칼퇴하는 개발자

글

최근 글

Kubernetes HPA 설정 오류, CPU/메모리 임계값 튜닝 실전 가이드

Kubernetes HPA 설정 오류, CPU/메모리 임계값 튜닝 실전 가이드 AI 생성 이미지: Kubernetes HPA 설정 오류, CPU/메모리 임계값 튜닝 실전 HPA, 왜 자꾸 오작동할까? 흔한 설정 오류 분석 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA)는 애플리케이션 부하에 맞춰 파드 수를 자동으로 조절하여 안정성과 확장성을 보장하는 핵심 기능입니다. 하지만 예상과 달리 HPA가 제대로 작동하지 않아 서비스 장애를 겪거나 리소스 낭비를 초래하는 경우가 빈번합니다. 이러한 문제의 근본적인 원인은 대부분 HPA 설정 과정에서의 오해와 잘못된 임계값 설정에 있습니다. HPA는 기본적으로 지정된 메트릭(CPU, 메모리 등)의 현재 사용량과 목표 사용량 비율을 비교하여 파드 수를 조절합니다. 예를 들어, CPU 사용률 목표가 50%로 설정되어 있다면, 현재 CPU 사용률이 50%를 초과하면 파드를 늘리고, 50% 미만으로 떨어지면 파드를 줄이는 방식으로 작동합니다. 이 간단한 원리 안에서 몇 가지 흔한 설정 오류가 발생할 수 있습니다. 1. 잘못된 메트릭 선택 및 수집 오류 가장 흔한 오류 중 하나는 HPA가 참조하는 메트릭이 실제 애플리케이션의 부하를 제대로 반영하지 못하는 경우입니다. 예를 들어, CPU 사용률만으로 HPA를 설정했는데 실제 애플리케이션의 병목 현상이 I/O 대역폭이나 네트워크 트래픽에 있다면, CPU 임계값은 낮아도 서비스 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 또한, 메트릭 서버(Metrics Server)와 같은 메트릭 수집기가 제대로 설치되지 않았거나 정상적으로 작동하지 않으면 HPA는 부정확한 데이터를 기반으로 파드 수를 조절하게 됩니다. 이는 결국 잘못된 자동 확장 또는 축소로 이어집니다. 2. 현실적이지 못한 임계값 설정 HPA의 핵심은 '목표 사용량' 임계값 설정입니다. 이 임계값이 너무 낮으면 실제 부하가 증가하기 전에 과도하게 파드가 늘어나 리소스 낭...

API Gateway CORS 에러, 근본 원인 분석과 해결 전략

API Gateway CORS 에러, 근본 원인 분석과 해결 전략 AI 생성 이미지: API Gateway CORS 에러, 근본 원인 분석과 해결 전략 API Gateway 환경에서 CORS 에러가 발생하는 이유 API Gateway를 사용하다 보면 CORS(Cross-Origin Resource Sharing) 에러를 마주치는 일이 잦습니다. CORS는 웹 브라우저의 동일 출처 정책(SOP, Same-Origin Policy)에 따라, 다른 출처(Origin)에서 온 스크립트가 다른 출처의 리소스에 접근하는 것을 제한하는 보안 메커니즘입니다. 프로토콜, 도메인, 포트 중 하나라도 다르면 브라우저는 기본적으로 해당 요청을 차단합니다. API Gateway는 여러 백엔드 서비스로 향하는 단일 진입점 역할을 하므로, 이러한 CORS 정책의 복잡성이 특히 두드러지게 나타납니다. API Gateway CORS 에러 는 주로 이러한 환경적 요인에서 비롯됩니다. API Gateway 환경에서 CORS 에러가 빈번하게 발생하는 주요 원인은 다음과 같습니다. 다양한 출처의 클라이언트: 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 외부 서비스 등 API Gateway는 여러 출처로부터 요청을 받습니다. 클라이언트의 출처가 API Gateway의 출처와 다를 때 CORS 문제가 발생할 수 있습니다. 동적인 백엔드 서비스 구성: API Gateway 뒤에는 다양한 마이크로서비스나 레거시 시스템이 존재할 수 있습니다. 각 백엔드 서비스는 자체 CORS 설정을 가지고 있거나, CORS를 전혀 고려하지 않았을 수 있습니다. API Gateway가 이들 서비스를 프록시할 때, 백엔드에서 반환되는 CORS 헤더가 클라이언트의 출처와 일치하지 않거나 누락되면 문제가 발생합니다. API Gateway 자체의 CORS 설정: 많은 API Gateway 솔루션은 CORS 관리를 위한 자체 설정을 제공합니다. 이러한 설정을 잘못 구성하거나 백엔드 서비스의 설정...

