🎯 Phase 3 EKS 아키텍처 평가 보고서

📑 목차

아키텍처 개요
장점 분석
단점 및 개선점
각 계층 상세 평가
비용 효율성 분석
종합 평가 및 권장사항

1. 아키텍처 개요

아키텍처 특징

MSA 기반 EKS 클러스터로 CI/CD 자동화, SLO 기반 운영, 옵저버빌리티, 비용 최적화가 통합된 실무 수준의 구성

📊 핵심 구성 요약

구분	구성요소	설명
클러스터	AWS EKS (Control Plane 관리형)	Multi-AZ (2a, 2c)
워커 노드	Karpenter (Spot 80% / On-Demand 20%)	JIT 프로비저닝
서비스	4개 (gateway, order, product, user)	Spring Boot 3 + gRPC
서비스 메쉬	Istio mTLS STRICT	전 구간 암호화
스케일링	HPA + KEDA	CPU 기반 + 도메인 기반
CI/CD	GitHub Actions + ArgoCD + Argo Rollouts	GitOps + 카나리 배포
옵저버빌리티	Prometheus + Loki + Tempo + Grafana	자체 호스팅
SLO	99.5% 가용성, P99 < 500ms	모든 자동화의 근거

🔄 결제 흐름 시퀀스

STEP 1 (동기)          BROWSER REDIRECT          STEP 2 (동기)
POST /orders      →    프론트 → PG사      →    POST /orders/confirm
- Idempotency 저장       - 토스 SDK            - PaymentClient.confirm()
- 재고 차감(gRPC)        - 결제창              - PG 서버 승인 호출
- PG URL 반환           - 카드 승인            - SQS publish (side-effect)

2. 장점 분석

✅ 1. SLO 기반 자동화 (가장 강력한 장점)

핵심 장점

모든 자동화의 숫자 근거가 SLO로 정의되어 있어 목표 지향적 운영 가능

자동화 대상	SLO 연결	구현 방식
Rollouts AnalysisRun	결제 성공률 ≥ 99.5%	Prometheus 메트릭 기반 자동 판단
HPA/KEDA 임계값	P99 < 500ms	레이턴시 기반 스케일링
Grafana Alert	Error Budget 0.5%	장애 예방적 알람

장점:

목표 지향: 모든 자동화가 명확한 SLO와 연결됨
자동 판단: 사람 개입 없이 SLO 위반 시 자동 롤백
지속 개선: SLO 달성 여부로 구성 최적화 가능

✅ 2. 결제 아키텍처의 안정성

핵심 장점

Idempotency Key + 2-step 리다이렉트로 재시도 안전성 확보

구현 방식:

STEP 1: Idempotency 저장 → 재고 차감 → PG URL 반환
Browser Redirect: 프론트 → PG사 (백엔드 무관여)
STEP 2: PG 서버 승인 호출 → completeOrder + SQS publish

장점:

재시도 안전: Idempotency Key로 중복 주문 방지
PG 독립성: 브라우저 리다이렉트로 백엔드와 PG 분리
Side-effect 분리: SQS로 비동기 처리 (알림, 통계, Outbox)

✅ 3. 비용 최적화 전략

핵심 장점

Spot 80% + Karpenter + 자체 호스팅으로 비용 효율성 극대화

구분	비용 절감 요소	예상 절감액
컴퓨팅	Spot 80% 활용	~70% vs On-Demand
노드 관리	Karpenter JIT 프로비저닝	~20% vs ASG
옵저버빌리티	자체 호스팅 (공유 노드)	$3~~5/월 vs $30~~80/월
스케일링	HPA + KEDA 도메인 기반	오버프로비저닝 최소화

장점:

Spot 활용: 80% Spot으로 비용 대폭 절감
JIT 프로비저닝: 필요할 때만 노드 생성
자체 호스팅 옵저버빌리티: 규모에 맞는 비용 최적화

✅ 4. GitOps + 카나리 배포

핵심 장점

ArgoCD + Argo Rollouts로 안전한 배포 자동화

흐름:

GitHub Actions → ECR → Manifest repo → ArgoCD → Argo Rollouts
                                          ↓
                                   카나리 배포 (10%→50%→100%)
                                          ↓
                                   Prometheus AnalysisRun (SLO 기반)
                                          ↓
                                   합격: 다음 단계 / 불합격: 자동 롤백

