로드 밸런싱 및 트래픽 분산편집자 확인

로드 밬런서는 네트워크 트래픽을 여러 백엔드 서버에 효율적으로 분배하는 중간 매개체 역할을 한다. 이는 단일 서버에 과도한 부하가 집중되는 것을 방지하고, 전체 시스템의 처리 용량과 안정성을 높이는 데 핵심적인 장치이다. 로드 밬런서는 클라이언트의 요청을 받아 미리 정의된 규칙과 로드 밬런싱 알고리즘에 따라 적절한 서버로 전달한다.

주요 역할은 크게 트래픽 분산, 장애 감지 및 차단, 시스템 확장성 제공으로 나눌 수 있다. 트래픽 분산은 서버 간 작업 부하를 균등하게 나누어 특정 서버의 과부하를 예방하고 응답 시간을 단축시킨다. 장애 감지 기능을 통해 로드 밬런서는 정기적으로 서버의 상태를 점검(헬스 체크)하여 응답하지 않는 서버로는 트래픽을 보내지 않는다. 이로 인해 사용자는 장애가 발생한 서버의 존재를 인지하지 못한 채 정상적인 서비스를 이용할 수 있다.

또한, 로드 밬런서는 시스템의 수평적 확장을 용이하게 만든다. 새로운 서버를 서버 풀에 추가하기만 하면 로드 밬런서가 자동으로 트래픽 분배 대상에 포함시켜 전체 성능을 선형적으로 증가시킬 수 있다. 반대로 유지 보수나 트래픽 감소 시 서버를 풀에서 제거하는 작업도 간편해진다.

서버나 네트워크 장비에 트래픽이 집중되면 처리 지연, 응답 시간 증가, 심지어 서비스 중단까지 발생할 수 있다. 트래픽 분산은 이러한 단일 장애점을 제거하고, 들어오는 요청을 여러 백엔드 서버에 고르게 나누어 전달함으로써 시스템의 전반적인 처리 용량과 안정성을 높이는 핵심 기법이다.

트래픽 분산이 필요한 주요 이유는 다음과 같다. 첫째, 확장성을 확보하기 위해서다. 단일 서버의 성능 향상(수직 확장)에는 물리적 한계가 있지만, 여러 대의 서버를 추가하여(수평 확장) 처리 능력을 늘리는 방식은 더 유연하고 경제적이다. 둘째, 가용성을 보장하기 위해서다. 한 대의 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버가 요청을 이어받아 서비스 중단을 방지할 수 있다. 셋째, 성능을 최적화하기 위해서다. 사용자의 지리적 위치나 서버의 현재 부하 상태를 고려하여 가장 적합한 서버로 연결함으로써 응답 속도를 개선할 수 있다.

이러한 필요성은 전자상거래, 금융, 콘텐츠 스트리밍 등 대규모 사용자를 상대하는 모든 웹 서비스의 기본 요구사항이 되었다. 효과적인 트래픽 분산 전략 없이는 현대적인 고가용성 인프라를 구축하는 것이 사실상 불가능하다.

라운드 로빈은 가장 기본적이고 널리 사용되는 로드 밬런싱 알고리즘이다. 이 방식은 들어오는 요청을 등록된 백엔드 서버 목록에 순차적으로 할당한다. 첫 번째 요청은 첫 번째 서버로, 두 번째 요청은 두 번째 서버로 보내는 식으로 순환하며, 목록의 마지막 서버에 요청을 보낸 후에는 다시 목록의 처음으로 돌아간다.

이 알고리즘의 주요 장점은 구현이 단순하고 예측 가능한 동작 방식이다. 각 서버는 처리 능력이나 현재 부하 상태와 관계없이 순서에 따라 균등하게 요청을 받는다. 따라서 모든 서버의 사양과 성능이 동일한 환경에서 효과적으로 동작한다.

