고가용성 컴퓨팅 시스템

2025-11-23, G30DR

1. 서론: 현대 디지털 인프라에서의 가용성(Availability) 패러다임

디지털 트랜스포메이션이 가속화됨에 따라 컴퓨팅 시스템의 가용성(Availability)은 단순한 기술적 성능 지표를 넘어 기업의 생존과 직결되는 핵심 비즈니스 자산으로 격상되었다. 고가용성(High Availability, HA)이란 시스템이나 서비스가 계획된 유지보수나 예기치 않은 장애 상황에서도 중단 없이 지속적으로 운영되며, 사용자에게 접근 가능한 상태를 유지하는 능력을 의미한다.1 이는 단순히 서버가 켜져 있다는 상태를 넘어, 실제 사용자의 요청을 처리하고 응답할 수 있는 기능적 완전성을 포함한다.2

시스템 가용성을 저해하는 요인은 하드웨어 고장, 소프트웨어 버그, 네트워크 단절, 인적 오류, 그리고 자연재해 등 다양하다.1 과거의 모놀리식(Monolithic) 아키텍처 시대에는 단일 고성능 하드웨어에 의존하여 가동 시간을 늘리는 접근이 주를 이루었으나, 현대의 클라우드 네이티브 및 분산 시스템 환경에서는 장애가 필연적으로 발생한다는 전제 하에, 장애 발생 시 시스템이 이를 견디고(Resilience) 신속하게 복구(Recovery)하는 능력에 초점을 맞춘다.2

본 보고서는 컴퓨팅 시스템의 가용성을 극대화하기 위한 하드웨어 인프라, 네트워크 아키텍처, 데이터베이스 전략, 애플리케이션 설계 패턴, 그리고 운영 프로세스(DevOps/SRE) 전반을 포괄적으로 분석한다. 특히 이론적인 개념 정의를 넘어, 실제 운영 환경에서 적용 가능한 구체적인 엔지니어링 전략과 도구(Toolchain)의 장단점을 심층적으로 비교 분석함으로써, 99.999% 이상의 가용성을 목표로 하는 시스템 설계자들에게 실질적인 가이드를 제공하는 것을 목적으로 한다.

2. 시스템 신뢰성 엔지니어링(SRE)의 핵심 지표와 수학적 모델링

가용성을 체계적으로 관리하기 위해서는 막연한 목표가 아닌 정량화된 지표와 수학적 모델링이 필수적이다. 이를 위해 평균 무고장 시간(MTBF), 평균 수리 시간(MTTR) 등의 지표가 사용되며, 이들의 상관관계를 이해하는 것이 HA 설계의 출발점이다.

2.1 가용성 산출 공식과 의미

시스템 가용성(A)은 전체 운영 시간 중 시스템이 정상적으로 가동된 시간의 비율로 정의되며, 다음 공식을 따른다4:
A = \frac{\text{MTBF}}{\text{MTBF} + \text{MTTR}}
여기서 MTBF(Mean Time Between Failures)는 시스템이 고장 없이 작동하는 평균 시간을 의미하며 시스템의 ’신뢰성(Reliability)’을 대변한다. MTTR(Mean Time To Repair)은 장애 발생 시점부터 서비스가 정상화될 때까지의 평균 시간을 의미하며 조직의 ’복구 효율성(Repair Efficiency)’을 나타낸다.6

이 수식은 고가용성을 달성하기 위한 두 가지 상반된 접근법을 시사한다.

1. MTBF의 극대화: 고품질 부품 사용, 철저한 테스팅, 코드 리뷰 등을 통해 장애 발생 빈도 자체를 줄이는 예방적 접근이다.
2. MTTR의 극소화: 장애가 발생하더라도 자동화된 페일오버(Failover), 신속한 모니터링, 표준화된 복구 절차를 통해 다운타임을 최소화하는 반응적 접근이다.2

현대적인 분산 시스템에서는 복잡도가 높아짐에 따라 완벽한 장애 예방(MTBF 증가)이 불가능에 가깝다. 따라서 넷플릭스나 구글과 같은 선도적인 기업들은 장애를 기정사실로 받아들이고, 자동화된 복구 메커니즘을 통해 MTTR을 0에 가깝게 수렴시키는 전략에 더 큰 비중을 두고 있다.8

2.2 세부 신뢰성 지표의 분석 (MTTF, MTTD, MDT)

MTBF와 MTTR 외에도 정밀한 가용성 분석을 위해 다양한 파생 지표가 사용된다.

• MTTF (Mean Time To Failure): 수리가 불가능한 부품(Non-repairable assets)이 고장 나기 전까지의 평균 수명을 의미한다. 예를 들어, 하드 디스크나 팬과 같은 소모성 부품의 경우 수리보다는 교체가 이루어지므로 MTBF 대신 MTTF가 적합한 지표가 된다.6 MTTF 데이터를 기반으로 부품의 교체 주기를 선제적으로 계획하여 전체 시스템의 MTBF를 높일 수 있다.9
• MTTD (Mean Time To Detect): 장애가 발생한 시점부터 이를 감지할 때까지 걸리는 시간이다. 모니터링 시스템의 사각지대가 클수록 MTTD가 길어지며, 이는 전체 다운타임(MDT)을 증가시키는 주원인이 된다.6
• MDT (Mean Down Time): 시스템이 실제로 멈춰 있는 총 시간이다. MDT는 기술적인 수리 시간(MTTR)뿐만 아니라, 부품 배송 대기 시간이나 의사결정 지연과 같은 조직적/물류적 지연 시간(Logistical Delay)을 포함한다.10 따라서 순수한 기술적 복구 역량을 측정할 때는 MTTR을, 비즈니스 관점의 서비스 중단 영향을 평가할 때는 MDT를 사용하는 것이 타당하다.

