멀티리전 K8s 장애복구 자동화 설계와 실전 적용 체크리스트 AI 생성 이미지: 멀티리전 K8s 장애복구 자동화 설계와 실전 적용 실무 리더 요약 정리 이 문서는 멀티리전 K8s 장애복구 자동화 설계와 실전 적용에 있어 리더가 빠르게 핵심 결정을 내릴 수 있도록 주요 포인트를 정리한 요약입니다. 핵심 점검 항목 요약 자동화 구성요소와 도구 선택 기준 테스트 전략 및 지속적 검증 방법 현장에서 확인한 개선 흐름과 교훈 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 쓰고, 조직 상황에 맞춰 약간만 수정해도 실무에 바로 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 흔히 발생합니다. 몇 년 전 우리 팀도 멀티리전 K8s 장애복구 자동화를 제대로 설계하지 않아 야근과 장애 대응이 반복된 적이 있습니다. 이 글은 그런 반복을 막기 위해, 리더 관점에서 우선 정해야 할 구조와 운영 방식을 중심으로 정리했습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 자동화 구성 요소와 도구 선택 테스트 전략과 지속적인 검증 실제 현장에서 겪었던 상황과 개선 흐름 문제 정의 — 멀티리전 장애복구의 필요성 엔터프라이즈 환경에서 멀티리전 K8s 장애복구 자동화를 도입할 때 반드시 확인해야 할 구조와 운영 포인트만 추려 정리했습니다. 자동화 구성 요소와 도구 선택 엔터프라이즈급 멀티리전 K8s 장애복구 자동화는 IaC, GitOps, 백업·복구, DNS/라우팅 자동화가 서로 유기적으로 결합돼야 합니다. IaC(예: Terraform/ARM)로 리전·네트워크·클러스터 구성을 재현 가능하게 만들고, GitOps(ArgoCD/Flux)를 통해 클러스터 상태와 애플리케이션을 선언적으로 동기화하세요. 백업은 Velero 같은 툴로 PV와 클러스터 리소스를 오브젝트 스토리지에 정기 스냅샷하고, 복구 플레이북과 자격증명 흐름을 문서화해 주기적으로 리허설해야 합니다. DNS와 라우팅은 external-dns와 클라우드 DNS/Traffic Manage...