Graviton 전환 과정의 리스크와 문제 해결 사례
Graviton 환경으로 전환한 이후에도 운영 환경에서는 다양한 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 예상치 못한 장애나 성능 저하 없이 전환이 가능한지에 대한 불확실성은 모든 팀에 큰 부담과 두려움으로 다가옵니다.
이를 방치하면 장애로 이어질 수 있으므로, CloudWatch, Prometheus 등 모니터링 도구를 통해 실시간으로 상태를 파악하고, 이상 징후를 조기에 탐지해 대응하는 것이 중요합니다. 아래는 실제 운영 중 경험했던 성능 문제 사례와 대응 방법입니다.
ARM 아키텍처 초기 호환성 문제
Graviton 인스턴스로의 전환 초기에는 ARM 아키텍처와 관련된 호환성 문제가 가장 큰 리스크 중 하나로 꼽힙니다. Graviton은 기존의 Intel/AMD 기반 x86 아키텍처와는 명령어 체계가 다르기 때문에, 운영 중인 애플리케이션과 라이브러리가 ARM 환경에서 정상적으로 동작하는지 반드시 검증해야 합니다.
예를 들어, C/C++로 작성된 코드나 네이티브 바이너리를 포함한 애플리케이션은 대부분 x86 환경에서 빌드되었을 가능성이 높으며, -march=x86-64 같은 빌드 플래그가 적용된 경우 ARM 환경에서는 실행 자체가 불가능할 수 있습니다. 또한 Python, Node.js, Java 등 고수준 언어를 사용하더라도, 외부 패키지나 네이티브 라이브러리에 대한 ARM 지원 여부를 꼼꼼히 확인해야 합니다. 특히, 일부 상용 라이브러리나 오래된 패키지는 ARM을 지원하지 않아 대체 모듈을 찾아야 하는 경우도 있습니다.
빌드/CI 파이프라인 지연 문제
Graviton 전환 초기에는 CI/CD 파이프라인에서 ARM 아키텍처 전용 빌드 및 테스트를 수행하는 과정에서 예상보다 처리 속도가 느려지는 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이는 기존의 x86(amd64) 중심으로 구성된 빌드 환경에 ARM 아키텍처 지원을 추가하면서 나타나는 자연스러운 과도기적 문제입니다.
가장 흔한 원인은 ARM 빌드를 처리할 수 있는 빌드 머신의 수가 부족하기 때문입니다. 대부분의 CI 환경은 x86 기반의 Jenkins Agent, GitHub Actions Runner, GitLab Runner로 운영되어 왔는데, ARM 전용 빌드 머신은 새로 구축해야 합니다. 이 때문에 ARM 빌드 작업이 동시에 여러 개 요청되면, 처리 대기 큐가 길어져 빌드 완료 시간이 지연될 수 있습니다.
또한 멀티 아키텍처 Docker 이미지를 빌드하는 과정 자체도 시간이 오래 걸릴 수 있는 요소입니다. Docker의 buildx 기능을 사용해 x86과 ARM 이미지를 함께 빌드하면, 빌드 시간이 단일 아키텍처 빌드보다 2~3배 이상 증가할 수 있습니다. 특히 ARM 환경에서는 일부 의존성 다운로드 속도가 느리거나, ARM 전용 바이너리를 별도로 컴파일해야 하는 경우가 있어 추가적인 빌드 시간이 필요합니다.
테스트 단계에서도 병목이 발생할 수 있습니다. ARM 환경에서만 발생하는 문제를 점검하기 위해 별도의 ARM 전용 테스트가 필요하고, 이로 인해 테스트 실행 속도가 느려질 수 있습니다. 특히 E2E(End-to-End) 테스트는 ARM 환경에서만 실행해야 하는 경우가 많아, 기존 x86 테스트보다 실행 시간이 더 오래 걸리거나, 병렬 실행이 어려운 구조로 인해 병목 현상이 심해질 수 있습니다.
이러한 병목 문제를 해결하기 위해서는 먼저 ARM 빌드 노드를 충분히 확보해야 합니다. Graviton 기반의 EC2 인스턴스를 Jenkins Agent 또는 GitHub Actions Runner로 추가해 ARM 빌드 요청이 몰리는 상황에서도 안정적으로 처리할 수 있도록 해야 합니다. 빌드 작업은 x86과 ARM을 명확히 구분해 필요에 따라 분리 처리하거나, 병렬 빌드 전략을 도입해 처리 속도를 개선해야 합니다.