그러나 서버 간 성능 차이가 크거나 요청의 처리 시간이 균일하지 않은 경우에는 비효율이 발생할 수 있다. 예를 들어, 한 서버에 처리 시간이 긴 요청이 할당되면 해당 서버의 큐가 쌓이는 동안 다른 서버는 상대적으로 유휴 상태가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 각 서버에 가중치를 부여하는 가중치 기반 분산 방식이 고안되었다.

라운드 로빈은 DNS 라운드 로빈과 같은 간단한 분산 방식에서부터 고성능 로드 밸런서에 이르기까지 다양한 계층에서 활용된다. 특히 세션 상태를 유지할 필요가 없는 스테이트리스 애플리케이션에 적합한 방식으로 평가받는다.

최소 연결 알고리즘은 현재 활성 연결 수나 처리 중인 요청 수가 가장 적은 서버로 새로운 클라이언트 요청을 전달하는 방식이다. 이 방식은 서버마다 처리 능력이나 현재 부하 상태가 다를 때, 보다 지능적으로 트래픽을 분배하여 전체 시스템의 효율성을 높이는 데 목적이 있다. 각 서버의 실시간 부하 상태를 고려하므로, 단순히 순서대로 분배하는 라운드 로빈 알고리즘보다 불균형한 부하를 완화하는 데 유리하다.

로드 밸런서는 일반적으로 서버와의 연결을 지속적으로 모니터링하며, 각 서버에 할당된 현재 연결 수를 카운트한다. 새 요청이 들어오면 이 카운트가 가장 낮은 서버를 선택한다. 이는 특히 연결이 오래 지속되거나 서버별 처리 시간 차이가 큰 애플리케이션 환경에서 효과적이다. 예를 들어, 일부 세션이 길게 유지되는 경우 특정 서버에만 연결이 집중되는 것을 방지할 수 있다.

이 알고리즘의 구현은 서버 풀의 상태를 주기적으로 또는 요청 시점에 확인하는 방식으로 이루어진다. 일부 고급 구현에서는 서버의 CPU 사용률이나 메모리 사용량 같은 시스템 메트릭스를 함께 고려하는 가중 최소 연결 방식으로 확장되기도 한다. 이는 단순한 연결 수뿐만 아니라 서버의 실제 처리 능력을 반영하여 더 정교한 부하 분산을 가능하게 한다.

IP 해시 알고리즘은 클라이언트의 IP 주소를 기반으로 특정 서버로 트래픽을 고정적으로 라우팅하는 방식이다. 이 알고리즘은 로드 밸런서가 클라이언트의 IP 주소를 해시 함수에 입력하고, 그 결과값을 사용하여 연결할 백엔드 서버를 결정한다. 동일한 클라이언트 IP에서 발생하는 요청은 항상 동일한 해시 값을 생성하므로, 세션이 유지되어야 하는 애플리케이션에 유리하다.

이 방식의 주요 장점은 세션 지속성을 자연스럽게 달성할 수 있다는 점이다. 사용자의 로그인 상태나 장바구니 정보와 같은 세션 데이터가 특정 서버에 저장되어 있을 때, 해당 사용자의 후속 요청이 같은 서버로 전달되도록 보장한다. 이는 별도의 세션 공유 메커니즘 없이도 상태 유지가 필요한 웹 애플리케이션에서 간편하게 적용할 수 있는 방법이다.

그러나 IP 해시 알고리즘에는 몇 가지 주의할 점이 존재한다. 첫째, 클라이언트가 NAT 게이트웨이 또는 프록시 서버 뒤에 있을 경우, 여러 실제 사용자가 동일한 공인 IP 주소로 나타날 수 있다. 이 경우 해당 IP의 모든 트래픽이 하나의 서버로 집중되어 부하 분산이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 둘째, 서버 풀의 크기가 변경되면(예: 서버 추가 또는 제거) 해시 함수의 결과 분포가 크게 바뀌어 대부분의 클라이언트 연결이 재설정될 수 있다. 이를 완화하기 위해 일관성 해싱 같은 기법이 사용되기도 한다.

