무중단 배포가 필요한 이유와, ‘정지 시간’이 생기는 지점
무중단 배포는 배포 순간에도 서비스가 끊기지 않게 만드는 운영 방식입니다. 다만 “서버를 안 내리면 된다” 수준으로 이해하면 현실에서 바로 벽을 만납니다. 실제 정지 시간은 애플리케이션 프로세스보다 앞단의 로드밸런서, 세션 처리, 데이터베이스 마이그레이션, 캐시 무효화 같은 경계 지점에서 더 자주 발생하곤 해요. 그래서 DevOps 전략은 코드 배포만이 아니라 트래픽 흐름과 상태 관리의 구조를 함께 다루는 방향으로 잡는 편이 자연스럽습니다.
서론: 무중단 배포는 ‘배포 방식’이 아니라 ‘운영 설계’에 가깝다
배포를 자주 하는 팀일수록 다운타임은 곧 장애처럼 느껴집니다. 그런데 다운타임의 원인은 단일하지 않고, 여러 구성요소의 타이밍 불일치에서 생깁니다. 실제로 API 서버는 새 버전으로 올라갔는데, 게이트웨이 라우팅 규칙이나 인증 토큰 검증 로직이 이전 버전을 기준으로 남아 있으면 순간적인 실패가 발생할 수 있습니다. 결국 무중단 배포는 “어떻게 올릴까”보다 “올려도 시스템이 흔들리지 않게 어떤 계약을 유지할까”로 사고가 옮겨가야 합니다.
다운타임을 만드는 전형적 병목: 연결, 상태, 그리고 스키마
서비스가 끊기는 장면을 자세히 보면 대개 세 가지 축으로 모입니다. 연결은 로드밸런서 헬스체크, 커넥션 드레이닝, Keep-Alive 재사용 같은 네트워크 레벨에서 튀어나오고요. 상태는 세션, 캐시, 작업 큐, 웹소켓처럼 “서버가 기억하는 것”에서 문제를 만들기 쉽습니다. 스키마는 더 까다로운데, DB 컬럼 변경이나 인덱스 추가가 애플리케이션 배포와 엇갈리면 정상 트래픽이 바로 오류로 바뀌기도 합니다.
성공 기준을 먼저 정하면 전략이 단순해진다
무중단 배포의 성공을 “에러가 0이어야 한다”로만 잡으면 운영이 지나치게 경직됩니다. 대신 SLO 관점에서 배포 중 허용 가능한 오류율, 지연시간 증가폭, 롤백 시간 같은 지표를 먼저 합의하는 게 실무적입니다. 배포 파이프라인에 이 지표를 자동으로 연결하면, 감으로 배포를 멈추거나 진행하는 일이 줄어듭니다. 이렇게 기준이 정리되면 이후에 블루그린이든 카나리든 선택이 훨씬 수월해집니다.
트래픽을 끊지 않는 배포 패턴: 블루그린, 롤링, 카나리의 실제 차이
무중단 배포에서 핵심은 “새 버전이 준비되는 동안 기존 버전이 트래픽을 계속 받게” 만드는 것입니다, 이를 구현하는 패턴이 블루그린, 롤링, 카나리로 정리되지만, 현장에서는 장단점이 꽤 또렷합니다. 블루그린은 스위치 한 번으로 전환할 수 있어 단순그럼에도, 인프라 비용과 데이터 호환성이 발목을 잡을 수 있습니다. 카나리는 위험을 잘게 쪼개지만 관측 체계가 약하면 오히려 문제를 늦게 발견하는 역효과가 생기기도 하죠.
블루그린 배포: ‘전환’은 빠르지만, 준비가 느릴 수 있다
블루그린은 동일한 환경을 두 벌로 유지하고, 트래픽을 한쪽에서 다른 쪽으로 넘기는 방식입니다. 겉으로는 깔끔하지만, 두 환경의 설정이 조금이라도 어긋나면 전환 순간에만 나타나는 장애가 생깁니다. 그래서 IaC로 환경을 선언적으로 맞추고, 전환 전에 스모크 테스트와 계약 테스트를 강하게 거는 편이 안전합니다. API 통합이 많은 플랫폼이라면, 게이트웨이의 라우팅 룰과 인증 미들웨어 버전도 함께 맞춰야 전환이 매끄럽게 이어집니다.
롤링 업데이트: 가장 흔하지만, 가장 자주 ‘절반 장애’를 만든다
롤링은 인스턴스를 조금씩 교체하며 트래픽을 분산시키는 방식이라 비용 부담이 적습니다. 문제는 새 버전과 구 버전이 한동안 공존한다는 점인데, 이때 API 응답 스키마나 캐시 키 규칙이 바뀌면 예측하기 어려운 오류가 터집니다. 그래서 롤링을 선택했다면, 하위 호환을 전제로 한 변경 관리가 사실상 필수입니다. 바꿔 말하면, 코드보다 “버전 공존을 허용하는 설계”가 먼저 준비돼야 합니다.