또한 불필요한 멀티 아키텍처 빌드는 가급적 줄이고, 꼭 필요한 이미지에 대해서만 멀티 아키텍처 지원을 추가하는 것이 효율적입니다. ARM 전용 빌드 캐싱을 잘 활용하고, 멀티스테이지 빌드로 중복된 작업을 줄이면 빌드 시간 단축에도 도움이 됩니다.
마지막으로 ARM 빌드 및 테스트 단계의 처리 시간과 실패율을 모니터링해, 병목 현상이 반복적으로 발생하는 구간을 빠르게 찾아내는 것이 중요합니다. 이를 위해 빌드 파이프라인에 모니터링 및 알림 기능을 추가해, 처리 대기 시간이 일정 이상 늘어나거나 실패율이 높아지는 경우 즉시 알림을 받을 수 있도록 설정해두면 좋습니다.
결국 ARM 빌드/테스트 병목은 Graviton 도입 초기에 나타나는 자연스러운 성장통으로, 사전에 충분한 빌드 자원을 확보하고, 병목 구간을 잘 관리하면 해결할 수 있는 문제입니다. Graviton 도입의 효율성을 극대화하려면 이러한 병목 관리가 필수적입니다.
운영 중 비정상 동작 탐지 및 해결
대부분의 Graviton 전환과 관련된 문제는 배포 전에 드러나게 됩니다. 따라서 운영 전에 문제를 탐지하고 수정할 수 있으나 그렇다고 운영 중에 문제가 발생할 수 있는 가능성이 아예 없는 것은 아닙니다.
운영 중에는 비정상 동작이 예상치 못하게 발생할 수 있으며, 이러한 문제를 신속하게 탐지하고 해결하는 체계가 필요합니다. 특히 ARM 아키텍처는 x86과 내부 동작 방식이 다르기 때문에, 코드와 시스템 레벨에서 호환성 문제가 드러날 가능성이 있습니다.
예를 들어, Graviton 기반 EC2 인스턴스에서 애플리케이션이 실행 중 특정 라이브러리 함수나 시스템 콜에서 오류를 내거나, 메모리 누수 및 CPU 과부하 현상이 간헐적으로 나타날 수 있습니다. 이러한 이슈는 초기 테스트 환경에서는 발견되지 않았으나, 실서비스 단계에서 트래픽과 데이터가 급증하며 드러나는 경우가 많습니다.
운영 중 비정상 동작을 빠르게 탐지하기 위해서는 모니터링과 알림 체계가 필수적입니다. CloudWatch, Prometheus, Grafana 등 모니터링 도구를 통해 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 오류율 등의 지표를 실시간으로 관찰해야 합니다. 특히 이전 x86 환경과의 성능 비교 데이터를 확보해두고, 전환 후 지표의 급격한 변화가 감지되면 즉시 알림이 발생하도록 설정해야 합니다.
또한, 로그 기반의 이상 징후 탐지도 중요합니다. 애플리케이션 로그 및 시스템 로그에서 특정 에러 패턴이나 비정상적인 출력이 반복되는지 파악하고, 로그 레벨을 필요에 따라 조정해 문제의 위치를 좁히는 방식이 효과적입니다. 예를 들어, ARM 환경에서만 발생하는 특정 라이브러리 함수의 예외(Exception)나 경고(Warn)가 지속적으로 쌓이는 경우, 이를 별도의 대시보드나 알람으로 표시해 즉각 조치를 취할 수 있어야 합니다.
비정상 동작의 해결 과정에서는 다음과 같은 점검과 조치가 필요합니다
문제 코드 식별 및 수정: 비정상 동작이 발생한 코드 라인을 찾고, ARM 아키텍처에서의 동작 차이(예: Endianness, 메모리 정렬, 시스템 콜 등)를 확인하여 수정합니다.
라이브러리 및 종속성 점검: 사용 중인 오픈소스 라이브러리 또는 바이너리 종속성에서 ARM 아키텍처 지원 여부를 다시 확인하고, 필요 시 ARM 호환 버전으로 교체하거나 소스 빌드합니다.
리소스 제한 재조정: Pod의 CPU/메모리 요청 및 제한 값이 Graviton 환경에 적절한지 점검하고, 과도한 자원 요청이나 부족으로 인한 OOM-Kill, CPU 스로틀링이 발생하지 않도록 조정합니다.
