베타 오픈 준비: 국가별 시뮬레이션과 부하 테스트 자동화

요약:
본 기록은 REINDEERS 플랫폼의 베타 오픈 직전, 4개국(태국·한국·중국·말레이시아)을 대상으로 진행된 AI 주도형 시뮬레이션 및 부하 테스트 자동화 과정을 기술한다. Ops-Agent가 실제 사용자 트래픽을 재현하고, MQ·Redis·Cloud Function의 병목 구간을 자동 분석하며, 시스템이 스스로 최적화·복구되는 구조를 완성하였다.

1. 테스트 목적과 시나리오 설계

베타 오픈을 앞두고 가장 중요한 검증 항목은 세 가지였다.

1) 다국가 접속 부하 분산 — 각국 DNS 및 CDN 라우팅 검증
2) 데이터 일관성 — Redis와 MQ의 복제 지연 검증
3) 무중단 배포 및 장애 복구 — Cloud Function의 자율 회복 테스트

테스트는 AI Ops-Agent가 생성한 가상 세션을 이용해 수행됐다. 각국의 평균 사용 환경(네트워크 속도·언어·기기 비율)을 기반으로 50,000명의 가상 사용자를 생성하고, 실제 주문, 견적, 채팅, 결제 시나리오를 반복 실행했다.

2. 트래픽 시뮬레이션 구조

모든 부하 테스트는 실제 트래픽과 동일하게 처리되도록 설계되었다. AI Ops-Agent는 Playwright 기반의 브라우저 클러스터를 이용해 각국 DNS를 통해 접속하며, 트래픽은 Cloud Function → MQ → Redis → DB로 실제 서비스 경로를 그대로 통과한다.

{
  "country": "TH",
  "user_id": "TH_839210",
  "actions": ["login","view_product","add_cart","checkout"],
  "latency": {"avg": 420, "max": 900}
}

트래픽은 각 리전별로 분리되어 발생했다. - 태국: 35% - 한국: 30% - 중국: 25% - 말레이시아: 10% 평균 응답 시간은 420ms, 최대 900ms로 측정되었으며, MQ 처리율은 초당 3,200건을 유지했다.

3. MQ 및 Redis 부하 테스트 결과

LavinMQ는 총 12개의 큐로 샤딩되어 동작했다. AI는 각 큐의 메시지 체류시간, ACK 속도, 소비자 수를 모니터링하며 자동으로 스케일링을 조정했다. Redis는 데이터 접근 패턴을 학습해 hot key를 감지하고 자동 TTL 조정을 수행했다.

📊 *Queue Performance*
Q1: 320 msg/sec, avg delay 110ms
Q5: 280 msg/sec, avg delay 140ms
Q9: 305 msg/sec, avg delay 102ms
Total: 3,220 msg/sec
Redis hit ratio: 96.8%

Redis는 글로벌 클러스터 구조로 확장되어, 세션·상품·주문 데이터의 지역 간 복제 지연은 평균 240ms로 측정되었다. AI는 지연이 300ms 이상인 키를 감지하면 자동 복제 명령을 발행하여 지연을 보정했다.

4. Cloud Function의 자동 스케일링 및 무중단 배포

테스트 중 10,000건 이상의 동시 요청이 발생할 때 일부 Cloud Function에서 cold start 지연이 보고되었다. Ops-Agent는 이 패턴을 감지하고 warm pool 크기를 자동으로 조정했다. 평균 cold start 지연은 1.4초에서 350ms로 감소했다.

Drone CI와 연동된 배포 테스트에서는, Function의 버전이 자동 전환되는 과정에서 서비스 중단이 발생하지 않도록 Canary Deployment 방식을 적용했다. 배포 성공률은 100%였고, 중단 시간은 0초로 측정되었다.

deploy:
  strategy: canary
  stages:
    - 10% rollout (monitor 2m)
    - 50% rollout (monitor 3m)
    - 100% switch if error_rate < 0.5%

5. 세션 일관성과 인증 처리 검증

베타 준비 과정에서 가장 중요했던 항목은 세션 일관성 테스트였다. Access Token의 재발급, Redis TTL 보정, MQ 이벤트 동기화가 국가별로 동일하게 동작해야 했다. AI는 각국에서 1,000회의 로그인/로그아웃 시나리오를 반복 실행하고 TTL 만료·갱신을 기록했다.

