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고가용성을 위한 설계에 대한 최종 가이드

고가용성을 위한 설계에 대한 최종 가이드

고가용성 이해

고가용성(HA)은 계획된 이벤트와 계획되지 않은 이벤트 중에 지속적인 작동과 가동 중지 시간을 최소화하여 안정적이고 일관된 사용자 경험을 제공하는 소프트웨어 시스템의 특징입니다. 고가용성은 고객에게 중단 없는 서비스를 요구하는 비즈니스 및 소프트웨어 서비스에 매우 중요하며, 특히 짧은 가동 중지 시간이라도 매출, 평판 및 고객 만족도에 큰 영향을 미칠 수 있는 경쟁이 치열한 오늘날의 시장에서는 더욱 그렇습니다.

고가용성의 주요 목표는 시스템의 탄력성을 높여 하드웨어나 소프트웨어 오작동, 네트워크 중단, 기타 예상치 못한 이벤트 등 다양한 오류 시나리오 중에 시스템이 계속 작동할 수 있도록 보장하는 것입니다. 고가용성은 이러한 오류의 영향을 방지하거나 완화하고 신속하게 복구할 수 있도록 소프트웨어 시스템의 아키텍처, 인프라 및 운영을 설계하는 데 중점을 둡니다.

고가용성 설계의 주요 원칙

고가용성을 위한 소프트웨어 시스템을 설계하는 동안 고려해야 할 몇 가지 주요 원칙이 있습니다. 이러한 원칙은 원하는 수준의 탄력성, 견고성 및 내결함성을 달성하기 위한 시스템의 아키텍처 및 구현을 안내합니다. 이러한 주요 원칙을 자세히 살펴보겠습니다.

  • 단일 오류 지점 제거: SPOF(단일 오류 지점)는 오류가 발생하면 전체 시스템이 중단될 수 있는 시스템 내의 구성 요소입니다. 고가용성을 달성하려면 시스템의 모든 수준에서 중복성과 내결함성을 도입하여 이러한 SPOF를 식별하고 제거하는 것이 필수적입니다.
  • 중복성 및 복제 수용: 중복성 및 복제는 고가용성을 달성하는 데 필수적입니다. 애플리케이션 구성 요소 및 데이터의 여러 인스턴스를 보유함으로써 하나 이상의 구성 요소에 장애가 발생하더라도 시스템이 계속 작동할 수 있습니다.
  • 로드 밸런싱 및 트래픽 관리 구현: 들어오는 요청과 트래픽을 여러 리소스 또는 인스턴스에 효율적으로 분산하면 인스턴스 오버로드를 방지하고 리소스 사용을 최적화하며 시스템의 성능과 가용성을 향상시킬 수 있습니다.
  • 장애 조치 및 복구 자동화: 자동화된 장애 조치 및 복구 메커니즘은 오류를 감지하고 수동 개입 없이 정상 인스턴스에 대한 장애 조치 프로세스를 시작합니다. 이를 통해 시스템 유지 관리의 속도와 효율성이 향상되고 가동 중지 시간이 줄어듭니다.
  • 사전 모니터링 및 경고: 시스템의 문제 및 오류를 조기에 감지할 수 있도록 모니터링 및 경고 메커니즘이 마련되어 있어야 합니다. 이 데이터는 근본 원인을 식별하고, 자동화된 복구 프로세스를 트리거하고, 고가용성을 유지하는 데 유용합니다.
  • 오류 계획 및 테스트: 다양한 오류 시나리오를 철저하게 계획하고 테스트하여 시스템이 다양한 조건에서 탄력성과 가용성을 유지하도록 보장합니다. 여기에는 성능 테스트, 카오스 엔지니어링, 장애 조치 및 복구 테스트가 포함됩니다.