Nginx 설정 오류로 502 Bad Gateway 발생 시, 신속하게 해결하는 디버깅 가이드

Nginx 설정 오류로 502 Bad Gateway 발생 시, 신속하게 해결하는 디버깅 가이드 AI 생성 이미지: Nginx 설정 오류로 인한 502 Bad Gateway, 디버깅 가이드 502 Bad Gateway 오류, 무엇이 문제일까요? 엔터프라이즈 환경에서 웹 서비스를 안정적으로 운영하는 데 있어 502 Bad Gateway 오류는 예상치 못한 난관이 될 수 있습니다. 이 오류는 Nginx와 같은 게이트웨이 서버가 백엔드 애플리케이션 서버로부터 유효하지 않은 응답을 받았을 때 발생하며, 이는 Nginx가 요청을 성공적으로 받았으나 백엔드 시스템이 정상적인 응답을 생성하지 못했거나, 받은 응답 자체에 문제가 있음을 의미합니다. 특히, Nginx 설정상의 문제로 502 오류가 발생하는 경우가 상당수입니다. 고성능 웹 서버이자 리버스 프록시인 Nginx는 클라이언트 요청을 백엔드 서버로 효율적으로 중계하는 역할을 수행합니다. 이 과정에서 Nginx 설정 파일의 미묘한 오류나 백엔드 서버와의 통신 설정 문제는 502 오류를 야기하는 직접적인 원인이 되곤 합니다. 일반적으로 다음과 같은 상황에서 이 오류를 마주하게 됩니다. 백엔드 서버의 불안정: 백엔드 애플리케이션 서버가 응답하지 않거나 예기치 않게 종료되었을 때, Nginx는 유효한 응답을 받을 수 없어 502 오류를 반환합니다. 잘못된 프록시 설정: Nginx 설정 파일의 proxy_pass 지시자에 명시된 백엔드 서버 주소가 잘못되었거나, 해당 서버에 접근할 수 없는 경우에도 이 오류가 발생합니다. 타임아웃 문제: Nginx와 백엔드 서버 간의 통신이 지연되어 Nginx의 타임아웃 설정을 초과할 경우 문제가 됩니다. 예를 들어, proxy_read_timeout 과 같은 설정값이 너무 짧게 지정되어 있다면 응답 지연 시 502 오류로 이어질 수 있습니다. 백엔드 응답의 비표준성: 백엔드 서버가 HTTP 표준을 준수하지 않거나, Nginx가 해...

CI/CD 파이프라인 보안 취약점 점검, 이젠 자동화로 완벽하게!

CI/CD 파이프라인 보안 취약점 점검, 이젠 자동화로 완벽하게! AI 생성 이미지: CI/CD 파이프라인 보안 취약점 점검 자동화 방안 CI/CD 파이프라인 보안, 왜 자동화가 필수인가? 엔터프라이즈 환경에서 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) 파이프라인은 소프트웨어 개발 및 배포 속도를 혁신적으로 높이는 핵심 동력입니다. 하지만 빠른 속도의 이면에는 간과하기 쉬운 보안 위협이 잠재해 있습니다. 최신 개발 트렌드에 맞춰 신속한 배포를 추구하는 과정에서 보안 취약점 점검이 후순위로 밀리거나 수동으로 이루어진다면, 이는 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. CI/CD 파이프라인의 보안 취약점을 수동으로 점검하는 것은 현실적으로 여러 한계를 지닙니다. 첫째, 시간과 비용 의 문제입니다. 복잡하고 방대한 코드베이스와 수많은 빌드 및 배포 단계에서 잠재적인 보안 위협을 하나하나 찾아내는 데는 막대한 인력과 시간이 투입됩니다. 둘째, 인적 오류 의 발생 가능성입니다. 아무리 숙련된 전문가라도 반복적이고 지루한 수동 점검 과정에서는 미처 발견하지 못하는 취약점이 생길 수 있습니다. 셋째, 일관성 부족 입니다. 점검자의 경험이나 컨디션에 따라 결과에 편차가 발생할 수 있으며, 이는 결국 보안 수준의 불균형을 초래합니다. 예를 들어, 코드 리뷰 시 특정 유형의 취약점만 집중적으로 살피거나, 피로 누적으로 인해 중요한 부분을 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다. 이러한 수동 점검의 한계를 극복하고 빠르게 변화하는 위협 환경에 효과적으로 대응하기 위해, CI/CD 파이프라인 보안 취약점 점검 자동화 는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 자동화된 점검은 개발 초기 단계부터 배포 완료 후까지 보안 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 잠재적인 취약점을 신속하게 탐지하여 개발팀에 즉각적으로 피드백을 제공함으로써 보안 위험을 최소화하는 것이죠. 이는 개발 속도를 저해하지 않으면서도 높은 수준의 보안을 유지할 수...

