[컴퓨터월드] 

채널계 시스템에 고가용성이 필요한 이유

급변하는 비즈니스 환경에서 기업들은 고객 만족도를 높이고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 다양한 정보 처리 시스템을 구축해 운영하고 있다. 특히 채널계 시스템의 중요성은 다음과 같은 이유에서 강조된다.
 

1. 고객 접점: 채널계 시스템은 고객이 서비스를 이용하는 데 있어 접점이 되는 시스템이다. 따라서 채널계 시스템은 서비스 품질과 고객 경험에 직접적인 영향을 미친다.

2. 실시간 데이터 처리: 현대 비즈니스 환경에서 실시간 데이터 처리는 매우 중요한 역할을 한다. 특히 시장 상황에 즉각적으로 대응해야 하는 금융 시스템의 경우 데이터를 지연 없이 처리하고 제공해야 하며, 데이터 처리의 지연은 곧바로 정보 제공의 지연으로 이어지고 많은 기회비용을 발생시킨다.

3. 대규모 트래픽 처리: 비즈니스의 특성에 따라 대규모 트래픽을 처리해야 하는 경우가 있다. 예를 들어 주식 시장 개장 시간, 공모주 청약과 같은 이벤트에서 특정 시간대에 트래픽이 집중되는 것은 일반적이다. 이를 안정적으로 처리하기 위해서는 탄력적으로 자원을 확장, 축소할 수 있는 고가용성 아키텍처가 필요하다.

4. 24시간 365일 서비스: 현대 사회에서 연중무휴로 운영되는 서비스의 중요성이 강조되고 있다. 응급 의료 서비스를 비롯해 공공 인프라, 항공, 전자상거래, 금융 서비스는 현대 사회의 원활한 운영과 안전을 위해 필수적이며 고객 경험 향상과 비즈니스 연속성에 중요한 역할을 한다.

5. 규제 준수: 변화하는 규제 환경에 빠르게 대응하고 서비스의 안정성을 유지하기 위해 채널계 시스템의 가용성 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 공공 기관 및 기업은 이미 많은 규모의 자원과 비용을 집행하고 있다.

채널계 시스템은 고객 만족, 규제 준수, 비즈니스 연속성을 위해 높은 수준의 가용성을 갖춰야 한다. 이를 구현하기 위해서는 다양한 요소 기술 도입과 개발 역량 강화 그리고 높은 수준의 운영 능력이 요구되고 있다. 클라우드 기술을 활용하면 탄력적인 아키텍처 구성과 시스템 다중화 등 다양한 고가용성 전략을 효과적으로 적용할 수 있다.

고가용성 확보를 위한 기술 요구 사항

고가용성이란 시스템이 지속적으로 정상 운영되는 것으로, 시스템의 다운타임을 최소화하고 시스템 가동 시간을 극대화하는 것을 목표로 한다. 고가용성을 기술적으로 구현하는 방법은 다음과 같다.

1. 중복성 확보: 주요 시스템의 구성 요소 다중화

2. 장애 감지 및 자동화된 복구: 주요 시스템의 장애를 실시간으로 감지하고 복제된 시스템에서 복구

3. 로드 밸런싱: 동일한 기능을 제공하는 여러 서버에 트래픽을 분산

4. 데이터 백업 및 실시간 데이터 복제: 분산 데이터베이스 시스템을 도입해서 데이터 손실을 방지하고 빠르게 복구

5. 지리적 중복성: 여러 지역에 걸쳐 서비스를 배포해 특정 지역에 문제가 발생하더라도 서비스 연속성을 유지

기존 온프레미스 환경에서 위와 같은 요구 사항을 충족시키기 위해서는 시스템의 구축비용은 물론 운영비용도 많이 든다. 하지만 온프레미스 시스템을 클라우드로 확장할 경우 다양한 컴퓨팅 모델(예: IaaS, PaaS, SaaS)과 관리형 서비스를 활용해 보안, 운영, 규정 준수 및 비용 표준을 준수하면서 고가용성 아키텍처를 구축할 수 있다.

클라우드 아키텍처의 주요 구성 요소

1. 프론트엔드 플랫폼: 웹 브라우저나 모바일 앱을 통해 클라우드 서비스에 접근하는 사용자 인터페이스다. 사용자는 프론트엔드 플랫폼을 이용해서 클라우드 자원을 사용하고 제어할 수 있다.

2. 백엔드 플랫폼: 서버, 스토리지, 데이터베이스 등 클라우드 인프라의 핵심 구성 요소를 활용해 비즈니스 로직을 구현하는 것으로 정보 처리 기능을 담당한다. 비즈니스 및 기술 요구 사항에 따라 적합한 데이터베이스를 간편하게 조달할 수 있고 마이크로서비스(Microservice) 아키텍처를 구현해서 개별 서비스의 독립성 및 높은 확장성 그리고 유연성을 확보할 수도 있다.