중복성 및 복제

중복성과 복제는 고가용성 설계의 중요한 측면입니다. 중복성은 요청을 처리하는 데 사용할 수 있는 애플리케이션 구성 요소의 여러 인스턴스를 갖는 것을 의미하며, 복제는 시스템 구성 요소 전체에 걸쳐 여러 데이터 복사본을 생성합니다. 중복성과 복제는 모두 구성 요소 오류의 영향을 완화하고 시스템 연속성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 고가용성 시스템에서 중복성 및 복제를 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 측면이 있습니다.

  • 애플리케이션 중복성: 웹 서버 및 애플리케이션 서버와 같은 애플리케이션 구성 요소의 여러 인스턴스를 배포함으로써 단일 구성 요소 오류에 대한 복원력을 제공합니다. 애플리케이션 중복성은 인스턴스가 함께 작동하여 들어오는 요청을 처리하는 클러스터링을 통해 달성되는 경우가 많습니다.
  • 데이터 복제: 데이터 복제에는 다양한 저장 장치 또는 위치에 걸쳐 동일한 데이터의 여러 복사본을 생성하고 유지하는 작업이 포함됩니다. 이는 데이터 저장소 구성 요소의 오류에 대한 내결함성을 제공합니다. 데이터 복제는 원하는 수준의 데이터 일관성 및 시스템 대기 시간에 따라 동기식 또는 비동기식 복제와 같은 다양한 기술을 사용하여 구현할 수 있습니다.
  • 지리적 중복성: 데이터 센터 장애 중에도 고가용성을 보장하려면 여러 지리적 위치 또는 지역에 인스턴스와 데이터를 배포하는 것이 필수적입니다. 지리적 중복성은 전체 데이터 센터에 영향을 미칠 수 있는 대규모 중단에 대한 내결함성을 제공합니다.
  • 구성 요소 수준 중복성: 인프라에서 단일 실패 지점을 제거하려면 구성 요소 수준에서 중복성을 도입하는 것을 고려하십시오. 여기에는 소프트웨어 시스템의 지속적인 작동을 보장하기 위한 중복 전원 공급 장치, 네트워크 스위치, 로드 밸런서 및 기타 인프라 구성 요소가 포함될 수 있습니다.

중복성과 복제를 효과적으로 이해하고 구현함으로써 지속적인 운영을 유지하고 예상치 못한 이벤트로부터 신속하게 복구할 수 있는 고가용성 소프트웨어 시스템을 구현할 수 있습니다.

로드 밸런싱 및 트래픽 관리

로드 밸런싱과 트래픽 관리는 고가용성(HA) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 주요 목표는 들어오는 요청과 트래픽을 소프트웨어 시스템의 여러 인스턴스 또는 리소스에 최적으로 분산하여 과부하를 방지하고 리소스 사용을 최적화하며 시스템의 성능과 가용성을 향상시키는 것입니다.

로드 밸런서

로드 밸런서는 HA 시스템의 트래픽 관리의 핵심 요소입니다. 그들은 클라이언트 요청을 수신하고 이를 가장 적절한 서버나 인스턴스로 지능적으로 라우팅하여 요청을 처리합니다. 로드 밸런서는 하드웨어 기반이거나 소프트웨어 기반일 수 있으며 일반적으로 계층 4(전송 계층) 또는 계층 7(애플리케이션 계층)과 같은 다양한 OSI 모델 계층에서 작동합니다. 다음을 포함하여 각 요청에 가장 적합한 대상을 결정하기 위해 여러 가지 로드 밸런싱 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

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  • 라운드 로빈: 현재 로드에 관계없이 풀의 모든 서버에 요청을 균등하게 분산합니다.
  • 최소 연결: 연결 수가 적은 서버를 로드가 적은 서버로 간주하여 활성 연결이 가장 적은 서버로 요청을 라우팅합니다.
  • 최소 응답 시간: 서버 로드와 네트워크 대기 시간을 모두 고려하여 응답 시간이 가장 짧은 서버에 요청을 할당합니다.
  • 해시 기반: 클라이언트의 IP 주소 또는 요청 매개변수와 같은 해시 값을 기반으로 특정 서버로 요청을 라우팅하여 서버 측 캐싱의 일관된 할당과 효과적인 사용을 보장합니다.

