mirror of https://github.com/ktds-dg0501/kt-event-marketing.git synced 2025-12-06 23:26:25 +00:00

✨ 주요 기능
- Azure 기반 물리아키텍처 설계 (개발환경/운영환경)
- 7개 마이크로서비스 물리 구조 설계
- 네트워크 아키텍처 다이어그램 작성 (Mermaid)
- 환경별 비교 분석 및 마스터 인덱스 문서

📁 생성 파일
- design/backend/physical/physical-architecture.md (마스터)
- design/backend/physical/physical-architecture-dev.md (개발환경)
- design/backend/physical/physical-architecture-prod.md (운영환경)
- design/backend/physical/*.mmd (4개 Mermaid 다이어그램)

🎯 핵심 성과
- 비용 최적화: 개발환경 월 $143, 운영환경 월 $2,860
- 확장성: 개발환경 100명 → 운영환경 10,000명 (100배)
- 가용성: 개발환경 95% → 운영환경 99.9%
- 보안: 다층 보안 아키텍처 (L1~L4)

🛠️ 기술 스택
- Azure Kubernetes Service (AKS)
- Azure Database for PostgreSQL Flexible
- Azure Cache for Redis Premium
- Azure Service Bus Premium
- Application Gateway + WAF

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-10-29 15:13:01 +09:00

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KT 이벤트 마케팅 서비스 - 운영환경 물리아키텍처 설계서

1. 개요

1.1 설계 목적

본 문서는 KT 이벤트 마케팅 서비스의 운영환경 물리 아키텍처를 정의합니다.

설계 범위: 운영환경 전용 물리 인프라 설계
설계 목적:
- 고가용성과 확장성을 고려한 프로덕션 환경
- 엔터프라이즈급 보안과 모니터링 체계
- 실사용자 규모에 따른 성능 최적화
- 관리형 서비스 중심의 안정적인 구성
대상 환경: Azure 기반 운영환경 (Production)
대상 시스템: 7개 마이크로서비스 + 관리형 백킹서비스

1.2 설계 원칙

운영환경에 적합한 5대 핵심 원칙을 정의합니다.

원칙	설명	적용 방법
고가용성	99.9% 이상 가용성 보장	Multi-Zone 배포, 관리형 서비스
확장성	자동 스케일링 지원	HPA, 클러스터 오토스케일러
보안 우선	다층 보안 아키텍처	WAF, Private Endpoints, RBAC
관측 가능성	종합 모니터링 체계	Azure Monitor, Application Insights
재해복구	자동 백업 및 복구	지역 간 복제, 자동 장애조치

1.3 참조 아키텍처

아키텍처 문서	연관관계	참조 방법
아키텍처 패턴	마이크로서비스 패턴 기반	서비스 분리 및 통신 패턴
논리 아키텍처	논리적 컴포넌트 구조	물리적 배치 및 연결 관계
데이터 설계서	데이터 저장소 요구사항	관리형 데이터베이스 구성
HighLevel 아키텍처	전체 시스템 구조	CI/CD 및 엔터프라이즈 서비스

2. 운영환경 아키텍처 개요

2.1 환경 특성

특성	운영환경 설정값	근거
목적	실제 사용자 서비스 제공	비즈니스 연속성 보장
사용자 규모	1만~10만 명 동시 사용자	확장 가능한 아키텍처
가용성 목표	99.9% (연간 8.7시간 다운타임)	SLA 기준 가용성
확장성	자동 스케일링 (2-10배)	트래픽 패턴 대응
보안 수준	엔터프라이즈급 (다층 보안)	데이터 보호 및 규제 준수
데이터 보호	실제 개인정보 보호	GDPR, 개인정보보호법 준수

2.2 전체 아키텍처

전체 시스템은 CDN → Application Gateway → AKS → 관리형 서비스 플로우로 구성됩니다.

