🚀 [추천] 쿠버네티스 배포 전략 6가지 총정리: 면접부터 실무까지!

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데브옵스(DevOps)나 SRE 면접을 준비 중이시거나 실무에서 무중단 배포를 고민 중이라면 한번 확인해보세요. 단순히 컨테이너를 교체하는 것만이 아닌, 서비스 중단 없이 안정적으로 업데이트를 배포하는 핵심 전략 6가지를 소개글을 공유합니다.

1. 카나리아 배포 (Canary Deployment): “돌다리도 두들겨 보고 건너기”

핵심 개념 새로운 버전(V2)을 전체 사용자에게 한 번에 적용하는 대신, 극소수의 사용자에게만 먼저 노출하는 방식입니다. 대다수의 사용자는 여전히 안정적인 기존 버전(V1)을 사용하게 되죠. 소수 그룹에서 문제가 없다는 것이 확인되면, 점차 새로운 버전의 사용 비중을 늘려 나갑니다.

언제 사용하나요?

• 실험적 기능 도입: 새로운 기능이 사용자들에게 어떻게 받아들여질지 확신이 없을 때.
• 핵심 인프라 변경: 시스템의 뼈대를 건드리는 중요한 작업이라 리스크를 최소화하고 싶을 때.
• 안전한 검증: 실제 운영 환경(Production)에서 테스트는 필요하지만, 대규모 장애는 피하고 싶을 때 적합합니다.

장점

• 리스크 통제: 치명적인 버그가 있어도 소수의 사용자만 겪게 되므로 전체 서비스 마비와 같은 대형 사고를 막을 수 있습니다.
• 실전 테스트: 실제 트래픽을 기반으로 한 A/B 테스트가 가능합니다.
• 데이터 기반 의사결정: 추측이 아닌 실제 지표(Metrics)를 보고 배포 확대를 결정할 수 있습니다.

단점

• 높은 기술 요구사항: 트래픽을 정교하게 제어하고 시스템 상태를 실시간으로 감시할 수 있는 ‘관측 가능성(Observability)’ 도구가 필수적입니다.
• 관리 복잡성: 두 가지 버전을 동시에 운영하며 트래픽을 조절해야 하므로 관리 난이도가 조금 더 높습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 상품 추천 로직에 새로운 머신러닝 모델을 도입하려고 합니다. 전체 사용자에게 영향을 주지 않으면서, 실제 운영 환경에서의 성능을 검증하고 싶습니다. 어떤 배포 전략을 선택하시겠습니까?

A: 저는 **‘카나리아 배포 전략’**을 선택하겠습니다. 이유는 리스크 관리와 데이터 검증 때문입니다. 전체 트래픽의 아주 일부만 새로운 모델로 흘려보내서 정확도, 응답 속도(Latency), 사용자 반응 등을 먼저 모니터링하겠습니다. 이 지표들이 긍정적이라면 점진적으로 배포를 늘리고, 만약 문제가 발견된다면 대다수의 사용자에게 영향이 가기 전에 즉시 롤백하여 안정성을 확보할 수 있기 때문입니다.

2. 블루-그린 배포 (Blue-Green Deployment): “단 한 번의 완벽한 스위칭”

핵심 개념 현재 운영 중인 안정적인 버전(Blue) 옆에, 새로운 버전(Green)을 위한 독립적인 환경을 하나 더 구축하는 방식입니다. 새로운 Green 환경에서 충분히 테스트를 마친 뒤, 준비가 완료되면 **트래픽을 한 번에 신버전으로 전환(Switching)**해 버립니다.

언제 사용하나요?

• 무중단 배포 필수: 서비스 중단 시간이 단 1초도 허용되지 않는 중요한 업데이트일 때.
• 확실한 안전장치: 배포 직후 문제가 생겼을 때, 고민할 시간 없이 즉시 이전 상태로 되돌려야 할 때.

장점

• 다운타임 제로 (Zero Downtime): 트래픽 방향만 바꾸기 때문에 사용자는 서비스 중단을 전혀 느끼지 못합니다.
• 초고속 롤백: 신버전(Green)에 문제가 생기면, 트래픽을 다시 구버전(Blue)으로 돌리기만 하면 됩니다. 가장 빠르고 깔끔한 복구 방법입니다.
• 환경 격리: 두 버전이 완전히 분리되어 있어, 배포 과정이 기존 서비스에 영향을 주지 않습니다.

단점

• 비용 부담: 두 개의 환경(Blue & Green)을 동시에 띄워야 하므로, 배포 순간에는 인프라 리소스와 비용이 일시적으로 2배가 듭니다.
• 리소스 확보 필요: 여유 자원이 충분하지 않은 환경에서는 사용하기 어렵습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 우리 회사가 특정 시간에 맞춰 대규모 기능 업데이트를 런칭하려고 합니다. 이때 서비스 중단(Downtime)은 절대 허용되지 않습니다. 어떻게 배포를 진행하시겠습니까?

