도입
지난 10년간 Rails, Node, Python 등 다양한 애플리케이션과 Redis, Postgres 같은 데이터베이스, Heroku, AWS 등 여러 플랫폼에서 자동 스케일링을 운영하며 얻은 경험과 통찰을 바탕으로, 흔한 실수, 오해, 덜 직관적인 아이디어, 그리고 “정말 중요했던” 순간들을 정리한 글입니다. 이 글은 자동 스케일링의 핵심 원리와 안정적인 시스템 운영을 위한 실질적인 조언을 제공합니다.
결론
자동 스케일링은 본질적으로 시끄러운 환경 속에서 작동하는 피드백 루프입니다. 이 혼란을 효과적으로 관리하려면 사용자 경험(큐 타임)을 측정하고, 용량이 부족할 때 추가하며, 시스템이 변화를 흡수할 충분한 시간을 주는 일관된 접근 방식이 필요합니다. 복잡성을 피하고, 워커를 0으로 스케일링하며, 웹 서비스는 신중하게 다운스케일하고, 서비스 인스턴스 내 동시성을 확보하는 등 작고 반복적인 의사결정들이 플랫폼의 안정성과 비용 효율성을 높이는 핵심입니다. 이러한 원칙들을 Judoscale과 같은 도구에 적용하여 자동화하면, 안정적이고 효율적인 시스템 운영이 가능해집니다.