사례로 풀어보는 엔터프라이즈 K8s 멀티클러스터 자동복구 전략 AI 생성 이미지: 엔터프라이즈 K8s 멀티클러스터 자동복구 전략 실무 리더 요약 정리 이 글은 엔터프라이즈 K8s 멀티클러스터 자동복구 전략 실전 적용법를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 현장 사례: 3개 리전, 2개 클러스터 패턴에서 터진 사고 핵심 판단: 액티브-액티브 vs 액티브-패시브 선택 테스트 전략: 자동복구가 실제로 작동하는지 확인하는 방법 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 엔터프라이즈 K8s 멀티클러스터 자동복구 전략를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 현장 사례: 3개 리전, 2개 클러스터 패턴에서 터진 사고 핵심 판단: 액티브-액티브 vs 액티브-패시브 선택 테스트 전략: 자동복구가 실제로 작동하는지 확인하는 방법 자동복구를 구성한 주요 컴포넌트와 역할 실제 엔터프라이즈 환경에서 엔터프라이즈 K8s 멀티클러스터 자동복구 전략를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 현장 사례: 3개 리전, 2개 클러스터 패턴에서 터진 사고 한 대형 서비스팀을 맡았을 때의 일화부터 시작하겠다. 우리 환경은 서울/도쿄/싱가포르 3개 리전에 각각 프로덕션 클러스터와 스테이징 클러스터가 있었고, 트래픽 분산은 DNS 기반 라우팅+지역 레이턴시 고려로 구성되어 있었다. 어느 날 도쿄 리전의 네트워크 스파이크로 전체 클러스터가 단시간 내에 장애를 겪었다. 문제는 애플리케이션 인스턴스만 재시작한다고 끝나는 수준이 아니었다는 ...