CloudFront 캐시 미스 급증으로 비용과 응답지연 원인 분석 및 대응 가이드 AI 생성 이미지: CloudFront 캐시 미스 급증으로 비용과 응답지연 원인 분석 문제 정의 — 캐시 미스 급증이 발생했는가, 패턴은 어떠한가 분석 결과 특정 시점부터 CloudFront의 캐시 미스가 급격히 늘어났습니다. 평상시 미스율은 약 10%였으나 사건 이후 평균 38%p 상승하여 최대 40~50% 수준을 기록했습니다. 미스 증가는 시간대, 경로, 요청 유형에 따라 뚜렷한 패턴을 보였습니다. 이번 사례는 CloudFront 캐시 미스 급증으로 비용과 응답지연 원인 분석의 대표적인 예입니다. 발생 시점: 2026-01-12 08:00(KST)부터 시작. 08:00–12:00 구간에서 피크가 일중 반복 관측됨 비율 변화: 베이스라인 10% → 이벤트 기간 평균 48%로 상승, origin fetch 수는 약 4.5배 증가 경로별 영향: /assets/* 및 /static/* : 쿼리스트링의 v= 값 변화로 미스율이 약 3배 증가 /api/data/* : Authorization 헤더 및 Cookie 변이로 캐시 일치율 저하 발생 /user/profile/* : 인증 세션 차이로 캐시 히트가 크게 떨어짐 요청 분류: GET 기반 정적 자산은 쿼리스트링·헤더 변이로 미스가 증가했고, API 요청은 인증·쿠키 차이로 미스가 집중되었습니다. 일부 User-Agent(봇) 트래픽도 비중을 높이며 영향을 미쳤습니다. 실무 체크리스트 — 쿼리스트링 캐싱 정책 검토, 불필요한 헤더/쿠키 제외, 봇 트래픽 별도 처리 관찰성 세팅 — 어떤 지표와 로그를 먼저 확인해야 하는가 실무에서 즉시 확인해야 할 핵심 지표는 캐시 히트·미스 비율, 오리진으로 전송된 바이트(Origin bytes), 전체 요청 수, 4xx/5xx 에러 비율, 그리고 엣지·오리진 지연(Edge/Origin latency)...