METAVERSE

1) 정의 (간단명료) RTO (Recovery Time Objective, 복구 목표 시간) 장애 발생 시 서비스를 정상 상태로 복구하는 데 허용되는 최대 시간 . → "서비스가 다운된 상태로 있어도 괜찮은 최대 시간"을 뜻함. RPO (Recovery Point Objective, 복구 목표 시점) 장애 시점으로부터 복구된 시스템이 허용할 수 있는 최대 데이터 손실 범위(시간) . → "얼마나 최근 시점의 데이터까지 복구하면 괜찮은가" (예: 1시간 전까지의 데이터면 OK). 2) 핵심 차이 (한 줄 요약) RTO = 시간(얼마나 빨리) , RPO = 데이터(얼마나 최근까지) . RTO는 가용성/복구 속도 관련, RPO는 데이터 손실량 관련이다. 3) 실제 예시 (숫자 들어간 시나리오) 예) 웹 서비스에 장애 발생 시: RTO = 2시간 → 장애 발생 후 2시간 이내 에 서비스 복구 필요. RPO = 15분 → 복구 시점에 손실될 수 있는 데이터는 최대 15분치 까지만 허용 (예: 마지막 백업/복제 지점은 장애 15분 전). 데이터 관점 계산: 데이터 생성율이 분당 1,000건이면 허용 손실 건수 = 1,000 * 15 = 15,000건 (RPO 15분 기준). 4) 어떻게 측정하고 구현하나 RTO 측정/구현 방법 재해 시나리오를 만들고 복구 절차 실행 → 실제 걸린 시간 측정. 복구 단계 예: 탐지 → 알림 → 장애 격리 → 서비스 재시작/리플레이스 → 데이터 복구 → 테스트 및 트래픽 전환. 자동화(오케스트레이션, IaC , 스크립트)를 통해 RTO 단축 가능. RPO 측정/구현 방법 데이터 동기화 주기(백업 빈도, DB 복제 지연 등)를 설정. 예: 실시간 복제(near-zero RPO), 5분 단위 증분 백업(RPO = 5분), 하루 1회 백업(RPO ≈ 24시간). 로그 기반 복구(예: WAL...

1. 사전 준비(공통) Java (JDK) 1.8 이상 설치 및 JAVA_HOME 설정 필요. 예: CentOS/RHEL 계열: sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel export JAVA_HOME=$( readlink -f /usr/bin/java | sed "s:bin/java::" ) Scouter 릴리스 페이지에서 최신 tar.gz 를 다운로드(또는 GitHub 릴리즈). (아래 예시는 /opt/scouter 기준). GitHub cd /opt # 최신 릴리스 파일명 예시: scouter-2025xxxx.tar.gz sudo wget https://github.com/scouter-project/scouter/releases/download/<TAG>/scouter-<DATE>.tar.gz sudo tar xzf scouter-<DATE>.tar.gz sudo mv scouter-<DATE> scouter 2. Scouter Collector / Server 설치 (중앙 서버) Collector (Server)는 Agent 에서 오는 데이터를 받아 저장/전달하는 역할입니다. 폴더 구조 예시 (설치된 scouter 폴더 안에 collector , server , client 가 있습니다). 기본 Collector 포트는 6100 등으로 사용. JM Engineering Blog Collector(및 server) 실행(간단 테스트) cd /opt/scouter/collector # 실행 스크립트(예: start.sh 또는 run.sh)가 있는 경우 사용 ./start-collector.sh & # server (UI/관리 포함) cd /opt/scouter/server ./start-server.sh & 실무: systemd 단위 파일로 등록해 서비스로 관리하...

“ Scouter(스카우터) ”는 오픈소스 APM( Application Performance Management , 애플리케이션 성능 모니터링) 도구 입니다. 한국에서 개발되어 국내 웹 서비스 및 서버 운영 환경 에서 특히 많이 사용되고 있으며, 실시간으로 서버, WAS, DB, 애플리케이션의 성능을 모니터링 할 수 있습니다. 아래에서 개념부터 구조, 기능, 장점까지 단계별로 자세히 설명드릴게요. 1️⃣ Scouter란? Scouter 는 자바 기반 애플리케이션의 실행 정보를 수집하고 시각화하는 경량형 APM 입니다. 서버의 부하, 응답 시간, SQL 수행 현황, 쓰레드 상태 등을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, Tomcat , JBoss, Spring 등 다양한 Java WAS 환경에서 사용할 수 있습니다. 💡 쉽게 말해: "서버나 WAS가 느려졌을 때, 어느 요청이 병목인지 , 어떤 SQL이 느린지 , GC가 얼마나 발생하는지 실시간으로 알려주는 도구입니다." 2️⃣ Scouter의 기본 구조 Scouter는 4가지 주요 컴포넌트 로 구성됩니다. 구성요소 설명 Agent 서버 또는 애플리케이션에 설치되어 성능 데이터를 수집하는 역할 Collector Agent로부터 데이터를 받아 저장 및 가공 Server (Scouter Server) 수집된 데이터를 중앙에서 관리하는 중추 역할 Client (Scouter Client) 사용자가 데이터를 시각적으로 확인할 수 있는 UI (Desktop Application) 🔹 구조 예시 [ Web /WAS 서버] -- (Agent)--> [Collector] --> [Scouter Server] --> [Scouter Client] 즉, Agent 가 JVM 내부에서 성능 데이터를 수집하고, Collector 가 이 데이터를 서버로 전송하고, Scouter Server 가 이를 저장/관리하며, Scouter Cli...

