CloudFront 캐시 히트율 저하 원인 추적 및 해결 가이드 AI 생성 이미지: CloudFront 캐시 히트율 저하 시 원인 추적법 문제 정의 — 캐시 히트율 저하가 무엇을 의미하는가 캐시 히트율은 엣지에서 응답을 반환한 비율로, 일반적으로 요청 기반(요청 히트 수/전체 요청 수) 또는 바이트 기준(byte‑hit ratio)으로 계산됩니다. 히트율이 높으면 오리진 호출이 줄어 지연 시간과 데이터 전송 비용, 오리진 부하가 함께 줄어듭니다. 반대로 히트율이 낮아지면 오리진 트래픽과 비용이 늘고 사용자 레이턴시가 악화되며 장애 전파 위험이 커집니다. 운영 관점에서는 히트율 변화와 함께 오리진 요청 수, 4xx/5xx 비율, egress 바이트, 엣지별 분포를 동시에 살펴야 합니다. 정상 패턴은 일·주 단위의 주기적 변화와 배포 전후에 유지되는 일관된 TTL·Cache‑Control 정책입니다. 기준선(베이스라인)을 정의해 두지 않으면 단기 변동을 이상치로 오해하기 쉽습니다. 정상/비정상 패턴 정상: 일·주 단위의 반복적 패턴, 배포 전후에 일관된 TTL·Cache‑Control 유지, 여러 리전에서 비슷한 히트 분포 비정상: 특정 시점의 급격한 하락, 일부 리전 또는 엣지에 국한된 저하, 점진적 감소, 오리진 요청 및 4xx/5xx의 동시 증가, 최근 대규모 무효화나 캐시 키(쿼리스트링·쿠키) 변경 위 기준을 바탕으로 CloudFront 캐시 히트율 저하 시 원인 추적법을 구조화하여 우선순위를 정하고, 증거에 근거해 원인을 좁혀가십시오. 간단한 체크리스트 예: 배포로 인한 TTL·캐시 키 변경 여부, 최근 무효화 기록, 엣지별 4xx/5xx 급증, 오리진 응답 시간 변화를 우선 확인하세요. 먼저 확인할 핵심 메트릭과 로그 문제 추적은 우선 핵심 지표와 로그를 검토하는 것부터 시작합니다. CloudWatch나 콘솔에서 CacheHit·CacheMiss(또는 CacheHit 비율), 전체 요청 수(Requests), 4xx...