2.3 가용성 수준(Nines)에 따른 허용 다운타임

가용성은 통상적으로 ’Nines’라 불리는 9의 개수로 표현된다. 각 단계별 허용 다운타임을 정확히 인지하는 것은 SLA(Service Level Agreement) 설정의 기준이 된다.11

‘Five Nines’ (99.999%)를 달성하기 위해서는 연간 5분 미만의 중단만이 허용되므로, 이는 수동 개입으로는 불가능하며 고도로 자동화된 장애 감지 및 복구 시스템이 필수적임을 시사한다.12

3. 물리적 인프라의 중복성(Redundancy) 설계

소프트웨어 아키텍처가 아무리 뛰어나더라도 물리적 기반이 취약하면 고가용성은 달성될 수 없다. 하드웨어 레벨의 핵심 전략은 단일 실패 지점(SPOF)을 제거하는 중복성(Redundancy) 확보에 있다.14

3.1 전력 및 냉각 시스템의 이중화

데이터 센터 레벨에서 가장 치명적인 장애는 전력 공급 중단이다. 이를 방지하기 위해 서버는 반드시 이중화된 전원 공급 장치(Redundant PSU)를 장착해야 한다. 각 PSU는 서로 다른 전원 소스(Feed)에 연결되어야 하며, 하나는 상용 전원에, 다른 하나는 UPS(무정전 전원 장치)를 거친 전원에 연결하는 것이 일반적이다.15 하나의 PSU가 고장 나거나 전력 소스가 차단되더라도 나머지 하나가 전체 부하를 감당하여 서버 셧다운을 막는다.16 냉각 팬 역시 N+1 구성으로 설계되어, 특정 팬의 고장 시에도 열 배출 효율을 유지하여 과열로 인한 시스템 정지를 방지해야 한다.14

3.2 스토리지 가용성: RAID 아키텍처 심층 비교

디스크 드라이브는 기계적 구동 부품이 포함되어 있어 고장률이 상대적으로 높은 컴포넌트이다. 데이터의 보존과 지속적인 I/O 접근을 위해 RAID(Redundant Array of Independent Disks) 기술이 필수적으로 사용된다.17 가용성 관점에서의 RAID 레벨 선택은 성능, 용량 효율, 그리고 리빌딩(Rebuilding) 리스크 간의 트레이드오프를 고려해야 한다.

• RAID 1 (Mirroring): 데이터를 두 개 이상의 디스크에 동일하게 복제한다. 하나의 디스크가 고장 나도 데이터 손실이 없으며 읽기 성능이 우수하다. 그러나 용량 효율이 50%로 낮아 비용이 높다.17
• RAID 5 (Striping with Parity): 최소 3개의 디스크를 사용하며 패리티 정보를 분산 저장한다. 하나의 디스크 장애를 견딜 수 있다. 그러나 디스크 용량이 커진 현대 환경에서는 장애 발생 후 데이터를 복구(Rebuild)하는 과정에서 막대한 읽기 부하가 발생하며, 이 과정에서 다른 디스크가 추가로 고장 나 전체 데이터가 손실되는 UBER(Unrecoverable Bit Error Rate) 위험이 존재한다.18 쓰기 작업 시 패리티 계산 오버헤드로 인해 성능 저하가 발생할 수 있다.20
• RAID 6 (Striping with Double Parity): 두 개의 패리티 블록을 사용하여 동시에 두 개의 디스크 장애를 견딜 수 있다. RAID 5 대비 안정성이 높으나, 쓰기 성능은 이중 패리티 계산으로 인해 더 낮아진다. 데이터 아카이빙이나 백업 스토리지에 적합하다.20
• RAID 10 (Mirroring + Striping): RAID 1의 안정성과 RAID 0의 성능을 결합한 방식이다. 데이터를 미러링한 후 스트라이핑한다. 리빌딩 속도가 매우 빠르고, 쓰기 성능이 우수하며, 여러 개의 디스크가 고장 나도(단, 같은 미러 쌍이 아닌 경우) 데이터를 보존할 수 있다. 고성능 트랜잭션 처리가 필요한 데이터베이스 서버에 가장 권장되는 구성이다.18

4. 네트워크 아키텍처의 고가용성 전략

서버와 외부 세계를 연결하는 네트워크 인터페이스는 또 다른 잠재적 실패 지점이다. 네트워크 가용성은 링크 이중화와 트래픽 분산 기술을 통해 확보된다.

4.1 네트워크 인터페이스 본딩(Bonding) 모드 분석

리눅스 등 OS 레벨에서 다수의 물리적 네트워크 인터페이스(NIC)를 하나의 논리적 인터페이스로 묶는 본딩 기술은 대역폭 확장과 내결함성(Fault Tolerance)을 동시에 제공한다. 주요 본딩 모드별 특성은 다음과 같다.22

