예측 불가! 트래픽 폭증의 위협
트래픽 폭주는 예상치 못한 순간에 서비스 안정성을 무너뜨립니다. 예약 오픈, 쇼핑몰 타임딜, 수강신청, 항공권 예매, 이벤트 페이지 등 사용자 접속이 특정 시점에 몰리는 경우, 평소와는 차원이 다른 요청량이 웹서버, WAS, DB를 순식간에 압도하게 됩니다. 이로 인해 응답 속도 저하, 502/504 오류, 페이지 로딩 실패, 심지어는 전체 서비스 다운에까지 이르는 상황도 발생할 수 있습니다.
대규모 트래픽 대응을 위한 단계별 대응 전략
이 글에서는 대규모 동시접속에 효과적으로 대응할 수 있는 기술적 전략들을 ROI 관점에서 단계적으로 정리해 보겠습니다. 그리고 클라우드 환경, 웹 리소스 구조, 트랜잭션 특성 등을 모두 고려하여, 실질적으로 적용 가능한 방안을 소개합니다.
리소스 분산: 정적 콘텐츠의 CDN 캐싱
웹페이지가 처음 로드될 때 브라우저는 JS, CSS, 이미지, 폰트 등 수십 ~ 수백 개의 정적 파일을 다운로드합니다. 해당 리소스들이 한번에 웹서버에서 브라우저로 제공될 경우, 서버의 네트워크 대역폭이 과도하게 소모되고 처리능력도 급격히 저하됩니다. 특히 트래픽이 몰릴 경우 정적 리소스 응답이 지연되며 전체 페이지의 UX가 망가지게 됩니다.
대응 전략
모든 정적 리소스(JS, 이미지, CSS, 폰트 등)를 CDN에 업로드 및 캐싱
클라우드 환경(CSP) 내의 CDN 상품을 우선적으로 활용(AWS CloudFront, NCP CDN, Azure CDN 등)
가능한 경우 외부 라이브러리는 공용 CDN(e.g. jsDelivr, cdnjs)으로 교체하여 로드 속도 향상
HTML 페이지까지 정적화 후 CDN Edge에 캐싱(정적화가 가능한 경우)
CDN은 네트워크 구조적으로 사용자와 가까운 PoP 서버에서 리소스를 전송하므로, 성능 뿐 아니라 웹서버 과부하 해소에도 탁월한 효과를 보입니다.
인프라 확장: 서버 스케일링
정적 리소스를 분리하더라도, 트래픽 자체가 워낙 크면 서버 인프라가 감당하지 못하는 경우가 많습니다. 이때 고려해야 할 것이 바로 스케일링입니다.
대응 전략
Scale-Up: CPU, 메모리, 디스크 등 서버의 성능 자체를 향상
Scale-Out: 동일 서버 인스턴스를 병렬로 확장(Auto-Scaling 그룹 사용)
클라우드 환경에서 로드밸런서 + Auto Scaling으로 급격한 부하 대응 가능
쿠버네티스(Kubernetes) 기반 인프라에서는 HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 또는 KEDA 적용
WAS 서버를 수직 / 수평적으로 확장하면 동시처리량이 증가하므로, 초당 트랜잭션 처리 능력이 향상됩니다. 다만 이 방식은 단순히 물리적인 용량 확장에 불과하며, 트래픽의 집중 발생 특성 자체를 해결하진 못한다는 한계가 있습니다.
데이터 접근 병목 제거: 캐시, CQRS, 비동기 아키텍처
모든 요청이 RDBMS나 외부 API를 호출하게 되면, 백엔드 병목이 발생합니다. 특히 로그인 / 결제 / 인증과 같은 트랜잭션은 처리 시간이 길고 병렬 처리가 어려워 전체 시스템을 지연시키게 됩니다.
대응 전략
자주 조회되는 데이터는 Redis, Memcached 등을 이용한 캐싱 구조로 재설계
인증, 세션, 공통 코드 등은 미리 캐시하고 TTL 기반으로 주기적 동기화
CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 구조로 읽기, 쓰기 경로 분리
일부 요청은 비동기 메시지 큐(Kafka, SQS, RabbitMQ, NATS)로 전환하여 사용자 응답과 분리
요청 큐를 사용하는 경우 적절한 처리 속도와 우선순위 큐 설계를 통해 서비스 품질 유지
이 전략은 서버 리소스 소비량을 감소시켜, 더 많은 동시접속을 소화할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 트랜잭션 자체가 처리 불가능한 수준으로 몰리는 경우, 이것만으로는 한계가 있습니다. DB 증설을 고려해볼 수 있겠지만, DB 서버 증설 자체가 제한적이며 성능을 보장하기 어렵습니다.