PoC는 정확한 트래픽 모델링 + 측정 지표 가 핵심입니다. 아래는 실무에서 바로 쓸 수 있는 단계별 플랜입니다. 1) 준비 (사전) 스테이징 환경: 프로덕션과 동일한 네트워크 경로(넷퍼널 포함) 및 DB 샘플 데이터 모니터링 연동: APM , 웹서버 access.log, 넷퍼널 로그 수집 트래픽 모델: 최근 7/30/90일 로그에서 peak 패턴, 세션 길이( think-time ), 전환률 추출 2) 핵심 측정 지표 (Must-capture) 백엔드: 95/99p 응답시간, error rate(5xx), DB queue/latency 넷퍼널: 큐 길이, 평균/95p 대기시간, throughput(released rps), blocked/retry rates UX: 대기 중 이탈률, 결제(예약) 성공률 비용/인프라: 네트워크 트래픽, CPU/메모리 사용률(넷퍼널 노드) 3) 테스트 시나리오(순서대로) S1(베이스라인) : 현재 최대 예상치의 70% 트래픽 유지 15분 S2(예상 피크) : 1분 내 급증 → 예상 피크치 유지 10분 S3(스파이크/플래시크라우드) : 피크의 2~3배 1~3분 S4(VIP 우선) : 동일 시간에 VIP 1000명 + 일반 100k 동시 유입 S5(악성 재시도) : 특정 IP/세션 단위 30초간 반복 요청 각 시나리오별로 성공조건과 관찰 포인트를 사전에 합의. 4) 샘플 Locust 스크립트 (간단; 바로 실행 가능 형태) # locustfile.py (예시) from locust import HttpUser , task, between, SequentialTaskSet class CheckoutFlow ( SequentialTaskSet ): @task def view_product ( self ): self.client.get( "/product/123" ) @task ...

아래는 더 실무적인 체크리스트와 비교 포인트입니다. 비교(요약) 온프레 장점: 데이터 주권·내부 통제, 커스터마이즈 용이, 네트워크 레이턴시 제어 단점: 초기비용·운영인력 필요, 확장성(수직확장 필요) SaaS 장점: 신속 도입·자동 확장·공급사 운영 부담 경감 단점: 데이터 전송·보안 계약 필요, 장기 비용(사용량)에 민감 실무 체크리스트 (도입 시 반드시 점검) 보안/컴플라이언스 고객데이터가 외부로 이동 가능한가? 국가·산업별 규제(예: 금융, 공공) 체크 공급사의 보안보고서( ISO 27001 , SOC2 등) 요구 성능/확장성 최대 동시접속 수, 초당 요청(RPS) 상한 검증(실측값 기반) 통합성 SSO , 인증토큰(JWT/Cookie), CDN , WAF 와의 호환성 운영·지원 24/7 지원 필요 여부, 응급 대응 SLA 비용 모델 초기 라이선스 vs 구독 vs 사용량 기반(동시접속/throughput) 테스트 가능성 PoC 환경 허용 여부 및 테스트 한계(비용/시간) 커스터마이징 대기창 UI·문구·브랜딩 적용 가능 여부 롤백 플랜 문제 발생 시 빠른 트래픽 분리·기존 흐름 복구 계획 의사결정 매트릭스 (권장) 규제·데이터주권 강함 → 온프레 빠른 도입·운영 리스크 최소화 → SaaS 대규모 글로벌 사용자(멀티 리전) → SaaS(글로벌 엣지 활용) 또는 하이브리드  

PoC 목적: 넷퍼널이 우리 트래픽 패턴에서 기대한 대로 백엔드를 보호하고 UX(대기시간·이탈률)를 허용범위 내로 유지하는지 검증. PoC 준비 항목 (사전) 평가 범위 : 보호할 URL 목록(예: /reserve, /checkout, /login). 테스트 환경 : 스테이징 환경에서 실 운영과 동일한 백엔드 구성(가능하면 캐시 미러 포함). 데이터 : 실제에 근접한 사용자 시나리오(로그 기반 세션 분포, think-time, 행동흐름). BrowserStack 핵심 측정 지표(Must-capture) 백엔드: 95/99 퍼센타일 응답시간, 에러율(4xx/5xx), CPU/메모리 사용률, DB 쿼리 대기 넷퍼널 레이어: 큐 길이, 평균 대기시간, 진입률(throughput), 재시도율, 차단율 UX: 페이지 로드 시간, 이탈률(대기 중 이탈), 사용자 이벤트(구매완료 전환율) 비용·운영: 오토스케일 트리거 빈도, 네트워크 대역폭 사용량 (모든 항목은 로그와 APM 연동으로 수집해야 분석이 가능). loadninja.com 샘플 테스트 시나리오(권장) — 각 시나리오별 목표·성공조건 포함 S1: 정상(베이스라인) 시나리오 패턴: 현재 최고 피크의 70% 트래픽을 15분 유지. 목표: 백엔드 에러율 < 0.5%, 응답시간(95p) 목표치 이하. 검증: 넷퍼널이 정상 상태에서 traffic을 허용함. S2: 예상 피크 시나리오 패턴: 1분 내 급격한 상승(스파이크)으로 피크 트래픽(예상 피크) 발생, 10분 유지. 목표: 백엔드 5xx 비율 미증가, 넷퍼널 대기자 수 정상 발생, 이탈률(대기 중) < 목표(예: 10%). 검증: 넷퍼널이 큐잉·릴리즈로 백엔드를 안정화. S3: 극한 스트레스(플래시크라우드) 패턴: 예상 피크의 2~3배 트래픽 1~3분간 유입. 목표: 백엔드 보호(치명적 장애 없음), 넷퍼널 자체 정상...