• Mode 1 (Active-Backup): 오직 하나의 인터페이스만 활성화(Active) 상태로 두고, 나머지는 대기(Backup) 상태로 둔다. 활성 링크에 장애가 감지되면 즉시 대기 링크로 트래픽을 전환한다. 스위치의 특별한 설정이 필요 없어 구현이 간단하고 안정적이나, 대역폭을 합산하여 사용할 수 없다는 단점이 있다.23
• Mode 4 (802.3ad / LACP): IEEE 802.3ad 표준인 LACP(Link Aggregation Control Protocol)를 사용하여 스위치와 서버가 동적으로 링크 그룹을 형성한다. 모든 인터페이스를 동시에 사용하여 대역폭을 극대화하며, 개별 링크 장애 시 자동으로 트래픽을 나머지 링크로 재분배한다. 고성능과 고가용성을 모두 충족하므로 엔터프라이즈 환경에서 가장 선호되는 방식이다. 단, 스위치 측에서도 LACP 지원 및 설정이 필수적이다.23
• Mode 6 (Balance-ALB): 스위치 설정 없이도 로드 밸런싱을 수행할 수 있는 모드이다. ARP 협상을 조작하여 트래픽을 분산하지만, 일부 엄격한 보안 정책을 가진 네트워크에서는 ARP 스푸핑으로 오인될 수 있어 주의가 필요하다.22

4.2 글로벌 서버 로드 밸런싱 (GSLB)

단일 데이터 센터 내의 이중화를 넘어, 지리적으로 분산된 데이터 센터 간의 가용성을 보장하기 위해 GSLB가 사용된다. GSLB는 DNS 기반으로 작동하며, 클라이언트의 DNS 요청에 대해 가장 최적의(가깝거나, 부하가 적거나, 정상 작동 중인) 데이터 센터 IP 주소를 반환한다.27

GSLB는 단순한 로드 밸런싱을 넘어 재해 복구(DR)의 핵심 트리거 역할을 한다. 특정 지역의 데이터 센터 전체가 자연재해나 정전으로 마비될 경우, GSLB는 헬스 체크 실패를 감지하고 해당 지역으로 향하던 트래픽을 즉시 타 지역의 살아있는 데이터 센터로 우회시킨다.29

• DNS 기반 라우팅: 클라이언트의 로컬 DNS 서버 위치를 기반으로 IP를 반환한다. 구현이 용이하나 DNS 캐싱(TTL)으로 인해 장애 발생 시 즉각적인 트래픽 전환에 지연이 발생할 수 있다.28
• 헬스 체크 및 페일오버: GSLB 장비는 각 데이터 센터의 부하 분산 장비(L4/L7 스위치)와 지속적으로 통신하며 상태를 점검한다. 이를 통해 ‘죽은’ 서버로 트래픽을 보내는 것을 원천적으로 차단한다.27

5. 데이터베이스 가용성 전략: 복제, 샤딩 및 합의 알고리즘

데이터베이스(DB)는 시스템에서 상태(State)를 저장하는 컴포넌트이므로, 웹 서버와 같이 쉽게 교체하거나 확장하기 어렵다. 따라서 DB의 고가용성 설계는 전체 시스템 아키텍처에서 가장 난이도가 높고 중요한 영역이다.

5.1 복제(Replication) 방식과 트레이드오프

데이터베이스 복제는 데이터 사본을 여러 노드에 분산시켜 장애 시에도 데이터 접근을 보장하는 기술이다. 복제 방식에 따라 일관성(Consistency)과 가용성(Availability) 사이의 트레이드오프가 발생한다.31

• 동기식 복제(Synchronous Replication): 마스터 노드가 트랜잭션을 처리할 때, 모든 슬레이브(Replica) 노드에도 데이터가 기록되었음을 확인받은 후에야 클라이언트에게 성공 응답을 보낸다. 데이터의 완벽한 일관성(RPO=0)을 보장하지만, 슬레이브 중 하나라도 응답이 지연되면 전체 쓰기 성능이 저하되거나 실패할 수 있어 가용성이 떨어진다.32
• 비동기식 복제(Asynchronous Replication): 마스터 노드는 로컬에 데이터를 기록하고 즉시 응답을 보낸다. 데이터 전송은 백그라운드에서 이루어진다. 빠른 응답 속도를 제공하지만, 마스터 노드가 갑자기 다운될 경우 아직 전송되지 않은 데이터가 유실될 위험이 있다.34
• 반동기식 복제(Semi-Synchronous): 최소 하나 이상의 슬레이브가 데이터를 받았다는 확인을 하면 트랜잭션을 완료한다. 성능과 안정성의 균형을 맞춘 방식으로 널리 사용된다.34

5.2 샤딩(Sharding) vs 파티셔닝(Partitioning)

데이터 규모가 단일 서버의 한계를 초과할 때, 데이터를 분할하여 저장하는 전략이 필요하다.

• 샤딩(Sharding): 수평적 분할(Horizontal Partitioning)의 일종으로, 데이터를 **물리적으로 서로 다른 서버(노드)**에 분산 저장한다. 샤딩은 시스템의 쓰기 성능과 저장 용량을 무한히 확장할 수 있게 해주며, 특정 샤드에 장애가 발생해도 나머지 샤드는 정상 작동하므로 전체 서비스 중단을 막을 수 있다(장애 격리).36 그러나 샤드 간 조인(Cross-shard Join)이 어렵고 트랜잭션 관리가 복잡해지는 단점이 있다.38
• 파티셔닝(Partitioning): 주로 단일 데이터베이스 인스턴스 내에서 논리적으로 테이블을 쪼개는 것을 의미한다. 대용량 테이블의 쿼리 성능을 최적화하고 관리를 용이하게 하지만, DB 인스턴스 자체가 다운되면 모든 파티션에 접근할 수 없으므로 가용성보다는 성능 최적화 기법에 가깝다.38

따라서 고가용성을 위해서는 샤딩을 통해 부하를 분산하고, 각 샤드(Shard)를 다시 프라이머리-세컨더리(Primary-Secondary) 구조로 복제(Replication)하여 이중화하는 하이브리드 전략이 표준으로 사용된다.41

5.3 분산 합의 알고리즘: Raft와 Paxos

현대적인 분산 데이터베이스나 코디네이션 서비스(etcd, Consul, ZooKeeper)는 Raft나 Paxos와 같은 합의 알고리즘(Consensus Algorithm)을 사용하여 자동 페일오버 시 ’누가 새로운 리더가 될 것인가’를 결정한다.