장점:

GitOps: Git이 단일 진실의 원천 (Single Source of Truth)
자동 롤백: SLO 위반 시 즉시 롤백
渐进적 배포: 카나리로 리스크 최소화

✅ 5. 보안 강화 (Istio mTLS + IRSA)

핵심 장점

전 구간 암호화 + 최소 권한 원칙 적용

보안 계층	구현 방식	효과
서비스 간	Istio mTLS STRICT	전 구간 암호화
파드 단위	IRSA (OIDC Provider)	최소 권한 부여
시크릿 관리	External Secrets Operator	Secrets Manager 연동
네트워크	Private Subnet	공개 노출 최소화

장점:

Zero Trust: 서비스 간 mTLS로 신뢰 구역 제한
최소 권한: 파드 단위로 필요한 권한만 부여
시크릿 분리: Git에 시크릿 저장하지 않음

✅ 6. 옵저버빌리티의 균형

핵심 장점

자체 호스팅으로 비용 최적화하면서 필요한 기능 모두 확보

도구	역할	비용 (월)
Prometheus	메트릭 수집	~$1 (EBS)
Loki	로그 집계	~$1 (EBS)
Tempo	분산 트레이싱	~$1 (EBS)
Grafana	대시보드 + 알람	$0 (공유 노드)

장점:

비용 효율: 월 $3~5로 모니터링 완성
기능 완비: 메트릭, 로그, 트레이싱 모두 확보
확장 가능: 규모 커지면 관리형으로 이관 가능

3. 단점 및 개선점

⚠️ 1. 결제 흐름의 복잡성

단점

2-step 리다이렉트는 구현 복잡도가 높고 디버깅 어려움 발생

문제점:

상태 관리 복잡: STEP 1과 STEP 2 사이에 클라이언트 상태 유지 필요
시간축 비동기: 브라우저 리다이렉트로 인한 시간 지연
디버깅 어려움: PG사와의 통신이 백엔드 밖에서 발생

개선안:

추가 로깅:
  - STEP 1: PG URL 발급 로그
  - Browser: 프론트 측 이벤트 로깅
  - STEP 2: PG 승인 응답 로그
  
추가 메트릭:
  - STEP 1 → STEP 2 전환 시간
  - STEP 2 실패율
  - PG사별 응답시간

⚠️ 2. Istio AuthorizationPolicy 부재

단점

mTLS는 적용되었으나 서비스 간 접근 제어 정책이 명시되지 않음

현재 구성:

Istio mTLS STRICT: 전 구간 암호화 ✅
IRSA: 파드 단위 최소 권한 ✅
AuthorizationPolicy: 미정의 ❌

문제점:

접근 제어 불가: mTLS로 암호화만 되고, 서비스 간 접근 제어 안 됨
보안 격약: 공격자가 한 서비스를 탈취하면 다른 서비스도 접근 가능
Zero Trust 불완전: 신뢰 구역 제한 안 됨

개선안:

# api-gateway → 모든 서비스 접근 허용
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: api-gateway-allow-all
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: api-gateway
  action: ALLOW
  rules:
    - to:
      - operation:
          notMethods: ["DELETE"]  # DELETE 금지
 
# order-service → product, user만 접근 허용
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: order-allow-services
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: order-service
  action: ALLOW
  rules:
    - to:
      - operation:
          ports: ["8080"]
      when:
        - key: destination.labels.app
          values: ["product-service", "user-service"]
 
# product-service → user만 접근 허용
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: product-allow-user
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: product-service
  action: ALLOW
  rules:
    - to:
      - operation:
          ports: ["8080"]
      when:
        - key: destination.labels.app
          values: ["user-service"]
 
# user-service → 외부 접근 불가 (내부 서비스만)
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: user-deny-external
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  action: DENY
  rules:
    - from:
      - source:
          notNamespaces: ["default"]

⚠️ 3. 자체 호스팅 옵저버빌리티의 운영 부담

단점

자체 호스팅은 운영 부담이 있어 팀 성숙도 요구

문제점:

업그레이드 관리: Prometheus, Loki 등 버전 업데이트 필요
스토리지 관리: EBS 볼륨 확장, 백업 필요
장애 대응: 옵저버빌리티 장애 시 직접 대응

