Availability in Numbers

Availability in Numbers

“Availability in Numbers” 는 분산 시스템에서 서비스의 지속적인 접근성을 수치로 표현하고 설계하는 방법론이다. 가용성은 업타임 대 전체 운영 시간의 비율로 계산되며, 일반적으로 ‘9 의 개수 ‘(예: 99.9%, 99.999%) 로 표현된다. 이 수치는 허용 가능한 연간, 월간, 일간 다운타임을 결정하며, 시스템 설계 시 중복성 구현, 장애 감지 및 복구 메커니즘, 분산 아키텍처 패턴 등을 통해 달성된다. 가용성 설계는 시스템의 중요성, 비용, 성능 간의 균형을 고려하여 비즈니스 요구에 맞게 조정되어야 하며, 다양한 가용성 패턴을 적용해 단일 장애점을 제거하는 것이 핵심이다.

또한, 이 값은 백엔드 인프라, 모니터링, 이중화, 무중단 배포 등과 밀접하게 연관되며, 클라우드 환경에서 고가용성 (HA) 설계를 위한 주요 판단 기준이다.

핵심 개념

가용성 (Availability) 은 시스템이 정상적으로 작동하고 사용자가 접근 가능한 시간의 비율을 의미한다. 시스템 설계에서 가용성은 다음과 같은 핵심 개념으로 이해해야 한다:

1. 가용성 정의와 계산: 가용성은 시스템이 정상 작동하는 시간 (업타임) 을 전체 시간 (업타임 + 다운타임) 으로 나눈 비율로, 백분율로 표현된다.

   1	가용성(%) = 업타임 / (업타임 + 다운타임) × 100

2. 나인즈 (Nines): 가용성은 보통 ‘9 의 개수 ’ 로 표현된다. 예를 들어, “3 개의 9” 는 99.9%, “5 개의 9” 는 99.999% 의 가용성을 의미한다. 9 의 개수가 늘어날수록 허용되는 다운타임은 급격히 감소한다.

3. 다운타임 계산: 가용성 수준에 따른 허용 가능한 연간, 월간, 주간, 일간 다운타임을 계산할 수 있다. 예를 들어, 99.9% 가용성은 연간 약 8.76 시간의 다운타임을 의미한다.

4. 단일 장애점 (Single Point of Failure, SPOF): 시스템에서 장애 발생 시 전체 시스템 중단을 초래할 수 있는 구성 요소로, 높은 가용성을 달성하기 위해서는 이를 식별하고 제거해야 한다.

5. 중복성 (Redundancy): 주요 구성 요소를 복제하여 한 구성 요소가 실패해도 다른 구성 요소가 작업을 계속할 수 있도록 하는 전략이다.

6. 장애 감지 및 복구: 시스템 장애를 감지하고 자동으로 복구하는 메커니즘으로, 고가용성 시스템의 필수 요소이다.

7. 가용성 패턴: 시스템 설계에서 가용성을 향상시키기 위한 구체적인 아키텍처 패턴들 (예: Active-Active, Active-Passive, N+1 등) 이다.

8. CAP 정리: 분산 시스템에서 일관성 (Consistency), 가용성 (Availability), 분할 허용성 (Partition Tolerance) 세 가지 속성 중 동시에 두 가지만 만족할 수 있다는 이론이다.

9. SLA(Service Level Agreement): 서비스 제공자와 고객 간에 합의된 서비스 수준으로, 가용성 목표가 포함된다.

10. 비용과 가용성의 균형: 가용성이 높아질수록 구현 비용이 증가하므로, 비즈니스 요구사항과 비용 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다.

이러한 핵심 개념들은 시스템 설계자가 적절한 가용성 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 아키텍처를 설계하는 데 기본적인 이해를 제공한다.

목적 및 필요성

가용성 설계의 목적과 필요성은 다음과 같다:

1. 비즈니스 연속성 보장: 시스템이 중단 없이 운영되도록 하여 비즈니스 서비스의 지속적인 제공을 보장한다. 특히 금융, 의료, 항공 교통 관제 등 핵심 시스템에서는 가용성이 매우 중요하다.

