[기술리포트] 클라우드 네이티브 3편 : 장애 도메인과 격리 설계 - 가용성·복원력 강화 전략

 

 

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ]

📋 요약

이 글에서는 클라우드 네이티브 환경에서 멀티 리전 구성 시 장애 도메인과 격리 설계를 통해

가용성과 복원력을 강화하는 아키텍처 전략을 다룹니다.

리전 분리만으로는 장애 전파를 막을 수 없으며,

공유 지점 최소화와 독립 운영 단위 설계가 실제 장애 국지화의 핵심임을 정리합니다.

 

#클라우드네이티브 #장애도메인 #멀티리전 #고가용성 #DR #share-nothing

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멀티 리전을 썼는데도 서비스가 같이 멈추는 구조적 원인

클라우드 네이티브 가용성을 이야기할 때 가장 흔한 기대는 “리전을 두 개 이상 쓰면 고가용성이 된다”입니다. 그런데 운영 현장에서는 리전과 가용 영역(AZ)을 분리했는데도 장애가 전면 확산되는 케이스가 반복됩니다. 멀티 리전을 구성했는데도 서비스가 같이 멈추는 이유는 보통 몇 가지 패턴으로 반복됩니다. 리전 경계를 무시하는 공유 지점이 남아 있고, 트래픽 흐름과 배포 방식이 실패 도메인을 지키지 못하는 순간이 생기기 때문입니다.

 

1편에서 가용성을 다시 정의했다면, 2편은 “언제 어디로 옮겨도 돌아가는 앱”이라는 전제를 만들었습니다. 3편은 그 다음 단계입니다. 이제는 장애를 어디까지 국지화할지, 즉 실패 도메인을 어떤 단위로 쪼개고 무엇을 공유하지 않을지 결정해야 합니다. 결국 가용성은 인프라 옵션의 개수보다 실패 도메인을 얼마나 명확히 설계했는가로 갈립니다.

 

이번 글은 리전과 존을 단순한 지리 개념이 아니라 실패 도메인을 분리하는 설계 도구로 보고 시작합니다. DR과 multi-active region의 차이를 운영 방식 관점에서 정리한 뒤, share-nothing과 독립 운영 단위 원칙으로 장애 전파를 끊는 방법, DNS와 서비스 디스커버리로 격리를 유지하는 방법, 마지막으로 한 번에 하나씩 배포하는 운영 원칙까지 연결합니다.

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Image: AI-Generated Content

1. 리전과 존은 지리가 아니라 실패 도메인이다

리전(region)과 가용 영역(AZ)은 위치 정보처럼 보이지만, 가용성 관점에서는 “어디까지 같이 죽을 수 있는가”를 나누는 경계입니다.

리전은 보통 도시 또는 권역 단위의 데이터센터 묶음이고, 그 안에 여러 AZ가 있습니다. AZ는 전력, 냉각, 네트워크 같은 핵심 인프라를 최대한 분리해 같은 리전 안에서도 장애 범위를 줄이려는 단위입니다.

 

여기서 중요한 현실이 하나 있습니다. CSP가 리전과 존을 나눠줬다고 해서 애플리케이션이 자동으로 장애에 강해지지는 않습니다. 애플리케이션이 특정 존의 데이터베이스, 스토리지, 메시지 큐 같은 컴포넌트에 강하게 결합돼 있다면, 그 컴포넌트가 사실상 서비스의 실제 실패 도메인이 됩니다. 클라우드는 실패 도메인을 나눌 재료를 제공할 뿐이고, 그 경계를 지키는 것은 설계자의 책임입니다.

2. DR은 최후 수단, 목표는 복구보다 우회다

DR(Disaster Recovery)은 전통적인 가용성 전략입니다. 주 리전에서 운영하다가 문제가 생기면 보조 리전으로 전환합니다.

클라우드에서도 주 리전과 보조 리전을 두고 DNS 기반 라우팅이나 트래픽 매니저 정책으로 우회하는 패턴이 흔합니다.