Load Balancing and Traffic Management

교통 관리 기술

HA 아키텍처의 효과적인 트래픽 관리에는 리소스 사용을 최적화하고 가동 중지 시간을 최소화하며 지속적인 작업을 유지하기 위한 여러 기술이 필요합니다. 일반적으로 사용되는 일부 기술은 다음과 같습니다.

  • 수평적 확장: 워크로드를 기반으로 애플리케이션 구성 요소의 인스턴스를 추가하거나 제거하여 트래픽 변동을 효과적으로 수용할 수 있는 동적 확장 기능을 제공합니다.
  • 속도 제한: 요청이 수락되거나 처리되는 속도에 제한을 적용하여 서비스 거부 공격을 방지하고 클라이언트 간의 공정한 리소스 사용을 보장합니다.
  • 조절: 부하가 높은 조건이나 시스템 상태가 저하된 경우 요청이 처리되는 속도를 줄여 안정성을 유지하고 서버 과부하를 방지합니다.
  • 승인 제어: 시스템이 극심한 스트레스를 받거나 리소스 활용도가 사전 정의된 임계값에 도달할 때 요청을 거부하여 안정성을 보장하고 치명적인 오류를 방지합니다.

자동화된 장애 조치 및 복구

자동 장애 조치 및 복구는 오류를 감지하고 수동 개입 없이 정상적인 인스턴스로 요청을 원활하게 전환하므로 고가용성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 또한 가동 중지 시간을 줄이고 사용자 서비스 중단을 제한하면서 실패한 구성 요소를 복원하기 위한 복구 프로세스를 시작합니다.

장애 조치 전략

소프트웨어 시스템의 아키텍처 및 요구 사항에 따라 다음을 포함하여 다양한 장애 조치 전략을 구현할 수 있습니다.

  • 액티브-패시브: 이 전략에서는 기본 인스턴스에 장애가 발생하면 대기 인스턴스가 대신할 수 있습니다. 패시브 인스턴스는 정기적으로 액티브 인스턴스로부터 업데이트 및 복제 데이터를 수신하여 데이터 일관성을 보장하고 장애 조치 중 중단을 최소화합니다.
  • 활성-활성: 모든 인스턴스가 요청을 적극적으로 처리하고 작업 부하를 공유합니다. 한 인스턴스가 실패하면 나머지 인스턴스는 계속해서 요청을 처리하고 부하가 인스턴스 간에 재분산됩니다. 이 접근 방식은 활성-수동 전략에 비해 더 나은 내결함성과 리소스 활용도를 제공합니다.

복구 프로세스

자동 복구 프로세스는 실패한 구성 요소를 복원하고 고가용성 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 상태 확인: 정기적으로 인스턴스 및 구성 요소의 상태를 확인하고, 문제를 식별하고, 필요한 경우 복구 프로세스를 시작합니다.
  • 자동 크기 조정: 워크로드를 기반으로 인스턴스를 자동으로 프로비저닝하거나 프로비저닝 해제하고, 사전 정의된 리소스 용량 수준을 유지하고, 실패한 인스턴스를 교체합니다.
  • 자동 데이터 복구: 스토리지 오류 또는 데이터 손상이 발생할 때 자동으로 백업 또는 복제본에서 데이터를 복구합니다.

모니터링 및 경고

모니터링 및 경고는 고가용성을 유지하는 데 필수적입니다. 시스템의 문제와 오류를 조기에 감지하여 근본 원인을 식별하고 자동화된 복구 프로세스를 시작하는 데 유용한 데이터를 제공합니다. 효과적인 모니터링 및 경고 시스템은 가동 중지 시간을 줄이고 지속적인 운영을 보장합니다.

모니터링

포괄적인 모니터링 전략은 다음을 포함하여 시스템의 다양한 측면을 다루어야 합니다.

