Systems and Infrastructure
시스템 및 인프라는 데이터센터, 서버, 네트워크, 스토리지, 운영체제, 가상화, 컨테이너, 클라우드, 모니터링, 보안 등 IT 서비스의 기술적 기반을 포괄한다. 물리·가상 자원과 소프트웨어 플랫폼을 조합해 확장 가능하며, 자동화·IaC·신뢰성·장애 대응·보안 중심 관리를 수행한다. 주요 목표는 안정성, 성능, 효율, 보안, 지속적 운영을 보장하는 것이다.
핵심 개념
카테고리 | 항목 | 정의 |
---|---|---|
인프라 구조 | 인프라스트럭처 (Infrastructure) | IT 서비스를 운영하기 위한 하드웨어, 네트워크, 스토리지, 데이터센터 등의 물리적/가상 자원 집합체 |
온프레미스 (On‑Premise) | 기업이 자체 데이터센터에 인프라를 구축·운영하는 방식 | |
클라우드 인프라 | 가상화된 자원을 인터넷을 통해 제공하는 방식 (예: AWS, Azure 등) | |
하이브리드 인프라 | 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 혼합하여 사용하는 인프라 모델 | |
시스템 구조 | 시스템 (System) | 목적을 달성하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 프로세스 등의 통합체 |
시스템 아키텍처 (System Architecture) | 구성 요소 간의 상호작용과 통신 관계를 정의하는 설계 구조 | |
분산 시스템 (Distributed Systems) | 네트워크로 연결된 다수의 노드가 협력하여 하나의 시스템처럼 동작하는 구조 | |
가상화 및 실행 환경 | 가상화 기술 | 하이퍼바이저, 컨테이너, 서버리스 등의 자원 추상화 기술 |
컨테이너 오케스트레이션 | Kubernetes, Docker Swarm 등으로 컨테이너 관리 및 스케일링 수행 | |
신뢰성 및 운영성 | 확장성 (Scalability) | 시스템이 부하 증가에 대응해 성능을 유지하거나 향상시키는 능력 |
고가용성 (High Availability) | 장애 시에도 지속적으로 서비스를 제공하는 시스템 특성 | |
내결함성 (Fault Tolerance) | 일부 구성요소가 실패해도 전체 시스템이 정상 운영되는 능력 | |
복구 (Recovery) | 시스템 장애 발생 후 이전 상태로의 복구 능력 (백업, DR 등) | |
보안 및 통신 | 보안 인프라 | 방화벽, IDS/IPS, IAM, 키 관리, VPN 등 인프라 보호 수단 |
네트워크 토폴로지 | 스위치, 라우터, SDN, MPLS 등으로 구성된 데이터 전달 구조 | |
시스템 접근제어 | 인증/인가, 암호화, 접근 정책 등을 포함한 보안 체계 | |
운영 자동화 | 코드형 인프라 (IaC) | Terraform, CloudFormation 등으로 인프라를 코드로 정의·관리 |
자동화/플랫폼 엔지니어링 | 반복적인 운영작업을 스크립트 및 툴로 자동화하는 운영 방식 | |
CI/CD 파이프라인 | 지속적 통합/배포를 통해 소프트웨어 변경사항을 빠르게 반영 | |
관측 가능성 (Observability) | 시스템 상태를 모니터링·로그·트레이싱으로 추적할 수 있는 능력 |
실무 구현 요소
카테고리 | 항목 | 도구/기술 | 설명 |
---|---|---|---|
서버/네트워크/스토리지 | 하드웨어 | Dell, Cisco, NetApp 등 | 서버, 스토리지, 네트워크 장비 등 물리 장비 구성 |
운영체제/소프트웨어 | 운영체제 | Linux, Windows Server | 서버 OS 설치 및 초기 보안 설정 |
미들웨어 | Nginx, Apache, Redis | 트래픽 중계, 캐싱, 메시지 처리 등 | |
가상화/컨테이너 | 하이퍼바이저 | VMware, KVM | VM 기반 가상화 |
컨테이너 플랫폼 | Docker, Podman | 컨테이너 빌드 및 실행 환경 | |
오케스트레이션 | Kubernetes, Nomad | 컨테이너 배치, 자동 복구, 스케일링 관리 | |
배포/자동화 | IaC 도구 | Terraform, Ansible | 인프라 코드화 및 초기화 자동화 |
배포 자동화 | GitHub Actions, Jenkins | 배포/테스트 자동화 CI/CD 파이프라인 구성 | |
관측/모니터링 | 모니터링 | Prometheus, Grafana | 메트릭 수집 및 시각화 |
로깅 | ELK Stack, Loki | 로그 수집, 검색, 알람 설정 | |
분산 추적 | Jaeger, OpenTelemetry | 분산 요청 트레이싱, 병목 분석 | |
보안/네트워크 | 인증/인가 | OAuth2, OpenID, IAM | 사용자 접근 제어 및 권한 관리 |
암호화 | TLS, Vault | 데이터 암호화 및 키 관리 | |
방화벽/VPN | UFW, iptables, OpenVPN | 네트워크 접근 제한 및 외부 보안 통신 | |
복구/내결함성 | 백업/복구 | Velero, Restic | 클러스터 및 데이터 백업/복구 자동화 |
고가용성 구성 | Keepalived, HAProxy | 페일오버 구성 및 서비스 이중화 |
배경
시스템과 인프라스트럭처는 메인프레임 시대의 중앙집중식 컴퓨팅에서 시작되어 클라이언트 - 서버 모델, 웹 기반 아키텍처, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스까지 진화했다. 특히 2000 년대 이후 가상화 기술, 2010 년대 클라우드 서비스, 2020 년대 컨테이너와 서버리스 컴퓨팅의 발전이 현재의 복잡하고 유연한 인프라스트럭처 환경을 형성했다.