아키텍처 다이어그램: physical-architecture-prod.mmd
네트워크 다이어그램: network-prod.mmd

주요 컴포넌트:

Azure Front Door + CDN: 글로벌 가속 및 DDoS 보호
Application Gateway + WAF: L7 로드밸런싱 및 웹 보안
AKS Premium: Multi-Zone Kubernetes 클러스터
Azure Database for PostgreSQL: 관리형 주 데이터베이스
Azure Cache for Redis: 관리형 캐시 서비스
Azure Service Bus Premium: 엔터프라이즈 메시징

3. 컴퓨팅 아키텍처

3.1 Kubernetes 클러스터 구성

3.1.1 클러스터 설정

설정 항목	설정값	설명
Kubernetes 버전	1.28.x	안정된 최신 버전
서비스 티어	Standard	프로덕션 워크로드 지원
CNI 플러그인	Azure CNI	고성능 네트워킹
DNS	CoreDNS + Private DNS	내부 도메인 해석
RBAC	엄격한 권한 관리	최소 권한 원칙
Pod Security	Restricted 정책	강화된 보안 설정
Ingress Controller	Application Gateway	Azure 네이티브 통합

3.1.2 노드 풀 구성

노드 풀	인스턴스 크기	노드 수	Multi-Zone	스케일링	용도
System	Standard_D2s_v3	3개 (Zone별 1개)	3-Zone	수동	시스템 워크로드
Application	Standard_D4s_v3	6개 (Zone별 2개)	3-Zone	자동 (3-15)	애플리케이션 워크로드

3.2 고가용성 구성

3.2.1 Multi-Zone 배포

가용성 전략	설정	설명
Zone 분산	3개 Zone 균등 배포	Korea Central 전 Zone 활용
Pod Anti-Affinity	활성화	동일 Zone 집중 방지
Pod Disruption Budget	최소 1개 Pod 유지	롤링 업데이트 안정성

3.3 서비스별 리소스 할당

3.3.1 애플리케이션 서비스

서비스명	CPU Requests	CPU Limits	Memory Requests	Memory Limits	Replicas	HPA
user-service	200m	500m	256Mi	512Mi	3	2-10
event-service	300m	800m	512Mi	1Gi	3	3-15
content-service	200m	500m	256Mi	512Mi	2	2-8
ai-service	500m	1000m	1Gi	2Gi	2	2-8
participation-service	200m	500m	256Mi	512Mi	2	2-10
analytics-service	300m	800m	512Mi	1Gi	2	2-6
distribution-service	200m	500m	256Mi	512Mi	2	2-8

3.3.2 HPA 구성

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: event-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: event-service
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 15
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 15
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60

4. 네트워크 아키텍처

4.1 네트워크 토폴로지

네트워크 구성: network-prod.mmd

4.1.1 Virtual Network 구성

서브넷	주소 대역	용도	특별 설정
Gateway Subnet	10.0.4.0/24	Application Gateway	고정 IP 할당
Application Subnet	10.0.1.0/24	AKS 클러스터	CNI 통합
Database Subnet	10.0.2.0/24	관리형 데이터베이스	Private Endpoint
Cache Subnet	10.0.3.0/24	관리형 캐시	Private Endpoint

4.1.2 네트워크 보안 그룹

방향	규칙 이름	포트	소스/대상	목적
Inbound	AllowHTTPS	443	Internet	웹 트래픽
Inbound	AllowHTTP	80	Internet	HTTP 리다이렉트
Inbound	DenyAll	*	*	기본 거부
Outbound	AllowInternal	*	VNet	내부 통신

4.2 트래픽 라우팅

4.2.1 Application Gateway 구성

설정 항목	설정값	설명
SKU	WAF_v2	Web Application Firewall 포함
인스턴스	2-10 (자동 스케일링)	트래픽에 따라 동적 조정
Public IP	고정 IP	도메인 연결용
백엔드 풀	AKS NodePort 서비스	30080-30086 포트