A: 저는 **‘블루-그린 배포 전략’**을 활용하겠습니다. 먼저 현재 서비스 중인 환경과 병렬로 새로운 버전을 배포하고, 사전에 충분한 테스트를 진행합니다. 그리고 약속된 런칭 시간이 되면 로드밸런서의 트래픽을 신규 환경으로 한 번에 전환하겠습니다. 이 방식은 서비스 중단을 없앨 뿐만 아니라, 만약 예상치 못한 이슈가 발생하더라도 즉시 기존 환경으로 트래픽을 원복하여 장애를 최소화할 수 있기 때문입니다.

3. A/B 테스트 (A/B Testing): “데이터가 말해주는 정답”

핵심 개념 사용자의 특정 속성(User ID, 접속 지역, 기기 종류 등)에 따라 트래픽을 정교하게 나누어 서로 다른 버전(V1 vs V2)으로 연결하는 방식입니다. 단순히 새 버전을 배포하는 것을 넘어, 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교 분석 하는 데 주된 목적이 있습니다.

언제 사용하나요?

• 사용자 반응 검증: 새로운 기능이나 UI 변경 사항을 실제 사용자에게 노출시켜 반응을 보고 싶을 때.
• 데이터 비교: "이게 더 좋을 것 같은데?"라는 추측 대신, 실제 사용 데이터를 수집하여 객관적으로 비교하고 싶을 때.

장점

• 확실한 제품 검증: 실제 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있어 실패 확률을 줄입니다.
• UI/UX 최적화: 디자인 변경이나 기능의 효율성을 테스트하는 데 가장 탁월한 전략입니다.

단점

• 복잡한 설정: 트래픽을 속성별로 나누는 라우팅 설정이 까다롭습니다.
• 분석 환경 필요: 수집된 데이터를 분석하고 시각화할 별도의 인프라가 필요합니다.
• 백엔드 한계: 사용자 눈에 보이지 않는 백엔드 로직 변경에는 큰 효과를 보기 어렵습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 디자인 팀에서 두 가지 버전의 신규 가입(Onboarding) 화면을 제안했습니다. 이 중 어떤 레이아웃이 사용자 리텐션(재방문율)을 더 높여주는지 확인하고 싶습니다. 어떤 배포 전략을 사용하시겠습니까?

A: 이 경우에는 **‘A/B 테스트’**가 가장 적합합니다. 트래픽을 두 가지 레이아웃으로 분산시켜 사용자 리텐션이나 가입 완료율 같은 핵심 지표를 직접 비교 모니터링할 수 있기 때문입니다. 데이터 분석 결과를 토대로, 더 높은 성과를 기록한 버전을 최종 승자로 선택하여 전체 프로덕션에 적용하겠습니다.

4. 롤링 업데이트 (Rolling Update): “물 흐르듯 자연스러운 세대교체”

핵심 개념 쿠버네티스(Kubernetes)가 채택하고 있는 가장 표준적인 배포 방식입니다. 기존 버전의 파드(Pod)를 한 번에 모두 삭제하는 것이 아니라, 정해진 비율만큼 하나씩(혹은 그룹으로) 순차적으로 교체하는 전략입니다. 이 과정에서 구버전과 신버전이 잠시 공존하며 서비스의 연속성을 유지합니다.

언제 사용하나요?

• 일반적인 운영 환경: 복잡한 트래픽 제어까지는 필요 없지만, 서비스 중단(Downtime) 없이 안전하게 업데이트해야 하는 대부분의 상황에 적합합니다.

장점

• 무중단 서비스: 파드가 하나씩 교체되므로 사용자는 서비스 끊김을 전혀 느끼지 못합니다.
• 리소스 효율성: 블루-그린 배포처럼 인프라를 두 배로 띄울 필요가 없어 경제적입니다.
• 간편한 복구: 쿠버네티스의 기본 배포 기록(History)을 이용해 손쉽게 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.

단점

• 느린 배포 속도: 하나씩 교체하다 보니 배포가 완전히 끝날 때까지 시간이 다소 걸립니다.
• 호환성 필수: 배포 도중에는 구버전과 신버전이 동시에 실행되므로, 애플리케이션 간(혹은 DB와) 하위 호환성이 보장되어야 합니다.
• 데이터베이스 주의: DB 스키마 변경이 포함된 경우, 호환성 처리를 제대로 하지 않으면 에러가 발생할 위험이 있습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 운영 중인 결제 마이크로서비스를 업데이트해야 합니다. 서비스 중단은 절대 허용되지 않으며, 추가적인 인프라 리소스를 많이 사용할 수도 없는 상황입니다. 어떤 전략을 추천하시겠습니까?

A: 저는 **‘롤링 업데이트(Rolling Update)’**를 사용하겠습니다. 블루-그린 배포는 리소스를 두 배로 써야 하지만, 롤링 업데이트는 최소한의 여유 자원만으로도 무중단 배포가 가능하기 때문입니다. 구버전 파드를 일정 비율 유지한 상태에서 신버전을 하나씩 투입하므로 서비스 가용성을 계속 유지할 수 있고, 만약 문제가 생기면 배포를 일시 정지하거나 즉시 롤백하여 대응할 수 있습니다.