목적 및 필요성
- 신뢰성 보장
- 높은 가용성·내결함성을 확보해 서비스 연속성 유지
- 성능 및 확장성 확보
- 오토스케일링, 로드 밸런싱을 통해 수요 급증 대응
- 효율적인 자원 관리
- 가상화 및 컨테이너화, IaC 기반 최적화로 TCO 절감
- 운영 및 보안 관리
- 모니터링, 로그, IDS/IPS, 물리/네트워크 보안 통한 위험 관리
- 자동화 및 DevOps 지원
- 인프라 코드화 및 CI/CD 연동으로 신속하고 일관된 배포 · 유지
주요 기능 및 역할
카테고리 | 주요 기능 및 역할 | 세부 설명 |
---|---|---|
자원 제공 및 관리 | 물리/가상 자원 제공 및 운영 | 서버, 스토리지, 네트워크 장비 설치 및 유지, 가상 머신 및 컨테이너 자원 관리 |
자원 할당 및 추적 | CPU, 메모리, 네트워크 자원의 할당, 구성 변경 추적, CMDB 관리 | |
컴퓨팅 및 가상화 | VM/컨테이너 오케스트레이션 | Kubernetes, Docker Swarm 등으로 컨테이너 생명주기 및 상태 관리 |
네트워크 관리 | 네트워크 인프라 구성 및 운영 | 라우터/스위치 설정, VLAN, VPN, SDN, MPLS 구성 |
부하 분산 및 트래픽 최적화 | 클라우드 로드밸런서, DNS 라우팅, L7 라우팅 정책 | |
데이터 및 저장소 | 데이터 가용성 보장 | DB 클러스터링, 복제 (Replication), 샤딩 (Sharding) |
백업 및 재해 복구 체계 | 백업 자동화, DRP(Disaster Recovery Plan), 스냅샷 관리 | |
보안 및 접근 제어 | 접근 통제 및 인증 | IAM, ACL, RBAC, SSO, MFA 적용 |
보안 위협 대응 | 방화벽, IDS/IPS, WAF, 암호화, 네트워크 격리 | |
운영 자동화 및 모니터링 | 배포 및 설정 자동화 | IaC, GitOps, Ansible, Terraform, CI/CD 파이프라인 |
모니터링 및 로그 분석 | Prometheus, Grafana, ELK Stack, Alertmanager 로 상태 점검 및 알람 | |
장애 감지 및 자동 복구 | 헬스체크, Self-healing, Auto-scaling, Failover 자동 처리 |
특징
- 계층화된 구조 (Layered Architecture)
물리 → 가상화 → 플랫폼 → 애플리케이션 계층 등으로 구성됨 - 자동화 중심 (Automation-driven)
IaC 로 환경 재현성과 교차팀 협업 지원; - 탄력성과 확장성 (Elasticity)
사용량에 따른 동적 스케일 자동 조정 - 신뢰성 및 내결함성 (Resilience)
복제, 장애 격리, 재해복구 기능 내장 - 보안 주도 설계 (Security-by-Design)
네트워크·물리·액세스 레벨 통합 보안 - 관찰성 강화 (Observability)
실시간 모니터링·알람·로그·트레이싱 중심 운영 - 유연성 (Hybrid Multicloud)
온프레·클라우드·에지 조합 및 마이그레이션 환경 지원
핵심 원리
확장성 (Scalability)
시스템이 증가하는 부하를 처리할 수 있어야 하며, 수평적 (Scale‑Out), 수직적 (Scale‑Up) 스케일 모두 고려되어야 한다. → 로드 밸런싱, 캐싱, DB 샤딩, 오토스케일링 등의 기법 활용.고가용성 및 신뢰성 (Availability & Reliability)
중단 없는 서비스 제공, 장애 격리, 일관된 성능이 핵심이다. → 무중단 장애 복구, 복제, 오토힐링, 장애 테스트 (Chaos Engineering).탄력성 및 내결함성 (Resilience)
예기치 않은 실패에 자동으로 대응하고, 시스템 자체가 복구 가능한 구조. → 재시도, 회로 차단기 (Circuit Breaker), 분리된 장애 영역 설계.자동화 및 관리 효율성 (Automation & Operational Efficiency)
IaC, GitOps, 자동 배포로 운영 편의성과 일관성 확보.계층화 및 추상화 (Layering & Abstraction)
하드웨어, 가상화, 플랫폼, 애플리케이션 계층으로 분리된 설계.관찰성 (Observability)
시스템 전반에 실시간 모니터링·로깅·트레이싱이 가능해야 한다.
구조 및 아키텍처
flowchart LR subgraph PhysicalLayer A[Servers] --> B[Storage SAN/NAS] A --> C[Network Switch] end subgraph VirtualLayer C --> D[Hypervisor] D --> E[VMs] end subgraph ContainerLayer E --> F[Kubernetes Node] F --> G[Pods/Containers] F --> H[Service Mesh Proxy] end subgraph ControlPlane I[Kube‑API + Scheduler + etcd] I --> F end subgraph Services G --> J[Applications] G --> K[Metrics/Logs] end subgraph InfraTools L[Terraform / Helm] --> E L --> F L --> I end subgraph Observability K --> M[Prometheus / Grafana] K --> N[ELK] K --> O[Tracing] end subgraph NetworkServices C --> P[LB / Firewall / VPN] P --> G end
분류 | 구성 요소 | 기능 및 역할 |
---|---|---|
필수 | 서버 (물리/가상) | CPU, 메모리, 네트워크, 스토리지 등 핵심 자원 제공 |
네트워킹 장비 | 데이터 전달, VLAN/SDN 등 네트워크 라우팅 및 정책 적용 | |
스토리지 시스템 | 블록/파일/오브젝트 기반 데이터 저장 및 공유 | |
하이퍼바이저 / VM | VM 기반 자원 격리 및 가상화 환경 제공 | |
컨테이너 런타임 | Docker, containerd 등 컨테이너 실행 환경 | |
컨테이너 오케스트레이션 | Kubernetes, Swarm 등 컨테이너 배치·스케일링 관리 | |
CI/CD 및 IaC 도구 | Terraform, Ansible, GitLab CI 등 자동화/배포 지원 | |
모니터링/로그/트레이싱 | Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry 등 관측성 확보 | |
로드 밸런서 | HAProxy, ELB 등 요청 분산 및 고가용성 유지 | |
보안 장치 및 정책 | 방화벽, VPN, IAM, TLS 등 보안 강화 및 접근 제어 | |
백업 / DR | 데이터 백업, 장애 발생 시 복구 및 연속성 확보 | |
선택 | 서비스 메시 | Istio, Linkerd–서비스 간 트래픽 제어, 보안, 관측 가능성 향상 |
CDN | 전세계에 콘텐츠 캐시 배포하여 지연 최소화 | |
서버리스 플랫폼 | AWS Lambda, Azure Functions–이벤트 기반 컴퓨팅 | |
SDN / NFV | SDN 컨트롤러, 네트워크 기능 가상화 기반 네트워크 구성 | |
HCI (하이퍼 컨버지드 인프라) | 컴퓨팅·스토리지·네트워크 통합된 소프트웨어 기반 인프라 | |
WAF, IPS/IDS | 웹 공격 차단, 침입 탐지 및 방지 시스템으로 보안 강화 | |