4.2.2 WAF 구성

# WAF 정책 예시
apiVersion: network.azure.com/v1
kind: ApplicationGatewayWebApplicationFirewallPolicy
metadata:
  name: kt-event-waf-policy
spec:
  policySettings:
    mode: Prevention
    state: Enabled
    fileUploadLimitInMb: 100
    maxRequestBodySizeInKb: 128
  managedRules:
    managedRuleSets:
    - ruleSetType: OWASP
      ruleSetVersion: "3.2"
      ruleGroupOverrides:
      - ruleGroupName: REQUEST-920-PROTOCOL-ENFORCEMENT
        rules:
        - ruleId: "920230"
          state: Disabled
  customRules:
  - name: RateLimitRule
    priority: 1
    ruleType: RateLimitRule
    rateLimitDuration: PT1M
    rateLimitThreshold: 100
    matchConditions:
    - matchVariables:
      - variableName: RemoteAddr
    action: Block

4.3 Network Policies

4.3.1 마이크로서비스 간 통신 제어

정책 이름	Ingress 규칙	Egress 규칙	적용 대상
default-deny	모든 트래픽 거부	모든 트래픽 거부	전체 네임스페이스
allow-ingress	Ingress Controller만 허용	제한 없음	웹 서비스
allow-database	애플리케이션만 허용	DNS, PostgreSQL만	데이터베이스 통신

4.4 서비스 디스커버리

서비스명	내부 DNS 주소	포트	외부 접근 방법	LoadBalancer 유형
user-service	user-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30080	Application Gateway
event-service	event-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30081	Application Gateway
content-service	content-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30082	Application Gateway
ai-service	ai-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30083	Application Gateway
participation-service	participation-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30084	Application Gateway
analytics-service	analytics-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30085	Application Gateway
distribution-service	distribution-service.prod.svc.cluster.local	8080	NodePort 30086	Application Gateway

5. 데이터 아키텍처

5.1 관리형 주 데이터베이스

5.1.1 데이터베이스 구성

설정 항목	설정값	설명
서비스	Azure Database for PostgreSQL Flexible	관리형 데이터베이스
버전	PostgreSQL 15	최신 안정 버전
SKU	GP_Standard_D4s_v3	4 vCPU, 16GB RAM
스토리지	1TB Premium SSD	고성능 스토리지
고가용성	Zone Redundant	다중 Zone 복제
백업	35일 자동 백업	Point-in-time 복구
보안	Private Endpoint	VNet 내부 통신만

5.1.2 읽기 전용 복제본

# 읽기 복제본 구성 예시
apiVersion: dbforpostgresql.azure.com/v1beta1
kind: FlexibleServer
metadata:
  name: kt-event-db-replica
spec:
  location: Korea Central
  sourceServerId: /subscriptions/.../kt-event-db-primary
  replicaRole: Read
  sku:
    name: GP_Standard_D2s_v3
    tier: GeneralPurpose
  storage:
    sizeGB: 512
    tier: P4
  highAvailability:
    mode: ZoneRedundant

5.2 관리형 캐시 서비스

5.2.1 캐시 클러스터 구성

설정 항목	설정값	설명
서비스	Azure Cache for Redis Premium	관리형 캐시
크기	P2 (6GB)	프로덕션 워크로드
복제	3개 복제본	고가용성
클러스터	활성화	수평 확장 지원
지속성	RDB + AOF	데이터 영구 저장
보안	Private Endpoint + TLS	암호화 통신

5.2.2 캐시 전략

# 캐시 정책 예시
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: redis-config
data:
  redis.conf: |
    # 메모리 정책
    maxmemory-policy allkeys-lru

    # RDB 스냅샷
    save 900 1
    save 300 10
    save 60 10000

    # AOF 설정
    appendonly yes
    appendfsync everysec

    # 클러스터 설정
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes.conf
    cluster-node-timeout 5000

5.3 데이터 백업 및 복구

5.3.1 자동 백업 전략

# 백업 정책 예시
apiVersion: backup.azure.com/v1
kind: BackupPolicy
metadata:
  name: kt-event-backup-policy
spec:
  postgresql:
    retentionPolicy:
      dailyBackups: 35
      weeklyBackups: 12
      monthlyBackups: 12
      yearlyBackups: 7
    backupSchedule:
      dailyBackup:
        time: "02:00"
      weeklyBackup:
        day: "Sunday"
        time: "01:00"
  redis:
    retentionPolicy:
      dailyBackups: 7
      weeklyBackups: 4
    persistencePolicy:
      rdbEnabled: true
      aofEnabled: true