5. 재생성 배포 (Recreate Deployment): “싹 지우고 다시 시작”

핵심 개념 이름 그대로 **‘기존 버전을 완전히 삭제한 뒤, 새로운 버전을 생성’**하는 방식입니다. 새 파드(Pod)를 띄우기 전에 구버전 파드(Pod)를 전부 종료시키기 때문에, 교체가 일어나는 동안에는 **서비스가 잠시 중단(Downtime)**됩니다.

언제 사용하나요?

• 비-핵심 환경: 개발 서버나 테스트 환경처럼 잠깐 서비스가 멈춰도 아무런 문제가 없는 곳.
• 점검 시간 허용: “시스템 점검 중” 공지를 띄우고 서비스를 잠시 내려도 되는 애플리케이션.

장점

• 단순함과 속도: 복잡한 트래픽 제어나 롤오버 과정이 없어 설정이 매우 간단하고 배포 속도가 빠릅니다.
• 최소 리소스: 구버전을 지우고 나서 신버전을 올리기 때문에, 추가적인 인프라 자원이 전혀 들지 않습니다.

단점

• 서비스 중단: 구버전이 꺼지고 신버전이 켜지는 사이, 필연적으로 다운타임이 발생합니다.
• 상용 서비스 부적합: 24시간 무중단으로 돌아가야 하는 실제 고객 대상 서비스(Production)에는 적합하지 않습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 사내 팀원들만 사용하는 내부 대시보드를 운영 중입니다. 업무가 끝난 야간 시간대에 업데이트할 예정이며, 이때 잠깐 접속이 안 되어도 업무에 지장은 없습니다. 가장 효율적인 배포 방식은 무엇일까요?

A: 이런 상황이라면 **‘재생성(Recreate) 전략’**이 가장 합리적입니다. 사용자가 없는 시간대라 다운타임이 허용되므로, 굳이 복잡한 무중단 배포 전략을 쓸 필요가 없습니다. 구현이 가장 단순해서 관리하기 편하고, 추가 리소스도 전혀 들지 않아 비용 효율성이 가장 높은 방식이기 때문입니다.

6. 섀도우 배포 (Shadow Deployment): “고객 몰래 수행하는 완벽한 리허설”

핵심 개념 실제 사용자 트래픽을 **복제(Mirroring)**하여 현재 버전(V1)과 새로운 버전(V2) 모두에게 전송하는 방식입니다. 여기서 핵심은 사용자는 오직 구버전(V1)의 응답만 받는다는 점입니다. 신버전(V2)은 백그라운드에서 똑같은 요청을 받아 처리하지만, 그 응답은 사용자에게 전달되지 않고 버려집니다. 즉, **“사용자 모르게 실제 부하를 테스트”**하는 것입니다.

언제 사용하나요?

• 대규모 아키텍처 개편: 모놀리식 시스템을 마이크로서비스(MSA)로 전환하는 것처럼 구조가 완전히 바뀔 때.
• 성능 검증: "과연 이 시스템이 실제 운영 트래픽을 견딜 수 있을까?"에 대한 확신이 필요할 때.
• 리스크 제로 테스트: 실전과 똑같은 환경에서 테스트하고 싶지만, 사용자에게는 0.1%의 영향도 주기 싫을 때.

장점

• 리얼 월드 테스트: 가짜 데이터가 아닌 **‘실제 트래픽’**으로 테스트하므로 성능 검증 결과가 매우 정확합니다.
• 조기 문제 발견: 정식 오픈 전에 병목 현상이나 오류를 미리 찾아낼 수 있습니다.
• 사용자 영향 없음: 테스트 중 시스템이 뻗더라도 실제 사용자는 전혀 알지 못합니다.

단점

• 비용과 리소스: 트래픽을 두 군데서 처리해야 하므로 인프라 비용과 리소스 사용량이 높습니다.
• 구성의 복잡함: 트래픽을 복제하고 라우팅하는 설정이 까다로운 편입니다.
• 사용자 반응 확인 불가: 응답을 사용자에게 보여주지 않기 때문에, UI 버그나 실제 사용자 경험(UX)은 테스트할 수 없습니다.

면접 실전 시나리오

Q: 우리 팀이 기존 레거시 모놀리식 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 완전히 재구축했습니다. 시스템을 완전히 교체하기 전에, 이 새로운 아키텍처가 실제 운영 트래픽을 감당할 수 있을지 어떻게 검증하시겠습니까?

A: 이런 중요한 전환 시점에는 ‘섀도우 배포(Shadow Deployment)’ 전략이 가장 안전합니다. 실제 들어오는 트래픽을 복제(Mirroring)하여 신규 시스템에도 똑같이 흘려보내겠습니다. 이를 통해 사용자에게는 아무런 영향을 주지 않으면서, 실제 운영 환경과 동일한 부하 조건에서 시스템의 성능, 로그, 에러율 등을 모니터링할 수 있습니다. 이 '리허설’을 통해 안정성이 100% 검증된 후에만 정식으로 트래픽을 전환(Cut-over)하겠습니다.

[출처] Kubernetes Deployment Strategies Explained