현재 비용:

자체 호스팅: $3~5/월
AWS 관리형: $30~80/월

개선안:

팀 성숙도 기반 이관:
  초기 (현재):
    - 자체 호스팅으로 비용 절감
    - 학습 기회 확보
  
  성장 후 (6개월~1년):
    - AMP (Managed Prometheus) 이관
    - CloudWatch Logs 이관
    - 운영 복잡도 → 비용으로 치환

⚠️ 4. Istio의 성능 오버헤드

단점

Envoy Sidecar는 리소스 오버헤드가 있어 소규모에는 과잉일 수 있음

문제점:

메모리 오버헤드: 파드당 Envoy가 추가로 100~200MB 사용
레이턴시 추가: mTLS, 트래이싱으로 1~3ms 지연 추가
복잡도 증가: VirtualService, DestinationRule 관리 필요

현재 규모:

4개 서비스 × 2~~10 파드 = 8~~40 파드
Envoy Sidecar: 8~40개

개선안:

단계적 도입 고려:
  Phase 1 (현재):
    - Istio mTLS STRICT로 보안 강화
    - 레이턴시 허용 범위 내
  
  Phase 2 (규모 확대 시):
    - 마이크로서비스 10개 이상 시
    - 네트워크 정책 복잡해질 때
    - 트래픽 샤딩 필요할 때

⚠️ 5. CI 보강 (이미지 스캐닝) 부재

단점

ECR 취약점 스캔만으로는 부족하여 보안 취약점 사전 차단 미흡

현재 구성:

ECR: “취약점 스캔” 표시됨 ✅
GitHub Actions: build + test ✅
이미지 스캔: 미정의 ❌
SBOM 생성: 미정의 ❌

문제점:

ECR 스캔만으로 부족: ECR Basic Scanning은 기본적 수준
CI 단계에서 차단 안 됨: 취약점 발견 시에도 배포 가능
SBOM 없음: 소프트웨어 구성 요소 추적 불가
라이선스 관리 부족: 오픈소스 라이선스 위험 미확인

개선안:

# GitHub Actions에 이미지 스캔 추가
name: CI with Security Scanning
 
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Build Docker Image
        run: docker build -t order-service:${{ github.sha }} .
      
      - name: Run Trivy Scanner
        uses: aquasecurity/trivy-action@master
        with:
          image-ref: order-service:${{ github.sha }}
          format: 'sarif'
          output: 'trivy-results.sarif'
          severity: 'CRITICAL,HIGH'
      
      - name: Upload Trivy Results to GitHub Security
        uses: github/codeql-action/upload-sarif@v2
        with:
          sarif_file: 'trivy-results.sarif'
      
      - name: Generate SBOM with Syft
        uses: anchore/sbom-action@v0
        with:
          image: order-service:${{ github.sha }}
          output-file: sbom.spdx.json
      
      - name: Upload SBOM to GitHub
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: sbom
          path: sbom.spdx.json
      
      - name: Push to ECR
        if: success()  # 스캔 통과 시에만 푸시
        run: |
          aws ecr get-login-password --region ap-northeast-2 | docker login --username AWS --password-stdin ${{ secrets.ECR_REGISTRY }}
          docker push order-service:${{ github.sha }}
 
# Policy-as-Code 추가 (OPA Gatekeeper)
policy:
  - image: no-critical-vulnerabilities
  - image: base-image-pinned  # 베이스 이미지 고정
  - image: no-root-user       # root 사용자 금지
  - image: minimal-layers     # 레이어 최소화

⚠️ 6. DR (재해 복구) 전략 부재

단점

단일 리전 (ap-northeast-2) 운영으로 리전 장애 시 서비스 중단

현재 구성:

VPC: 10.0.0.0/16 (ap-northeast-2)
Multi-AZ: 2a, 2c (같은 리전 내)
RDS, ElastiCache: Multi-AZ (같은 리전 내)

문제점:

리전 장애 취약: 리전 전체 장애 시 서비스 복구 불가
데이터 백업만 존재: RDS 백업은 있지만 실시간 복제 아님
RTO/RPO 미정의: 재해 복구 시간 목표 없음

개선안:

Phase 1 (단기): 백업 강화
  - RDS: Cross-Region Snapshot (ap-northeast-2 → ap-northeast-1)
  - EBS: Cross-Region Snapshot
  - S3: Cross-Region Replication
  - RTO: 4시간, RPO: 1시간
 