  1. 인프라 지표: CPU 사용량, 메모리 소비, 디스크 공간, 네트워크 처리량 및 기타 인프라 관련 지표를 모니터링하면 잠재적인 병목 현상과 리소스 제약 조건을 빠르게 식별할 수 있습니다.
  2. 애플리케이션 지표: 요청률, 오류율, 응답 시간 등 애플리케이션 수준 지표를 모니터링하여 성능 문제와 잠재적인 오류를 감지할 수 있습니다.
  3. 맞춤형 지표: 개별 애플리케이션에 맞춰진 비즈니스별 지표를 모니터링하여 시스템 성능과 사용자 경험에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수도 있습니다.

이러한 지표를 효과적으로 모니터링하기 위해 오픈 소스 모니터링 솔루션(예: Prometheus, Grafana), 상용 모니터링 도구(예: Datadog, New Relic) 또는 클라우드 네이티브 서비스(예: Amazon CloudWatch)와 같은 다양한 도구와 플랫폼을 사용할 수 있습니다. , Google Stackdriver).

경고

경고 시스템은 시스템의 잠재적인 문제나 오류를 관련 팀에 알려 즉각적인 조치를 취하고 가동 중지 시간을 최소화해야 합니다. 효과적인 경고 전략에는 다음이 포함됩니다.

  1. 임계값 기반 경고: 특정 지표가 사전 정의된 임계값을 초과할 때 생성되는 경고로, 시스템의 잠재적인 성능 문제 또는 오류를 알립니다.
  2. 이상 탐지 경고: 시스템 성능이 정상적인 동작에서 크게 벗어날 때 트리거되는 경고는 기존 임계값 기반 경고가 포착하지 못할 수 있는 문제를 나타냅니다.
  3. 경고 우선순위 지정: 가장 중요한 문제가 즉시 해결되도록 심각도와 영향을 기준으로 경고의 우선순위를 지정합니다.
  4. 경고 알림: 선호하는 통신 채널(예: 이메일, SMS, 모바일 앱 알림 또는 채팅 통합)을 통해 해당 팀에 경고가 전달되도록 합니다. 고가용성 아키텍처의 일부로 효과적인 모니터링 및 경고 전략을 구현하는 것은 시스템 안정성을 유지하고 가동 중지 시간을 최소화하며 원활한 사용자 경험을 제공하는 데 중요합니다.
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AppMaster코드 없는 플랫폼을 사용하면 고부하 시나리오에서도 고가용성을 달성하는 데 도움이 되는 확장 가능하고 탄력적인 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있습니다. 처음부터 애플리케이션을 생성하는 플랫폼의 기능은 기술적 부채를 제거하고 고가용성 모범 사례의 원활한 통합을 가능하게 합니다. AppMaster 의 도움으로 소프트웨어 시스템 아키텍처를 개선하고 모든 상황에서 지속적인 작동을 보장하세요.

고가용성 시스템 테스트

계획되지 않은 오류나 수요 증가 중에 원하는 수준의 지속적인 운영을 유지할 수 있는지 확인하려면 고가용성 시스템을 철저히 테스트하는 것이 중요합니다. 다양한 테스트 기술을 구현하면 취약점과 개선이 필요한 영역을 식별하여 소프트웨어 시스템이 안정적이고 실제 시나리오를 처리할 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

성능 시험

다양한 워크로드에서 고가용성 시스템의 응답성, 확장성 및 안정성을 측정하려면 성능 테스트가 필수적입니다. 이는 시스템이 성능 기준을 충족하는지 확인하고, 아키텍처의 병목 현상을 식별하고, 성능 개선을 위한 최적화 노력을 시작하는 데 도움이 됩니다.

스트레스 및 부하 테스트

스트레스 및 로드 테스트는 시스템이 트래픽 증가 또는 요청 볼륨 증가와 같이 구성 요소에 추가된 압력을 얼마나 잘 처리할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 스트레스 테스트는 높은 스트레스 또는 최대 부하 조건에서 동작을 관찰하기 위해 시스템을 한계 이상으로 확장하는 데 중점을 둡니다. 반대로 부하 테스트는 일반적으로 장기간에 걸쳐 부하 수준을 최대 용량까지 증가시키면서 시스템을 테스트하는 작업을 다룹니다. 스트레스 및 로드 테스트는 모두 최대 볼륨을 견딜 수 있는 고가용성 시스템의 능력을 이해하고 최적화하고 시스템 안정성을 보장하며 최적의 성능을 유지하는 데 중요합니다.