카나리 배포: 관측이 강할수록 빛나고, 약할수록 위험해진다
카나리는 일부 트래픽만 새 버전에 태워서 위험을 최소화하는 전략입니다. 여기서 중요한 건 단순히 비율을 5퍼센트로 잡는 게 아니라, 어떤 사용자군과 어떤 API 경로를 먼저 태울지까지 설계하는 일입니다. 예컨대 결제나 인증처럼 민감한 경로는 마지막에 올리고, 읽기 위주의 엔드포인트부터 전개하는 식이죠. 중요한 점은 aPI 게이트웨이나 서비스 메시를 쓰면 라우팅을 세밀하게 제어할 수 있고, 이때 라우팅 정책은 배포 산출물처럼 버전 관리되는 편이 운영상 안정적입니다.
데이터와 상태를 다루는 방식이 무중단의 성패를 가른다
애플리케이션이 아무리 잘 올라가도, 데이터 계층이 흔들리면 무중단은 쉽게 무너집니다. 특히 스키마 변경은 되돌리기 어렵고, 캐시와 세션은 일시적인 불일치가 곧바로 사용자 오류로 이어질 수 있습니다. 그래서 DevOps 전략은 배포 파이프라인에 DB 변경, 캐시 전략, 세션 저장소까지 포함시키는 형태로 확장됩니다. 이 흐름이 잡히면 “배포는 했는데 왜 로그인만 오류가 나지” 같은 난감한 사건이 크게 줄어듭니다.
DB 마이그레이션: 확장 가능한 변경은 ‘두 단계’로 나뉜다
무중단 환경에서 스키마 변경은 한 번에 끝내려는 순간 위험해집니다. 보통은 확장 단계와 수축 단계로 나눠서 진행하는데, 먼저 새 컬럼을 추가하고 양쪽 버전이 모두 읽을 수 있게 만든 뒤에, 충분한 시간이 지나면 구 컬럼을 제거하는 식입니다. 이 과정에서 마이그레이션 툴은 단순 실행기가 아니라, 배포 파이프라인의 게이트 역할을 하게 됩니다. 실행 시간, 락 점유, 인덱스 생성 방식까지 관측하고 통제하지 않으면 트래픽은 살아 있어도 응답이 느려져 사실상 장애처럼 보이게 됩니다.
세션과 인증: 상태를 외부로 빼면 배포가 가벼워진다
무중단 배포에서 가장 흔한 실수는 세션을 애플리케이션 메모리에 두는 겁니다. 인스턴스가 교체되는 순간 세션이 사라지고, 사용자는 갑자기 로그아웃된 것처럼 느낍니다. 그래서 세션은 Redis 같은 외부 저장소로 옮기거나, JWT처럼 무상태 토큰으로 전환해 배포 영향을 줄이는 방법이 자주 쓰입니다. 앞서 언급한 aPI 통합 플랫폼에서는 인증 토큰 검증을 게이트웨이 레이어에 두는 경우가 많은데, 이때 키 롤오버와 토큰 버전 정책을 명확히 잡아두면 새 버전 전개 중에도 인증 실패가 줄어듭니다.
캐시와 큐: ‘비우기’보다 ‘버전 분리’가 덜 위험하다
배포 때 캐시를 통째로 비우면 순간적으로 DB 부하가 폭증할 수 있습니다. 대신 캐시 키에 버전을 포함시키거나, 네임스페이스를 바꿔서 새 버전이 새 캐시를 쓰게 만드는 방식이 더 안전합니다. 작업 큐도 비슷한데, 컨슈머 코드가 바뀌는 순간 메시지 포맷이 달라지면 처리 실패가 연쇄적으로 발생합니다. 메시지 스키마를 명시하고, 프로듀서와 컨슈머가 일정 기간 공존할 수 있게 설계하면 배포 중에도 큐가 안정적으로 흐릅니다.