트래픽 롤백: 문제 원인이 즉시 해결되지 않으면, 무중단 전환 전략에 따라 트래픽을 일시적으로 Intel 기반 노드로 다시 분산시키는 것도 하나의 방법입니다. 이를 위해 Intel 노드 그룹은 전환 후 일정 기간 유지하며 롤백을 위한 안전장치로 남겨두는 것이 좋습니다.
지속 모니터링 및 회고: 문제 해결 후에도 동일 유형의 문제가 재발하지 않도록 모니터링 체계를 강화하고, 문제 해결 과정을 문서화하여 팀 내 공유 및 재발 방지 학습 자료로 활용합니다.
결국 운영 중 비정상 동작은 Graviton 전환의 리스크 중 하나이지만, 사전 모니터링 체계와 알림 설정, 신속한 문제 대응 프로세스가 구축되어 있다면 치명적인 문제로 발전하기 전에 해결이 가능합니다. Graviton 도입을 통한 비용 절감과 성능 향상 효과를 온전히 얻기 위해서는 이러한 운영 단계의 리스크 관리가 필수적입니다.
RDS/CloudWatch, Third-party Tool 호환성 체크포인트
Graviton 기반 인스턴스로의 전환을 계획할 때, RDS, CloudWatch, 그리고 다양한 Third-party 모니터링 도구와의 호환성은 반드시 사전에 점검해야 하는 핵심 요소입니다. 이 과정은 단순히 인스턴스의 아키텍처를 변경하는 수준을 넘어, 운영 환경 전체의 안정성을 보장하기 위한 필수 절차라고 할 수 있습니다.
먼저, RDS와의 호환성을 살펴보면, 애플리케이션에서 사용하는 DB 클라이언트 드라이버의 ARM 지원 여부를 확인해야 합니다. 예를 들어, libmysqlclient, psycopg2와 같이 바이너리로 배포되는 일부 드라이버는 x86 전용으로 빌드되어 있을 수 있으므로, ARM 환경에서 정상 동작하는지 테스트해야 합니다. 또한 SQLAlchemy, Hibernate와 같은 ORM 프레임워크, 혹은 DB Connection Pooler나 SQL Proxy 도구들이 ARM 환경에서도 문제없이 동작하는지 점검이 필요합니다.
CloudWatch와의 호환성도 중요한 고려사항입니다. Graviton 노드에는 ARM64 전용 CloudWatch Agent가 설치되어야 하며, 기존의 x86 Agent를 그대로 사용하는 것은 불가능합니다. 따라서 Graviton에 적합한 최신 버전의 CloudWatch Agent를 설치해야 하며, 이때 수집할 메트릭과 수집 주기를 검토해 과도한 비용이 발생하지 않도록 주의해야 합니다. 특히 ARM 기반 노드에서 수집 가능한 지표 범위와, Logs 스트리밍이나 Metric Filter, Alarm이 정상 작동하는지 테스트해보는 것이 필요합니다.
Third-party 모니터링 도구의 호환성도 꼼꼼히 확인해야 합니다. Prometheus, Grafana, Datadog, New Relic과 같은 모니터링 시스템이 ARM 아키텍처를 지원하는지, 그리고 공식 ARM64 이미지가 제공되는지 확인해야 합니다. 예를 들어, Datadog Agent는 ARM64를 지원하지만, Prometheus Exporter나 특정 플러그인은 아직 ARM 호환성을 제공하지 않을 수도 있습니다. 또한 Jenkins, GitLab Runner, GitHub Actions와 같은 CI/CD 도구들도 ARM 환경에서 정상적으로 작동하는지 확인하고, ARM 전용 빌드 머신의 설정이나 ARM Runner 등록 등을 미리 준비해야 합니다. 로그 수집 및 분석 도구인 ELK Stack, Loki, Fluent Bit, Filebeat 역시 ARM 이미지 지원 여부를 반드시 확인해야 합니다.
알림 및 연동 시스템의 경우, Slack, PagerDuty, OpsGenie 등과의 API 연동이 Graviton 환경에서도 동일하게 작동하는지 검증해야 합니다. 이는 ARM 아키텍처로의 전환이 예상치 못한 알림 실패나 모니터링 누락으로 이어지지 않도록 하는 중요한 단계입니다.
