클라우드 환경에서 쿠버네티스 활용이 확산되면서 기업들은 초기 구축 이후 발생하는 운영 관리, 즉 ‘Day 2 운영’ 자동화에 대한 필요성이 커지고 있다. 특히 금융권처럼 변동성이 큰 대규모 트래픽을 처리하는 산업에서는 수동 관리의 한계를 보완할 수 있는 AI 기반 운영 자동화 수요가 빠르게 확대되고 있다.
트래픽 및 리소스 관리 소프트웨어 기업 에스티씨랩(대표 박형준)이 자사 AI 기반 오토스케일링 솔루션 ‘웨이브 오토스케일(Wave Autoscale)’이 국내 카드사 BC카드의 대표 앱 ‘페이북’에 도입됐다고 16일 밝혔다.
웨이브 오토스케일은 쿠버네티스 환경에서 발생하는 반복적인 Day 2 운영 작업(스케일링, 사이징, 트래픽 관리, 리포팅)을 자동화하는 통합 플랫폼이다. 기존에 엔지니어링이 수동으로 진행하던 작업을 머신러닝 기반 자동화로 대체해, 엔지니어들이 전략적 업무에 집중할 수 있다.
2024년 하반기 출시 이후 금융, B2C 모바일 서비스, IT 인프라 솔루션 등 클라우드 효율화가 필요한 다양한 산업군에서 다수 PoC 진행, 시장에서의 가능성과 경쟁력을 입증했다.
반복 업무 자동화와 머신러닝 기반 예측 기능
BC카드는 단일 모놀리식 구조에서 쿠버네티스 기반 모던 아키텍처로 전환하며 대규모 트래픽을 수용하고 서비스 속도를 개선할 수 있었지만, 변동성 높은 워크로드를 소수의 인력으로 관리해야 하는 운영 부담이 있었다.
이에 웨이브 오토스케일은 ▲정기 이벤트에 따라 자동 스케일 아웃하는 스케줄링 기능 ▲부하량에 따라 MSA의 최저·최고 리소스 추천 기능 ▲머신러닝 기반 트래픽 변동 예측 오토파일럿 기능 등을 적용해 금융권 대규모 서비스 환경에서도 효과를 입증했다. 이를 통해 페이북은 서비스 응답 속도 획기적 개선과 데브옵스(DevOps) 팀의 운영 효율성 강화라는 성과를 거두었다.
BC카드 이덕영 팀장은 “자동화는 일을 없애는 것이 아니라, 더 적은 인원으로 더 많은 일을 처리할 수 있게 하는 것”이라며 “HPA 튜닝, VPA 설정, 노드 관리 등에 소요되던 시간을 줄여 핵심 서비스 개선에 집중할 수 있었다. 특히 ML 기반 예측이 실시간으로 워크로드 패턴을 학습해 수동 개입 없이도 최적 상태를 유지했다.”라고 말했다.
에스티씨랩 박형준 대표는 “이번 사례는 금융권 같은 미션 크리티컬 환경에서도 Day 2 운영 자동화가 서비스의 안정성을 크게 높일 수 있음을 보여주는 중요한 성과”라며 “워크로드 레벨의 정밀한 최적화와 통합 운영 자동화로 차별화된 웨이브 오토스케일로 클라우드 운영 자동화와 생산성 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 말했다.
