Shadow Deployment

  • 실제 트래픽을 복제해 신규 환경에 적용, 영향 분석
  • 미러링된 트래픽으로 실환경 테스트
  • 로그 분석을 통한 기능 안정성 검증
  • 트래픽 복제 시 개인정보 마스킹 이슈 처리

Shadow Deployment 는 소프트웨어 배포 전략 중 하나로, 새로운 버전의 애플리케이션을 기존 버전과 병행하여 실행하되 사용자에게는 영향을 주지 않는 방식이다.

Shadow Deployment 는 새로운 버전의 애플리케이션을 프로덕션 환경에 배포하고 실제 트래픽을 복제하여 새 버전으로 전송하지만, 그 결과는 사용자에게 반환하지 않는 방식이다. 이는 실제 환경에서 새로운 버전을 안전하게 테스트할 수 있게 해준다.

Shadow Deployment 는 실제 환경에서 새로운 버전을 안전하게 테스트할 수 있는 전략이다. 하지만 구현 복잡성과 리소스 사용 증가 등의 단점도 있으므로, 프로젝트의 특성과 요구사항을 고려하여 적절히 사용해야 한다.

주요 특징

  1. 실제 트래픽 사용: 프로덕션 환경의 실제 트래픽을 사용하여 테스트한다.
  2. 사용자 영향 없음: 새 버전의 처리 결과는 사용자에게 전달되지 않는다.
  3. 장기간 테스트: 오랜 기간에 걸쳐 새 버전의 성능과 안정성을 검증할 수 있다.

A/B 테스트의 단계

  1. 목표 설정: 증가시키고자 하는 전환 목표를 명확히 정의한다.
  2. 가설 수립: 어떤 변경이 목표에 긍정적인 영향을 미칠지에 대한 가설을 세운다.
  3. 변형 생성: 기존 버전 (A) 과 변경된 버전 (B) 을 준비한다.
  4. 사용자 분할: 사용자 트래픽을 무작위로 두 그룹으로 나눈다.
  5. 테스트 실행: 일정 기간 동안 두 버전을 사용자들에게 제공한다.
  6. 데이터 수집 및 분석: 각 버전의 성과 지표를 수집하고 비교한다.
  7. 결과 적용: 더 나은 성과를 보인 버전을 채택한다.

구현 방법

  1. 트래픽 복제: 프로덕션 환경의 트래픽을 새 버전으로 복제한다.
  2. 결과 기록: 새 버전의 처리 결과를 로그로 남기거나 별도로 기록한다.
  3. 성능 비교: 기존 버전과 새 버전의 처리 결과를 비교 분석한다.

장점

  1. 제로 프로덕션 영향: 새 버전의 버그가 실제 사용자에게 영향을 주지 않는다.
  2. 실제 환경 테스트: 프로덕션 부하를 사용하여 새 기능을 테스트할 수 있다.
  3. 배포 위험 감소: 실제 환경에서 장기간 테스트할 수 있어 위험을 크게 줄일 수 있다.

단점

  1. 리소스 사용 증가: 두 버전을 동시에 운영해야 하므로 리소스 사용량이 증가한다.
  2. 구현 복잡성: 트래픽 복제와 결과 비교 등 구현이 복잡할 수 있다.
  3. 비용 증가: 추가 인프라와 운영 비용이 발생한다.

주의사항

  1. 부작용 관리: DB 변경 등 부작용이 있는 작업은 주의해서 처리해야 한다.
  2. 성능 영향: 트래픽이 2 배로 증가하므로 성능에 미치는 영향을 고려해야 한다ㅏ.
  3. 데이터 일관성: 두 버전 간 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요하다.

사용 사례

  1. 핵심 로직 변경: 코어 로직에 큰 변화가 있을 때 사용한다.
  2. 성능 개선 검증: 대규모 성능 개선 작업의 효과를 검증할 때 유용하다.
  3. 새로운 기술 도입: 새로운 기술이나 아키텍처를 도입할 때 안전하게 테스트할 수 있다.

구현 예시

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class ShadowDeploymentSystem {
    constructor(config) {
        this.productionEndpoint = config.productionEndpoint;
        this.shadowEndpoint = config.shadowEndpoint;
        this.samplingRate = config.samplingRate || 1.0; // 트래픽 샘플링 비율
        this.metrics = new MetricsCollector();
    }

    async handleRequest(request) {
        const startTime = Date.now();
        
        // 프로덕션 시스템으로 요청 전송
        const productionPromise = this.sendToProduction(request);
        
        // 샘플링 비율에 따라 섀도우 시스템으로 요청 복제
        if (this.shouldMirrorRequest()) {
            this.mirrorToShadow(request, startTime);
        }
        
        // 프로덕션 응답만 클라이언트에게 반환
        return await productionPromise;
    }

    async mirrorToShadow(request, startTime) {
        try {
            const shadowResponse = await this.sendToShadow(request);
            const latency = Date.now() - startTime;
            
            // 성능 및 동작 차이 분석
            this.metrics.recordComparison({
                requestId: request.id,
                latency: latency,
                statusMatch: shadowResponse.status === productionResponse.status,
                bodyMatch: this.compareResponses(
                    productionResponse.body, 
                    shadowResponse.body
                )
            });
        } catch (error) {
            this.metrics.recordShadowError(error);
        }
    }

    shouldMirrorRequest() {
        return Math.random() < this.samplingRate;
    }
}

참고 및 출처