6. 메시징 아키텍처

6.1 관리형 Message Queue

6.1.1 Message Queue 구성

# Service Bus Premium 구성
apiVersion: servicebus.azure.com/v1beta1
kind: Namespace
metadata:
  name: kt-event-servicebus-prod
spec:
  sku:
    name: Premium
    capacity: 1
  zoneRedundant: true
  encryption:
    enabled: true
  networkRuleSets:
    defaultAction: Deny
    virtualNetworkRules:
    - subnetId: /subscriptions/.../vnet/subnets/application
      ignoreMissingVnetServiceEndpoint: false
  privateEndpoints:
  - name: kt-event-sb-pe
    subnetId: /subscriptions/.../vnet/subnets/application

6.1.2 큐 및 토픽 설계

# 큐 구성 예시
apiVersion: servicebus.azure.com/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: ai-schedule-generation
  namespace: kt-event-servicebus-prod
spec:
  maxSizeInMegabytes: 16384
  maxDeliveryCount: 10
  duplicateDetectionHistoryTimeWindow: PT10M
  enablePartitioning: true
  deadLetteringOnMessageExpiration: true
  enableBatchedOperations: true
  autoDeleteOnIdle: P14D
  forwardTo: ""
  forwardDeadLetteredMessagesTo: "ai-schedule-dlq"

7. 보안 아키텍처

7.1 다층 보안 아키텍처

7.1.1 보안 계층 구조

# L1-L4 보안 계층 정의
securityLayers:
  L1_Network:
    components:
      - Azure Front Door (DDoS Protection)
      - Application Gateway WAF
      - Network Security Groups
    purpose: "네트워크 레벨 보안"

  L2_Platform:
    components:
      - AKS RBAC
      - Pod Security Standards
      - Network Policies
    purpose: "플랫폼 레벨 보안"

  L3_Application:
    components:
      - Azure Active Directory
      - Managed Identity
      - OAuth 2.0 / JWT
    purpose: "애플리케이션 레벨 인증/인가"

  L4_Data:
    components:
      - Private Endpoints
      - TLS 1.3 Encryption
      - Azure Key Vault
    purpose: "데이터 보호 및 암호화"

7.2 인증 및 권한 관리

7.2.1 클라우드 Identity 통합

# Azure AD 애플리케이션 등록
apiVersion: identity.azure.com/v1beta1
kind: AzureIdentity
metadata:
  name: kt-event-identity
spec:
  type: 0  # User Assigned Identity
  resourceID: /subscriptions/.../kt-event-identity
  clientID: xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
---
apiVersion: identity.azure.com/v1beta1
kind: AzureIdentityBinding
metadata:
  name: kt-event-identity-binding
spec:
  azureIdentity: kt-event-identity
  selector: kt-event-app

7.2.2 RBAC 구성

# 클러스터 역할 및 서비스 계정
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: kt-event-app-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["secrets", "configmaps"]
  verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: ["apps"]
  resources: ["deployments"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: kt-event-app-sa
  annotations:
    azure.workload.identity/client-id: xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: kt-event-app-binding
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: kt-event-app-role
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: kt-event-app-sa
  namespace: production

7.3 네트워크 보안

7.3.1 Private Endpoints

# PostgreSQL Private Endpoint
apiVersion: network.azure.com/v1beta1
kind: PrivateEndpoint
metadata:
  name: kt-event-db-pe
spec:
  subnet: /subscriptions/.../vnet/subnets/database
  privateLinkServiceConnections:
  - name: kt-event-db-plsc
    privateLinkServiceId: /subscriptions/.../kt-event-postgresql
    groupIds: ["postgresqlServer"]
  customDnsConfigs:
  - fqdn: kt-event-db.privatelink.postgres.database.azure.com
    ipAddresses: ["10.0.2.10"]