• Raft 알고리즘: 이해하기 쉽고 구현이 용이하여 널리 채택되었다. 클러스터 내 노드들은 리더(Leader), 팔로워(Follower), 후보자(Candidate) 중 하나의 상태를 가진다. 리더가 주기적으로 하트비트(Heartbeat)를 보내지 않으면, 팔로워는 리더가 죽었다고 판단하고 후보자가 되어 투표를 요청한다. 과반수(Quorum)의 동의를 얻은 노드가 새로운 리더로 선출된다.42 Raft는 네트워크 분할(Network Partition) 상황에서도 과반수가 생존한 파티션에서만 쓰기를 허용함으로써 데이터 일관성을 유지하고 뇌분리(Split-Brain) 현상을 방지한다.43

6. DBMS별 고가용성 구현 솔루션 비교

실제 운영 환경에서 데이터베이스의 고가용성을 구현하기 위해 사용되는 구체적인 도구와 프레임워크를 비교 분석한다.

6.1 PostgreSQL 고가용성 도구: Patroni vs Repmgr

PostgreSQL은 자체적인 자동 페일오버 기능을 내장하고 있지 않아 외부 도구를 사용해야 한다.

• Patroni: 현재 PostgreSQL HA의 업계 표준으로 평가받는다. Python으로 작성되었으며, etcd, Consul, ZooKeeper와 같은 DCS(Distributed Configuration Store)를 활용하여 리더 선출과 클러스터 상태를 관리한다. Raft 기반의 DCS를 사용하므로 네트워크 분할 상황에서도 뇌분리(Split-Brain)를 확실하게 방지하고 안정적인 자동 페일오버를 수행한다. REST API를 제공하여 관리가 용이하다.45
• Repmgr: 오랫동안 사용된 도구로, 설정이 비교적 간단하다. 그러나 DCS 없이 자체적인 메커니즘으로 페일오버를 판단하기 때문에, 복잡한 네트워크 장애 상황에서 뇌분리 해결 능력이 Patroni에 비해 약하다는 평가를 받는다.45
• Stolon: 클라우드 네이티브 환경(Kubernetes)에 적합하게 설계되었으나, 최근 업데이트 주기가 느려지고 복잡도가 높아 Patroni나 CloudNativePG 오퍼레이터로 대체되는 추세이다.45

6.2 MySQL 고가용성 아키텍처: InnoDB Cluster vs Orchestrator

• MySQL InnoDB Cluster: MySQL 5.7/8.0부터 제공되는 내장 솔루션이다. Group Replication 기술을 기반으로 하여 노드 간 데이터 일관성을 강력하게 보장하며, MySQL Router와 결합하여 클라이언트에게 투명한 페일오버를 제공한다. 엔진 레벨에서 통합된 솔루션이라는 장점이 있다.48
• Orchestrator: 복제 토폴로지를 시각화하고 관리하는 데 탁월한 오픈소스 도구이다. 장애 감지 및 리더 승격 기능이 매우 강력하며, 복잡한 리플리케이션 구조를 드래그 앤 드롭으로 변경할 수 있다. 그러나 트래픽 라우팅 기능은 없으므로 ProxySQL과 같은 미들웨어와 결합하여 사용해야 완벽한 HA 구성이 된다.49
• MHA (Master High Availability): 과거에 널리 쓰였던 스크립트 기반 도구이나, 관리 노드가 별도로 필요하고 VIP(Virtual IP) 관리의 복잡함, 그리고 GTID(Global Transaction ID) 미사용 시 데이터 유실 가능성 등으로 인해 최근에는 Orchestrator나 InnoDB Cluster로 대체되고 있다.49

7. 애플리케이션 패턴과 트래픽 관리 전략

하드웨어와 데이터베이스가 견고하더라도 애플리케이션 레벨에서 트래픽을 적절히 처리하지 못하면 가용성은 무너진다.

7.1 로드 밸런싱 알고리즘의 선정

로드 밸런서(L4/L7)는 트래픽을 여러 서버로 분산시킨다. 애플리케이션 특성에 맞는 알고리즘 선택이 중요하다.

• 라운드 로빈(Round Robin): 순차적으로 요청을 분배한다. 서버 스펙이 동일하고 요청의 처리 비용이 비슷할 때 유효하다.52
• 최소 연결(Least Connection): 현재 연결 수가 가장 적은 서버로 보낸다. 긴 세션이 유지되거나 서버 간 처리 속도 차이가 있을 때 효과적이다.53
• IP 해시(IP Hash): 클라이언트 IP를 해싱하여 특정 서버에 고정한다. 세션 정보를 로컬 메모리에 저장하는 Stateful 앱에서 유용하지만, 특정 프록시 IP 뒤에 많은 사용자가 몰려있을 경우 특정 서버에 부하가 집중되는 ‘핫스팟(Hotspot)’ 문제가 발생할 수 있다.54

7.2 마이크로서비스의 회복 탄력성: 서킷 브레이커(Circuit Breaker)

마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서는 하나의 서비스 장애가 전체 시스템으로 전파되는 ’연쇄 장애(Cascading Failure)’를 막는 것이 핵심이다.