카오스엔지니어링

카오스 엔지니어링은 소프트웨어 시스템에 의도적으로 오류를 도입하여 시스템 탄력성을 높이는 데 사용되는 기술입니다. 다양한 유형의 계획된 사고와 계획되지 않은 사고를 제어된 방식으로 시뮬레이션함으로써 시스템이 자동으로 적응하고 복구되도록 하여 시스템의 내결함성과 견고성을 향상시킵니다.

이러한 사전 예방적 접근 방식을 사용하면 약점, 취약성 및 잠재적인 실패 지점이 실제 사고로 바뀌고 계획되지 않은 가동 중지 시간이 발생하기 전에 이를 식별하고 해결할 수 있습니다. 카오스 엔지니어링은 고가용성 소프트웨어 시스템, 특히 오류와 종속성이 더 복잡할 수 있는 분산 시스템에 대한 효과적인 테스트 방법입니다.

장애 조치 및 복구 테스트

장애 조치 및 복구 테스트는 고가용성 시스템이 장애를 신속하게 감지하고 중단 없이 중복 또는 백업 구성 요소로 전환할 수 있는지 확인하는 데 중요합니다. 이러한 유형의 테스트는 의도적으로 구성 요소 오류를 발생시키고 시스템의 응답을 모니터링하는 방식으로 수행됩니다. 이상적으로 시스템은 사용자 경험이나 기능에 영향을 주지 않고 정상적인 구성 요소로 원활하게 장애 조치할 수 있어야 합니다.

장애 조치가 완료되면 복구 테스트에서는 실패한 구성 요소를 복구하거나 새 구성 요소로 교체하고, 데이터 일관성을 유지하고, 사용자에게 미치는 영향을 최소화하여 시스템이 실패한 상태에서 원활하게 복원할 수 있는지 확인합니다.

고가용성에 대한 AppMaster 의 기여

AppMaster 는 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계된 no-code 플랫폼으로, 프로세스를 더욱 빠르고 비용 효율적으로 만들고 광범위한 고객이 액세스할 수 있도록 해줍니다. 이 플랫폼은 고가용성 아키텍처를 구현하고 애플리케이션의 안정성과 견고성을 보장하는 데 있어 여러 가지 이점을 제공합니다.

유연하고 확장 가능한 애플리케이션 아키텍처

AppMaster 고객에게 유연하고 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 만들 수 있는 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 Go(golang) 언어를 사용하여 상태 비저장 백엔드 애플리케이션을 생성하므로 기업 및 고부하 사용 사례에 직면할 때 인상적인 확장성을 제공합니다. Postgresql 호환 데이터베이스를 기본 데이터 저장소로 지원하면 AppMaster 사용하여 개발된 애플리케이션의 견고성과 고가용성 기능이 더욱 향상됩니다.

신속한 애플리케이션 개발

AppMaster 신속한 애플리케이션 개발을 가능하게 하여 그 과정에서 기술 부채를 줄입니다. 이 플랫폼을 통해 개발자는 시각적으로 데이터 모델을 생성하고, 비즈니스 프로세스를 설계하고, 애플리케이션 구성 요소를 생성하고, 빠르게 반복하여 30초 이내에 새로운 애플리케이션 버전을 생성할 수 있습니다. 청사진이 변경될 때마다 AppMaster 처음부터 애플리케이션을 생성하여 기술적 부채를 제거하고 고가용성 애플리케이션을 위한 안정적이고 강력한 기반을 보장합니다.