7.4 암호화 및 키 관리

7.4.1 관리형 Key Vault 구성

# Key Vault 구성
apiVersion: keyvault.azure.com/v1beta1
kind: Vault
metadata:
  name: kt-event-keyvault-prod
spec:
  location: Korea Central
  sku:
    family: A
    name: premium
  enabledForDeployment: true
  enabledForDiskEncryption: true
  enabledForTemplateDeployment: true
  enableSoftDelete: true
  softDeleteRetentionInDays: 30
  enablePurgeProtection: true
  networkAcls:
    defaultAction: Deny
    virtualNetworkRules:
    - id: /subscriptions/.../vnet/subnets/application
  accessPolicies:
  - tenantId: xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
    objectId: xxxx-xxxx-xxxx-xxxx  # Managed Identity
    permissions:
      secrets: ["get", "list"]
      keys: ["get", "list", "decrypt", "encrypt"]

8. 모니터링 및 관측 가능성

8.1 종합 모니터링 스택

8.1.1 클라우드 모니터링 통합

# Azure Monitor 설정
apiVersion: insights.azure.com/v1beta1
kind: Workspace
metadata:
  name: kt-event-workspace-prod
spec:
  location: Korea Central
  sku:
    name: PerGB2018
  retentionInDays: 30
  publicNetworkAccessForIngestion: Enabled
  publicNetworkAccessForQuery: Enabled
---
# Application Insights
apiVersion: insights.azure.com/v1beta1
kind: Component
metadata:
  name: kt-event-appinsights-prod
spec:
  applicationType: web
  workspaceId: /subscriptions/.../kt-event-workspace-prod
  samplingPercentage: 100

8.1.2 메트릭 및 알림

# 중요 알림 설정
apiVersion: insights.azure.com/v1beta1
kind: MetricAlert
metadata:
  name: high-cpu-alert
spec:
  description: "High CPU usage alert"
  severity: 2
  enabled: true
  scopes:
  - /subscriptions/.../resourceGroups/kt-event-prod/providers/Microsoft.ContainerService/managedClusters/kt-event-aks-prod
  evaluationFrequency: PT1M
  windowSize: PT5M
  criteria:
    allOf:
    - metricName: "cpuUsagePercentage"
      operator: GreaterThan
      threshold: 80
      timeAggregation: Average
  actions:
  - actionGroupId: /subscriptions/.../actionGroups/kt-event-alerts
---
# 리소스 알림
apiVersion: insights.azure.com/v1beta1
kind: ActivityLogAlert
metadata:
  name: resource-health-alert
spec:
  description: "Resource health degradation"
  enabled: true
  scopes:
  - /subscriptions/xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
  condition:
    allOf:
    - field: category
      equals: ResourceHealth
    - field: properties.currentHealthStatus
      equals: Degraded

8.2 로깅 및 추적

8.2.1 중앙집중식 로깅

# Fluentd DaemonSet for log collection
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluent.conf: |
    <source>
      @type tail
      path /var/log/containers/*.log
      pos_file /var/log/fluentd-containers.log.pos
      tag kubernetes.*
      read_from_head true
      <parse>
        @type json
        time_format %Y-%m-%dT%H:%M:%S.%NZ
      </parse>
    </source>

    <match kubernetes.**>
      @type azure-loganalytics
      customer_id "#{ENV['WORKSPACE_ID']}"
      shared_key "#{ENV['WORKSPACE_KEY']}"
      log_type ContainerLogs
      <buffer>
        @type file
        path /var/log/fluentd-buffers/kubernetes.buffer
        flush_mode interval
        flush_interval 30s
        chunk_limit_size 2m
        queue_limit_length 8
        retry_limit 17
        retry_wait 1.0
      </buffer>
    </match>