구성 관리 DB (CMDB) | 인프라 자산·구성 정보 및 변경 이력 중앙 관리 |
구현 기법
구현 기법 | 정의 및 구성 요소 | 주요 목적 | 실제 활용 사례 |
---|---|---|---|
가상화 (Virtualization) | 하이퍼바이저 기반 VM 운영 (VMware ESXi, KVM 등) | 하드웨어 자원 격리, 고가용성 구성 | 금융기관의 보안 분리 환경 VM 운영 |
컨테이너 + 오케스트레이션 | Docker/Containerd 기반 애플리케이션 패키징 + Kubernetes 로 배포/스케일 관리 | 환경 일관성, 경량 배포, 오토스케일링 | Netflix–수천 컨테이너 K8s 로 자동 운영 |
IaC (Infrastructure as Code) | Terraform, Ansible, Pulumi 등으로 인프라 정의 및 코드화 | 재현 가능한 인프라, 자동화, 변경 추적 | Uber–글로벌 인프라를 Terraform 으로 운영 |
불변 인프라 | 기존 자원을 수정하지 않고 새로 배포하는 구조 (Immutable Deployment) | 배포 안정성, 롤백 용이, 구성 불일치 방지 | CI/CD 파이프라인 내 Image 재배포 구조 |
CI/CD 파이프라인 | Git, Jenkins/GitLab CI, 배포 스크립트 등으로 자동 테스트 및 릴리즈 관리 | 지속 통합/배포, 피드백 단축, 릴리즈 품질 향상 | Amazon–하루 50,000 회 배포 자동화 |
서비스 메시 (Service Mesh) | Envoy Proxy, Istio, Linkerd 등으로 서비스 간 트래픽/보안/모니터링 통합 | 통신 보안, 관측성 강화, 정책 기반 트래픽 관리 | Spotify–1 만 마이크로서비스 Istio 로 통신 제어 |
서버리스 (Serverless) | AWS Lambda, Google Cloud Functions 등 FaaS 환경 | 인프라 부담 제거, 이벤트 기반 처리 | Slack–이벤트 처리 일부 Lambda 기반 운영 |
SDN / NFV | 네트워크 기능 가상화 및 제어기반 네트워크 구성 (OpenFlow, NSX 등) | 네트워크 유연성, 중앙 정책 적용, 자동화 | 텔코/통신사–가상 라우터, 가상 방화벽 등 운영 자동화 |
클라우드 컴퓨팅 | AWS, Azure, GCP 등에서 자원을 온디맨드로 제공 | 탄력적 확장, 초기 비용 절감, 글로벌 리전 제공 | 스타트업–GCP 서버리스 + Firebase 운영 |
하이브리드 인프라 | 온프레미스 + 클라우드 혼합 구성 | 민감 데이터 보호 + 퍼블릭 서비스 확장 | 금융사–결제 시스템은 온프레미스, 웹 프론트는 클라우드 운영 |
모니터링 자동화 | Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry 등으로 메트릭/로그 수집 및 분석 자동화 | 장애 감지, 트렌드 분석, SLA 모니터링 | 쿠버네티스 클러스터 상태 모니터링 + Alert 연계 운영 |
장점
항목 | 설명 | 특성 원인 |
---|---|---|
확장성 (Scalability) | 수평 확장을 통해 증가하는 트래픽, 요청에 탄력적으로 대응 가능 | 클라우드 인프라, 오토스케일링 구조 |
가용성 (High Availability) | 이중화, 리던던시, 자동 복구 구조를 통해 단일 장애점 제거 및 서비스 지속 가능 | 분산 아키텍처, 로드 밸런싱, 헬스체크 |
운영 일관성 (Infrastructure Consistency) | 코드화된 인프라를 통해 개발/운영/테스트 환경을 통일화하고 오류를 최소화 | IaC, GitOps |
유연성 및 독립성 | 마이크로서비스 기반으로 개별 컴포넌트를 독립적으로 배포 및 확장 가능 | 컨테이너화, 서비스 메시 구조 |
빠른 배포 속도 | CI/CD 및 자동화된 테스트 환경으로 수 분 내 배포 가능 | Git 기반 워크플로우, 파이프라인 자동화 |
비용 효율성 (Cost Optimization) | 자원 사용량 기반 과금, 자동 확장/축소, 불필요 리소스 최소화 | 클라우드 사용 모델, 오토스케일링 |
자동화 및 오류 감소 | 반복 작업 자동화로 수작업 감소 및 운영 실수 예방 | IaC, DevOps, Runbook 자동화 |
관측 가능성 (Observability) | 모니터링·로깅·트레이싱 통합으로 문제를 조기에 탐지하고 성능 병목 제거 | Prometheus, Grafana, ELK, OTel 등 |
신뢰성 및 복구력 | 장애 발생 시 자동 페일오버, 상태 복원 기능으로 가용성 유지 | 무상태 설계, DRP 구성, 복제 및 백업 |
보안 체계 강화 | 암호화, IAM, 방화벽, VPN 등으로 체계적 보안 정책 적용 | TLS, RBAC, WAF, 중앙 보안 정책 적용 |
단점과 문제점 및 해결방안
단점
항목 | 설명 | 해결책 |
---|---|---|
복잡성 증가 | 분산 구조, 다양한 기술 도입으로 설계 및 운영 복잡도가 상승 | 표준화, 모듈화, 서비스 메시 활용 |
네트워크 의존성 | 통신 지연이나 장애 발생 시 전체 성능 저하로 연결 | CDN, 캐시 전략, 리전 기반 배치 |
보안 복잡성 | 마이크로서비스 및 데이터 흐름 확장으로 공격 벡터 증가 | 제로 트러스트, mTLS, 중앙 인증/인가 체계 적용 |
도구 중첩/학습 곡선 | 다양한 DevOps/SRE 툴체인 사용으로 운영자 학습 부담 증가 | 플랫폼화, 기술 스택 가이드 정의 |
초기 구축 비용 | 초기 인프라 도입, 인력 교육, 보안 설정 등에 많은 리소스 투입 필요 | 클라우드 매니지드 서비스 활용, 단계적 전환 |
문제점
항목 | 원인 | 영향 | 탐지 및 진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
---|---|---|---|---|---|
데이터 일관성 | 분산 DB 간 비동기 복제 지연 | 데이터 불일치, 트랜잭션 오류 | 데이터 검증, 로그 비교 | 이벤트 소싱, 일관성 모델 정의 | SAGA 패턴, Read Repair |
카스케이딩 장애 | 하나의 서비스 장애가 연쇄적으로 확산 | 전체 서비스 중단 | 서킷 브레이커, 헬스체크 | 장애 격리, 타임아웃 설정 | 우아한 장애 허용, 트래픽 리디렉션 |
성능 병목 | 특정 노드/컴포넌트에 집중되는 부하 | 응답 지연, 처리 속도 저하 | APM 도구, 트레이싱 | 부하 분산, 용량 계획 | 수평 확장, 캐싱 적용 |
구성 드리프트 | 수작업 변경으로 IaC 와 실제 인프라 간 차이 발생 | 예측 불가능한 시스템 동작 | 상태 비교 도구, 정책 검사 도구 | GitOps 적용, 구성 관리 자동화 | 정책 기반 엔진 (Opa), Drift 검출 후 자동 적용 |
자원 경합 | 배포/스케일 시 리소스 할당 부족 | 서비스 지연, 실패 | 메트릭 모니터링 | Resource Limit, HPA 설정 | 오토스케일링 조정, 우선순위 기반 스케줄링 |
보안 취약 설정 | 자동화된 배포 과정 중 잘못된 보안 정책 적용 | 외부 공격 노출, 내부 권한 오용 | 보안 감사 로그, 정책 분석 도구 | IaC 보안 검토, 정책 스캔 | 정책 모듈화, Shift Left 보안 적용 |
도전 과제
과제 | 원인 | 영향 | 탐지/진단 | 예방 방법 | 해결 방법 및 기법 |