파이프라인, 관측, 롤백까지 이어지는 DevOps 운영 전략
무중단 배포는 배포 순간만 잘 넘기는 이벤트가 아니라, 배포 전후의 자동화와 관측이 함께 붙어야 완성됩니다. CI/CD 파이프라인은 빌드와 배포를 넘어서 품질 게이트와 릴리스 전략을 실행하는 제어면이 되며, 이 과정에서 DDoS 공격을 받은 플랫폼이 고객 정보 유출 시 법적 책임 범위의 사전에 정리돼야 할 리스크 항목도 함께 구조화됩니다. 여기에 로그, 메트릭, 트레이싱을 묶어 배포 단위로 관측할 수 있어야 언제부터 무엇이 느려졌는지를 빠르게 좁힐 수 있습니다. 마지막으로 롤백은 클릭 한 번이 아니라 데이터 호환성과 상태 복구까지 포함한 절차로 정의돼야 현실적으로 작동합니다.
CI/CD 설계: 배포 단위를 작게 만들수록 무중단은 쉬워진다
배포 단위가 커질수록 변경점이 늘고, 그만큼 장애 원인도 흐려집니다. 그래서 기능 플래그로 기능 노출을 분리하고, 코드는 먼저 올린 뒤 설정으로 켜는 방식이 자주 쓰입니다. 파이프라인에는 정적 분석과 테스트뿐 아니라, API 계약 테스트를 포함시키는 것이 특히 효과적입니다. 외부 파트너나 내부 서비스가 API로 연결된 구조라면, 응답 필드 추가나 타입 변경이 어떤 클라이언트에 영향을 주는지 배포 전에 확인할 수 있어 운영 리스크가 크게 줄어듭니다.
관측 가능성: 배포 버전이 보이는 순간, 문제의 반이 사라진다
무중단 배포 중 장애가 나면 가장 먼저 필요한 건 “어느 버전에서 시작됐는지”를 즉시 아는 일입니다. 로그와 메트릭에 릴리스 버전, 커밋 해시, 빌드 번호를 태깅해두면 탐색 시간이 눈에 띄게 줄어듭니다. 분산 트레이싱은 특히 API 중심 플랫폼에서 힘을 발휘하는데, 게이트웨이부터 내부 서비스까지 호출 체인을 따라가며 지연이 어디서 생겼는지 확인할 수 있습니다. 관측이 촘촘해지면 카나리 자동 승격 같은 고급 전략도 현실적으로 운영 가능합니다.
롤백과 롤포워드: 되돌리는 능력은 ‘데이터와 계약’에서 결정된다
롤백은 늘 가능한 것처럼 보이지만, DB 스키마가 이미 바뀌었다면 단순히 앱 버전만 내린다고 해결되지 않습니다. 그래서 변경은 하위 호환을 유지한 채 배포하고, 제거 작업은 충분한 안정화 이후에 진행하는 식으로 순서를 잡습니다. 때로는 롤백보다 롤포워드가 더 안전한데, 작은 수정 버전을 빠르게 재배포해 문제를 덮는 방식이죠. 이 선택을 가능하게 만드는 기반은 API 계약의 안정성과, 데이터 마이그레이션의 단계적 설계입니다.
결론: 무중단 배포는 ‘트래픽, 상태, 데이터’를 하나의 흐름으로 보는 일이다
무중단 배포를 잘하는 팀은 배포를 이벤트가 아니라 연속적인 시스템 변화로 다룹니다. 트래픽 전환은 라우팅과 헬스체크로, 상태는 외부화와 버전 공존으로, 데이터는 단계적 마이그레이션으로 안정성을 확보합니다, 그리고 이 모든 과정은 ci/cd와 관측 체계에 연결돼, 배포 단위마다 위험이 측정되고 통제됩니다. 결국 핵심은 화려한 기법이 아니라, 서로 다른 구성요소가 같은 시간축에서 어긋나지 않게 맞춰주는 운영 설계라고 이해하면 정리가 깔끔해집니다.
실전 운영에서 자주 터지는 ‘경계면’과 이를 다루는 방법
현장에서는 배포 자체보다 경계면에서 문제가 새어 나오는 경우가 많습니다. 인증, 결제, 외부 제휴 API처럼 시스템 밖과 맞닿은 지점이 대표적이죠. 이런 구간은 코드 변경보다 “정책과 계약”이 먼저 흔들리기 때문에, 무중단 배포 설계가 더 까다롭게 느껴집니다. 그래서 배포 전략은 애플리케이션 내부가 아니라, 외부 연동의 시간차까지 포함해 잡는 편이 안전합니다.
게이트웨이 레이어: 라우팅 정책을 코드와 분리해두면 흔들림이 줄어든다
API 게이트웨이는 무중단 배포 과정에서 트래픽을 제어하는 핵심적인 접점 역할을 수행합니다. 라우팅이나 인증, 레이트리밋 등의 정책이 소스 코드와 결합되어 있으면 배포 시마다 불필요한 변수가 발생할 가능성이 큽니다. 반면 정책을 선언형 설정으로 관리하면 서비스 엔진의 버전이 변경되더라도 게이트웨이는 일관된 규칙에 따라 트래픽을 처리할 수 있습니다. 루믹스 토지노 솔루션의 인터페이스 연동 단계에서 확인되는 어댑터 구조 또한 이와 같은 논리에 따라 외부 연동 규칙을 별도의 계층으로 분리하여 관리합니다. 이러한 아키텍처는 배포 영향 범위를 국소화하며 시스템 전반의 운영 안정성을 높이는 결과로 이어집니다.