3. 클라우드 컴퓨팅 모델: 클라우드 사업자가 제공하는 세 가지 주요 모델은 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS)다. 서비스형 인프라 모델은 기존 IT 리소스와 가장 유사한 형태로 IT 기본 구성 요소인 네트워크, 컴퓨터, 데이터 스토리지 인프라를 서비스로 제공한다. 서비스형 플랫폼 모델은 하드웨어와 운영 체제를 관리할 필요 없이 애플리케이션 배포와 관리에 집중할 수 있는 모델이고, 서비스형 소프트웨어 모델은 서비스형 소프트웨어 공급업체가 제공하는 애플리케이션을 실행하는 것으로 기본 인프라와 유지 관리에 대해 생각할 필요가 없으며 소프트웨어의 특정 부분을 사용하는 것에 집중하는 모델이다.

4. 배포 모델: 먼저 온프레미스(On-premise) 배포는 클라우드를 사용하지 않고 모든 리소스를 온프레미스에 배포하는 레거시 IT 인프라를 의미한다. 그리고 하이브리드(Hybrid) 배포는 클라우드에 위치하는 리소스와 온프레미스에 위치하는 기존 리소스 간에 인프라와 애플리케이션을 연결하는 방식으로 조직의 인프라를 클라우드로 확장하는 방식이다. 마지막으로 클라우드 기반의 애플리케이션은 모든 정보 처리 기능이 클라우드에서 실행되는 것을 의미한다.

5. 네트워크: 프론트엔드와 백엔드를 연결하는 데이터 전송과 통신을 의미하며 안정적으로 안전한 데이터 전송을 보장하는 것이 중요하다. 특히 하이브리드 배포 모델의 경우 전용선 또는 VPN을 이용해서 온프레미스와 클라우드를 연결하는 것이 일반적이다.

6. 보안 및 규정 준수: 국가마다 그리고 산업별로 데이터 보호와 규제 요구사항을 준수하기 위한 다양한 보안 정책과 기술들이 포함된다.

클라우드를 활용한 고가용성 채널계 시스템 구축 방안

클라우드 인프라는 전 세계적으로 분산된 리전과 가용영역을 통해 고가용성을 지원한다. AWS, 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud)와 같은 주요 클라우드 사업자들은 각각 다양한 리전(Region)과 가용영역(Availability Zone)을 운영해 시스템의 중복성과 안정성을 보장한다. 이러한 인프라를 활용하면 멀티 리전 및 가용영역 전략, 로드 밸런싱, 오토 스케일링, 데이터베이스 복제, 네트워크 보안 강화, 모니터링 및 비용 최적화 등의 방안을 통해 고가용성 채널계 시스템을 효과적으로 구축할 수 있다.

1. 멀티 리전 및 멀티 가용영역 활용

클라우드 사업자들은 리전과 가용영역을 통해 전 세계적으로 분산된 인프라를 갖고 있다. 클라우드 이용자는 이러한 지리적 이점을 이용해서 주요 시스템을 다중화하고 중복성을 확보할 수 있다.

2. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)

사용자와 지리적으로 가까운 곳에 콘텐츠를 배포해서 데이터 사용량이 많은 애플리케이션의 웹 페이지 로드 속도를 향상할 수 있다. 또한 오리진 서버가 처리해야 하는 데이터 규모를 줄일 수 있기 때문에 서버 호스팅 비용을 절감할 수 있고 디도스(DDoS) 공격과 같은 시도로부터 위험을 완화할 수 있다.

3. 로드 밸런싱과 오토 스케일링 적용

서비스 트래픽을 전략적으로 분산하고 리소스를 자동으로 확장, 축소할 수 있기 때문에 비용 효율적으로 리소스를 통제할 수 있고 서비스의 안정성을 높일 수 있다.

4. 테이터베이스 복제 및 백업

클라우드의 관리형 데이터베이스 서비스는 데이터 실시간 복제와 주기적인 백업 기능 제공하기 때문에 비즈니스 및 데이터 요구사항을 따라 비용 효율적으로 데이터 일관성과 가용성을 확보할 수 있다.

5. 네트워크 구성 및 보안 거버넌스

하이브리드 배포 모델로 온프레미스 시스템을 클라우드로 확장할 경우 네트워크는 매우 중요한 검토 사항이다. 온프레미스와 클라우드는 전용선 연결과 VPN 연결을 지원할 뿐만 아니라 연결을 다중화할 수 있고 다양한 보안 서비스를 적용할 수 있기 때문에 안전한 네트워크 환경을 구성하고 보안을 강화할 수 있다.

6. 모니터링 및 장애 대응 체계 구축

클라우드의 모니터링 도구를 활용해서 실시간으로 시스템 상태를 확인할 수 있고 자동화된 조치를 위해 알림 및 대응 체계를 구축할 수 있다.