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멀티클라우드 운영 복잡성 | 클라우드 벤더 간 API/정책 차이 | 관리 어려움, 비용 증가 | 클라우드 사용량 분석, 통합 로그 | 표준 아키텍처 사용, 벤더 중립 도구 | 클라우드 어그리게이터, Crossplane |
보안 및 컴플라이언스 | 개인정보, 규제 대응 요구 증가 | 법적 리스크, 시스템 침해 | 감사 로그, 정책 스캐너 | 자동 정책 검증, mTLS, IAM 설계 강화 | 제로 트러스트 아키텍처, AI 기반 보안 분석 |
관측 가능성 복잡화 | 데이터/로그/이벤트 소스 증가 | 장애 진단 지연, 병목 발생 | Telemetry 수집 도구 활용 | 통합 관측 스택 사용 | OpenTelemetry, Centralized Tracing |
지속적 아키텍처 진화 | 기술 변화 속도 및 이질적 시스템 병존 | 기술 부채, 운영 분산화 | 아키텍처 리뷰 주기적 수행 | Blueprint 설계, 버전 관리 | 모듈화 설계, 리팩토링 기반 기술 관리 |
자동화 범위 확장 한계 | 다양한 예외 처리/운영 이벤트 미커버 | 운영 누락, 반자동 운영 | 프로세스 매핑, 실패율 분석 | Workflow 표준화, 정책 기반 자동화 | Runbook 자동화, AIOps 도입 |
컨테이너 보안 및 이미지 취약점 | 외부 이미지 및 구성 누락 | 악성코드 유입, 서비스 위협 | 이미지 스캐닝, 취약점 데이터베이스 | 이미지 서명 및 무결성 검증 | 공급망 보안 적용, SBOM, 자동 서명 시스템 |
분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 유형 | 특징 | 적용 사례 |
---|---|---|---|
운영 환경 (배포 모델) | 온프레미스 | 높은 보안성, 자체 통제, 초기 투자 비용 큼 | 금융기관, 공공기관 |
퍼블릭 클라우드 | 빠른 확장성, 비용 효율성, 자원 탄력성 | 스타트업, SaaS 기반 서비스 | |
하이브리드 클라우드 | 유연한 이전 전략, 데이터 분리 가능 | 대기업, 레거시 시스템 현대화 | |
멀티 클라우드 | 벤더 종속 방지, 워크로드 분산 최적화 | 글로벌 분산 조직 | |
아키텍처 구조 | 모놀리틱 | 단일 배포, 통합 유지 관리 용이, 확장 어려움 | 초기 MVP, 내부 툴 |
마이크로서비스 | 독립적 배포, 기술 다양성 수용, 복잡한 네트워킹 | Netflix, Amazon | |
서버리스 | 이벤트 중심, 운영 부담 최소화, 비용 절감 | AWS Lambda 기반 이벤트 처리 | |
가상화 수준 | 물리 서버 | 가상화 없이 직접 자원 사용, 보안성 높음 | 고성능 DB 서버, GPU 연산용 시스템 |
VM | OS 단위 가상화, 자원 격리, 유연성 우수 | 클라우드 VM, 온프레미스 VMWare | |
컨테이너 | 프로세스 단위 경량화, 빠른 배포, 오케스트레이션 필요 | Docker, Kubernetes 환경 | |
서버리스 | 런타임 추상화, 운영 자동화, 과금 최적화 | FaaS, 이벤트 기반 애플리케이션 | |
자동화 수준 | 수동 운영 | 스크립트나 콘솔 중심, 반복 작업 많음 | 초기 환경, 테스트 환경 |
스크립트 기반 자동화 | 배포 자동화 가능, 일관성 제한 | 작은 규모 프로젝트 | |
IaC | 코드 기반 재현 가능, 버전 관리, 테스트 용이 | Terraform, Ansible 등 | |
GitOps | Git 기반 배포/관리 자동화, 선언형 구성 | Kubernetes 기반 DevOps 조직 | |
네트워크 구성 | 전통적 라우팅 | 수동 설정, 고정 네트워크 구조 | 온프레미스 IDC 네트워크 |
SDN | 네트워크 가상화, 제어기/데이터 분리 | 데이터센터, 클라우드 네트워크 | |
서비스 메시 | 애플리케이션 레벨 트래픽/보안/가시성 제공 | Istio, Linkerd 운영 환경 | |
배포 전략 | 일괄 배포 | 다운타임 포함 단일 배포, 위험 있음 | 내부 도구, 단순 시스템 |
블루 - 그린 배포 | 새 버전과 이전 버전 동시 유지, 전환 기반 안정성 | 중요 시스템, 은행 서비스 | |
카나리 배포 | 소수 트래픽만 먼저 전환, 안정성 검증 후 전체 전환 | 실시간 API 서비스 | |
이벤트 기반 (서버리스) | 특정 이벤트 발생 시 자동 실행, 자원 절약 | 예약 트리거, 알림 서비스 | |
보안 정책 모델 | ACL | IP/포트 기반 접근 제어, 간단한 보안 모델 | 내부 서비스 간 제한 |
VPN | 터널링을 통한 보안 통신, 원격 접속 | 재택 근무, 데이터센터 접속 | |
ZTNA (제로 트러스트) | 사용자/기기 인증 후 최소 권한 부여 | 민감 데이터 보호, 금융 IT | |
측면 보안 (서비스 메시 기반 RBAC/mTLS) | 서비스 간 통신 보안 강화, 세분화된 권한 제어 | Istio, 서비스 메시 보안 환경 | |
장애 복구 구조 | 단일 리전 | 동일 리전 내 가용성존 기반 구성, 리스크 있음 | 일반 웹 서비스 |
멀티 리전 | 지역 간 장애 대응, 고가용성 확보 | 글로벌 서비스, 금융 서비스 | |
엣지 컴퓨팅 | 사용자 근접 위치에서 처리하여 응답속도 향상 | 실시간 스트리밍, IoT, CDN |
실무 사용 예시
카테고리 | 대표 기술 스택 | 목적 및 효과 |
---|---|---|
웹 서비스/마이크로서비스 | Kubernetes + Istio + Prometheus + Grafana | 서비스 메시를 통한 보안, 트래픽 관리 및 메트릭 기반 자동 확장으로 높은 가용성과 네트워크 관측성 확보 ([chrishaessig.medium.com][1]) |
이벤트 기반 스트리밍 | Kafka + Spark Streaming + Cassandra | 실시간 데이터 파이프라인 구축, 대량 이벤트 처리 및 스트리밍 분석 가능 |
AI/ML 학습 인프라 | Spark MLlib + Cassandra + GPU 노드 + Kubernetes | 빅데이터 기반 학습 환경에서 병렬 처리 및 자원 최적화로 대규모 모델 학습 지원 |
CI/CD + 인프라 자동화 | Jenkins/GitLab CI + Docker + Terraform + Helm | 인프라 코드화 + 자동 배포로 개발 → 배포 전체 워크플로우 자동화, 배포 속도 향상 |
모니터링 및 추적 시스템 | ELK Stack + Grafana + Jaeger + Prometheus/OTel | 로그·메트릭·추적 통합으로 종합적 관측성 확보, 장애 조기 대응 가능 |
보안 강화 인프라 | Vault + Falco + OPA + Istio/Azure WAF | 민감 데이터 암호화, 정책 중앙관리, 네트워크 보안 계층 강화 |
IoT/Edge 컴퓨팅 | 컨테이너 엣지 + SDN + 경량·지역화 배포 | 지연 최소화 및 현지 처리로 실시간 응답성 확보 |
재해 복구 환경 (DR) | IaC 기반 리전간 DR 구성 (Terraform + AWS AZ) | 정기 DR 테스트 및 신속 복구 체계 구현, 운영 안정성 향상 |
활용 사례
사례 1: 클라우드 기반 웹 서비스 인프라
시스템 구성:
- 웹 서버: AWS EC2
- 데이터베이스: RDS
- 스토리지: S3
- CDN: CloudFront
- DNS: Route53
- 서버리스: Lambda
Workflow: 사용자 요청 → CloudFront → EC2 → RDS → 응답
역할: 웹 서비스 제공, 트래픽 분산, 데이터 저장, 자동 확장, 보안 강화
다이어그램
