Judoscale의 활용도 기반 오토스케일링: 프로세스 활용도 측정 방식의 기술적 진화

Process Utilization: How We Actually Track That

작성자
발행일
2025년 11월 28일

핵심 요약

  • 1 Judoscale은 오토스케일링을 위한 프로세스 활용도 측정에 있어 초기 백그라운드 샘플링 방식의 한계를 극복하고, 이벤트 엣지 트래킹 방식으로 전환하여 정확성과 효율성을 높였습니다.
  • 2 새로운 이벤트 엣지 트래킹 방식은 프로세스의 유휴/비유휴 상태 전환 시점을 기록하여, 샘플링 방식에서 발생하던 에일리어싱, 오버헤드, 낮은 신호 대 잡음비 문제를 해결했습니다.
  • 3 Ruby 코드를 통해 요청 시작 시 활성 요청 카운터를 증가시키고 유휴 시간 기록을 중단하며, 요청 종료 시 카운터를 감소시키고 유휴 시간 기록을 시작하는 뮤텍스 기반의 스레드 안전한 구현을 상세히 설명합니다.

도입

Judoscale의 새로운 '활용도(Utilization)' 기반 오토스케일링 옵션에 대한 이전 글들에 이어, 이 글은 프로세스 활용도를 실제로 어떻게 추적하는지에 대한 기술적인 심층 분석을 제공합니다. 초기 시도였던 백그라운드 샘플링 방식의 한계를 진단하고, 이를 극복하기 위한 '이벤트 엣지 트래킹'이라는 혁신적인 접근 방식을 소개하며, 낮은 오버헤드와 멀티스레드 환경에서의 정확성이라는 두 가지 핵심 제약 조건을 충족시키는 과정을 다룹니다. 이는 Judoscale이 어떻게 애플리케이션의 성능에 영향을 주지 않으면서 신뢰할 수 있는 활용도 지표를 얻어내는지를 설명합니다.

프로세스 활용도 측정의 핵심 제약

Judoscale은 웹 서버 프로세스의 요청 처리 시간 비율을 활용도로 정의하며, ‘극도로 낮은 오버헤드’와 ‘멀티스레드 환경에서의 정확성’이라는 두 가지 핵심 제약을 충족해야 합니다.

시도 1: 백그라운드 샘플링의 한계

초기에는 수백 밀리초마다 백그라운드 스레드가 요청 처리 여부를 확인하는 샘플링 방식을 사용했습니다. 하지만 이 방식은 짧은 요청 누락(에일리어싱), 샘플링 속도 증가에 따른 오버헤드, 이진 신호에 대한 낮은 신호 대 잡음비 문제로 정확성과 효율성 모두에서 한계를 드러냈습니다.

시도 2: 이벤트 엣지 트래킹으로의 전환 및 이점

이러한 한계를 극복하기 위해 Judoscale은 폴링 대신 ‘상태 전환(이벤트 엣지)’을 기록하는 방식을 채택했습니다. 프로세스가 유휴/비유휴 상태로 전환될 때의 타임스탬프를 추적하여 비유휴 시간을 정확히 계산합니다. 이 방식은 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.

  • 계산 비용 절감: 지속적인 폴링 없이 요청 시작/종료 시점에만 타임스탬프를 기록합니다.

  • 정확성 및 신뢰성: 프로세스의 정확한 비유휴 시간을 파악하며, 다양한 트래픽 패턴(버스트, 긴 I/O 등)에서도 신뢰할 수 있습니다.

Ruby 코드 구현과 동작 원리

Judoscale::UtilizationTracker 클래스는 incr (요청 시작) 및 decr (요청 종료) 메서드를 통해 엣지 트래킹을 구현합니다. incr은 활성 요청 카운터를 증가시키고 유휴 시간 기록을 중단하며, decr은 카운터를 감소시키고 0이 되면 유휴 시간 기록을 시작합니다. 이 과정은 뮤텍스를 통해 스레드 안전하게 처리됩니다. Judoscale::RequestMiddleware는 모든 Rack 요청을 래핑하여 요청 시작/종료 시점에 incr/decr을 호출함으로써 데이터의 일관성을 보장합니다.

활용도 데이터 집계

각 프로세스는 10초마다 자신의 유휴 비율 메트릭을 Judoscale 서버로 보고하며, Judoscale 백엔드는 이를 단순 평균하여 애플리케이션 전체의 평균 활용도를 계산합니다. 이 투명한 집계 방식은 신뢰할 수 있는 활용도 지표를 제공합니다.

결론

가장 단순하고 현실에 부합하는 모델이 최적의 결과를 가져온다는 교훈을 강조합니다. 초기 샘플링 방식의 한계를 깨닫고, 프로세스의 유휴/비유휴 상태 전환(엣지)을 직접 기록하는 방식으로 전환함으로써 문제를 해결했습니다. 이러한 변화는 낮은 오버헤드, 다양한 트래픽 형태에 대한 정확성, 그리고 오토스케일링 자동화에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 복잡한 가중치나 블랙박스 로직 없이, 각 프로세스의 유휴 시간을 평균하여 애플리케이션 전체의 활용도를 명확하게 파악할 수 있게 되어, 개발자들이 안심하고 활용도 기반 오토스케일링을 사용할 수 있도록 합니다.

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