결국 Graviton 전환은 단순히 인스턴스 유형만 변경하는 작업이 아닙니다. 워크로드와 연관된 RDS, CloudWatch, 외부 모니터링 시스템의 호환성을 사전에 충분히 검토하고 테스트해야만, 안정적인 운영 환경을 유지하면서 비용 절감과 성능 최적화라는 목표를 달성할 수 있습니다. 사전 테스트는 “혹시 모를 문제”를 방지하기 위한 보험이자, Graviton 전환 성공의 열쇠입니다.
운영 중 모니터링 및 성능 문제: 실제 사례와 조치 방법
사례 1
메모리 릭으로 인한 OOM-Kill이 발생한 사례입니다. 특정 서비스에서 메모리 사용량이 지속적으로 증가하다가 결국 OOM-Kill 이벤트가 발생했고, 서비스가 중단되는 사고로 이어졌습니다. 이를 해결하기 위해 CloudWatch에서 MemoryUtilization 지표를, Prometheus에서는 메모리 사용량 그래프를 확인하며 문제의 원인을 추적했습니다.
kubectl top pod 명령어로 실시간 메모리 사용량을 확인한 결과, 특정 Pod의 메모리 사용량이 비정상적으로 급증하는 패턴이 보였고, pprof 등의 프로파일링 도구로 분석해보니 반복 생성된 객체가 해제되지 않아 메모리 릭이 발생하고 있음을 확인할 수 있었습니다. 코드 수정 후 재배포를 통해 문제를 해결했고, 동시에 HPA 리소스 요청/제한 값도 점검하여, CPU와 메모리 사용량의 상한선을 명확히 설정해 예측 가능한 자원 사용을 보장하도록 조치했습니다.
사례 2
두번째는 JVM 기반 애플리케이션에서 발생한 GC(Garbage Collection) 지연 문제였습니다. API 응답 시간이 점차 늘어나던 중, CloudWatch에서 JavaGC-G1OldGenerationTime, JavaGC-G1YoungGenerationTime 지표를 확인하고 Prometheus 대시보드에서 GC 힙 크기와 FGC(Full GC) 트리거 빈도를 살펴본 결과, GC Pause Time이 과도하게 증가한 것을 발견했습니다.
이에 JVM GC 옵션을 조정해 -XX:+UseG1GC, -XX:MaxGCPauseMillis=200 등의 설정을 추가했고, 메모리 상한값(limits.memory)도 조정해 GC의 오버헤드를 완화했습니다. 이후 재배포 후 Latency 지표가 개선되었음을 확인했습니다.
사례 3
네트워크 지연과 DNS가 문제인 경우도 있었습니다. 특정 마이크로서비스 간 통신에서 응답 지연이 발생해 CloudWatch에서 NetworkReceiveBytes 및 NetworkTransmitBytes 지표를 확인했고, Prometheus 네트워크 대시보드(node_network_receive_bytes_total, node_network_transmit_bytes_total)에서도 트래픽 급증 현상을 확인했습니다.
CoreDNS 로그를 살펴보니 DNS 요청 처리 지연이 문제의 원인이었음을 확인할 수 있었고, 이를 해결하기 위해 CoreDNS의 cache 플러그인을 활성화해 DNS 캐싱을 적용했습니다. 또한 Graviton 인스턴스의 네트워크 성능 스펙을 점검해 c7g.xlarge에서 c7g.2xlarge로 인스턴스 타입을 상향 조정해 처리 성능을 개선했습니다. 조치 이후 네트워크 지연 문제가 해소되었음을 확인했습니다.
사례 4
마지막으로 Amazon Linux 2023 기반의 환경에서 발생한 OOM-Kill 문제입니다. Amazon Linux 2023을 OS로 사용하는 일부 워크로드에서 이전 Amazon Linux 2 환경과 비교해 메모리 사용량이 크게 증가하는 현상이 나타났습니다. 문제의 원인을 분석해본 결과, Amazon Linux 2023에서 동작하는 glibc, malloc 동작 방식, 메모리 오버헤드 차이로 인해 동일한 애플리케이션이 더 많은 메모리를 소비하는 경향이 있음을 확인할 수 있었습니다. 또한 컨테이너 내부의 cgroup v2 환경과의 상호작용 문제도 일부 원인이었습니다.