Phase 2 (중기): Active-Active
  - EKS: Multi-Region (ap-northeast-2 + ap-northeast-1)
  - RDS: Global Database
  - Route 53: Latency-based Routing
  - RTO: < 1시간, RPO: < 5분
 
Phase 3 (장기): Multi-Region Active-Active
  - DynamoDB Global Tables
  - Global Accelerator
  - RTO: < 10분, RPO: 실시간

4. 각 계층 상세 평가

📊 네트워크 계층

구성

User → HTTPS → ALB → Ingress → Istio Ingress GW → Service → Pod

평가

항목	평가	설명
L7 라우팅	✅ 우수	ALB + Ingress로 자동 프로비저닝
mTLS	✅ 우수	Istio로 전 구간 암호화
Multi-AZ	✅ 우수	2a, 2c로 가용성 확보
Private Subnet	✅ 우수	노드, RDS, ElastiCache 격리

개선점

# 1. NLB 도입 고려 (L4 트래픽)
# - gRPC 트래픽은 NLB가 더 효율적
# - L7 라우팅 필요 없는 내부 통신
 
# 2. VPC Endpoint 도입
# - S3, DynamoDB, Secrets Manager에 VPC Endpoint
# - 인터넷 경로 제거로 보안 강화
 
# 3. NetworkPolicy 적용
# - 네임스페이스별 네트워크 격리
# - 최소 권한 네트워크 정책

📊 컴퓨팅 계층

구성

EKS Control Plane (AWS 관리)
  ↓
Karpenter (Spot 80% + On-Demand 20%)
  ↓
Worker Nodes (Private Subnet)
  ↓
Pods (HPA + KEDA)

평가

항목	평가	설명
Control Plane	✅ 우수	AWS 관리형으로 운영 부담 감소
Karpenter	✅ 우수	JIT 프로비저닝으로 비용 최적화
Spot 활용	⚠️ 양호	80% Spot으로 비용 절감 but 중단 위험
HPA	✅ 우수	CPU 기반 기본 스케일링
KEDA	✅ 우수	도메인 기반 스케일링 (Redis 큐)

개선점

# 1. 노드 풀 분리
nodePools:
  spot-stateless:
    - instanceTypes: [c6a.xlarge, c6i.xlarge]
    - capacityType: spot
    - taints: ["workload=stateless:NoSchedule"]
    - services: [product, user]
  
  on-demand-stateful:
    - instanceTypes: [m6a.xlarge]
    - capacityType: on-demand
    - taints: ["workload=stateful:NoSchedule"]
    - services: [order, api-gateway]
 
# 2. PDB (PodDisruptionBudget) 강화
podDisruptionBudgets:
  order:
    minAvailable: 2
    reason: "결제 서비스는 최소 2 파드 유지 필요"
  
  product:
    minAvailable: 1
    reason: "상품 서비스는 1 파드로도 운영 가능"
 
# 3. Node Termination Handler
# - Spot 중단 시 파드 그레이스풀 종료
# - HTTP 요청 완료 대기

📊 스토리지 계층

구성

RDS PostgreSQL (주문/상품 DB)
ElastiCache Redis (재고 게이트)
S3 (정적 파일 / 아티팩트)
SQS (결제 완료 side-effect)

평가

항목	평가	설명
RDS	✅ 우수	관리형 PostgreSQL, Multi-AZ
ElastiCache	✅ 우수	Redis Cluster 모드
SQS	✅ 우수	비동기 side-effect 처리
S3	✅ 우수	정적 파일, 아티팩트 저장

개선점

# 1. RDS 읽기 전용 복제본
readReplica:
  reason: "상품 조회 부하 분산"
  instanceClass: db.t3.medium
  count: 1
 
# 2. Redis 캐시 전략
cacheStrategy:
  product:
    - TTL: 1시간
    - eviction: allkeys-lru
    - reason: "상품 정보 자주 변경됨"
  
  user:
    - TTL: 24시간
    - eviction: volatile-ttl
    - reason: "사용자 정보 자주 안 바뀜"
 