 

문제는 DR이 구조적으로 장애 이후에 큰 결정을 요구한다는 점입니다. 장애 순간에는 전환 기준, 전환 타이밍, 데이터 불일치, 되돌림 절차가 모두 압박으로 들어옵니다. 또한 DR은 문서대로 정기 리허설을 꾸준히 유지하기가 쉽지 않습니다. 전환 자체는 설계돼 있어도, 실제 운영 근육이 떨어지면 장애 시 의사결정 비용이 급격히 커집니다.

 

multi-active region은 운영 방식 자체가 다릅니다. 여러 리전이 평소에도 트래픽을 나눠 받아 처리합니다. 특정 리전에 문제가 생기면 다른 리전이 자연스럽게 트래픽을 더 흡수합니다. 핵심은 스위치를 누르는 전환 순간이 거의 없다는 점입니다. 목표가 복구에서 우회로 이동합니다.

 

정리하면 DR은 필요하지만 최후 수단에 가깝습니다. 진짜 목표는 장애가 발생해도 사용자가 크게 체감하지 않도록 실패를 우회하는 운영에 가까워지는 것입니다. RTO와 RPO 요구가 높아질수록 이 방향을 피하기 어렵습니다.

4. share-nothing과 독립 운영 단위, 공유를 줄이면 장애가 작아진다

리전과 존을 여러 개 쓴다고 해서 장애가 자동으로 국지화되지는 않습니다. 오히려 여러 리전을 쓰면서도 핵심 상태를 한 덩어리로 공유하면 실패 도메인은 다시 커집니다. 이를 피하는 원칙이 share-nothing과 swimlane입니다.

 

share-nothing은 공유를 최소화하자는 원칙입니다. 리전 경계를 넘어 핵심 상태를 강하게 묶어두면 장애는 그 경계를 타고 확산됩니다. 멀티 리전의 목표가 리전 분리라면, 설계는 공유 지점을 줄이는 방향으로 가야 합니다. 특히 리전 간에 무언가를 하나처럼 늘려 붙여 쓰는 접근은 실패 도메인을 다시 합쳐 버리기 쉽습니다. 멀티 리전은 하나의 큰 클러스터를 만드는 문제가 아니라, 독립된 단위를 만들고 상위에서 묶는 문제에 가깝습니다.

 

독립 운영 단위는 실패 도메인과 운영 책임 범위를 함께 묶은 운영 구역입니다. 지역별로 독립된 풀을 운영한다고 생각하면 이해가 쉽습니다. 한국 사용자는 한국 리전에서, 다른 지역 사용자는 해당 리전에서 처리하도록 운영 구역을 나눕니다. 각 운영 구역은 애플리케이션과 데이터, 캐시, 큐, 관측 체계를 한 세트로 갖고, 구역 간 교환은 꼭 필요한 데이터만 비동기 형태로 제한합니다.

 

핵심은 단순합니다. 전체가 멈추지 않게 하려면, 실패 도메인을 끊을 수 있어야 합니다. 공유가 많을수록 끊을 수 없고, 끊을 수 없을수록 장애는 전면 확산됩니다.

5. 가까운 리전에 붙이고 그 안에서 끝내라

멀티 리전에서 가장 자주 깨지는 원칙은 트래픽이 리전 경계를 넘어가는 순간입니다. 사용자는 가까운 리전으로 들어왔는데, 처리 과정이 다른 리전으로 동기 호출되면 지연 시간이 늘어나는 것을 넘어 장애 전파 경로가 됩니다.

 

운영 원칙은 단순해야 합니다. 가까운 리전에 붙이고, 가능한 한 그 리전 안에서 요청 처리를 끝낸다.

이를 위해 필요한 것이 region affinity와 stickiness입니다. Geo 기반 라우팅이나 글로벌 로드밸런서를 통해 사용자를 가까운 리전에 보낸 뒤, 세션이나 상태가 필요한 서비스는 같은 리전에 머물도록 정책을 잡습니다.

