라운드 로빈 방식 대신 용량 인식형 로드 밸런싱을 도입해 블랙프라이day 트래픽 50배 증가 시 월 15만 달러 클라우드 비용 절감

Context

라운드 로빈 방식의 로드 밸런싱은 요청을 균등하게 분산했으나, 각 요청의 비용이 다른 환경에서는 서버 간 부하가 불균형했다. 블랙프라이데이처럼 정상 트래픽의 50배가 급증하는 상황에서 일부 서버는 100% CPU로 과부하되고 다른 서버는 10% 미만으로 유휴 상태가 되어 인프라 낭비가 발생했다. 이는 월 25만 달러의 클라우드 비용이 필요한 상황을 초래했다.

Technical Solution

• 용량 인식형 로드 밸런싱 구현: 들어오는 각 요청에 대해 모든 서버의 남은 용량을 계산하고 최대 남은 용량을 가진 서버에 할당
• 실시간 서버 상태 추적: 각 서버의 현재 부하와 최대 용량을 지속적으로 모니터링하여 동적 의사결정 지원
• 예측적 오토스케일링 구현: 현재 상태뿐 아니라 미래 트래픽을 예측하여 사전에 서버를 확장 또는 축소
• 비용 기반 최적화 알고리즘 설계: 성능만 아닌 비용 효율성을 고려한 스코어링 함수 개발
• 헬스 체크와 서킷 브레이커 추가: 장애 서버를 자동으로 격리하고 정상 서버로만 트래픽 라우팅

Impact

월 클라우드 비용을 25만 달러에서 10만 달러로 단축 (15만 달러 절감). 불균형 로드 밸런싱 대비 응답 시간 감소. 서버 간 부하 분산으로 장애 위험 감소.

Key Takeaway

프로덕션 환경에서 알고리즘 최적화는 밀리초 단위의 성능 개선뿐 아니라 월 단위로 수십만 달러의 비용 절감을 가져올 수 있다. 반응형 스케일링보다 트래픽을 예측하고 사전에 대응하는 예방적 설계가 시스템 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보한다.