차이점: 기존 온프레미스는 직접 관리, 클라우드는 자동화 및 확장성 강화
사례 2: 웹 애플리케이션 인프라 자동화
시스템 구성 및 워크플로우
flowchart LR subgraph UserLayer A["Client (Web)"] end A --> B["DNS → Load Balancer (ELB)"] B --> C["Auto Scaling Group (EC2 or Containers)"] C --> D[(Application Servers)] D --> E[(RDS Database)] C --> F[(Redis Cache)] C --> G[(S3 for Static Files)] subgraph InfraManagement H[Terraform IaC] --> I[Deployment Plan] I --> J[AWS Resources Provision] end subgraph Monitoring D --> K[CloudWatch Logs & Metrics] F --> K E --> K K --> L[Grafana/AlertManager] end
- 사용자는 DNS 를 통해 ELB 에 접속
- ELB → 자동 확장 그룹의 서버에 요청 분배
- 서버는 애플리케이션 처리, RDS 와 Redis, S3 사용
- Terraform 기반 IaC 로 인프라 구조 정의 → AWS 리소스 자동 프로비저닝
- CloudWatch + Grafana 로 모니터링, 경고 설정
사례 3: Netflix 의 클라우드 네이티브 아키텍처
시스템 구성: Netflix 는 AWS 클라우드에서 완전한 마이크로서비스 아키텍처를 운영하며, 전 세계 2 억 3 천만 명의 사용자에게 스트리밍 서비스를 제공한다.
핵심 구성 요소:
- 마이크로서비스: 700 개 이상의 독립적 서비스
- 컨테이너 오케스트레이션: 자체 개발한 Titus 플랫폼 (쿠버네티스 기반)
- 서비스 디스커버리: Eureka
- API 게이트웨이: Zuul
- 회로 차단기: Hystrix
- 모니터링: Atlas, Kayenta
시스템 구성 다이어그램
graph TB subgraph "Netflix 클라우드 아키텍처" subgraph "사용자 계층" USER[사용자 디바이스] CDN[Content Delivery Network] end subgraph "API 게이트웨이 계층" ZUUL[Zuul Gateway] LB[Elastic Load Balancer] end subgraph "마이크로서비스 계층" AUTH[인증 서비스] CATALOG[카탈로그 서비스] RECOMMENDATION[추천 서비스] BILLING[결제 서비스] STREAMING[스트리밍 서비스] end subgraph "데이터 계층" CASSANDRA[Cassandra 클러스터] REDIS[Redis 캐시] S3[S3 스토리지] end subgraph "모니터링 계층" ATLAS[Atlas 메트릭] SPINNAKER[Spinnaker CI/CD] CHAOS[Chaos Engineering] end end USER --> CDN CDN --> LB LB --> ZUUL ZUUL --> AUTH ZUUL --> CATALOG ZUUL --> RECOMMENDATION ZUUL --> BILLING ZUUL --> STREAMING AUTH --> CASSANDRA CATALOG --> CASSANDRA RECOMMENDATION --> CASSANDRA BILLING --> CASSANDRA STREAMING --> S3 CATALOG --> REDIS RECOMMENDATION --> REDIS AUTH --> ATLAS CATALOG --> ATLAS RECOMMENDATION --> ATLAS BILLING --> ATLAS STREAMING --> ATLAS
Workflow:
sequenceDiagram participant User as 사용자 participant CDN as CDN participant Zuul as API Gateway participant Auth as 인증 서비스 participant Catalog as 카탈로그 서비스 participant Recommend as 추천 서비스 participant Stream as 스트리밍 서비스 participant Cache as Redis participant DB as Cassandra User->>CDN: 앱 실행 CDN->>Zuul: 요청 라우팅 Zuul->>Auth: 사용자 인증 Auth->>DB: 사용자 정보 조회 DB-->>Auth: 인증 결과 Auth-->>Zuul: 토큰 발급 Zuul->>Catalog: 콘텐츠 목록 요청 Catalog->>Cache: 캐시 확인 alt 캐시 히트 Cache-->>Catalog: 캐시된 데이터 else 캐시 미스 Catalog->>DB: 데이터베이스 조회 DB-->>Catalog: 콘텐츠 정보 Catalog->>Cache: 캐시 업데이트 end Catalog-->>Zuul: 콘텐츠 목록 Zuul->>Recommend: 개인화 추천 요청 Recommend->>DB: 사용자 기록 분석 DB-->>Recommend: 추천 결과 Recommend-->>Zuul: 개인화 콘텐츠 Zuul-->>CDN: 통합 응답 CDN-->>User: 개인화된 홈 화면 User->>Stream: 비디오 재생 요청 Stream->>CDN: 최적 서버 선택 CDN-->>User: 스트리밍 시작
역할과 차이점
- Netflix 의 시스템이 담당하는 역할:
- 서비스 복원력: Chaos Engineering 을 통한 장애 시뮬레이션으로 시스템 강건성 확보
- 자동 확장: 트래픽 패턴에 따른 실시간 자동 스케일링
- 글로벌 배포: 지역별 최적화된 콘텐츠 배포 네트워크
- A/B 테스트: 실시간 실험을 통한 사용자 경험 최적화
- 기존 모놀리틱 아키텍처와의 차이점:
- 독립 배포: 각 서비스의 독립적 개발과 배포로 개발 속도 10 배 향상
- 기술 다양성: 서비스별 최적 기술 스택 선택 (Java, Python, Node.js 등)
- 장애 격리: 한 서비스 장애가 전체 시스템에 미치는 영향 최소화
- 팀 자율성: 작은 팀들이 완전한 소유권을 가지고 서비스 관리
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
분야 (Area) | 고려사항 (Consideration) | 주요 위험/과제 (Key Risk/Challenge) | 권장 전략 (Recommended Strategy) |
---|---|---|---|
보안 (Security) | 최소 권한 원칙 및 제로 트러스트 (Zero Trust) 모델 적용 | 과도한 권한 설정은 보안 사고의 위험을 높이고, 지나친 통제는 생산성과 성능을 저하 시킬 수 있습니다. | 역할 기반 접근 제어 (RBAC, Role-Based Access Control) 를 사용하고, IAM(Identity and Access Management) 정책을 주기적으로 검토합니다. 또한, 위험 기반 보안 정책과 자동화된 검증을 도입합니다. |