 

그리고 금지 원칙도 명확해야 합니다. 핵심 트래픽 경로에서는 리전 간 동기 호출을 가능한 한 금지에 가깝게 가져가야 합니다.

리전 간 연동이 필요하다면 비동기 이벤트, 복제, 배치 형태로 경계를 넘어가는 방향이 안전합니다. 리전 간 동기 호출이 늘어날수록 실패 도메인은 다시 커지고, 멀티 리전을 구성했는데도 같이 멈추는 구조로 되돌아가기 쉽습니다.

6. DNS와 서비스 디스커버리, IP를 박는 순간 설계가 무너진다

독립 운영 단위 기반 격리 설계를 운영에서 지키려면 트래픽이 올바른 운영 구역으로 들어가도록 경로를 관리해야 합니다. 가장 실전적인 도구가 DNS 기반 라우팅과 서비스 디스커버리, 그리고 글로벌 로드밸런서 계층입니다.

 

외부 트래픽은 GeoDNS나 트래픽 매니저 같은 DNS 기반 라우팅, 또는 Anycast를 활용하는 글로벌 로드밸런서를 이용해 가까운 리전 우선 라우팅과 장애 시 우회 정책을 구현할 수 있습니다. 중요한 것은 리전의 건강 상태를 무엇으로 판단하느냐입니다. 단순 포트 체크가 아니라 애플리케이션 관점의 지표, 예를 들면 에러율과 지연 시간 같은 신호를 기준에 포함해야 우회가 의미를 가집니다. 또한 DNS는 TTL 특성상 전환 전파에 시간이 걸 수 있으므로, 빠른 전환이 필요하면 글로벌 로드밸런서의 헬스체크와 함께 설계하는 구성이 일반적입니다.

 

서비스 디스커버리는 내부 통신의 기본입니다. 고정 IP, 하드코딩된 엔드포인트는 스케일링, 재배치, 장애 조치가 들어오는 순간 가장 먼저 깨집니다. 서비스 이름 기반으로 살아 있는 곳을 찾아가는 구조를 잡아야 합니다. 쿠버네티스라면 클러스터 내부 통신은 Service와 DNS(CoreDNS)로 풀고, 리전 간 라우팅과 우회는 글로벌 로드밸런서 계층에서 관리하는 구성이 일반적입니다.

 

설계가 좋아도 운영에서 경계가 무너지는 경우가 있습니다. 트래픽이 의도와 다르게 흐르기 시작하면, 실패 도메인을 나눴다는 전제가 흔들리고 장애는 훨씬 크게 번집니다. 그래서 멀티 리전에서는 경계가 실제 흐름으로 유지되는지 관측과 정책으로 계속 확인해야 합니다.

7. 배포와 운영 원칙, 한 번에 하나씩, 리전도 하나씩

실패 도메인을 설계해 놓고도 배포와 운영이 그 경계를 무시하면, 하나의 변경이 여러 도메인을 동시에 흔듭니다. 그래서 가용성 관점의 배포 원칙은 단순해야 합니다.

 

한 번에 하나의 도메인만 바꾸고, 리전도 한 번에 하나씩 진행한다.

먼저 클러스터 내부에서는 롤링 또는 카나리로 사용자가 모르게 변경을 흡수합니다. 그 다음 멀티 리전에서는 리전 단위로 순차 적용합니다. 한 리전에서 안정성을 확인한 뒤 다음 리전으로 넘어가면, 배포 실패가 발생해도 영향 범위를 리전 1개로 제한할 수 있습니다.

 

이 원칙이 실제로 동작하려면 관측도 도메인 단위로 붙어야 합니다. 어느 리전, 어느 존, 어느 운영 구역에 어떤 버전이 올라가 있는지 추적할 수 있어야 하고, 문제가 생기면 그 도메인만 되돌릴 수 있어야 합니다. 이것이 되지 않으면 멀티 리전은 복잡도만 키우고 장애 대응 속도를 늦추는 구조가 되기 쉽습니다.