7. 비용 최적화

클라우드는 리소스를 사용한 만큼 지불하는 모델(Pay-Per-Use)이다. 비즈니스 요구사항에 따라 탄력적으로 자원을 조달할 수 있을 뿐만 아니라 유연한 과금 모델을 활용해서 비용을 최적화할 수 있다.

결국 클라우드를 활용한 고가용성 채널계 시스템 구축은 비즈니스 안정성, 확장성, 비용 측면에서 큰 이점을 제공한다. 그럼 클라우드로 채널계 시스템을 확장해서 고가용성을 확보한 사례를 살펴보겠다.

고가용성을 위해 채널 시스템을 클라우드로 확장한 사례

채널 시스템을 클라우드로 확장한 국내외 사례는 많지만 개인정보를 많이 처리하는 금융 분야에서 채널 시스템을 클라우드로 확장한 케이뱅크와 토스증권의 사례에 주목할 필요가 있다.

1. 케이뱅크의 앱채널 시스템

케이뱅크는 은행권 최초로 클라우드 기반의 채널계 데이터센터를 도입해, 온프레미스와 클라우드에 채널 시스템을 분산 배치함으로써 앱뱅킹 서비스의 가용성을 1.3배 이상 향상시켰다. 케이뱅크는 앱뱅킹 채널 시스템을 온프레미스에서 이미 액티브-액티브(Active-Active)로 운영해 왔지만, 서비스 가용성을 더욱 높이기 위해 클라우드로 확장해 현재는 3중화로 운영하고 있다. 더 나아가 클라우드 내에서도 여러 가용영역을 사용함으로써 더 높은 가용성을 확보했다. 또한 고객의 수요에 따라 로드 밸런싱이 가능하기 때문에 급격한 트래픽 변화에도 안정적으로 금융 서비스를 제공하고 있다.

그리고 케이뱅크는 앱뱅킹 시스템의 가용성을 높임과 동시에 고객의 단말에서 백엔드 서버까지 이르는 모든 구간에 대한 보안 거버넌스를 AWS 클라우드에 구축했다. 먼저 고객의 금융 서비스 요청은 디도스 탐지 및 완화 서비스(AWS Shield Advanced)와 방화벽 서비스(AWS WAF), 그리고 IPS 장비(서드파티)에 의해 보호된다. 그리고 채널 시스템은 복수 개의 가용영역으로 분산돼 있고 온프레미스와 안전한 통신을 위해 전용선(AWS Direct Connect)으로 구성했다. 또한 모든 금융 서비스 요청은 AWS에 구축한 금융보안원의 통합보안관제 서비스에 의해 금융소비자를 안전하게 보호하고 있다.

2. 토스증권의 모바일 트레이딩 시스템

토스증권은 모바일 트레이딩 시스템(MTS)을 클라우드로 확장해 주식 거래 시세를 최종 사용자에게 안정적으로 제공하고 있다. 클라우드에 채널 시스템을 도입함에 따라 시세 처리 성능이 약 30% 향상됐고, 온프레미스에서 시세 처리를 위해 인프라를 조달하고 구성하는데 4주가 걸리던 작업을 클라우드에서는 단 10분 만에 완료할 수 있었다.

토스증권의 MTS 채널 시스템은 시세 서비스와 주문 API 등 주요 기능을 컨테이너로 구축했다. 이러한 마이크로서비스 아키텍처 덕분에 모놀리식 시스템과 달리 시장 상황에 따라 시세 서비스만을 선택적으로 클라우드로 확장하거나 축소할 수 있는 유연성을 확보했다. 이 같은 모바일 트레이딩 시스템의 클라우드 확장에 대한 더 자세한 내용은 AWS 기술 블로그에서 확인할 수 있다.

마치며

채널계 시스템의 고가용성 확보는 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 요소다. 급변하는 시장 상황과 고객의 기대에 부응하기 위해, 기업들은 클라우드 기술을 활용해 시스템의 안정성과 확장성을 크게 향상시키고 있다. 케이뱅크와 토스증권의 사례에서 볼 수 있듯, 클라우드 기반의 채널계 시스템은 높은 가용성, 빠른 확장성, 그리고 강화된 보안을 제공한다.

이는 단순한 기술적 개선을 넘어, 고객 경험의 질적 향상과 비즈니스 기회 확대로 이어진다. 물론 고가용성 채널계 시스템 구축은 초기에 상당한 투자와 전문성을 요구할 수 있지만, 장기적으로 운영 효율성 증대, 비용 최적화, 그리고 무엇보다 고객 신뢰도 향상이라는 큰 이점을 가져온다. 따라서 기업들은 비즈니스 모델과 고객 요구사항을 면밀히 분석해, 클라우드 기술을 적극적으로 도입 검토하고 지속적으로 최적해 나가는 전략을 수립, 이행해야 할 것이다.