CloudFront 오리진 실패 시 캐시 히트에 미치는 영향과 운영 전략 AI 생성 이미지: CloudFront 오리진 실패시 캐시 히트 영향 분석 문제 정의 — 오리진 실패가 캐시 히트에 미치는 영향 CloudFront는 먼저 엣지에서 콘텐츠 존재 여부를 확인(캐시 조회)하고, 캐시 히트라면 오리진을 호출하지 않고 바로 응답한다. 그래서 유효한 캐시가 있으면 오리진 장애가 즉시 캐시 히트에 영향을 주지 않는다. 반면 캐시 미스나 TTL 만료 시에는 엣지가 오리진에 요청을 보내며, 이때 오리진 실패는 캐시 히트/미스 통계와 사용자 경험에 여러 방식으로 영향을 준다. 이 글은 CloudFront 오리진 실패시 캐시 히트 영향 분석 관점에서 정리한 내용이다. 오리진 그룹/페일오버: 보조 오리진으로 재시도하면 캐시 미스 상태는 유지된다. 대신 재시도를 통해 최종 응답의 성공률을 개선할 수 있다. 에러 캐싱(Error Caching Minimum TTL): 5xx 응답을 캐시하면 이후 요청은 '히트'로 기록되지만 실제로는 에러가 반환된다. 따라서 캐시 히트율은 올라가더라도 정상 트래픽은 줄어드는 역설이 발생할 수 있다. 만료된 스테일 콘텐츠: CloudFront는 기본적으로 만료된 객체를 자동으로 제공하지 않는다. 만료된 항목이 많을수록 오리진 장애 시 캐시 미스와 실패 응답이 늘어난다. 메트릭 해석 주의: 장애 기간에 캐시 히트율 상승이 관찰되더라도 서비스 정상화의 증거로 보지 말아야 한다. 에러 응답 캐싱 여부와 성공률 지표를 함께 확인해 해석해야 한다. 실무 체크리스트 예: Error Caching 설정(최소 TTL) 검토, 오리진 그룹 페일오버 동작 시뮬레이션, TTL 정책 재검토, CloudFront·오리진 로그 및 모니터링 알람 점검을 수행한다. CloudFront의 기본 캐싱 동작과 에러 캐시 규칙 요약 CloudFront는 기본적으로 오리진의 Cache-Control/Expires 헤더를 우...
EC2 비용 급증 원인 진단과 태그 기반 추적 실무 가이드 AI 생성 이미지: EC2 비용 급증 원인 진단과 태그 기반 추적 방법 문제 정의 — EC2 비용이 갑자기 늘어났을 때 먼저 확인할 항목 우선 '언제' 늘었는지, '어디서' 늘었는지, 그리고 비즈니스에 미치는 영향을 명확히 규정하세요. 시간 범위를 고정하고 관련 계정·리전·인스턴스 타입·태그로 조사 범위를 좁힙니다. 비용 데이터(Billing/Cost Explorer)와 사용량 지표(CloudWatch/Cost and Usage Report)는 차이가 날 수 있으니 동시에 비교해야 합니다. 이 절차는 EC2 비용 급증 원인 진단과 태그 기반 추적 방법의 핵심 단계입니다. 증가 시점 — 최초 탐지 시점과 그 전후 24~72시간의 패턴을 확인합니다. 범위 식별 — 계정·조직, 리전·AZ, 인스턴스 타입, Auto Scaling 그룹, 태그 단위로 집계해 이상 징후가 집중된 곳을 찾습니다. 비즈니스 영향 — 예산 초과 여부, SLA 위반 가능성, 핵심 서비스 영향 등을 빠르게 판단합니다. 청구 vs 사용량 — 예약·스팟·AMI·마켓플레이스 등 청구 항목과 실제 인스턴스의 사용시간, I/O, 네트워크 사용량을 대조하세요. 실무 체크리스트 — 태그 누락 또는 변경, Auto Scaling 정책 변경, 최근 배포나 스케줄된 작업 여부를 우선 확인합니다. 데이터 수집 — 진단에 필요한 청구·모니터링·로그 소스 확보 방법 비용 급증 원인 분석에서 가장 먼저 할 일은 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 확보하는 것입니다. 필수 소스는 AWS Cost & Usage Report(CUR, S3에 일별/시간별 저장, 리소스 ID 포함), Cost Explorer(추세와 이상치 탐지), CloudWatch(인스턴스별 CPU·네트워크·EBS 지표와 커스텀 메트릭), CloudTrail(API 호출·권한 변경 기록), VPC Flow Log...