Web 증설 | WAS 증설 | DataBase 증설 | |
|---|---|---|---|
단순 | H/W 확장 및 H/W, OS 및 | 수직 확장(Scale-Up) | - 확장 계획, 전략 수립 어려움: - 하드웨어 제약: 가용성에 따라 - 시스템 마이그레이션의 경우 |
수평 확장(Scale-Out) | - 데이터 파티셔닝의 한계: 설계 - 복제 전략 한계: 데이터 일관성 유지 - 애플리케이션 최적화의 어려움: | ||
※ DB의 Read / Write를 사용해야 하는 서비스는 | |||
브라우저 수준 최적화: HTTP/2, 압축, Lazy Load
서버와 인프라 외에도 클라이언트, 즉 브라우저 측에서도 할 수 있는 최적화가 있습니다. 웹 성능은 단순히 서버 스펙이 아니라 전송 방식과 렌더링 순서에도 크게 좌우됩니다.
대응 전략
HTTP/2, HTTP/3 적용을 통해 멀티플렉싱 기반 병렬 다운로드
Brotli 또는 Gzip 압축으로 전송 사이즈 최소화
JS/CSS는 필요한 시점에만 비동기 로딩(async, defer, Code-splitting)
이미지, 비디오 등은 Lazy Load 적용(Intersection Observer 등 활용)
Preload / Preconnect / DNS Prefetch 등 브라우저 힌트 활용
프론트엔드 엔지니어와 협업하여 초기 렌더링 속도, 사용자 체감 속도 개선까지 고려해야 합니다.
트래픽 유입 자체 제어: 가상 대기실 & 유량제어 솔루션
CDN, 스케일링, 캐싱 등으로도 서비스가 버티기 어려운 수준의 순간 동시접속 폭주 상황이라면, 이제는 트래픽 유입 자체를 제어해야 할 타이밍입니다. 아무리 서버 성능을 키워도 처리해야 할 트랜잭션 양이 감당할 수 없는 수준이라면 병목은 피할 수 없습니다.
이를 해결하는 근본적인 방법은 사용자 수를 분산하는 것입니다. 즉, 한 번에 다 수용하는 것이 아니라, 순차적으로 입장시키고 처리 가능한 수 만큼만 서비스에 접근을 허용하는 것입니다.
대응 전략
웹 진입 전 사용자에게 "가상 대기실" 화면 제공
시스템이 처리할 수 있는 수준까지만 사용자 입장을 허용, 나머지는 순번제 입장 대기
대기실 UI에서는 현재 대기 순번, 예상 대기 시간, 자동 갱신 기능 제공
허용 인원을 실시간으로 조절하여 서버 부하 상황에 유연하게 대응
로그인/예매/결제 등 트랜잭션이 집중되는 구간에만 선택적 적용 가능
특정 API나 URI 단위로 유입 제한을 설정하고, 유입 별 제한 정책을 별도 설정
이 전략은 동시접속자를 인위적으로 제어하는 것처럼 보이지만, 실제로는 서버와 사용자 모두를 보호하는 상생 전략입니다. 시스템 과부하로 인해 전체 서비스가 무너지는 상황을 예방하고, 사용자에게는 예측 가능하고 정당한 흐름을 제공합니다.
가상 대기실* 솔루션은 특히 아래 상황에서 효과가 큽니다:
- 정해진 시각에 트래픽이 몰리는 구조(오픈런, 예약 오픈 등)
- 백엔드 자원이 한정적인 상황(DB, 외부 API, 인증 서버 병목)
- 서비스 중단 없이, 흐름만 제어하고 싶은 경우
- 모바일 사용자 비중이 높아 브라우저 대기 경험이 중요한 경우
결론: 비상 상황을 위한 사전 전략이 필요
갑작스러운 트래픽 폭주는 피할 수 없습니다. 중요한 것은 미리 준비된 전략이 있느냐입니다. 인프라를 강화하고, 리소스를 분산하고, 병목을 제거하는 것은 기본입니다. 하지만 그 모든 단계를 거쳤음에도 불구하고 순간적인 동시 요청이 몰려오는 경우, 트래픽 흐름 자체를 제어할 수 있는 수단이 없다면 서비스는 언제든 다시 위험에 빠질 수 있습니다.
바로 이 마지막 단계를 위해 필요한 것이 가상 대기실 솔루션 또는 유량제어 시스템입니다. 사용자 흐름을 제어해 자원 상태에 맞게 진입을 허용하며, 대기 중인 사용자에게도 예측 가능한 경험을 제공할 수 있어야 합니다.
참고)
*[가상 대기실], 나무위키, 2025년 11월 기준