서킷 브레이커 패턴은 전기 회로 차단기에서 아이디어를 얻었다. 특정 서비스 호출 실패율이 임계치를 넘으면 회로를 차단(Open)하여 더 이상의 호출을 막고 즉시 대체 응답(Fallback)을 반환한다.56 이는 장애가 발생한 서비스가 회복할 시간(Time to Recover)을 벌어주며, 호출하는 클라이언트 측의 스레드 풀(Thread Pool) 고갈을 방지하여 전체 시스템을 보호한다. 일정 시간이 지나면 반-열림(Half-Open) 상태로 전환하여 소량의 트래픽을 흘려보내고, 성공 시 정상(Closed) 상태로 복귀한다.58

7.3 상태 비저장(Stateless) 아키텍처의 중요성

고가용성을 위한 애플리케이션 설계의 제1원칙은 Stateless이다. 서버가 클라이언트의 세션 상태를 로컬 메모리나 디스크에 저장하지 않아야 한다.60 상태 정보는 Redis나 Memcached와 같은 분산 캐시나 데이터베이스로 위임해야 한다. 이렇게 하면 특정 서버가 다운되어도 로드 밸런서가 트래픽을 다른 서버로 돌리기만 하면 서비스가 유지되므로, 오토 스케일링(Auto-scaling)과 장애 복구가 매우 단순해지고 강력해진다.61 반면 Stateful 아키텍처는 ‘Sticky Session’ 설정이 필요하고 로드 밸런싱 효율이 떨어지며 장애 시 데이터 유실 위험이 크다.63

8. 무중단 배포 및 릴리즈 엔지니어링

시스템 장애의 상당수는 새로운 코드 배포 직후에 발생한다. 따라서 배포 중 가용성을 유지하는 전략은 운영의 핵심이다.

8.1 배포 전략 비교: 블루-그린 vs 카나리 vs 롤링

Argo Rollouts와 같은 도구는 쿠버네티스 환경에서 블루-그린 및 카나리 배포를 자동화하고, 프로메테우스(Prometheus) 지표를 분석하여 에러율이 높아지면 자동으로 롤백하는 기능을 제공하여 배포 안정성을 극대화한다.69

9. 관측 가능성(Observability)과 카오스 엔지니어링

예방과 복구를 넘어, 시스템의 상태를 투명하게 파악하고 검증하는 단계이다.

9.1 모니터링의 4대 황금 신호 (Golden Signals)

구글 SRE 팀은 모니터링해야 할 수많은 지표 중 가장 중요한 4가지를 정의했다.70

1. 지연 시간(Latency): 요청 처리에 걸리는 시간. 단순히 평균(Average)만 보면 안 되며, 95분위(p95) 또는 99분위(p99) 값을 추적하여 소수의 느린 요청(Tail Latency)을 잡아내야 한다.72
2. 트래픽(Traffic): 시스템에 가해지는 수요의 양(RPS, QPS 등). 트래픽의 급증이나 급감은 장애의 전조일 수 있다.
3. 오류(Errors): 요청 실패율. 500번대 에러뿐만 아니라, 200 OK를 반환했지만 내용은 비어있는 논리적 오류도 감지해야 한다.
4. 포화도(Saturation): 시스템 자원(CPU, 메모리, I/O, 큐 길이)의 사용률. 100%가 되기 전에 미리 경고해야 한다. 이는 용량 계획(Capacity Planning)의 척도가 된다.70

9.2 카오스 엔지니어링(Chaos Engineering) 도구 비교

“시스템은 언젠가 반드시 고장 난다“는 전제하에, 운영 환경에 고의적으로 장애를 주입하여 복구 능력을 검증하는 훈련이다.

• Chaos Monkey (Netflix): 무작위로 프로덕션 인스턴스를 종료시킨다. 가장 유명하지만, 장애 주입 방식이 단순하고 제어가 제한적이며 Spinnaker에 의존적인 경향이 있다.74
• Gremlin: 서비스형(SaaS) 카오스 엔지니어링 플랫폼으로, 사용하기 쉬운 UI와 다양한 공격 시나리오(네트워크 지연, 패킷 손실, 리소스 고갈 등)를 제공한다. 기업 환경에서 안전하게 통제된 실험을 하기에 적합하다.75
• Chaos Mesh / Litmus: 쿠버네티스 네이티브 오픈소스 도구들이다. 파드(Pod) 레벨, 네트워크 레벨 등 컨테이너 환경에 특화된 정교한 장애 주입이 가능하다.76

10. 재해 복구(DR)와 비즈니스 연속성

마지막 보루는 데이터 센터 전체의 소실에 대비한 재해 복구(Disaster Recovery) 계획이다. DR의 핵심은 비즈니스 목표에 맞는 RTO와 RPO의 설정이다.78

10.1 RTO와 RPO의 정의 및 전략

• RTO (Recovery Time Objective - 목표 복구 시간): 재해 발생 시점부터 서비스가 다시 정상 가동될 때까지 허용되는 최대 시간이다. “얼마나 빨리 복구해야 하는가?“에 대한 답이다.79 RTO를 단축하려면 Hot Site(실시간 동기화된 대기 센터)나 Active-Active 구성이 필요하며 비용이 급격히 증가한다.29
• RPO (Recovery Point Objective - 목표 복구 시점): 재해 발생 시 어느 시점의 데이터까지 복구해야 하는가, 즉 “얼마나 많은 데이터 손실을 감내할 수 있는가?“에 대한 기준이다.81 RPO가 0에 가까우려면 동기식 복제(Synchronous Replication)가 필수적이다.