📶 *Session Consistency Test*
TH: avg TTL drift 18s
KR: avg TTL drift 12s
CN: avg TTL drift 21s
MY: avg TTL drift 15s
Success rate: 99.3%

세션 복제율은 99% 이상으로 측정되었고, 로그아웃 이후 캐시 삭제 지연은 평균 2.1초 이내였다. AI Ops-Agent는 TTL 보정 로직을 동적으로 조정하여 세션의 실시간 일관성을 유지했다.

6. AI 기반 장애 탐지 및 자율 복구

테스트 도중 9건의 장애 이벤트가 보고되었다. 대부분 MQ 커넥션 리셋, Function 오류 응답, Redis timeout이었다. AI Ops-Agent는 오류 로그를 분석해 원인을 분류하고, 반복되는 오류 패턴을 “persistent issue”로 학습했다.

if error_pattern.count > 3:
    trigger_auto_repair(error_pattern)
    notify("Auto repair executed for MQ connection pool")

자동 복구 성공률은 96.7%, 평균 복구 소요 시간은 28초였다. AI가 직접 복구한 이후, 관리자 승인 없이 시스템이 안정화되었다.

7. 국가별 캐시 효율 및 CDN 라우팅 검증

태국과 중국에서 CDN 캐시 효율 차이가 관측되었다. 태국은 98.2%, 중국은 94.5% 수준이었다. 이는 일부 Edge Node의 이미지 TTL 정책 불일치로 인한 현상이었다. AI는 자동으로 캐시 정책을 수정하고, CDN API를 호출해 무효화 명령을 전송했다.

if region == "CN" and hit_ratio < 95:
    publish("cdn.invalidate", {"region": "CN", "scope": "images"})

조정 후 중국 지역 캐시 효율은 98.1%로 회복되었다. AI가 직접 CDN의 정책을 관리하는 구조가 안정적으로 정착했다.

8. 부하 분산 및 병목 구간 분석

AI Ops-Agent는 모든 요청의 트레이스를 수집해 병목 지점을 식별했다. 평균 요청당 처리 시간은 420ms였으며, 가장 느린 구간은 Cloud Function 내부 DB I/O(약 180ms)였다. AI는 DB 쿼리의 실행 빈도와 비용을 기반으로 인덱스를 자동 추천했다.

📈 *Performance Insights*
Slowest Segment: DB query (SELECT * FROM order WHERE status='pending')
Suggested Index: (status, created_at)
Expected gain: 27%

이후 인덱스가 자동 생성되어 Function 응답 속도가 평균 310ms로 단축되었다. AI가 실시간 병목을 감지하고 최적화하는 루프가 완성되었다.

9. 최종 결과 및 검증 요약

4개국 동시 부하 테스트 결과, 시스템은 예측 범위 내에서 안정적으로 동작했다. 전체 72시간의 시뮬레이션 중 다운타임은 0초였으며, 자동 복구 루프가 모든 오류를 실시간으로 처리했다.

전체 평균 응답 속도: 420ms
데이터 일관성: 99.4%
CDN 캐시 효율: 98.3%
Cloud Function 성공률: 99.8%
MQ 처리량: 3,200 msg/sec
Redis hit ratio: 96.8%

모든 테스트는 인간의 개입 없이 수행되었다. AI가 스스로 트래픽을 발생시키고, 오류를 분석·복구하며, 성능을 조정했다. REINDEERS의 베타 시스템은 “사람이 테스트하지 않는 플랫폼”으로 진화했다.

10. 결론 — 자율 운영 시스템의 완성

이번 테스트는 단순한 부하 검증이 아니라, REINDEERS가 “스스로 작동하고 스스로 진단하는” 플랫폼으로 전환되는 마지막 단계였다. MQ, Redis, Cloud Function, COS, Translator-Agent, Classifier-Agent가 모두 AI Ops-Agent의 관제 하에 통합되었다.

베타 오픈 준비는 완료되었으며, 각국의 실제 사용자 트래픽에도 대응 가능한 상태다. REINDEERS의 기술 구조는 더 이상 사람이 운영하지 않는다. AI가 운영하고, 사람은 그것을 관찰한다.

Blog of Reindeers

Search This Blog