GitHub Actions 빌드 실패, 의존성 충돌 해결: 실전 사례와 노하우

GitHub Actions 빌드 실패, 의존성 충돌 해결: 실전 사례와 노하우 AI 생성 이미지: GitHub Actions 빌드 실패, 의존성 충돌 해결 사례 GitHub Actions 빌드 실패, 흔히 마주치는 시나리오 엔터프라이즈 환경에서 GitHub Actions 기반의 CI/CD 파이프라인을 운영하는 것은 개발 효율성을 높이는 데 필수적입니다. 하지만 프로젝트가 복잡해지고 다양한 외부 라이브러리를 활용함에 따라, 예상치 못한 GitHub Actions 빌드 실패 를 경험하게 되는 경우가 많습니다. 특히 여러 라이브러리가 서로 다른 버전을 요구하며 발생하는 의존성 충돌 은 가장 빈번하게 발생하는 골칫거리 중 하나입니다. 이러한 빌드 실패는 개발팀의 생산성을 떨어뜨리고 배포 일정을 지연시키는 주요 원인이 됩니다. 일반적으로 다음과 같은 상황에서 빌드 실패를 마주치게 됩니다: 환경 불일치: 로컬 개발 환경과 CI/CD 환경 간의 라이브러리 버전, OS, 시스템 설정 등이 달라 발생하는 문제입니다. 외부 의존성 문제: 패키지 저장소의 일시적인 오류, 저장소 변경, 혹은 라이브러리 자체의 지원 중단 등이 원인이 될 수 있습니다. 의존성 충돌: 여러 라이브러리가 같은 패키지의 상이한 버전을 필요로 할 때 발생하며, 프로젝트 규모가 커질수록 해결하기 어려워집니다. CI/CD 설정 오류: 워크플로우 파일(.yml)의 문법 오류, 잘못된 명령어 실행, 혹은 권한 문제 등으로 인해 빌드가 중단될 수 있습니다. 이처럼 흔히 발생하는 실패 원인들을 정확히 이해하는 것이 의존성 충돌 해결 을 포함한 GitHub Actions 빌드 실패 를 효과적으로 관리하는 첫걸음입니다. 예를 들어, 최근 한 프로젝트에서는 특정 라이브러리 업데이트 후 발생한 의존성 충돌로 인해 빌드가 계속 실패하는 문제가 있었습니다. 이때, `npm audit` 또는 `yarn audit`과 같은 도구를 활용하여 충돌하는 패키지를 파악하고, ...

Redis OOM Error: 메모리 누수 탐지부터 효과적인 Eviction 정책까지

Redis OOM Error: 메모리 누수 탐지부터 효과적인 Eviction 정책까지 AI 생성 이미지: Redis OOM Error, 메모리 누수 탐지 및 eviction 정책 적용 Redis OOM Error, 왜 발생하며 우리에게 어떤 영향을 미치는가 Redis OOM (Out Of Memory) Error는 서버의 할당된 메모리 용량을 초과했을 때 발생하는 치명적인 문제입니다. 이는 단순한 성능 저하를 넘어 서비스 중단으로 직결될 수 있어, 엔터프라이즈 환경에서는 발생 원인을 정확히 이해하고 선제적으로 대응하는 것이 매우 중요합니다. OOM Error의 근본적인 원인은 크게 두 가지로 분석할 수 있습니다. 첫째, 예상보다 많은 양의 데이터가 Redis에 저장되는 경우입니다. 애플리케이션 로직 변경, 트래픽 급증, 또는 데이터 만료(TTL) 설정 오류 등으로 인해 데이터 증가 속도가 메모리 용량을 앞지를 때 발생합니다. 둘째, 메모리 누수입니다. Redis 자체의 버그보다는 애플리케이션에서 Redis 데이터를 비효율적으로 사용하거나, 커넥션 풀 관리 부실, 혹은 트랜잭션의 잘못된 사용 등으로 인해 불필요한 메모리가 해제되지 않고 계속 쌓이는 경우입니다. 예를 들어, 주기적으로 대량의 데이터를 생성하지만 이전 데이터가 제대로 삭제되지 않는 패턴은 메모리 누수를 유발할 수 있습니다. **실제로 한 기업에서는 배치 작업으로 생성된 임시 데이터가 만료되지 않고 계속 쌓여 OOM Error가 발생했던 사례가 있었습니다.** OOM Error가 발생하면 Redis 서버는 더 이상 새로운 데이터를 쓰거나 읽는 작업을 수행할 수 없게 됩니다. 이는 캐싱 계층으로 활용되는 Redis의 특성상, 의존하는 애플리케이션 전반에 걸쳐 심각한 장애를 야기합니다. 사용자 요청 처리가 지연되거나 실패하고, 캐시 데이터를 사용하지 못하게 된 애플리케이션은 원본 데이터 소스(데이터베이스 등)에 과도한 부하를 주어 2차 장애를 유발할 수도 있습니다. 최악의 경우, Red...

이 블로그 검색

글

CloudFront 캐시 무효화 실패, 늪에서 탈출하는 디버깅 및 운영 팁