8.2.2 애플리케이션 성능 모니터링

# APM 설정 및 커스텀 메트릭
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: apm-config
data:
  applicationinsights.json: |
    {
      "connectionString": "InstrumentationKey=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx;IngestionEndpoint=https://koreacentral-1.in.applicationinsights.azure.com/",
      "role": {
        "name": "kt-event-services"
      },
      "sampling": {
        "percentage": 100
      },
      "instrumentation": {
        "logging": {
          "level": "INFO"
        },
        "micrometer": {
          "enabled": true
        }
      },
      "customMetrics": [
        {
          "name": "business.events.created",
          "description": "Number of events created"
        },
        {
          "name": "business.participants.registered",
          "description": "Number of participants registered"
        }
      ]
    }

9. 배포 관련 컴포넌트

컴포넌트	역할	설정	보안 스캔	롤백 정책
GitHub Actions	CI/CD 파이프라인	Enterprise 워크플로우	Snyk, SonarQube	자동 롤백
Azure Container Registry	컨테이너 이미지 저장소	Premium 티어	Vulnerability 스캔	이미지 버전 관리
ArgoCD	GitOps 배포	HA 모드	Policy 검증	Git 기반 롤백
Helm	패키지 관리	Chart 버전 관리	보안 정책	릴리스 히스토리

10. 재해복구 및 고가용성

10.1 재해복구 전략

10.1.1 백업 및 복구 목표

# RTO/RPO 정의
disasterRecovery:
  objectives:
    RTO: "1시간"    # Recovery Time Objective
    RPO: "15분"     # Recovery Point Objective
  strategies:
    database:
      primaryRegion: "Korea Central"
      secondaryRegion: "Korea South"
      replication: "Geo-Redundant"
      automaticFailover: true
    application:
      multiRegion: false
      backupRegion: "Korea South"
      restoreTime: "30분"
    storage:
      replication: "GRS"  # Geo-Redundant Storage
      accessTier: "Hot"

10.1.2 자동 장애조치

# Database Failover Group
apiVersion: sql.azure.com/v1beta1
kind: FailoverGroup
metadata:
  name: kt-event-db-fg
spec:
  primaryServer: kt-event-db-primary
  partnerServers:
  - name: kt-event-db-secondary
    location: Korea South
  readWriteEndpoint:
    failoverPolicy: Automatic
    failoverWithDataLossGracePeriodMinutes: 60
  readOnlyEndpoint:
    failoverPolicy: Enabled
  databases:
  - kt_event_marketing
---
# Redis Cache Failover
apiVersion: cache.azure.com/v1beta1
kind: RedisCache
metadata:
  name: kt-event-cache-secondary
spec:
  location: Korea South
  sku:
    name: Premium
    capacity: P2
  redisConfiguration:
    rdb-backup-enabled: "true"
    rdb-backup-frequency: "60"
    rdb-backup-max-snapshot-count: "1"

10.2 비즈니스 연속성

10.2.1 운영 절차

# 인시던트 대응 절차
incidentResponse:
  severity1_critical:
    responseTime: "15분"
    escalation: "CTO, 개발팀장"
    communicationChannel: "Slack #incident-critical"
    actions:
      - "자동 스케일링 확인"
      - "장애조치 검토"
      - "고객 공지 준비"

  severity2_high:
    responseTime: "30분"
    escalation: "개발팀장, 인프라팀"
    communicationChannel: "Slack #incident-high"

  maintenanceWindow:
    schedule: "매주 일요일 02:00-04:00"
    duration: "2시간"
    approvalRequired: true

  changeManagement:
    approvalProcess: "2-person approval"
    testingRequired: true
    rollbackPlan: "mandatory"

