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Azure VM 및 DBaaS 기반의 Cloud-Native 전환 및 Observability 구축
Cinema Seat Reservation System — Part 2: Transitioning To Production-Scale and Deploying on Azure Cloud
AI 요약
Context
로컬 환경의 MVP 시스템을 실제 운영 가능한 Production-Scale 환경으로 전환하는 과정 분석. VM 리소스 제한으로 인한 DBMS 직접 설치의 오버헤드와 시스템 내부 상태 파악을 위한 가시성 확보가 주요 과제로 제기됨.
Technical Solution
- VM 자원 고갈 방지를 위해 Neon 및 MongoDB Atlas 등 외부 DBaaS를 도입한 데이터 계층 분리 설계
- 프레임워크 독립성을 확보하기 위해 OpenTelemetry 기반의 분산 트래킹 및 메트릭 수집 체계 구축
- Prometheus와 Grafana Cloud를 연동하여 텔레메트리 데이터의 시각화 및 실시간 모니터링 환경 구현
- GitHub Container Registry와 Docker Compose를 활용해 VM 환경에 최신 이미지를 배포하는 배포 파이프라인 구성
- GitHub Actions 기반의 CI Pipeline을 구축하여 코드 변경 사항의 자동 검증 및 통합 프로세스 정립
실천 포인트
- 리소스 제약이 심한 소규모 VM 운영 시 DBaaS 도입을 통한 컴퓨팅 자원 효율화 검토 - 특정 벤더 종속성을 피하기 위해 OpenTelemetry와 같은 표준화된 Observability 도구 채택 - GitHub Container Registry와 SSH 기반의 수동 CD 워크플로우를 통한 초기 배포 자동화 단계 설정