상 인프라팀만의 과제가 아닙니다. 아키텍트, 개발팀, SRE(Site Reliability Engineering), 보안팀, 그리고 비즈니스 담당자가 같은 지도를 보고 같은 언어로 합의해야 하는 공통 과제가 됐습니다.

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이 시리즈에서 무엇을 얻게 되는가

Image: AI-Generated Content

이 시리즈는 “장애를 줄이자” 수준의 구호가 아니라, 가용성을 설계 가능한 프레임으로 바꾸는 것을 목표로 합니다. 읽고 나면 다음이 달라져야 합니다. 장애가 났을 때 어디부터 의심해야 하는지 우선순위가 생기고(변경·격리·상태·검증), 멀티 리전/DR도 해야 한다가 아니라 어떤 순서로 어떤 선택을 해야 하는지로 바뀝니다.

 

다음 편부터는 네 가지 축을 하나씩 깊게 파고들며, 실제 설계 선택지와 운영 의사결정 포인트를 사례 중심으로 정리합니다.

클라우드 네이티브 가용성은 특정 팀이나 특정 기술 하나로 해결되지 않습니다. 인프라 안정성을 전제로, 애플리케이션·데이터·배포·운영을 하나의 시스템으로 설계해야 의미 있는 결과가 나옵니다. 그리고 그 설계는 네 가지 축(이식성과 배포, 격리, 상태와 일관성, 검증)으로 분해할 때 비로소 실행 가능한 작업이 됩니다.

 

다음 편에서는 첫 번째 축인 애플리케이션 이식성 및 배포 전략부터 시작합니다. 장애가 변경에서 시작된다는 현실을, 변경이 실패해도 멈추지 않는 구조로 바꾸는 방법을 구체적으로 다뤄보겠습니다.

 

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 클라우드를 쓰고 이중화까지 했는데도 서비스 중단이 자주 나는 가장 흔한 이유는 무엇인가요?

A. 가장 흔한 원인은 인프라 장애보다 변경(Change)입니다. 배포 파이프라인 설정 오류, 구성값 변경 실수, DB 스키마 마이그레이션 오류, 타임아웃·재시도 정책 미정의 같은 작은 변경이 연쇄 반응을 만들면서 중단으로 이어집니다. 그래서 가용성은 장비를 더 붙이는 것보다, 변경을 안전하게 배포하고 빠르게 되돌릴 수 있는 구조와 운영 절차를 갖추는 쪽이 효과적입니다.

Q2. 멀티 리전(또는 액티브–액티브)을 하면 가용성이 자동으로 좋아지나요?

A. 자동으로 좋아지지 않습니다. 멀티 리전은 트래픽 우회만으로 끝나지 않고, 상태(state)와 데이터 일관성(consistency) 설계가 같이 따라와야 의미가 있습니다. 특히 세션·캐시·DB를 어디에 두고 어떻게 동기화할지, 강한 일관성이 필요한 데이터와 최종 일관성으로 충분한 데이터를 구분하는 작업이 핵심입니다. 이 부분이 정리되지 않으면 멀티 리전은 가용성보다 복잡도와 장애 가능성을 키울 수도 있습니다.

Q3. 카오스 엔지니어링은 꼭 해야 하나요? 작은 조직도 필요한가요?

A. 조직마다 범위는 다르지만, 최소한 정기적인 검증 루틴은 필요합니다. 설계 문서만으로는 장애 시 자동 복구·전환·알림·런북이 실제로 동작하는지 보장할 수 없습니다. 작은 조직이라면 거창한 툴부터 시작하기보다, 게임데이처럼 장애 시나리오 1개를 정해 리허설하고 관측(모니터링)과 복구 절차를 점검하는 방식으로 작게 시작하는 편이 현실적입니다.

 

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📚 관련/출처

Amazon Web Services, 「Reliability Pillar – AWS Well-Architected Framework」 공식 백서 (2024) Microsoft, 「Azure Well-Architected Framework – Reliability」 공식 아키텍처 가이드 (2023) Google, 『Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems』, O’Reilly Media (2016) Google Cloud, 「SRE fundamentals: SLIs, SLAs and SLOs」 기술 블로그 글 (2018) Netflix, 「Chaos Engineering」 및 「Principles of Chaos Engineering」 Netflix Tech Blog 및 관련 자료 (2010~2016) Amazon Web Services, 「Testing Resiliency of Your AWS Architecture Using Chaos Engineering」 re:Invent 발표 및 AWS Well-Architected Labs 자료 (2021)