10.2 백업 전략과 랜섬웨어 방어

데이터 복제(Replication)는 가용성을 위한 것이지 백업이 아니다. 실수로 데이터를 삭제하면 복제본에서도 삭제되기 때문이다. 따라서 별도의 스냅샷 기반 백업이 필수적이다. 최근에는 랜섬웨어 공격에 대비해 **불변 백업(Immutable Backup)**을 구현하는 것이 중요하다. 이는 한 번 기록되면 일정 기간 동안 수정이나 삭제가 불가능하도록 설정된 백업으로, 해커가 백업 데이터까지 암호화하는 것을 방지한다.83

11. 결론

컴퓨팅 시스템의 가용성(HA) 확보는 하드웨어, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션, 그리고 운영 프로세스가 유기적으로 결합된 총체적 엔지니어링의 결과물이다.

단일 실패 지점(SPOF)을 제거하는 하드웨어 이중화와 RAID 구성, LACP 본딩을 통한 네트워크 내결함성 확보는 기본 중의 기본이다. 그 위에 GSLB를 통한 지리적 분산, 데이터베이스의 복제와 샤딩을 통한 데이터 가용성 확보, 그리고 마이크로서비스의 서킷 브레이커 도입이 층층이 쌓여야 한다.

더 나아가, Patroni나 Orchestrator와 같은 전문화된 도구를 통해 자동화된 페일오버 체계를 구축하고, 블루-그린 배포와 같은 무중단 배포 전략을 수립해야 한다. 마지막으로, 4대 황금 신호에 기반한 정밀한 모니터링과 카오스 엔지니어링을 통한 지속적인 검증만이 예측 불가능한 장애 속에서도 99.999%의 가용성을 지켜내는 유일한 길이다. 엔지니어는 비용과 복잡성, 그리고 가용성 간의 트레이드오프를 냉철하게 판단하여 조직의 비즈니스 목표에 부합하는 최적의 아키텍처를 설계해야 한다.

