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[Case Study] 바바패션

Nov 01, 2019   |   AWS

작성자_Wise N

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The Customer



바바패션은 전문 패션기업입니다. 오프라인 및 온라인에서 패션/뷰티 사업을 활발하게 진행하고 있습니다.

 

The Challenge


바바패션은 바바닷컴이라는 온라인 쇼핑몰을 운영하고 있습니다. 해당 쇼핑몰의 정기 이벤트시 대량 트래픽이 단시간에 유입되면서 서비스 장애가 발생하는 일이 빈번했습니다. 현재 구성에서 성능을 저해하는 구간이 어느 곳인지 확인하고, 해당 구간의 개선을 통해 전체 서비스 가용성을 향상시킬 필요가 있었습니다. 또한 특정 기간의 이벤트를 진행할 때에는 사전에 충분한 인프라를 확보하여 단시간에 트래픽에 대응할 수 있도록 계층별로 탄력적인 구성을 해놔야 합니다. 현재 구성된 리소스 활용도를 측정하여 적합한 스펙의 리소스를 재배치하는 작업도 필요한 상황이었습니다.

 

The Solution


먼저 트래픽 증가시 DB 계층에서 높은 부하가 발생함을 확인하고, RDS 스펙을 증설하였습니다. APP 계층은 Multi-AZ로 병렬 구성하되, 언제든지 리소스를 확장/축소 할 수 있도록 Auto-Scaling 구성을 하였습니다. 기존에 사용하던 T타입의 EC2를 서비스 계층에서 모두 걷어내고, M타입의 인스턴스로 변경하였습니다. AWS의 매니지드 서비스 레벨에서 제공하는 각종 로그를 활성화하고, 서비스 이슈시 장애 포인트를 빠르게 발견하기 위한 모니터링 포인트를 재정리하였습니다. 

 

The Result


바바패션은 AWS의 확장성과 탄력성을 기반으로 대량의 트래픽이 유입되는 정기 이벤트에 효율적으로 대처할 수 있게 되었습니다. 개선된 환경에서 진행된 이벤트는 큰 성능 이슈 없이 성공적으로 완료되었습니다. 트래픽 유입이 많지 않은 평시에는 적당량의 리소스만 투입함으로써 비용 효율을 높이고 전체적인 가용성을 탄력적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 전체적인 운영/모니터링 포인트를 재정립하고 임계치 기반 알람 등을 사전에 설정함으로써 장애를 빠르게 인지하고 대응할 수 있는 체계가 마련되었습니다.