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결론, 얼마나 나눌지보다 무엇을 공유하지 않을지가 먼저다

클라우드 네이티브 가용성에서 리전, 존, 운영 구역은 리전을 몇 개 쓰는가의 문제가 아닙니다. 어디까지 같이 죽을 수 있는가를 설계로 끊어내는 문제입니다. 이번 3편의 메시지는 세 문장으로 정리됩니다.

• 리전과 존은 실패 도메인을 쪼개는 도구다.
• DR은 최후 수단이고, 목표는 실패를 우회하는 운영이다.
• 공유를 줄이고, 트래픽은 레인 안에 머물게 하고, 배포는 한 번에 하나씩, 리전도 하나씩 진행해야 한다.

1편과 2편이 클라우드 네이티브하게 옮길 수 있는 전제를 만들었다면, 3편은 그 위에서 장애 도메인을 어떻게 설계할지에 초점을 맞췄습니다. 다음 4편에서는 이 구조 위에서 가장 까다로운 주제인 상태(state)와 데이터 일관성(consistency)을 가용성 관점에서 다룹니다. 많은 장애는 리전 그 자체보다 데이터에서 시작되기 때문입니다.

 

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 멀티 리전을 구성했는데도 서비스가 함께 멈추는 가장 흔한 원인은 무엇인가요?

A1. 리전 수가 아니라 “공유 지점”이 남아 있기 때문입니다. 핵심 DB·메시지 큐·캐시처럼 상태를 강하게 공유하거나, 요청 처리 중 리전 경계를 넘는 동기 호출이 많아지면 실패 도메인이 다시 커집니다. 결국 특정 지점의 장애가 전체로 전파되며 멀티 리전도 같이 멈출 수 있습니다.

Q2. DR과 multi-active region 중 무엇이 더 좋은가요?

A2. 정답은 RTO·RPO 목표와 운영 성숙도에 따라 달라집니다. DR은 전환 순간에 의사결정과 실행 부담이 커서 “최후 수단”으로 두는 경우가 많고, multi-active region은 평시부터 여러 리전이 트래픽을 처리해 장애 시 전환 순간을 최소화합니다. 복구보다 우회에 가깝게 운영하려면 multi-active 접근이 유리합니다.

Q3. 실패 도메인을 작게 유지하려면 실무에서 무엇부터 바꾸면 되나요?

A3. 세 가지를 우선순위로 잡으면 됩니다. ① 리전 간 공유 지점을 줄이고(share-nothing), 지역별 독립 운영 단위를 명확히 나눕니다. ② 트래픽이 리전 경계를 넘지 않도록 region affinity·stickiness와 동기 호출 억제 원칙을 잡습니다. ③ 배포는 “한 번에 하나씩”, 멀티 리전이라면 “리전도 하나씩” 순차 적용해 변경의 장애 반경을 통제합니다.

 

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📚 관련/출처

Amazon Web Services, 「AWS Well-Architected Framework – Reliability Pillar」 공식 백서 (2023) Microsoft Azure, 「Azure Well-Architected Framework – Reliability」 기술 문서 (2023) Google Cloud, 「Building Scalable and Resilient Web Applications on Google Cloud」 아키텍처 가이드 (2022) Google Cloud, 「Designing and Implementing Your Disaster Recovery Plan Using Google Cloud」 기술 가이드 (2021) Google, 「Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems」 O’Reilly Media (2016) Netflix Tech Blog, 「Introducing Chaos Engineering」 기술 블로그 포스트 (2016) Adrian Cockcroft 외, 「Architecting for Resilience in the Cloud」 관련 컨퍼런스 발표 자료 및 기술 블로그 (2014~2019) Kubernetes Documentation, 「Workload Resources (Deployments, ReplicaSets) & Service Discovery (DNS, Service)」 공식 문서 (2020~2024) HashiCorp, 「Consul Service Discovery and Service Mesh」 제품 아키텍처 및 기술 문서 (2020~2024) Cloudflare, AWS, Azure Traffic Manager 등 주요 CSP 트래픽 매니지먼트·DNS 라우팅 서비스 공식 아키텍처 가이드 (2020~2024)