Kubernetes로 LMS 인프라 구축하기: 오토스케일링부터 무중단 배포까지
대규모 동시 접속을 안정적으로 처리하는 Kubernetes 기반 LMS 인프라 아키텍처와 운영 노하우를 상세히 안내합니다.
기업교육 LMS는 특유의 트래픽 패턴을 가집니다. 수강신청 기간, 법정의무교육 마감일, 분기 말 평가 시즌에 평소 대비 10~50배의 동시 접속이 발생하며, 야간·주말에는 트래픽이 10% 미만으로 급감합니다. 이런 불규칙한 워크로드에 고정 서버를 운영하면 피크 시 장애가 발생하거나, 평시에 자원을 낭비하게 됩니다. Kubernetes(K8s)는 이러한 문제를 근본적으로 해결합니다.
LMS에 최적화된 K8s 아키텍처 설계: ① Pod 구성 — LMS 웹서버(Nginx + PHP-FPM 또는 Node.js), 영상 트랜스코딩 워커, 배치 작업(수료 처리·리포트 생성) 등 역할별로 Deployment를 분리합니다. 웹서버는 최소 3개 레플리카로 고가용성을 확보하고, 트랜스코딩 워커는 Job/CronJob으로 구성하여 필요 시에만 실행합니다.
② HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 전략 — CPU 사용률 70% 또는 커스텀 메트릭(동시접속 수, 요청 큐 길이)을 기준으로 자동 확장합니다. 수강신청 피크를 위해 'Scheduled Scaling'을 추가로 설정하여, 예상 피크 30분 전에 미리 Pod를 증설합니다. Cluster Autoscaler와 연동하면 노드 수도 자동 조절됩니다.
③ Ingress Controller + SSL 종단 — Nginx Ingress Controller로 L7 로드밸런싱을 구성합니다. cert-manager를 통해 Let's Encrypt SSL 인증서를 자동 갱신하고, 경로 기반 라우팅으로 /api는 백엔드 서비스, /media는 영상 스트리밍 서비스, /admin은 관리자 서비스로 분리합니다.
④ 무중단 배포(Zero-Downtime Deployment) — Rolling Update 전략을 기본으로 설정하되, maxSurge=1, maxUnavailable=0으로 설정하여 업데이트 중에도 서비스 중단이 없도록 합니다. 대규모 변경 시에는 Blue-Green 배포로 전환하여, 문제 발생 시 30초 이내에 이전 버전으로 롤백합니다. Readiness Probe와 Liveness Probe를 세밀하게 설정하여 비정상 Pod를 자동 격리합니다.
⑤ 모니터링 & 알림 — Prometheus + Grafana 스택으로 Pod CPU/메모리, 응답 시간(p99), 에러율을 실시간 모니터링합니다. Alertmanager를 통해 응답 시간 2초 초과, 에러율 1% 초과, 디스크 사용률 80% 초과 시 Slack·카카오톡으로 즉시 알림을 발송합니다. Loki를 추가하여 중앙화된 로그 관리도 구현합니다.
실제 사례: 재학생 15,000명 규모의 대학 LMS를 K8s로 전환한 결과, 수강신청 기간 서버 다운타임이 연간 12시간에서 0시간으로 개선되었고, 인프라 비용은 오토스케일링 효과로 연간 40% 절감되었습니다. 웹헤즈는 AWS EKS·NCP NKS 기반의 K8s LMS 인프라 구축과 운영 대행을 제공합니다.
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