3시간의 수동 DR 훈련을 단일 Jenkins Job으로 자동화하여 데이터 무결성 검증 체계 구축

MongoDB DR Drill Automation with Terraform, Python & Jenkins — How We Made Restores Boring

Mrinal Narang2026년 6월 12일5분intermediate

AI 요약

Context

수동 MongoDB Restore 과정의 높은 인적 오류 가능성과 복구 데이터의 무결성 확인 불가라는 신뢰성 결여 문제 발생. 인프라 설정의 가변성으로 인한 'works on my machine' 현상 및 데이터 정합성 검증 단계의 부재가 핵심 병목 지점으로 작용.

Terraform 기반의 Infrastructure as Code(IaC) 도입을 통한 매 훈련 시 깨끗한 EC2 및 네트워크 환경의 동일한 재현성 확보
Python 스크립트를 통한 Replica Set 초기화 및 Primary 선출 대기 로직 자동화로 rs.initiate() 과정의 설정 오류 제거
mongorestore 기반의 압축 아카이브 복구 파이프라인 구축을 통한 데이터 복원 프로세스의 표준화
Source와 DR DB 간 Collection 존재 여부, Document Count, Index 정보의 일치 여부를 대조하는 Validation Script 설계를 통한 정량적 무결성 증명
Jenkins Pipeline을 통한 인프라 프로비저닝부터 데이터 검증 및 감사 로그 아카이브까지의 전 과정 Sequential Orchestration 구현

실천 포인트

1. DR 훈련 시 인프라부터 복구까지 전 과정을 IaC로 코드화했는가

2. 단순 서비스 기동 확인을 넘어 Collection Count 및 Index 일치 여부를 자동 검증하는가

3. 감사(Audit)를 위한 타임스탬프 및 검증 결과 리포트가 자동으로 아카이브되는가

4. 수동 입력값을 최소화하여 장애 상황에서의 휴먼 에러 가능성을 제거했는가

태그