2. 사용자 만족도 향상: 서비스 중단은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치며, 높은 가용성은 사용자 만족도와 신뢰를 유지하는 데 필수적이다.

3. 매출 손실 방지: 온라인 쇼핑몰, 결제 시스템 등 수익 창출 시스템의 다운타임은 직접적인 매출 손실로 이어진다. 예를 들어, 아마존은 다운타임 1 분당 수십만 달러의 손실이 발생할 수 있다.

4. 경쟁 우위 확보: 높은 가용성은 경쟁사 대비 서비스 신뢰성을 높이고 시장에서의 경쟁력을 강화한다.

5. 규제 준수: 많은 산업 분야에서 가용성에 대한 최소 요구사항을 규정하는 규제가 있으며, 이를 준수하기 위해 높은 가용성 설계가 필요하다.

6. 재해 복구 및 비즈니스 연속성 계획: 자연 재해나 대규모 장애 상황에서도 서비스를 유지하기 위한 전략적 계획의 기반을 제공한다.

7. 서비스 수준 계약 (SLA) 충족: 고객과의 SLA 에서 약속한 가용성 목표를 달성하기 위해 필요하다.

8. 데이터 손실 방지: 시스템 장애 시 데이터 무결성을 유지하고 손실을 방지한다.

9. 평판 보호: 서비스 중단은 기업 이미지와 브랜드 평판에 부정적 영향을 미칠 수 있으므로, 높은 가용성을 통해 기업 평판을 보호한다.

10. 확장성 지원: 비즈니스 성장에 따른 시스템 확장 시에도 서비스 중단 없이 원활한 확장을 가능하게 한다.

이러한 목적과 필요성은 비즈니스의 성격과 요구사항에 따라 가용성 목표 수준을 결정하는 데 중요한 고려사항이 된다.

핵심 원칙

가용성 설계의 핵심 원칙은 다음과 같다:

1. 단일 장애점 제거: 시스템의 모든 단일 장애점을 식별하고 제거하여 한 구성 요소의 장애가 전체 시스템 장애로 이어지지 않도록 한다.

2. 중복성 확보: 중요 구성 요소에 중복성을 도입하여 한 구성 요소가 실패해도 다른 구성 요소가 그 기능을 대체할 수 있도록 한다.

3. 장애 격리: 장애가 발생한 구성 요소를 격리하여 전체 시스템으로의 장애 확산을 방지한다.

4. 자동화된 장애 감지 및 복구: 인적 개입 없이 장애를 감지하고 자동으로 복구하는 메커니즘을 구현한다.

5. 점진적 성능 저하: 일부 구성 요소의 장애 시 전체 시스템이 완전히 중단되기보다는 기능이 점진적으로 저하되도록 설계한다.

6. 정기적인 테스트: 장애 조치, 복구 절차 등을 정기적으로 테스트하여 실제 장애 상황에서의 효과를 검증한다.

7. 계층적 가용성 설계: 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 등 각 계층별로 가용성 전략을 수립하고 통합한다.

8. 지리적 분산: 데이터 센터, 서버 등의 리소스를 지리적으로 분산 배치하여 자연 재해나 지역적 장애의 영향을 최소화한다.

9. 비동기 통신 활용: 서비스 간 통신에 비동기 패턴을 활용하여 한 서비스의 장애가 다른 서비스에 미치는 영향을 최소화한다.

10. 데이터 중복성과 일관성 균형: 데이터의 중복 저장과 일관성 유지 사이의 적절한 균형을 찾아 데이터 가용성을 최적화한다.

11. 적절한 타임아웃 설정: 서비스 호출, 데이터베이스 쿼리 등에 적절한 타임아웃을 설정하여 장애 전파를 방지한다.

12. 상태 관리 최소화: 상태 비저장 (stateless) 설계를 지향하여 장애 발생 시 복구와 부하 분산을 용이하게 한다.

13. 빠른 롤백 메커니즘: 변경 사항이 문제를 일으킬 경우 빠르게 이전 상태로 롤백할 수 있는 메커니즘을 구현한다.

14. 지속적인 모니터링: 시스템 상태와 성능을 지속적으로 모니터링하여 잠재적 문제를 조기에 감지한다.