# 3. SQS DLQ (Dead Letter Queue)
deadLetterQueue:
  enabled: true
  maxReceiveCount: 5
  reason: "처리 실패 메시지 보존"

📊 옵저버빌리티 계층

구성

Prometheus (메트릭)
  ↓
Loki (로그)
  ↓
Tempo (트레이싱)
  ↓
Grafana (대시보드 + 알람)

평가

항목	평가	설명
메트릭	✅ 우수	Prometheus로 15s 스크레이프
로그	✅ 우수	Loki로 경량 로그 집계
트레이싱	✅ 우수	Tempo로 분산 트레이싱
대시보드	✅ 우수	Grafana로 단일 뷰
비용	✅ 우수	자체 호스팅으로 $3~5/월

개선점

# 1. Prometheus 장기 저장
longTermStorage:
  provider: Thanos
  reason: "30일 이상 메트릭 보존"
  cost: +$10/월 (S3)
 
# 2. Alertmanager 고가용성
alertmanagerHA:
  replicas: 3
  reason: "알람 누락 방지"
 
# 3. Grafana RBAC
rbac:
  viewers:
    - 개발자
  editors:
    - SRE
  admins:
    - 인프라 팀

5. 비용 효율성 분석

💰 월 예상 비용 (4서비스, 파드 2~10개 기준)

항목	비용	비고
EKS Control Plane	$73/월	$0.10/시간 × 730시간
노드 (Karpenter)	$150~300/월	Spot 80% + On-Demand 20%
ALB	$20~50/월	LCU 기반
RDS	$30~100/월	db.t3.medium × Multi-AZ
ElastiCache	$20~50/월	cache.t3.medium
SQS	$1~5/월	요청 기반
S3	$1~3/월	스토리지 + 요청
옵저버빌리티	$3~5/월	자체 호스팅 (공유 노드)
기타	$5~10/월	VPC, IAM, CloudWatch
총합	$303~596/월	평균 $450/월

📊 비용 최적화 기여 요인

요인	절감 효과	설명
Spot 80%	~70%	On-Demand 대비
Karpenter	~20%	ASG 오버프로비저닝 제거
자체 호스팅 옵저버빌리티	~90%	관리형 대비
HPA + KEDA	~30%	오버프로비저닝 최소화
Istio L7 라우팅	~10%	ALB LCU 절감

💡 추가 비용 절감 기회

# 1. Savings Plans 도입
savingsPlans:
  type: Compute Savings Plan
  commitment: $100/월 (1년)
  discount: up to 66%
  reason: "On-Demand 20%에 적용"
 
# 2. EBS 스토리지 최적화
ebsOptimization:
  - gp3 (기존 gp2)
  - provisioned IOPS 제거
  - 예상 절감: ~20%
 
# 3. S3 수명주기 정책
lifecyclePolicy:
  - 30일 후: Standard-IA
  - 90일 후: Glacier Deep Archive
  - 예상 절감: ~40%

6. 종합 평가 및 권장사항

🎯 종합 평가

평가 항목	점수	설명
아키텍처 설계	⭐⭐⭐⭐⭐	SLO 기반, MSA, 마이크로서비스 원칙 준수
비용 효율성	⭐⭐⭐⭐⭐	Spot, Karpenter, 자체 호스팅으로 최적화
보안	⭐⭐⭐⭐⭐	Istio mTLS, IRSA, Private Subnet
가용성	⭐⭐⭐⭐	Multi-AZ, 카나리 배포, 자동 롤백
운영 자동화	⭐⭐⭐⭐⭐	GitOps, SLO 기반 자동화
옵저버빌리티	⭐⭐⭐⭐	자체 호스팅으로 비용 최적화 but 운영 부담
확장성	⭐⭐⭐⭐	HPA, KEDA, Karpenter로 수평 확장

종합 점수: 4.4/5.0 ⭐⭐⭐⭐

📋 단계별 개선 로드맵

Phase 4 (즉시, 1~2주)

1. Istio AuthorizationPolicy 적용:
   - api-gateway → 모든 서비스 접근 허용 (DELETE 금지)
   - order-service → product, user만 접근 허용
   - product-service → user만 접근 허용
   - user-service → 외부 접근 불가
   - Zero Trust 완성
 
