[84일차]모니터링 시스템과 전체 회고

웹 기반 문서 편집기 프로젝트를 진행하며 기능 구현뿐만 아니라 안정적인 운영을 위한 DevOps 환경 구축에도 힘썼다. 특히 CI/CD 파이프라인의 상태를 실시간으로 확인하고, 애플리케이션이 구동되는 쿠버네티스 클러스터의 리소스를 시각화하는 과정은 서비스의 신뢰성을 높이는 핵심 단계였다. 이번 포스팅에서는 파이프라인 알림 설정과 클러스터 모니터링 구축 과정을 정리한다.

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1. 파이프라인 모니터링 (Pipeline Monitoring)

개념 및 필요성

CI/CD 파이프라인 모니터링은 빌드, 테스트, 배포의 전 과정이 성공적으로 수행되었는지, 혹은 어느 지점에서 실패했는지를 개발자가 즉각적으로 인지할 수 있도록 돕는 시스템이다.
개발자가 매번 젠킨스(Jenkins) 대시보드에 접속해 빌드 상태를 확인하는 것은 비효율적이다. 배포 실패 시 즉각적인 대응을 하지 못하면 서비스 장애로 이어질 수 있기 때문에, 팀이 주로 사용하는 커뮤니케이션 도구(Slack 등)로 알림을 자동 전송하는 과정이 필수적이다.

구현 방법: Jenkins와 Slack 연동

릴리스 브랜치(release branch)를 통해 배포를 제어하고, 각 단계의 결과에 따라 슬랙으로 메시지를 보낸다. Jenkins Pipeline 스크립트(Jenkinsfile) 내 post 블록을 활용하면 빌드 성공/실패 여부에 따라 맞춤형 메시지를 구성할 수 있다.

💻 Jenkinsfile 예시 코드

pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                sh './gradlew build'
            }
        }
        // ... (Test, Deploy stages) ...
    }

    // 빌드 후 처리 (알림 발송)
    post {
        success {
            script {
                def msg = "✅ 빌드 성공: ${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]"
                slackSend(channel: '#deploy-alarm', color: 'good', message: msg)
            }
        }
        failure {
            script {
                def msg = "❌ 빌드 실패: ${env.JOB_NAME} [${env.BUILD_NUMBER}]\n확인 요망: ${env.BUILD_URL}"
                slackSend(channel: '#deploy-alarm', color: 'danger', message: msg)
            }
        }
    }
}

위와 같이 설정하면 빌드가 끝나는 즉시 슬랙 채널로 알림이 오며, 실패 시 로그를 바로 확인할 수 있는 URL을 제공해 트러블슈팅 속도를 높인다.

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2. 클러스터 모니터링 (Cluster Monitoring)

개념 및 필요성

클러스터 모니터링은 쿠버네티스(Kubernetes) 환경 내의 노드(Node)와 파드(Pod)가 사용하는 CPU, 메모리, 네트워크 등의 시스템 자원 상태를 지속적으로 관찰하는 것이다.
애플리케이션이 정상적으로 떠 있더라도 메모리 누수(Memory Leak)가 발생하거나 CPU 사용량이 치솟으면 서비스가 멈출 수 있다.
따라서 메트릭 데이터(Metric Data, 시간이 지남에 따라 변하는 수치 데이터)를 수집하고 이를 시각화하여, 장애 징후를 사전에 포착해야 한다.

구현 방법: Prometheus와 Grafana

모니터링의 표준 조합인 프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana)를 사용한다.

• Prometheus: 클러스터 내의 메트릭 데이터를 주기적으로 수집(Pull 방식)하고 저장한다.
• Grafana: 수집된 데이터를 차트와 그래프 형태의 대시보드로 시각화한다.

설치 과정이 복잡할 수 있으나, 쿠버네티스 패키지 매니저인 Helm을 사용하면 kube-prometheus-stack을 통해 한 번에 쉽게 설치할 수 있다.

💻 Helm 설치 및 설정 예시

# 1. Prometheus 커뮤니티 Helm 리포지토리 추가
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

# 2. 모니터링 스택 설치 (Prometheus + Grafana + AlertManager 포함)
helm install my-monitoring prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace

# 3. 설치 확인
kubectl get pods -n monitoring

설치 후 그라파나 서비스의 포트 포워딩을 통해 대시보드에 접속하면, 클러스터의 건강 상태를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드가 자동으로 구성되어 있음을 확인할 수 있다.

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3. 프로젝트 최종 정리 (Project Wrap-up)

이번 웹 문서 편집기 프로젝트는 단순한 구현을 넘어 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전체를 아우르는 경험이었다.
전체 프로세스는 다음과 같이 진행되었다:

1. 요구사항 정의 및 설계: 어떤 기능을 제공할 것인지 정의하고, 시스템 아키텍처와 DB 스키마를 설계했다.
2. 코드 구현: 핵심 기능인 동시 편집과 문서 관리 기능을 개발했다.
3. 테스트: 단위 테스트(Unit Test)를 통해 개별 로직의 정합성을 검증했다.
4. CI/CD: Jenkins를 구축하여 코드 변경 사항이 자동으로 빌드되고 배포되도록 자동화했다.
5. E2E 테스트: 실제 사용자 시나리오를 바탕으로 종단 간 테스트를 수행해 전체 흐름을 점검했다.
6. 모니터링: 앞서 언급한 Slack 알림과 Prometheus/Grafana를 통해 운영 안정성을 확보했다.

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회고

개발의 끝은 배포가 아니라 '안정적인 운영'이라는 점을 깨달았다. 코드가 기능적으로 완벽하더라도 인프라 상황을 모니터링하지 못한다면 반쪽짜리 서비스일 뿐이다.
이번 프로젝트를 통해 구축한 모니터링 시스템은 향후 발생할 수 있는 잠재적 이슈를 선제적으로 방어하는 든든한 방패가 될 것이다.