15. 장애 예측 및 방지: 과거 장애 데이터와 패턴을 분석하여 장애를 예측하고 사전에 방지하는 접근법을 적용한다.

16. 비즈니스 요구사항 기반 설계: 가용성 목표와 전략을 비즈니스 중요도와 비용 제약에 맞게 조정한다.

17. 점진적 개선: 완벽한 가용성은 불가능하므로, 지속적인 분석과 개선을 통해 가용성을 점진적으로 향상시킨다.

이러한 원칙들은 상호 보완적이며, 효과적인 가용성 설계를 위해 종합적으로 적용되어야 한다.

가용성 계산

가용성은 시스템이 정상적으로 작동하는 시간의 비율로, 수학적으로 다음과 같이 계산된다:

1

가용성(%) = 업타임 / (업타임 + 다운타임) × 100

가용성 수준과 허용 다운타임

가용성은 보통 ‘9 의 개수 ’ 로 표현되며, 각 수준에 따른 연간 허용 다운타임은 다음과 같다:

중복성 계산

중복 구성 요소가 있는 시스템의 가용성은 다음과 같이 계산된다:

1. 직렬 구성 (Serial Configuration): 모든 구성 요소가 작동해야 시스템이 작동하는 경우

   1	시스템 가용성 = 구성요소1 가용성 × 구성요소2 가용성 × ... × 구성요소N 가용성

2. 병렬 구성 (Parallel Configuration): 하나의 구성 요소만 작동해도 시스템이 작동하는 경우

   1	시스템 가용성 = 1 - [(1 - 구성요소1 가용성) × (1 - 구성요소2 가용성) × ... × (1 - 구성요소N 가용성)]

예를 들어, 가용성이 99% 인 서버 두 대를 병렬로 구성하면:

1

시스템 가용성 = 1 - [(1 - 0.99) × (1 - 0.99)] = 1 - [0.01 × 0.01] = 1 - 0.0001 = 0.9999 = 99.99%

시스템 아키텍처 계층별 가용성 전략

시스템 아키텍처의 각 계층별 기능, 구성 요소, 가용성 전략
고가용성을 위한 시스템 구조 및 아키텍처는 다음과 같은 구성 요소와 계층으로 이루어지며 각 계층마다 기능, 구성 요소, 가용성 전략이 다르다:

구성 요소

고가용성 시스템의 주요 구성 요소와 각 요소의 역할은 다음과 같다:

이러한 구성 요소들은 서로 상호작용하며 전체 시스템의 가용성을 높이는 데 기여한다. 각 구성 요소는 자체적인 가용성 메커니즘을 갖추고 있으며, 이들을 적절히 조합하여 전체 시스템의 가용성 목표를 달성할 수 있다.

구현 기법

고가용성을 위한 구현 기법은 다음과 같다:

장점과 단점

14. 도전 과제

고가용성 설계 및 구현에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다:

1. 복잡성 관리: 중복성, 장애 조치, 데이터 동기화 등의 메커니즘은 시스템을 복잡하게 만들어 관리와 문제 해결이 어려워질 수 있다.

2. 비용 최적화: 고가용성 구현에는 중복 인프라, 고급 모니터링 도구, 전문 인력 등에 대한 투자가 필요하며, 비즈니스 요구사항과 비용 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다.

3. 데이터 일관성 유지: 분산 시스템에서 데이터 복제 시 일관성과 가용성 사이의 균형을 맞추는 것이 어렵다 (CAP 정리).

4. 장애 시나리오 테스트: 실제 장애 상황을 시뮬레이션하고 복구 메커니즘을 검증하기 위한 테스트는 복잡하고 위험할 수 있다.

5. 잠재적 단일 장애점 식별: 모든 단일 장애점을 식별하고 제거하는 것은 어렵기 때문에, 예기치 않은 단일 장애점이 남아있을 수 있다.

6. 네트워크 지연 및 분할 (파티션): 지리적으로 분산된 시스템에서는 네트워크 지연이나 분할이 발생할 수 있으며, 이에 대응하는 설계가 필요하다.