아키텍처 및 성능 (Architecture & Performance) | 확장성 및 성능을 고려한 아키텍처 설계 | 과도한 초기 설계는 복잡성을 증가시키고, 성능 최적화 부재는 사용자 경험을 저하 시킵니다. 캐시 (Cache) 일관성 문제나 메모리 누수도 주요 과제입니다. | 자동 확장 (Auto-scaling) 설정을 활용하고, 도메인 주도 설계 (DDD, Domain-Driven Design) 를 참고하여 비즈니스에 맞는 아키텍처 (예: 마이크로서비스) 를 점진적으로 도입합니다. 계층별 캐싱 및 적절한 TTL(Time-To-Live) 설정으로 성능을 최적화합니다. |
자동화 및 배포 (Automation & Deployment) | 인프라 관리 자동화 및 배포 전략 수립 | 수동 작업은 인적 실수를 유발하고, 부적절한 배포 전략은 서비스 중단을 야기할 수 있습니다. | 코드형 인프라 (IaC, Infrastructure as Code) 를 통해 인프라 관리를 자동화합니다. 서비스 특성을 고려하여 롤링 (Rolling), 블루 - 그린 (Blue-Green), 카나리 (Canary) 등 최적의 배포 전략을 선택합니다. |
모니터링 및 관측가능성 (Monitoring & Observability) | 종합적인 관측가능성 (Observability) 확보 | 데이터 과부하 및 잘못된 알람 설정은 문제의 조기 발견을 방해하거나, 알림 피로 (alert fatigue) 를 유발합니다. | 로그 (Log), 메트릭 (Metric), 추적 (Trace) 을 종합적으로 수집하고, 서비스 수준 협약 (SLA, Service Level Agreement) 기반의 핵심 지표에 집중하여 알람 임계값을 설정하고 지속적으로 튜닝합니다. |
구성 및 변경 관리 (Configuration & Change Management) | 체계적인 구성 및 변경 관리 | 환경 분리 실패, 관리되지 않는 변경, 일관성 없는 리소스 명명 규칙은 운영 혼란과 장애의 원인이 됩니다. 구성 드리프트 (Configuration drift) 발생 위험이 있습니다. | 개발/테스트/운영 환경을 명확히 분리합니다. IaC 코드 변경 시 plan 과 apply 단계를 분리하고 동료 검토 (peer review) 를 수행합니다. 리소스 명명 규칙 및 태깅 (Tagging) 전략을 수립하고, 변경 사항은 코드 주석과 ADR(Architecture Decision Record) 등을 통해 문서화합니다. |
비용 관리 (Cost Management) | 지속적인 비용 모니터링 및 최적화 | 관리되지 않는 클라우드 자원은 예산을 초과하는 비용을 발생시킬 수 있습니다. | 클라우드 사용량을 지속적으로 모니터링하고, 예산 임계값에 대한 알림을 설정합니다. 정기적으로 비용 최적화 방안 (예: 유휴 자원 제거, 예약 인스턴스 활용) 을 검토하고 실행합니다. |
조직 및 문화 (Organization & Culture) | 데브옵스 (DevOps) 문화 정착 및 지식 공유 | 부서 간의 사일로 (Silo) 현상과 특정 개인에게 집중된 지식은 협업을 저해하고 프로젝트의 지속 가능성을 위협합니다. | 기능 간 팀 (Cross-functional team) 을 구성하고, 정기적인 기술 공유 세션이나 내부 스터디를 통해 지식을 전파하고 공유하는 문화를 조성하여 팀 전체의 역량을 강화합니다. |
최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점
최적화 분야 (Optimization Area) | 핵심 고려사항 (Key Consideration) | 주요 위험/과제 (Key Risk/Challenge) | 권장 최적화 전략 (Recommended Optimization Strategy) |
---|---|---|---|
성능 (Performance) | 전 구간 (Full-stack) 성능 병목 식별 및 튜닝 | 프로덕션 (Production) 환경과 다른 테스트 환경에서의 부정확한 측정, 데이터베이스 (DB) 및 네트워크의 잠재적 성능 저하. | 부하 테스트와 **프로파일링 (Profiling)**을 통해 병목 지점 (애플리케이션, DB, 네트워크) 을 식별합니다. 데이터베이스 쿼리 최적화 및 인덱싱 (Indexing) 전략을 적용하고, **CDN(Content Delivery Network)**을 활용하여 전송 지연을 최소화합니다. |
비용 (Cost) | 자원 사용률 분석 기반 비용 - 성능 균형점 탐색 | 과도한 비용 절감이 서비스 성능 저하 또는 안정성 문제로 이어질 수 있으며, 자원 구매 전략 실패 시 예산을 초과할 수 있습니다. | 자원 사용량 분석을 통한 **라이트사이징 (Right-sizing)**을 정기적으로 수행합니다. 핵심 워크로드에는 **예약 인스턴스 (Reserved Instance)**를, 일괄 (Batch) 작업 등에는 **스팟 인스턴스 (Spot Instance)**를 활용합니다. 데이터 접근 빈도에 따라 **스토리지 계층 (Storage Tier)**을 조정합니다. |
확장성 및 탄력성 (Scalability & Resilience) | 자동 확장 (Auto-scaling) 및 다중 지역 (Multi-Region) 장애 복구 설계 | 스케일링 정책의 지연 또는 과민 반응으로 인한 리소스 낭비나 서비스 저하가 발생할 수 있습니다. 단일 지역 장애 시 전체 서비스가 중단될 위험이 있습니다. | CPU, 메모리 등 핵심 메트릭 기반으로 자동 스케일링 임계값을 정밀하게 튜닝합니다. 핵심 서비스는 **다중 가용 영역 (Multi-AZ) 또는 다중 지역 (Multi-Region)**에 배포하고 자동 장애 조치 (Failover) 메커니즘을 구축합니다. |
보안 (Security) | 개발 수명주기에 통합된 자동화된 보안 강화 | 보안 도구의 오탐 (False Positives) 및 성능 영향이 발생할 수 있으며, 키 (Key) 관리 부실로 인한 데이터 노출 위험이 존재합니다. | 정기적인 취약점 점검 및 패치를 자동화합니다. 모든 통신 구간에 **TLS(Transport Layer Security)**를 적용하고, AWS KMS나 HashiCorp Vault 같은 전문 도구로 암호화 키를 안전하게 관리합니다. |
운영 및 자동화 (Operations & Automation) | 깃옵스 (GitOps) 기반의 운영 자동화 및 파이프라인 효율화 | 자동화 로직의 복잡성이 증가하고, 자동화로 인한 장애가 빠르게 확산될 수 있습니다. | **코드형 인프라 (IaC, Infrastructure as Code)**와 **깃옵스 (GitOps)**를 점진적으로 도입합니다. CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery) 파이프라인 내에서 빌드 캐싱 (Build Caching) 및 테스트 병렬화를 통해 실행 시간을 단축하고, 비상 상황을 대비한 **수동 개입 지점 (Manual Override)**을 유지합니다. |
데이터 및 컴플라이언스 (Data & Compliance) | 데이터 추적성 확보 및 규제 준수 (Compliance) | 분산 시스템 환경에서 장애 원인 추적의 어려움이 있으며, 데이터 보존 및 지역 제한 등 규제 요건을 미준수할 위험이 있습니다. | 분산 추적을 위해 OpenTelemetry와 같은 표준을 도입하고, 모든 요청에 **상관관계 ID(Correlation ID)**를 부여합니다. 데이터 보존 및 접근 제어 정책을 명확히 수립하고 시스템에 반영하여 규제를 준수합니다. |
- 보안, 환경 분리, 배포 안정성, 네이밍/태깅, 문서화는 인프라 실무 적용의 핵심 고려사항이다.
