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Dev.toDevOps
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K8s HPA 도입으로 Throughput 2.2배 향상 및 P95 Latency 74% 감소
From a Simple Web App to a Production-Style Platform: My DevOps Learning Journey
AI 요약
Context
Next.js와 MongoDB 기반의 단순 웹 애플리케이션 구조로 시작하여 단일 컨테이너 환경의 운영 한계 직면. 트래픽 증가 시 Node.js 프로세스 포화로 인한 성능 저하와 수동 배포 및 모니터링 부재로 인한 운영 불안정성 발생.
Technical Solution
- Docker 기반 Containerization을 통한 환경 격리 및 Trivy 스캔 자동화로 공급망 보안 강화
- Kubernetes HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 도입을 통한 트래픽 부하 분산 및 Self-healing 구조 설계
- Helm Charts 기반의 매니페스트 템플릿화를 통한 환경별 파라미터 관리 및 배포 효율성 제고
- ArgoCD 중심의 GitOps 워크플로우 구축으로 Git 저장소를 Single Source of Truth로 정의한 선언적 배포 구현
- Prometheus 및 Grafana 통합을 통한 API Latency와 Error Rate의 시각화 및 AlertManager 기반의 SLO 관리 체계 수립
실천 포인트
- 컨테이너 이미지 빌드 파이프라인 내에 Trivy와 같은 취약점 스캔 단계가 포함되었는지 확인 - 단순 kubectl apply 대신 ArgoCD와 같은 GitOps 도구를 통한 상태 동기화 구조 검토 - HPA 설정 시 CPU/Memory 임계치뿐만 아니라 실제 P95 Latency 지표를 기반으로 한 스케일링 전략 수립 - 모니터링 대시보드 구축 전 핵심 SLO(Service Level Objectives)를 먼저 정의하여 알림 피로도 최소화