자동화된 워크플로우 지원

AppMaster 테스트, 배포, 모니터링과 같은 작업을 위한 자동화된 워크플로 구성을 용이하게 합니다. IDE(통합 개발 환경)를 사용하면 다양한 환경에서 코드 및 구성을 승격하기 위한 자동화된 프로세스를 간단하게 설정하여 일관되고 안정적인 배포가 가능합니다. 이를 통해 소프트웨어 시스템의 고가용성을 유지하고 개선하는 데 도움이 되는 간소화된 애플리케이션 개발 수명 주기가 가능해집니다.

AppMaster 개발자와 기업이 고가용성 모범 사례를 채택하고 탄력적이고 안정적이며 확장 가능한 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 있도록 포괄적인 no-code 플랫폼을 제공합니다. 기술적 부채를 제거하는 동시에 애플리케이션 개발을 단순화하는 데 중점을 둔 AppMaster 현대 비즈니스의 요구 사항을 충족하는 고가용성 소프트웨어 시스템을 설계하는 고객을 지원할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

자동화된 장애 조치 및 복구는 고가용성을 유지하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

자동화된 장애 조치 및 복구는 장애를 감지하고, 수동 개입 없이 정상 인스턴스로 장애 조치하며, 장애가 발생한 구성 요소를 복원하는 복구 프로세스를 시작하여 시스템 유지 관리의 속도와 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄입니다.

고가용성이란 무엇입니까?

고가용성(HA)은 계획된 이벤트와 계획되지 않은 이벤트 중에 지속적인 작동과 가동 중지 시간을 최소화하여 안정적이고 일관된 사용자 경험을 제공하는 소프트웨어 시스템의 특징입니다.

고가용성이 왜 중요합니까?

고가용성은 비즈니스 연속성을 유지하고, 사용자 경험을 보호하며, 시스템 오류나 다운타임이 발생할 경우 데이터 손실, 평판 손상, 재정적 손실 위험을 줄이는 데 중요합니다.

중복성과 복제는 고가용성에 어떻게 기여합니까?

중복성과 복제를 통해 애플리케이션 구성 요소의 여러 인스턴스를 사용하여 요청을 처리하고 데이터를 저장함으로써 구성 요소 오류의 영향을 줄이고 시스템 연속성을 유지할 수 있습니다.

내 소프트웨어 시스템의 고가용성을 어떻게 테스트할 수 있나요?

고가용성 시스템에 대한 일부 테스트 전략에는 성능 테스트, 스트레스 및 로드 테스트, 카오스 엔지니어링, 장애 조치 및 복구 테스트가 포함되며, 시스템 복원력을 보장하기 위한 다양한 오류 시나리오를 시뮬레이션합니다.

고가용성에서 모니터링 및 알림의 중요성은 무엇입니까?

모니터링 및 경고를 통해 시스템의 문제 및 오류를 조기에 감지할 수 있으며, 근본 원인을 식별하는 데 유용한 데이터를 제공하고 자동화된 복구 프로세스를 트리거하여 가동 중지 시간을 최소화하고 고가용성을 유지할 수 있습니다.

AppMaster는 고가용성에 어떻게 기여하나요?

AppMasterno-code 플랫폼을 사용하면 신속한 애플리케이션 개발이 가능해 기술 부채가 줄어들고 개발자는 기업 및 고부하 사용 사례를 처리할 수 있는 가용성이 높고 확장 가능하며 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

고가용성 설계의 핵심 원칙은 무엇입니까?

고가용성 설계의 몇 가지 주요 원칙에는 중복성 및 복제, 로드 밸런싱 및 트래픽 관리, 자동화된 장애 조치 및 복구, 모니터링 및 경고, 강력한 테스트가 포함됩니다.

고가용성에서 로드 밸런싱 및 트래픽 관리의 역할은 무엇입니까?

로드 밸런싱 및 트래픽 관리는 들어오는 요청과 트래픽을 여러 인스턴스 또는 리소스에 분산시켜 과부하를 방지하고 리소스 사용을 최적화하며 시스템의 전반적인 성능과 가용성을 향상시킵니다.

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