- 산출 기반 오토스케일링, 예약/스팟 인스턴스 조합, TLS 적용, 멀티 리전 전략, 추적성 확보 등의 최적화사항은 운영 효율성과 비용, 보안 관점에서 주목해야 한다.
- 기타로 FinOps, 엣지, 플랫폼 엔지니어링, DR 자동화, 기술 부채 관리 등 장기적 안정 운영을 위한 추가 전략들이 중요하게 고려되어야 한다.
주목할 내용
분야 (Field) | 핵심 기술/개념 (Key Technology/Concept) | 주요 특징 및 기대효과 (Key Features & Expected Benefits) |
---|---|---|
인프라 관리 및 자동화 (Infrastructure Management & Automation) | 코드형 인프라 (IaC, Infrastructure as Code) & GitOps | 인프라 구성을 코드로 정의하고 Git 을 통해 버전 관리 및 배포를 자동화합니다. 일관성, 재현성, 운영 효율성이 크게 향상됩니다. |
아키텍처 (Architecture) | 마이크로서비스 (Microservices) & 서비스 메시 (Service Mesh) | 애플리케이션을 독립적인 소규모 서비스로 분할하여 개발 및 배포 유연성을 확보합니다. 서비스 메시는 서비스 간의 통신, 보안, 모니터링을 표준화하여 복잡성을 관리합니다. |
클라우드 기술 (Cloud Technology) | 하이브리드 & 멀티클라우드 (Hybrid & Multi-cloud) | 여러 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드를 조합하여 특정 벤더에 대한 종속성 (Vendor Lock-in) 을 피하고 각 클라우드의 장점을 취사선택하여 비용과 성능을 최적화합니다. |
컨테이너 기술 (Container Technology) | 쿠버네티스 (Kubernetes) & 플랫폼 엔지니어링 (Platform Engineering) | 컨테이너 오케스트레이션의 표준인 쿠버네티스를 기반으로, 개발자가 인프라 복잡성 없이 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있도록 표준화된 **내부 개발자 플랫폼 (IDP, Internal Developer Platform)**을 구축하고 제공합니다. |
운영 및 모니터링 (Operations & Monitoring) | 관측가능성 (Observability) & AIOps | 단순히 정해진 지표를 보는 모니터링을 넘어 로그, 메트릭, 트레이스를 종합 분석하여 시스템 내부 동작을 깊이 이해합니다. 인공지능 (AI) 을 접목하여 이상 탐지, 근본 원인 분석 등을 자동화하고 예측적인 운영을 지향합니다. |
보안 (Security) | 제로 트러스트 아키텍처 (Zero Trust Architecture) | ’ 내부 네트워크는 안전하다 ’ 는 가정을 버리고, 모든 접근 요청을 신원 확인 및 권한 검증을 통해 처리합니다. 이를 통해 내부자 위협이나 침해 사고 발생 시 피해 확산을 최소화합니다. |
주제와 관련하여 반드시 학습해야할 내용
대분류 (Category) | 핵심 주제 (Core Topic) | 필수 학습 항목 (Essential Learning Items) |
---|---|---|
기초 이론 (Fundamental Theory) | 운영체제 및 네트워크 (OS & Networking) | Linux/Unix 핵심 명령어, 파일 시스템, 프로세스 관리 TCP/IP 4 계층, DNS(Domain Name System), HTTP/HTTPS 프로토콜 |
분산 시스템 (Distributed Systems) | CAP 정리 (일관성, 가용성, 분할 내성) 의 개념과 트레이드오프 (Trade-off) 로드 밸런싱 (Load Balancing) 알고리즘 (Round Robin, Least Connection 등) | |
아키텍처 및 설계 (Architecture & Design) | 시스템 아키텍처 (System Architecture) | 모놀리식 (Monolithic) vs 마이크로서비스 (Microservices) 아키텍처 비교<br>** 도메인 주도 설계 (DDD, Domain-Driven Design)** 를 통한 서비스 모델링 |
데이터베이스 (Database) | SQL vs NoSQL 데이터베이스의 특징 및 용도 데이터 일관성 모델: ACID와 BASE, 최종 일관성 (Eventual Consistency) | |
클라우드 및 컨테이너 (Cloud & Containers) | 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) | IaaS, PaaS, SaaS 서비스 모델의 이해 주요 클라우드 (AWS, Azure, GCP) 의 핵심 서비스 (가상머신, 스토리지, 네트워크) 사용법 |
컨테이너 기술 (Container Technology) | ** 도커 (Docker)** 의 개념 (이미지, 컨테이너) 및 기본 명령어 쿠버네티스 (Kubernetes) 아키텍처와 핵심 오브젝트 (Pod, Service, Deployment) | |
자동화 및 개발 (Automation & Development) | 인프라 자동화 (Infrastructure Automation) | 코드형 인프라 (IaC, Infrastructure as Code) 원칙의 이해 테라폼 (Terraform) 또는 ** 클라우드포메이션 (CloudFormation)** 을 이용한 인프라 프로비저닝 |
CI/CD 파이프라인 (CI/CD Pipeline) | 지속적인 통합/배포 (CI/CD) 의 개념 GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI 등 도구를 활용한 파이프라인 구축 | |
안정성 및 보안 (Reliability & Security) | 모니터링 및 관측가능성 (Monitoring & Observability) | 관측가능성의 3 요소: 메트릭 (Metrics), 로그 (Logs), 트레이스 (Traces) 프로메테우스 (Prometheus), 그라파나 (Grafana), ELK 스택 활용법 |
보안 (Security) | 암호화(대칭키/비대칭키) 와 인증/인가(OAuth, JWT) 메커니즘 네트워크 보안 프로토콜 TLS/SSL 및 방화벽/보안 그룹 설정 |
용어 정리
카테고리 | 용어 | 설명 |
---|---|---|
인프라 구성 | Infrastructure | IT 서비스 운영을 위한 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 자원의 집합 |
On-Premise | 자체 데이터센터에서 인프라를 직접 구축 및 운영하는 방식 | |
Hybrid Cloud | 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 조합한 인프라 모델 | |
Multi-cloud | 여러 클라우드 제공자의 서비스를 병행 사용하는 전략 | |
Reserved Instance | 장기 사용을 전제로 비용을 절감할 수 있는 클라우드 인스턴스 모델 | |
가상화/컨테이너 | Virtual Machine (VM) | 하이퍼바이저 위에서 독립 실행 환경을 제공하는 가상 인스턴스 |