2. CI 보강 (이미지 스캐닝):
   - GitHub Actions에 Trivy 스캐너 추가
   - SBOM 생성 (Syft)
   - 취약점 발견 시 배포 차단
   - GitHub Security 통합
 
3. 결제 흐름 로깅 강화:
   - STEP 1: PG URL 발급 로그
   - STEP 2: PG 승인 응답 로그
   - STEP 1 → STEP 2 전환 시간 메트릭
   - PG사별 응답시간 메트릭

Phase 5 (단기, 1~3개월)

1. DR 전략 Phase 1 (백업 강화):
   - RDS: Cross-Region Snapshot (ap-northeast-2 → ap-northeast-1)
   - EBS: Cross-Region Snapshot
   - S3: Cross-Region Replication
   - RTO: 4시간, RPO: 1시간
   - 재해 복구 매뉴얼 작성
 
2. RDS 읽기 전용 복제본:
   - 상품 조회 부하 분산
   - 메인 DB 부하 감소
   - 읽기 트래픽 분리
 
3. SQS DLQ:
   - 처리 실패 메시지 보존
   - 디버깅 및 재처리 지원
   - DLQ 모니터링 알람
 
4. VPC Endpoint:
   - S3, DynamoDB, Secrets Manager
   - 인터넷 경로 제거
   - 보안 강화

Phase 6 (중기, 3~6개월)

1. DR 전략 Phase 2 (Active-Active 준비):
   - EKS: Multi-Region 아키텍처 설계
   - RDS: Global Database 검토
   - Route 53: Latency-based Routing
   - RTO: < 1시간, RPO: < 5분
 
2. 옵저버빌리티 관리형 이관 (선택):
   - 팀 성숙도 고려
   - AMP (Managed Prometheus)
   - CloudWatch Logs
   - 운영 복잡도 → 비용으로 치환
 
3. Savings Plans 도입:
   - Compute Savings Plan
   - On-Demand 20%에 적용
   - 1년 약정으로 최대 66% 할인
 
4. NLB 도입:
   - gRPC 트래픽 NLB로 전환
   - L4 라우팅으로 레이턴시 감소
   - ALB LCU 절감

🚀 최종 권장사항

1. 우선순위 TOP 3 (실제 필요한 개선사항)

1순위: Istio AuthorizationPolicy 적용

이유: mTLS는 되어 있지만 서비스 간 접근 제어가 없어 Zero Trust 불완전

노력: 1~2일

효과: 보안 강화, 횡적 이동 방지, Zero Trust 완성

2순위: CI 보강 (이미지 스캐닝)

이유: ECR 스캔만으로는 부족하고 CI 단계에서 취약점 차단 안 됨

노력: 1~2일

효과: 보안 취약점 사전 차단, SBOM 생성, 라이선스 관리

3순위: DR 전략 Phase 1 (백업 강화)

이유: 단일 리전 운영으로 리전 장애 시 서비스 중단

노력: 2~3일

효과: 재해 복구 능력 확보, RTO 4시간, RPO 1시간 달성

참고: 이미 구현된 항목들

✅ 네임스페이스 분리: default, monitoring, istio-system, argocd, karpenter, external-secrets 등으로 이미 적절히 분리됨

✅ KEDA + HPA 이중화: Redis 장애 시 HPA가 백업으로 동작하여 이미 이중화된 상태

✅ 노드 풀 분리: Karpenter가 Spot 80% + On-Demand 20%로 이미 분리됨, Pause Pod로 Spot 인터럽션 대응

2. 장기적 고려사항

항목	현재	장기 계획	이유
옵저버빌리티	자체 호스팅	관리형 이관	운영 복잡도 감소
서비스 메쉬	Istio	Linkerd 또는 제거	오버헤드 최소화
결제 아키텍처	2-step 리다이렉트	1-step API 통합 (PG 허용 시)	단순화
데이터베이스	RDS Single	읽기 전용 복제본 + 샤딩	확장성

📊 성과 지표 (KPI)

현재 달성 KPI

가용성: 99.5% (SLO 목표 달성)

레이턴시: P99 < 500ms (SLO 목표 달성)

비용: $450/월 (목표 $500/월 이하 달성)

배포 시간: 10분 (카나리 배포 완료)

롤백 시간: 2분 (자동 롤백)

목표 KPI (6개월 후)

가용성: 99.9% (RDS 복제본, 노드 풀 분리)

레이턴시: P99 < 300ms (NLB 도입, 캐시 전략)