12. 참고 자료

1. Design Patterns for High Availability - GeeksforGeeks, https://www.geeksforgeeks.org/system-design/design-patterns-for-high-availability/
2. A Best Practices Guide to High Availability Design - Nobl9, https://www.nobl9.com/service-availability/high-availability-design
3. High Availability in System Design – 15 Strategies for Always-On Systems, https://www.designgurus.io/blog/high-availability-system-design-basics
4. 11월 23, 2025에 액세스, [https://www.getmaintainx.com/learning-center/system-availability#:_{:text=MTBF%20describes%20the%20period%20when,MTBF%20%2F%20(MTBF%20%2B%20MTR)](https://www.getmaintainx.com/learning-center/system-availability#:}:text=MTBF describes the period when, https://www.getmaintainx.com/learning-center/system-availability#:~:text=MTBF%20describes%20the%20period%20when,MTBF%20%2F%20(MTBF%20%2B%20MTR)
5. What Is System Availability? Metrics & How To Calculate It | Learning Center - MaintainX, https://www.getmaintainx.com/learning-center/system-availability
6. What’s the difference between MTTR, MTBF, MTTD, and MTTF | LogicMonitor, https://www.logicmonitor.com/blog/whats-the-difference-between-mttr-mttd-mttf-and-mtbf
7. Simple Guide to Failure Metrics (MTBF vs. MTTR vs. MTTF) - Resco.net, https://www.resco.net/learning/failure-metrics/
8. Availability, MTTR, and MTBF for SaaS Defined | by Dave Owczarek - Medium, https://medium.com/@daveowczarek/availability-mttr-and-mtbf-for-saas-defined-66b618ac1533
9. MTTF vs MTBF vs MTTR: Key Failure Metrics Explained - eMaint, https://www.emaint.com/mtbf-mttf-mttr-maintenance-kpis/
10. Mean time between failures - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_time_between_failures
11. Table For Service Availability - Google SRE, https://sre.google/sre-book/availability-table/
12. Uptime Percentage Chart - Jack Stromberg, https://jackstromberg.com/uptime-percentage-chart/
13. High availability - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/High_availability
14. Implementing Hardware Redundancy - High Availability, https://www.high-availability.com/articles/system/hardware-redundancy/
15. Power Distribution Guide for Power Redundant Servers - Synaccess Smart PDUs, https://synaccess.com/resources/power-distribution-guide-for-power-redundant-servers
16. Redundant Power Supply Uncovered: Ensuring Stability and Continuity | Lenovo US, https://www.lenovo.com/us/en/glossary/redundant-power-supply/
17. RAID Level 0, 1, 5, 6, 10: Advantages, Disadvantages, and Uses - Liquid Web, https://www.liquidweb.com/blog/raid-level-1-5-6-10/
18. Understanding RAID Performance at Various Levels | Arcserve, https://www.arcserve.com/blog/understanding-raid-performance-various-levels
19. Given the choice: RAID 5, RAID 6 or RAID10? : r/sysadmin - Reddit, https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/55tj03/given_the_choice_raid_5_raid_6_or_raid10/
20. RAID 5 RAID 6 RAID 10 - Key Differences and Performance Comparison | DiskInternals, https://www.diskinternals.com/raid-recovery/raid-5-vs-raid-6-vs-raid-10/
21. RAID 1, vs RAID 6 vs RAID 10. What is most secure and reliable for my needs? - Server Fault, https://serverfault.com/questions/1070898/raid-1-vs-raid-6-vs-raid-10-what-is-most-secure-and-reliable-for-my-needs
22. Bonding modes - IBM, https://www.ibm.com/docs/linuxonibm/com.ibm.linux.z.l0wlcb00/l0wlcb00_bondingmodes.html
23. 7.6. Overview of Bonding Modes and the Required Settings on the Switch | Networking Guide | Red Hat Enterprise Linux, https://docs.redhat.com/en/documentation/red_hat_enterprise_linux/7/html/networking_guide/overview-of-bonding-modes-and-the-required-settings-on-the-switch
24. Link Aggregation or just use Active-Backup | Proxmox Support Forum, https://forum.proxmox.com/threads/link-aggregation-or-just-use-active-backup.15726/
25. What are the differences between channel bonding modes in Linux? - Server Fault, https://serverfault.com/questions/446911/what-are-the-differences-between-channel-bonding-modes-in-linux
26. Active-backup versus LACP (802.3ad) versus Failover - Ubiquiti Community, https://community.ui.com/questions/Active-backup-versus-LACP-802-3ad-versus-Failover/256cbd49-ef3f-4f68-abe1-b6ec5c5825d5?page=1
27. What Is Global Server Load Balancing (GSLB) & Top 3 Benefits - Radware, https://www.radware.com/cyberpedia/application-delivery/what-is-global-server-load-balancing-gslb/
28. DNS Failover & Load Balancing | Methods & Types Explained - Imperva, https://www.imperva.com/learn/availability/dns-load-balancing-failover/
29. What Is GSLB (Global Server Load Balancing)? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/global-server-load-balancing
30. What is Global Server Load Balancing (GSLB) Kemp LoadMaster, https://kemptechnologies.com/global-server-load-balancing-gslb
31. Discussing trade-offs in data replication and redundancy - Design Gurus, https://www.designgurus.io/answers/detail/discussing-trade-offs-in-data-replication-and-redundancy
32. Chapter 26. High Availability, Load Balancing, and Replication - PostgreSQL, https://www.postgresql.org/docs/current/high-availability.html
33. What is the difference between synchronous and asynchronous replication? - Milvus, https://milvus.io/ai-quick-reference/what-is-the-difference-between-synchronous-and-asynchronous-replication
34. Replication in Distributed Systems: Techniques and Trade-offs | by Bhagwati Malav | Hash#Include | Medium, https://medium.com/startlovingyourself/replication-in-distributed-systems-techniques-and-trade-offs-8672e16072ef
35. Synchronous Replication Explained: Benefits and Challenges | Aerospike, https://aerospike.com/blog/what-is-synchronous-replication/
36. Day 3: Database Scaling Techniques: Sharding, Replication, and Caching | by Dev Cookies, https://medium.com/@devcookies/day-3-database-scaling-techniques-sharding-replication-and-caching-e4a1676508d2
37. Sharding vs. partitioning: What’s the difference? - PlanetScale, https://planetscale.com/blog/sharding-vs-partitioning-whats-the-difference
38. Sharding vs Partitioning: Understanding Database Distribution Methods - DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/sharding-vs-partitioning
39. Database Sharding vs. Partitioning | Baeldung on Computer Science, https://www.baeldung.com/cs/database-sharding-vs-partitioning
40. Database Partitioning vs. Sharding: What’s the Difference? - SingleStore, https://www.singlestore.com/blog/database-sharding-vs-partitioning-whats-the-difference/
41. How does database sharding achieve high availability and failover? - Tencent Cloud, https://www.tencentcloud.com/techpedia/108149
42. What is the Raft consensus algorithm and how does it work at a high level? - Design Gurus, https://www.designgurus.io/answers/detail/what-is-the-raft-consensus-algorithm-and-how-does-it-work-at-a-high-level
43. Oracle Globally Distributed Database supports RAFT Replication in Oracle Database 23ai, https://blogs.oracle.com/database/raft-replication-in-distributed-23c