이를 해결하기 위해 리소스 요청(requests) 및 제한(limits) 값을 재설정하고, 필요에 따라 특정 워크로드는 Amazon Linux 2 기반의 컨테이너 이미지로 롤백하여 운영하는 방식으로 안정성을 확보했습니다.
이러한 문제들을 해결하는 과정에서 중요한 것은 CloudWatch 및 Prometheus 지표를 실시간으로 모니터링하는 것입니다. 메모리 사용량, CPU 사용률, 네트워크 트래픽, GC 지연 시간, CoreDNS Latency 등 주요 메트릭을 대시보드로 시각화해두고, 이상치 발생 시 알림(Alarm)을 통해 Slack, Email, SMS로 실시간 통보를 받도록 설정해두어야 합니다. 예를 들어, CloudWatch에서는 MemoryUtilization 80% 초과 시 SNS를 통해 Slack 알림을 보내거나, NetworkIn 10GB 초과 시 이메일 알림을 받을 수 있도록 설정했습니다. Prometheus 대시보드에서도 Grafana 알림과 연계해 일정 임계치를 넘는 경우 알람을 발생시켰습니다.
롤백 전략: 실패 시 Intel 인스턴스 복구 플랜 수립
Graviton 전환은 단순히 인스턴스 타입을 바꾸는 작업이 아닙니다. 아키텍처 차이에서 오는 애플리케이션 호환성 문제, 성능 변화, CI/CD 파이프라인 수정, 모니터링 체계 보완, 그리고 경우에 따라 데이터베이스 스키마 변경까지 포함됩니다. 예상치 못한 호환성 문제나 성능 저하 이슈를 완전히 배제할 수는 없습니다. 따라서 반드시 롤백 전략을 사전에 수립해두어야 실패 시 빠르고 안전하게 복구할 수 있습니다.
롤백 준비
Graviton 전환 전에는 반드시 기존 Intel 기반의 노드 그룹, AMI, AutoScaling 설정, 네트워크 구성을 그대로 유지해야 합니다. 기존 인프라를 제거하거나 변경하지 않고, Graviton 환경을 병행 운영 형태로 구축한 후 전환 테스트를 진행해야 합니다. 이를 통해 문제가 발생할 경우 즉시 Intel 환경으로 워크로드를 다시 배포할 수 있는 상태를 유지합니다.
네트워크 및 보안 그룹 설정도 주의해야 합니다. Graviton 전환 과정에서 특정 포트나 보안 정책이 변경되었을 경우, Intel 환경 복귀 시 트래픽이 막히는 상황이 발생할 수 있으므로, 변경 전 설정을 반드시 기록해 두고, 복원 시 참조할 수 있도록 합니다.
롤백 시점과 방식 설계
우선, 롤백 시점은 단계별로 명확히 구분해두는 것이 중요합니다. Graviton 전환 후 초기 테스트 단계에서 기능이나 성능 이상이 발견되면 즉시 롤백을 진행해야 하며, 전환 중 트래픽의 일부만 Graviton에 분배한 상태에서도 Latency, CPU, 메모리, 에러율 등의 주요 지표를 면밀히 모니터링해야 합니다. 만약 이 단계에서라도 문제를 발견하면 빠르게 기존 Intel 기반 환경으로 되돌아갈 수 있어야 합니다. 최종적으로 Graviton으로 전체 트래픽을 전환하기 직전에는 반드시 마지막 안정성 점검을 거쳐 이상이 없을 때만 완전 전환을 진행해야 합니다.
Graviton 환경에서 워크로드를 테스트할 때는 점진적 배포(Canary Deployment) 방식을 적용해, 전체 서비스에 영향을 주지 않도록 주의해야 합니다. 특정 트래픽만 Graviton 노드로 전송하거나, 특정 기능/모듈만 Graviton에서 실행해보는 방식이 효과적입니다. 만약 이 과정에서 장애나 성능 저하가 감지된다면, 즉시 해당 워크로드를 기존 Intel 노드 그룹으로 롤백할 수 있도록 nodeSelector, affinity, taints 설정을 활용해 Pod의 배치 정책을 분리해 두는 것이 좋습니다.