11. 비용 최적화

11.1 운영환경 비용 구조

11.1.1 월간 비용 분석

구성요소	사양	월간 예상 비용 (USD)	최적화 방안
AKS 클러스터	Standard 티어	$75	-
VM 노드	9 x D4s_v3 (Reserved 1년)	$650	Reserved Instance 30% 할인
Application Gateway	WAF_v2 + 자동스케일링	$200	트래픽 기반 최적화
PostgreSQL	GP_Standard_D4s_v3 + Replica	$450	Reserved 할인, 읽기 복제본 최적화
Redis Cache	Premium P2	$300	사용량 기반 스케일링
Service Bus	Premium 1 Unit	$700	메시지 처리량 기반
Storage	2TB Premium + 백업	$150	생명주기 정책
네트워크	트래픽 + Private Endpoint	$200	CDN 캐시 최적화
모니터링	Log Analytics + App Insights	$100	데이터 보존 정책
총 예상 비용	-	$2,825	Reserved Instance로 30% 절약 가능

11.1.2 비용 최적화 전략

# 비용 최적화 전략
costOptimization:
  computing:
    reservedInstances:
      commitment: "1년"
      savings: "30%"
      targetServices: ["VM", "PostgreSQL"]
    autoScaling:
      schedule: "업무시간 기반"
      metrics: ["CPU", "Memory", "Custom"]
      savings: "20%"

  storage:
    lifecyclePolicy:
      hotTier: "30일"
      coolTier: "90일"
      archiveTier: "1년"
      savings: "40%"
    compression:
      enabled: true
      savings: "25%"

  network:
    cdnOptimization:
      cacheHitRatio: ">90%"
      savings: "50%"
    privateEndpoints:
      dataTransferSavings: "60%"

11.2 성능 대비 비용 효율성

11.2.1 Auto Scaling 최적화

# 예측 스케일링 설정
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: predictive-scaling-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: event-service
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 15
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 30
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 15
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 15
      selectPolicy: Max
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Percent
        value: 50
        periodSeconds: 60
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "1k"

12. 운영 가이드

12.1 일상 운영 절차

12.1.1 정기 점검 항목

# 운영 체크리스트
operationalChecklist:
  daily:
    - name: "헬스체크 상태 확인"
      command: "kubectl get pods -A | grep -v Running"
      expected: "결과 없음"
    - name: "리소스 사용률 점검"
      command: "kubectl top nodes && kubectl top pods"
      threshold: "CPU 70%, Memory 80%"
    - name: "에러 로그 확인"
      query: "ContainerLogs | where LogLevel == 'ERROR'"
      timeRange: "지난 24시간"

  weekly:
    - name: "백업 상태 확인"
      service: "PostgreSQL, Redis"
      retention: "35일"
    - name: "보안 업데이트 점검"
      scope: "Node 이미지, 컨테이너 이미지"
      action: "보안 패치 적용"
    - name: "성능 트렌드 분석"
      metrics: "응답시간, 처리량, 에러율"
      comparison: "지난 주 대비"

  monthly:
    - name: "비용 분석 및 최적화"
      scope: "전체 인프라"
      report: "월간 비용 리포트"
    - name: "용량 계획 수립"
      forecast: "3개월 전망"
      action: "리소스 확장 계획"

12.2 인시던트 대응

12.2.1 장애 대응 절차

# 심각도별 대응 절차
incidentManagement:
  severity1_critical:
    definition: "서비스 완전 중단"
    responseTeam: ["CTO", "개발팀장", "SRE팀"]
    responseTime: "15분"
    communication:
      internal: "Slack #incident-war-room"
      external: "고객 공지 시스템"
    actions:
      - step1: "자동 장애조치 확인"
      - step2: "트래픽 라우팅 재설정"
      - step3: "수동 스케일업"
      - step4: "근본 원인 분석"

  severity2_high:
    definition: "부분 기능 장애"
    responseTeam: ["개발팀장", "해당 서비스 개발자"]
    responseTime: "30분"
    escalation: "1시간 내 해결 안되면 Severity 1로 상향"

  severity3_medium:
    definition: "성능 저하"
    responseTeam: ["해당 서비스 개발자"]
    responseTime: "2시간"
    monitoring: "지속적 모니터링 강화"