Container | OS 수준 가상화 기반으로 애플리케이션을 격리 실행하는 단위 | |
Kubernetes | 컨테이너의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오케스트레이션 도구 | |
Docker | 컨테이너 생성 및 배포를 위한 플랫폼 | |
Container Orchestration | 컨테이너 라이프사이클을 관리하는 기술 전반 | |
자동화 및 관리 | IaC (Infrastructure as Code) | 인프라를 코드로 정의하고 배포 및 관리를 자동화하는 방법론 |
GitOps | Git 저장소를 중심으로 배포를 자동화하는 운영 방식 | |
CI/CD | 코드 통합과 배포를 자동화하여 개발 속도와 품질을 개선하는 전략 | |
Canary Deployment | 소규모 배포 후 문제 없으면 전체 적용하는 점진적 릴리스 전략 | |
Blue-Green Deployment | 기존 버전과 새 버전을 병렬 배포하여 무중단 배포를 가능하게 하는 방식 | |
보안 | Zero Trust | 네트워크 내외부를 불문하고 모든 접근을 검증하는 보안 모델 |
mTLS (Mutual TLS) | 클라이언트 - 서버 간 양방향 인증을 수행하는 TLS 기반 통신 방식 | |
RBAC (Role-Based Access Control) | 역할 기반으로 자원 접근 권한을 제어하는 방식 | |
KMS (Key Management Service) | 암호 키의 생성, 저장, 배포, 회수를 관리하는 클라우드 서비스 | |
IDS/IPS | 침입 탐지 및 방지 시스템 | |
운영/모니터링 | Observability | 시스템 내부 상태를 외부로부터 관찰 가능한 특성 |
Prometheus/Grafana/ELK | 메트릭 수집, 시각화, 로그 분석 도구 모음 | |
SRE (Site Reliability Engineering) | 신뢰성 중심의 시스템 운영 방식 | |
SLA (Service Level Agreement) | 서비스 제공자와 사용자 간 합의된 서비스 품질 수준 | |
패턴/구조 | Microservices | 단일 시스템을 작고 독립적인 서비스로 나눈 아키텍처 패턴 |
Service Mesh | 마이크로서비스 간 트래픽을 제어하고 보안을 적용하는 인프라 계층 | |
API Gateway | 클라이언트 요청을 라우팅하고 인증/인가를 담당하는 엔드포인트 | |
Circuit Breaker | 장애가 전파되지 않도록 실패 요청을 차단하는 보호 패턴 | |
Immutable Infrastructure | 기존 인프라를 수정하지 않고 항상 새로 배포하는 운영 방식 | |
네트워킹/전달 | Load Balancer | 여러 서버로 트래픽을 분산시켜 가용성과 응답 속도를 향상시키는 장치 |
CDN (Content Delivery Network) | 전 세계에 분산된 서버를 통해 콘텐츠를 빠르게 제공하는 네트워크 | |
SDN (Software-Defined Networking) | 네트워크를 소프트웨어로 제어하여 유연한 구성과 관리를 가능하게 하는 기술 | |
Service Discovery | 동적 환경에서 서비스들이 서로를 자동으로 인식하도록 지원하는 기능 | |
데이터 처리 | Sharding | 대용량 데이터를 수평으로 나누어 저장하는 분산 처리 방식 |
Replication | 동일 데이터를 여러 장소에 복제하여 가용성과 내결함성을 높이는 기법 | |
ACID | 데이터베이스 트랜잭션의 원자성, 일관성, 고립성, 지속성 원칙 | |
비용 관리 | FinOps | 클라우드 자원 비용을 효율적으로 운영하는 조직 운영 전략 |
IaC Drift | 코드와 실제 인프라 상태 간 불일치 상태를 의미하는 현상 | |
복구 전략 | DR (Disaster Recovery) | 재해 발생 시 데이터와 시스템을 복구하는 체계 |
참고 및 출처
- Modern Web Application Architecture in 2025
- Understanding Backend Architecture - DEV Community
- IT Infrastructure Architecture Nuances and Best Practices
- Modern IT Infrastructure - Arvato Systems
- The Growth of Containers and Kubernetes Architecture in Cloud Deployment
- Kubernetes Official Documentation
- Microservices Architecture on Azure Kubernetes Service
- Top Scalability Patterns for Distributed Systems
- How to Scale a Distributed System
- DevOps Monitoring Best Practices
- Serverless Computing Trends 2025
- Edge Computing Trends 2025
- Database Scalability Guide - ScyllaDB
- The Architecture of Open Source Applications - Scalable Web Architecture
- Distributed System Architecture Guide - BairesDev
- Cloud Computing Trends 2025 - CNCF
- AWS DevOps Project: CI/CD, IaC, Mesh, Monitoring
- Microservices and Containerization Guide - AquaSec
- Infrastructure Engineering Explained - Splunk
- Understanding IT Infrastructure - Acceldata
- NIST Enterprise Architecture Model - Wikipedia
- Configuration Management Database - Wikipedia
- Infrastructure as Code - Wikipedia
- Data Center Security - Wikipedia
- IT Infrastructure Management - Techlocity
- Discover the Meaning of IT Infrastructure - Sumo Logic
- Scalability, Availability, and Reliability - LinkedIn Pulse
- Virtual Machine Architecture - Scale Computing
- Technology Architecture Layer Explanation - ITArchInfo
- IT Infrastructure Guide - Red Hat
- Immutable Infrastructure Explained - CNCF
- Infrastructure as Code 개념 정리 - 요즘IT
- ITIL Framework Guide - Atlassian
- 시스템 성능관리 지침 - CISP
- System Context Diagram - ProcessOn