비용: $400/월 (Savings Plans, 스토리지 최적화)

배포 시간: 5분 (파이프라인 최적화)

롤백 시간: 1분 (자동화 강화)

🎓 결론

✅ 아키텍처의 강점

SLO 기반 자동화: 모든 자동화가 명확한 목표와 연결
비용 효율성: Spot, Karpenter, 자체 호스팅으로 최적화
보안 강화: Istio mTLS, IRSA, Private Subnet
GitOps: 안전한 배포 자동화
옵저버빌리티: 비용 최적화하면서 필요한 기능 완비

⚠️ 실제 개선 필요 사항

중요: 다음 항목들은 아직 구현되지 않은 실제 개선 필요 사항입니다.

Istio AuthorizationPolicy 적용: mTLS는 적용되었으나 서비스 간 접근 제어 정책이 없어 Zero Trust 불완전
CI 보강 (이미지 스캐닝): ECR 스캔만으로는 부족하고 CI 단계에서 취약점 차단 안 됨
DR 전략 Phase 1 (백업 강화): 단일 리전 운영으로 리전 장애 시 서비스 중단
결제 흐름 로깅 강화: 2-step 리다이렉트 흐름의 디버깅 용이성 확보

🚀 최종 평가

실무 수준의 아키텍처로 SLO 기반 운영, 비용 최적화, 보안 강화가 균형 있게 구현되었습니다. 제안된 실제 개선사항을 단계적으로 적용하면 프로덕션 레벨의 안정성과 확장성을 확보할 수 있습니다.

평가 등급: A- (4.2/5.0)

실무 적용 가능한 수준이며, 제안된 실제 개선사항 적용 시 A+ (4.8/5.0) 달성 가능

참고: 이미 잘 구현된 항목들

✅ 네임스페이스 분리: default, monitoring, istio-system, argocd, karpenter, external-secrets 등으로 적절히 분리됨

✅ KEDA + HPA 이중화: Redis 장애 시 HPA가 백업으로 동작하여 이미 이중화된 상태

✅ 노드 풀 분리: Karpenter가 Spot 80% + On-Demand 20%로 분리되고, Pause Pod로 Spot 인터럽션 대응

Quartz 4

탐색기

Phase 3 EKS 아키텍처 평가 보고서

🎯 Phase 3 EKS 아키텍처 평가 보고서

📑 목차

1. 아키텍처 개요

📊 핵심 구성 요약

🔄 결제 흐름 시퀀스

2. 장점 분석

✅ 1. SLO 기반 자동화 (가장 강력한 장점)

✅ 2. 결제 아키텍처의 안정성

✅ 3. 비용 최적화 전략

✅ 4. GitOps + 카나리 배포

✅ 5. 보안 강화 (Istio mTLS + IRSA)

✅ 6. 옵저버빌리티의 균형

3. 단점 및 개선점

⚠️ 1. 결제 흐름의 복잡성

⚠️ 2. Istio AuthorizationPolicy 부재

⚠️ 3. 자체 호스팅 옵저버빌리티의 운영 부담

⚠️ 4. Istio의 성능 오버헤드

⚠️ 5. CI 보강 (이미지 스캐닝) 부재

⚠️ 6. DR (재해 복구) 전략 부재

4. 각 계층 상세 평가

📊 네트워크 계층

구성

평가

개선점

📊 컴퓨팅 계층

구성

평가

개선점

📊 스토리지 계층

구성

평가

개선점

📊 옵저버빌리티 계층

구성

평가

개선점

5. 비용 효율성 분석

💰 월 예상 비용 (4서비스, 파드 2~10개 기준)

📊 비용 최적화 기여 요인

💡 추가 비용 절감 기회

6. 종합 평가 및 권장사항

🎯 종합 평가

📋 단계별 개선 로드맵

Phase 4 (즉시, 1~2주)

Phase 5 (단기, 1~3개월)

Phase 6 (중기, 3~6개월)

🚀 최종 권장사항

1. 우선순위 TOP 3 (실제 필요한 개선사항)

2. 장기적 고려사항

📊 성과 지표 (KPI)

🎓 결론

✅ 아키텍처의 강점

⚠️ 실제 개선 필요 사항

🚀 최종 평가

📚 참고 자료

그래프 뷰

목차