12.2.2 자동 복구 메커니즘

# 자동 복구 설정
autoRecovery:
  podRestart:
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /actuator/health
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 60
      periodSeconds: 30
      timeoutSeconds: 10
      failureThreshold: 3
    restartPolicy: Always

  nodeReplacement:
    trigger: "노드 실패 감지"
    action: "자동 노드 교체"
    timeLimit: "10분"

  trafficRerouting:
    healthCheck:
      interval: "10초"
      unhealthyThreshold: 3
    action: "자동 트래픽 재라우팅"
    rollback: "헬스체크 통과 시 자동 복구"

13. 확장 계획

13.1 단계별 확장 로드맵

13.1.1 Phase 1-3

# 3단계 확장 계획
scalingRoadmap:
  phase1_foundation:
    period: "0-6개월"
    target: "안정적 서비스 런칭"
    objectives:
      - "기본 인프라 구축 완료"
      - "모니터링 체계 확립"
      - "초기 사용자 1만명 지원"
    deliverables:
      - "운영환경 배포"
      - "CI/CD 파이프라인"
      - "기본 보안 체계"

  phase2_growth:
    period: "6-12개월"
    target: "사용자 증가 대응"
    objectives:
      - "사용자 5만명 지원"
      - "성능 최적화"
      - "글로벌 서비스 준비"
    deliverables:
      - "다중 지역 배포"
      - "CDN 최적화"
      - "고급 모니터링"

  phase3_scale:
    period: "12-24개월"
    target: "대규모 서비스 운영"
    objectives:
      - "사용자 10만명+ 지원"
      - "AI 기능 고도화"
      - "글로벌 서비스 완성"
    deliverables:
      - "멀티 클라우드 구성"
      - "엣지 컴퓨팅 도입"
      - "실시간 AI 추천"

13.2 기술적 확장성

13.2.1 수평 확장 전략

# 계층별 확장 전략
horizontalScaling:
  application:
    currentCapacity: "3-15 replicas per service"
    maxCapacity: "50 replicas per service"
    scalingTrigger: "CPU 70%, Memory 80%"
    estimatedUsers: "10만명 동시 사용자"

  database:
    currentSetup: "Primary + Read Replica"
    scalingPath:
      - step1: "Read Replica 증설 (최대 5개)"
      - step2: "샤딩 도입 (서비스별)"
      - step3: "Cross-region 복제"
    estimatedCapacity: "100만 트랜잭션/일"

  cache:
    currentSetup: "Premium P2 (6GB)"
    scalingPath:
      - step1: "P4 (26GB) 확장"
      - step2: "클러스터 모드 활성화"
      - step3: "지역별 캐시 클러스터"
    estimatedCapacity: "1M ops/초"

14. 운영환경 특성 요약

핵심 설계 원칙:

고가용성 우선: 99.9% 가용성을 위한 Multi-Zone, 관리형 서비스 활용
보안 강화: 다층 보안 아키텍처로 엔터프라이즈급 보안 구현
관측 가능성: 종합 모니터링으로 사전 문제 감지 및 대응
자동화: 스케일링, 백업, 복구의 완전 자동화
비용 효율: Reserved Instance와 자동 스케일링으로 비용 최적화

주요 성과 목표:

가용성: 99.9% (연간 8.7시간 다운타임 이하)
성능: 평균 응답시간 200ms 이하, 동시 사용자 10만명 지원
확장성: 트래픽 2-10배 자동 스케일링 대응
보안: 제로 보안 인시던트, 완전한 데이터 암호화
복구: RTO 1시간, RPO 15분 이하

최적화 목표:

성능 최적화: 캐시 적중률 90%+, CDN 활용으로 글로벌 응답속도 향상
비용 최적화: Reserved Instance로 30% 비용 절감, 자동 스케일링으로 20% 추가 절약
운영 효율성: 80% 자동화된 운영, 인시던트 자동 감지 및 대응

문서 버전: v1.0 최종 수정일: 2025-10-29 작성자: System Architect (박영자 "전문 아키텍트") 검토자: DevOps Engineer (송근정 "데브옵스 마스터")

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