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서버 이중화 Auto-scaling 전략 결
사이드 프로젝트에서 서버 이중화와 자동 확장을 직접 구성해본 경험이 있습니다. 처음에는 단일 서버로 운영하다가 트래픽이 몰리는 시점에 응답이 느려지는 문제가 생겼고, 로드 밸런서를 앞에 두고 두 인스턴스로 분산하는 구조로 변경했습니다. Auto-scaling 그룹을 설정해 CPU 사용률 70% 이상이 1분 이상 지속되면 인스턴스를 추가하도록 정책을 잡았고, 부하가 줄면 최소 인스턴스 수로 자동 축소되게 했습니다. 이 과정에서 스케일 아웃 시 세션 공유 문제를 처음으로 겪었는데, 세션을 인메모리가 아닌 Redis로 분리해 해결했습니다. 트래픽 패턴을 분석한 뒤 스케일링 임계값을 조정하는 과정이 생각보다 여러 번의 실험을 필요로 했습니다.
시스템 이중화는 설정보다 장애 시나리오를 먼저 정의하는 것이 더 중요하다는 결을 이 경험에서 얻었습니다.
이 결의 특징
구체적인 현장 경험에서 시작해 반복을 통해 원인을 파악하고, 그것을 다음 상황에 적용하는 순환 구조가 드러납니다. 한 번의 경험이 단순 기억이 아니라 실행 가능한 원칙으로 발전하는 과정이 관찰되며, 경험의 내재화 과정이 체계적으로 진행 중입니다.
이 결이 통하는 자리
새로운 업무 환경에 들어가면서 기초 이론은 갖추었지만 현장 감각이 부족할 때 이 태도가 면접관을 멈추게 합니다. 경험을 쌓아가는 방식 자체가 체계적이고 반성적이라면, 초기 적응 속도가 예상보다 빠르게 나타나는 경향이 관찰되고 있습니다.