7. 자동화된 복구 메커니즘 신뢰성: 자동화된 복구 메커니즘 자체가 장애의 원인이 될 수 있으므로, 이러한 메커니즘의 신뢰성을 확보하는 것이 중요하다.

8. 변경 관리: 시스템 변경 시 가용성에 미치는 영향을 최소화하기 위한 안전한 변경 관리 절차가 필요하다.

9. 분산 시스템 디버깅: 분산 시스템에서 문제의 근본 원인을 진단하고 디버깅하는 것은 복잡하고 어려울 수 있다. 여러 구성 요소와 서비스 간의 상호 작용, 비동기 통신, 타이밍 이슈 등이 문제를 더욱 복잡하게 만든다.

10. 확장성과 가용성 균형: 시스템 확장 시 가용성을 유지하면서도 성능과 확장성을 보장하는 것은 어려운 과제이다.

11. 보안과 가용성 균형: 보안 강화가 때로는 가용성을 저하시킬 수 있으므로, 두 요소 간의 적절한 균형을 맞추는 것이 중요하다.

12. 인적 오류 방지: 운영 상의 인적 오류는 많은 장애의 원인이 되므로, 이를 방지하기 위한 자동화 및 프로세스 개선이 필요하다.

13. 법적, 규제적 요구사항 준수: 데이터 주권, 개인정보 보호 등의 규제는 지역적 데이터 저장 및 처리에 제약을 가할 수 있어 가용성 설계에 영향을 미친다.

14. 레거시 시스템 통합: 기존 레거시 시스템과의 통합 시 가용성을 유지하는 것은 특히 어려운 과제가 될 수 있다.

15. 지속적인 모니터링과 개선: 가용성은 한 번 달성하면 끝나는 것이 아니라, 지속적인 모니터링과 개선이 필요한 과제이다.

분류에 따른 종류 및 유형

실무 적용 예시

활용 사례

사례 1

시나리오: 글로벌 전자상거래 플랫폼 ’ 글로벌마트 ’ 는 전 세계 고객을 대상으로 24/7 서비스를 제공해야 한다. 특히 블랙 프라이데이나 연말 세일과 같은 쇼핑 피크 시즌에는 트래픽이 평소의 10 배 이상 증가하며, 서비스 중단은 막대한 매출 손실로 이어진다. 이에 글로벌마트는 99.99% 이상의 가용성 (연간 다운타임 52.6 분 이하) 을 목표로 한 고가용성 아키텍처를 구현했다.

구현 방식:

글로벌마트의 고가용성 아키텍처는 다음과 같은 방식으로 구현되었다:

1. 다중 지역 배포 (Multi-Region Deployment)
   • 북미, 유럽, 아시아 - 태평양 등 주요 고객 지역에 각각 독립적인 데이터 센터 구축
   • 각 지역 내에서 여러 가용 영역 (Availability Zone) 에 걸쳐 인프라 분산
2. 트래픽 라우팅 및 로드 밸런싱
   • 글로벌 DNS 기반 트래픽 라우팅으로 사용자를 가장 가까운 데이터 센터로 유도
   • 각 데이터 센터 내 로드 밸런서를 통한 트래픽 분산
   • 장애 감지 및 자동 라우팅 변경 메커니즘
3. 마이크로서비스 아키텍처
   • 상품 카탈로그, 주문 처리, 결제, 사용자 관리 등 기능별 마이크로서비스로 분리
   • 서비스 간 비동기 통신을 통한 결합도 최소화
   • 각 서비스의 독립적인 확장 및 장애 격리
4. 데이터 관리 전략
   • 읽기 작업이 많은 서비스 (상품 카탈로그 등) 는 글로벌 복제 및 CDN 활용
   • 쓰기 작업이 중요한 서비스 (주문, 결제 등) 는 지역별 데이터 저장 후 비동기 동기화
   • 중요 데이터는 다중 지역 백업 및 재해 복구 절차 마련
5. 자동화된 장애 대응
   • 지속적인 모니터링 및 장애 감지 시스템
   • 서킷 브레이커 패턴을 통한 장애 격리
   • 자동 확장 (Auto-scaling) 및 자가 복구 (Self-healing) 메커니즘
6. 무중단 배포 전략
   • 블루 - 그린 배포 및 카나리 배포 방식을 통한 무중단 업데이트
   • 문제 발생 시 자동 롤백 메커니즘
   • 지역별 점진적 배포를 통한 위험 최소화