44. (PDF) Response Time and Availability Study of RAFT Consensus in Distributed SDN Control Plane - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/321140059_Response_Time_and_Availability_Study_of_RAFT_Consensus_in_Distributed_SDN_Control_Plane
45. What solution do you use for automatic failover? : r/PostgreSQL - Reddit, https://www.reddit.com/r/PostgreSQL/comments/1j0chnt/what_solution_do_you_use_for_automatic_failover/
46. Can someone share experience configuring Highly Available PgSQL? : r/PostgreSQL, https://www.reddit.com/r/PostgreSQL/comments/122p5am/can_someone_share_experience_configuring_highly/
47. pgconf.ru - 2019 - patroni vs stolon vs repmgr - Speaker Deck, https://speakerdeck.com/afefelov/pgconf-dot-ru-2019-patroni-vs-stolon-vs-repmgr
48. MySQL Enterprise High Availability, https://www.mysql.com/products/enterprise/high_availability.html
49. Mastering MySQL Replication for High Availability and Scalability: A Comprehensive Guide, https://duthaho.medium.com/mastering-mysql-replication-for-high-availability-and-scalability-a-comprehensive-guide-95523280a808
50. Architectures for high availability of MySQL clusters on Compute Engine, https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/sql-server/architectures-high-availability-mysql-clusters-compute-engine
51. Choosing the Best MySQL High Availability Solution: 20 Key Questions and Considerations, https://www.percona.com/blog/choosing-mysql-high-availability-solutions/
52. What is Load Balancing? - Load Balancing Algorithm Explained - AWS - Amazon.com, https://aws.amazon.com/what-is/load-balancing/
53. Round Robin vs Least Connection vs IP Hash? Which Load Balancing Algorithm Wins?, https://www.reddit.com/r/programming/comments/1nyfbgk/round_robin_vs_least_connection_vs_ip_hash_which/
54. Load Balancing Algorithms, Types and Techniques - Kemp Technologies, https://kemptechnologies.com/load-balancer/load-balancing-algorithms-techniques
55. Types of load balancing algorithms - Cloudflare, https://www.cloudflare.com/learning/performance/types-of-load-balancing-algorithms/
56. Circuit Breaker Pattern - Azure Architecture Center | Microsoft Learn, https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/circuit-breaker
57. Microservices: Circuit Breaker pattern for improving resilience | Use Cases, https://docs.digibee.com/documentation/resources/use-cases/microservices-circuit-breaker
58. Circuit Breaker Patterns in Go Microservices | by Serif Colakel | Nov, 2025, https://medium.com/@serifcolakel/circuit-breaker-patterns-in-go-microservices-12aaf5b4b7c3
59. How Circuit Breakers Protect Distributed Jobs from Fragile External Services, https://medium.com/@admirxsaheta/how-circuit-breakers-protect-distributed-jobs-from-fragile-external-services-83f917323edf
60. Stateful vs. Stateless Applications: What’s the Difference? | Pure Storage Blog, https://blog.purestorage.com/purely-educational/stateful-vs-stateless-applications-whats-the-difference/
61. Stateful vs stateless applications - Red Hat, https://www.redhat.com/en/topics/cloud-native-apps/stateful-vs-stateless
62. Converting stateful application to stateless using AWS services, https://aws.amazon.com/blogs/architecture/converting-stateful-application-to-stateless-using-aws-services/
63. System Design Trade-Offs: Stateful vs Stateless Architecture | by Roopa Kushtagi | Medium, https://medium.com/@roopa.kushtagi/system-design-trade-offs-stateful-vs-stateless-architecture-b7d8a0d9cb47
64. Blue/green Versus Canary Deployments: 6 Differences And How To Choose |, https://octopus.com/devops/software-deployments/blue-green-vs-canary-deployments/
65. Deployment Design Patterns for Microservices | by Rashmika Nethsarani | Oct, 2025, https://medium.com/@rashmikanethsarani119/deployment-design-patterns-f2e9fd8ae652
66. Canaries, Build Environments, Blast Radius, and Blue-Green Deployments, https://medium.com/double-pointer/canaries-build-environments-blast-radius-and-blue-green-deployments-0959adc821e5
67. Implement zero-downtime deployments with blue/green, canary, and rolling strategies | Well-Architected Framework | HashiCorp Developer, https://developer.hashicorp.com/well-architected-framework/define-and-automate-processes/deploy/zero-downtime-deployments
68. DevOps Deployment Strategies: Rolling, Blue-Green, and Canary Deployments Explained, https://medium.com/@enaikeleomoh/devops-deployment-strategies-rolling-blue-green-and-canary-deployments-explained-d4d1639a10c6
69. Progressive Application Deployment: A Beginner’s Guide to Blue-Green, Canary, and Chaos Engineering, https://medium.com/@sumant2000/progressive-application-deployment-a-beginners-guide-to-blue-green-canary-and-chaos-engineering-79a7af763e1d
70. What are golden signals? - Dynatrace, https://www.dynatrace.com/knowledge-base/golden-signals/
71. SRE Metrics: Core SRE Components, the Four Golden Signals & SRE KPIs | Splunk, https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/sre-metrics-four-golden-signals-of-monitoring.html
72. Monitoring Systems with Advanced Analytics - Google SRE, https://sre.google/workbook/monitoring/
73. What are the ‘Golden Signals’ that SRE teams use to detect issues? - Cisco DevNet, https://developer.cisco.com/articles/what-are-the-golden-signals/what-are-the-golden-signals-that-sre-teams-use-to-detect-issues/
74. Comparing Chaos Engineering tools - Gremlin, https://www.gremlin.com/community/tutorials/chaos-engineering-tools-comparison
75. Top Chaos Engineering Tools | Blog - Harness, https://www.harness.io/blog/chaos-engineering-tools
76. Analyzing Five Popular Chaos Engineering Platforms - vCluster, https://www.vcluster.com/blog/analyzing-five-popular-chaos-engineering-platforms
77. Best Chaos Engineering Tools: Open Source & Commercial Guide - Steadybit, https://steadybit.com/blog/top-chaos-engineering-tools-worth-knowing-about-2025-guide/
78. RPO and RTO: What’s the Difference? - Veeam, https://www.veeam.com/blog/recovery-time-recovery-point-objectives.html
79. The Difference Between RTO & RPO | Rubrik, https://www.rubrik.com/insights/rto-rpo-whats-the-difference
80. RTO (Recovery Time Objective) and RPO (Recovery Point Objective) | Explore - Commvault, https://www.commvault.com/explore/rto-rpo
81. 11월 23, 2025에 액세스, [https://www.druva.com/blog/understanding-rpo-and-rto#:_{:text=business%20process%20disruption%3F-,%E2%80%9C,flow%20of%20normal%20business%20operations.](https://www.druva.com/blog/understanding-rpo-and-rto#:}:text=business process disruption%3F-,“, https://www.druva.com/blog/understanding-rpo-and-rto#:~:text=business%20process%20disruption%3F-,%E2%80%9C,flow%20of%20normal%20business%20operations.
82. RTO vs. RPO: What’s the Difference and How are They Used? - Riskonnect, https://riskonnect.com/business-continuity-resilience/rto-rpo-differences-and-uses/
83. Backup & Recovery Best Practices for DevOps Teams | Commvault, https://www.commvault.com/explore/devops-backup-and-recovery-scenarios
84. Become The Master Of Disaster: Disaster Recovery Testing For DevOps - Blog | GitProtect.io, https://gitprotect.io/blog/become-the-master-of-disaster-disaster-recovery-testing-for-devops/