외부 연동 API: 타임아웃과 재시도는 ‘상대 시스템’을 고려해 조율한다
무중단 배포 중 지연이 늘면 재시도가 폭증하고, 그게 다시 지연을 키우는 루프가 생깁니다. 이때 중요한 건 우리 서비스의 안정성만이 아니라, 상대 시스템이 감당할 수 있는 호출 패턴을 함께 보는 일입니다. 타임아웃은 짧게, 재시도는 제한적으로 두되 지수 백오프와 지터를 섞어 동시 폭주를 피하는 구성이 자주 쓰입니다. 특히 카지노/토토/슬롯처럼 트랜잭션이 잦은 API 연동에서는, 재시도 정책이 곧 정산 데이터의 중복 위험과 연결되므로 더 보수적으로 잡는 편이 낫습니다.
멱등성과 중복 처리: ‘요청 ID’가 있으면 배포 중에도 거래가 안정된다
배포 시점에는 네트워크 재전송, 타임아웃, 큐 재처리 같은 중복 이벤트가 자연스럽게 늘어납니다. 이때 멱등 키나 요청 ID가 없으면 같은 요청이 두 번 처리되면서 데이터가 어긋나기 쉽습니다, 요청 단위로 고유 키를 발급하고, 처리 결과를 짧은 ttl로 저장해 중복을 흡수하면 흔들림이 크게 줄어듭니다. API 통합 솔루션에서 거래성 엔드포인트를 설계할 때, 멱등성은 기능 옵션이 아니라 기본 전제에 가깝게 다뤄집니다.
배포 이후의 안정화: ‘정상으로 보이는 장애’를 잡는 운영 습관
배포가 끝났는데도 사용자 체감이 이상한 경우가 있습니다. 에러율은 낮은데 응답이 느려졌다거나. 특정 파트너 연동만 간헐적으로 실패하는 식이죠. 이런 문제는 대개 지표가 평균값으로 뭉개지면서 가려집니다. 그래서 안정화는 “배포 성공”이 아니라 “분포가 정상으로 돌아왔는지”를 확인하는 과정으로 보는 게 맞습니다.
슬로우 쿼리와 커넥션: 평균이 아니라 상위 구간을 본다
배포 후 DB 부하가 오르면 평균 응답시간은 크게 변하지 않아도 P95, P99가 튀는 경우가 많습니다. 커넥션 풀 설정이 바뀌었거나, 인덱스가 덜 타는 쿼리가 섞였을 때 이런 패턴이 자주 보입니다. 쿼리 샘플링과 실행 계획 비교를 배포 단위로 묶어두면, “언제부터 어떤 쿼리가 늘었는지”가 훨씬 빨리 드러납니다. 결과적으로 무중단 배포의 품질은 트래픽 전환 기술보다, 이런 사후 관측 습관에서 더 크게 갈립니다.
에러 버짓과 알림: ‘조용한 악화’를 숫자로 고정한다
무중단 배포는 장애가 0이어야 한다는 강박과도 싸웁니다. 현실적으로는 작은 변동이 생기는데, 그걸 허용할지 멈출지 기준이 없으면 팀이 매번 감으로 판단하게 됩니다, slo와 에러 버짓을 두면, 배포 후 악화가 허용 범위를 넘는 순간을 명확히 정의할 수 있습니다. 알림도 마찬가지로, 단순 에러 카운트가 아니라 SLO 소진 속도를 기준으로 잡아야 운영이 덜 흔들립니다.
운영 런북: 롤백 버튼보다 ‘판단 순서’가 더 중요하다
문제가 생겼을 때 무엇부터 확인할지 정해져 있지 않으면, 관측 도구가 좋아도 시간이 새어 나갑니다. 런북은 체크리스트처럼 보이지만, 실제로는 판단의 순서를 고정해 혼선을 줄이는 장치입니다. 예를 들면 “게이트웨이 라우팅 확인 → 특정 버전 에러율 비교 → 외부 연동 타임아웃 확인 → DB P99 확인”처럼 흐름을 만들어둡니다. 이렇게 정리된 절차가 있으면, 무중단 배포가 ‘기술’에서 ‘운영 능력’으로 자연스럽게 넘어갑니다.