도식화된 아키텍처 다이어그램

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                                  |   Global DNS Service   |
                                  +------------------------+
                                             |
            +------------------------+       |       +------------------------+
            |    CDN / Edge Cache    |-------+-------|    CDN / Edge Cache    |
            +------------------------+               +------------------------+
                        |                                       |
        +---------------+----------------+         +---------------+----------------+
        |                                |         |                                |
+----------------+               +----------------+    +----------------+               +----------------+
| Load Balancer  |               | Load Balancer  |    | Load Balancer  |               | Load Balancer  |
|   Region A     |               |   Region A     |    |   Region B     |               |   Region B     |
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        |                                |                     |                                |
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+----------------+               +----------------+    +----------------+               +----------------+
|  Web Service   |<------------->|  Web Service   |    |  Web Service   |<------------->|  Web Service   |
|  Cluster A-1   |               |  Cluster A-2   |    |  Cluster B-1   |               |  Cluster B-2   |
+----------------+               +----------------+    +----------------+               +----------------+
        |                                |                     |                                |
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+----------------+               +----------------+    +----------------+               +----------------+
| API Gateway A-1|<------------->| API Gateway A-2|    | API Gateway B-1|<------------->| API Gateway B-2|
+----------------+               +----------------+    +----------------+               +----------------+
        |                                |                     |                                |
        v                                v                     v                                v
+-------+------+     +---------+     +--+----+        +-------+------+     +---------+     +--+----+
|              |     |         |     |       |        |              |     |         |     |       |
| Catalog Svc  |<--->| Order   |<--->|Payment|        | Catalog Svc  |<--->| Order   |<--->|Payment|
| Cluster      |     | Svc     |     |Svc    |        | Cluster      |     | Svc     |     |Svc    |
|              |     |         |     |       |        |              |     |         |     |       |
+--------------+     +---------+     +-------+        +--------------+     +---------+     +-------+
        |                |                |                   |                |                |
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+-------+----------------+----------------+       +-------+----------------+----------------+
|                                         |<----->|                                         |
|           Database Cluster A            |       |           Database Cluster B            |
|      (Master-Slave Configuration)       |       |      (Master-Slave Configuration)       |
|                                         |       |                                         |
+-----------------------------------------+       +-----------------------------------------+
        |                                                    |
        v                                                    v
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|                                                                    |
|                     Backup & Disaster Recovery                     |
|                                                                    |
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이 아키텍처는 지역별 중복성, 서비스 분리, 데이터 복제, 자동화된 장애 대응 등의 원칙을 적용하여 단일 장애점을 제거하고 고가용성을 달성한다. 또한 트래픽 급증 시에도 자동 확장을 통해 성능을 유지하고, 지역적 장애가 발생해도 다른 지역으로 트래픽을 리디렉션하여 서비스 연속성을 보장한다.

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최신 동향

주목할 내용

주제와 관련하여서 하위 주제로 분류해서 추가적으로 학습해야할 내용

주제와 관련하여서 추가로 알아야 하거나 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• 가용성 시스템 설계 개념 - EnjoyAlgorithms
• Uptime 계산기 - uptime.is
• AWS 가용성 백서
• Availability Percentage vs Downtime Calculator – Uptime.is
• Designing Data-Intensive Applications – Martin Kleppmann
• AWS Well-Architected Framework – Reliability Pillar
• Google Cloud SLA Documentation
• Uptime Calculator - SLA & Downtime
• Design Patterns for High Availability - GeeksforGeeks
• High Availability Architecture - FileCloud
• Understanding High Availability - Tutorialspoint
• Catalog of Patterns of Distributed Systems - Martin Fowler
• Availability in AWS Well-Architected Framework
• High Availability Design Patterns - Hillside Group
• Patterns in Distributed Systems - InfoQ
• Architecture Styles in Distributed Systems - GeeksforGeeks