롤백 방식은 크게 코드, 인프라, 트래픽, 데이터 차원으로 나누어 설계해야 합니다. 코드 레벨에서는 ARM 전용 빌드나 라이브러리 적용을 중단하고, 기존 x86 빌드 이미지로 배포를 되돌려야 합니다. 이 과정은 Git의 태그 관리와 이미지 레지스트리의 버전 관리 체계가 반드시 필요합니다. 인프라 측면에서는 Graviton 워커 노드를 유지하면서, Auto Scaling 그룹의 Desired Capacity를 0으로 설정하거나 Intel 노드 그룹의 Auto Scaling 그룹을 다시 활성화해 필요한 만큼의 Intel 노드를 신속하게 확보해야 합니다. 트래픽은 Service의 레이블이나 Selector를 Intel 전용으로 변경해 Graviton으로의 요청을 차단하고, 필요 시 Canary 배포 비율을 0으로 설정해 빠르게 트래픽을 되돌릴 수 있도록 해야 합니다.
특히 데이터베이스 관련 롤백은 반드시 별도로 계획해야 합니다. Graviton 전환 과정에서 DB 스키마 변경이나 ARM 특화 코드 반영이 포함되었다면, 이를 되돌릴 준비도 필요합니다. 이 경우 RDS Snapshot이나 Aurora Clone을 활용해 스키마 변경 전 상태를 저장해두고, 필요 시 해당 스냅샷을 복원하거나 Migration Tool(Flyway, Liquibase, Alembic 등)을 통해 Down Migration 스크립트를 실행해 롤백을 수행해야 합니다. 데이터 볼륨이 큰 경우, 스냅샷 복원에는 수 시간이 소요될 수 있으므로, 스키마 변경은 가급적 최소화하는 것이 권장됩니다.
롤백 계획과 문서화
롤백에 필요한 예상 시간은 코드 롤백의 경우 1시간 이내, 트래픽 롤백은 수분30분, 인프라 복원은 30분2시간 정도로 예상되며, 데이터 복원까지 포함된다면 1~3시간 이상 소요될 수 있습니다. 따라서 전체 롤백 작업은 최악의 경우 4시간 이내로 완료될 수 있도록 계획을 세우는 것이 바람직합니다.
Intel 인스턴스 복구 플랜의 실행 절차를 문서화하고 자동화합니다. 예를 들어, Terraform 코드에서 Intel 노드 그룹 리소스를 주석 처리하지 않고 그대로 남겨두거나, eksctl로 Intel 노드 그룹 재생성 스크립트를 준비해두는 방식입니다. Intel AMI와 관련된 Packer 템플릿, 빌드 파이프라인도 삭제하지 않고 보관해야 합니다. 또한 CloudWatch, Datadog, Prometheus 등의 모니터링 알람 역시 ARM 환경 전환 전의 설정 상태를 그대로 백업해두어야 합니다.
마지막으로, 이러한 롤백 전략은 단순히 아이디어 수준에서 머물지 않고, 실행 가능한 단계별 시나리오와 함께 문서화하고 주기적으로 검증해두어야 합니다. 이를 위해 실제 롤백 리허설을 개발/스테이징 환경에서 주기적으로 시행해보고, Latency나 에러율 같은 주요 모니터링 지표를 기반으로 어떤 기준에 도달했을 때 롤백을 결정할지 명확한 트리거 조건도 함께 정의해야 합니다.
결국, Graviton 전환에서 가장 중요한 것은 “안전한 실패”를 설계하는 것입니다. 실패해도 괜찮은 구조를 갖추고, 필요한 경우 언제든 Intel 기반 환경으로 빠르게 복귀할 수 있도록 하는 것이 안정적인 전환과 운영의 핵심입니다.
결론
Graviton 전환 과정에서 마주하는 리스크는 결코 작은 것이 아닙니다. ARM 아키텍처의 호환성 문제, 빌드/테스트 환경의 재구성, 성능 튜닝, 모니터링 체계 강화, 그리고 예상치 못한 장애 상황까지 이 모든 요소가 하나의 복합적인 도전 과제입니다.
하지만 중요한 사실은, 이 모든 리스크는 사전에 충분히 계획하고, 단계별로 점검하며, 모니터링 체계를 촘촘히 구축함으로써 통제 가능한 수준으로 관리할 수 있다는 점입니다.
Graviton 전환을 통해 겪은 메모리 릭, GC 지연, 빌드 병목, 네트워크 레이턴시, DNS 이슈 등 다양한 문제들은 CloudWatch, Prometheus, 로그 분석, 알림 체계, CI/CD 파이프라인 최적화 등을 통해 문제를 조기에 발견하고 해결할 수 있습니다.
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