가중치 기반 분산은 각 서버에 할당된 가중치에 따라 트래픽을 비례적으로 배분하는 알고리즘이다. 서버의 처리 능력, 하드웨어 사양, 현재 부하 상태 등에 차이가 있을 때 효과적으로 적용된다. 예를 들어, 고성능 서버에는 높은 가중치를, 상대적으로 성능이 낮은 서버에는 낮은 가중치를 부여하여 처리 용량에 맞게 트래픽을 분배한다.

이 방식은 단순한 라운드 로빈이나 최소 연결 알고리즘이 서버 간의 이질성을 고려하지 못하는 점을 보완한다. 가중치는 일반적으로 정적으로 설정되지만, 일부 고급 로드 밸런서는 서버의 실시간 성능 메트릭(예: CPU 사용률, 응답 시간)을 기반으로 동적으로 가중치를 조정하는 기능도 제공한다.

구현 방식은 가중치 라운드 로빈과 가중치 최소 연결로 나뉜다. 가중치 라운드 로빈은 가중치에 비례하여 서버를 순회 목록에 더 자주 포함시킨다. 가중치 최소 연결은 각 서버의 현재 연결 수를 가중치로 나눈 값을 비교하여, 상대값이 가장 작은 서버로 새 연결을 유도한다. 이는 서버 용량 대비 부하를 균등화하는 데 더 효과적일 수 있다.

L4 로드 밺런싱은 OSI 모델의 전송 계층(4계층)에서 동작하는 방식이다. 주로 TCP 또는 UDP 프로토콜의 정보, 즉 출발지 및 목적지의 IP 주소와 포트 번호를 기반으로 트래픽을 분산한다. 이 방식은 패킷의 페이로드(실제 데이터 내용)를 확인하지 않고 네트워크 계층 정보만으로 빠르게 처리가 가능하다는 특징을 가진다.

주요 동작 원리는 다음과 같다. 로드 밺런서는 클라이언트로부터 들어온 연결 요청을 받아, 미리 정의된 알고리즘(예: 라운드 로빈, 최소 연결)에 따라 백엔드 서버 풀 중 하나를 선택한다. 이후 해당 서버와의 새로운 연결을 수립하고, 클라이언트와 서버 간의 데이터 패킷을 중계한다. 이 과정에서 NAT(Network Address Translation) 기술이 흔히 사용되어, 클라이언트의 실제 IP는 로드 밺런서의 IP로 마스킹된다.

L4 로드 밺런싱의 장점은 처리 속도가 빠르고 효율적이라는 점이다. 패킷의 내용을 깊이 분석하지 않으므로 리소스 소모가 적고 지연 시간이 짧다. 이는 SSL/TLS 종료 없이 암호화된 트래픽을 그대로 전달해야 하거나, 단순한 포트 기반의 프로토콜(예: DNS, 게임 서버)을 분산할 때 유리하다. 반면, HTTP 헤더나 URL 경로와 같은 애플리케이션 계층 정보를 이용한 세부적인 라우팅은 불가능하다는 한계가 있다.

L7 로드 밺밸런싱은 OSI 모델의 응용 계층(7계층)에서 동작하는 방식이다. 이는 HTTP, HTTPS, FTP, SMTP와 같은 애플리케이션 프로토콜의 내용을 분석하여 트래픽을 분산한다. L4 로드 밺밸런싱이 IP 주소와 포트 번호 같은 네트워크 계층 정보만을 바탕으로 결정하는 것과 달리, L7 방식은 URL 경로, 쿠키, HTTP 헤더, 실제 요청 내용 등을 기반으로 세밀한 라우팅이 가능하다.

이 방식의 주요 장점은 애플리케이션의 특성에 맞는 지능적인 분산이 가능하다는 점이다. 예를 들어, /images 경로로 들어오는 요청은 이미지 서버 풀로, /api 경로의 요청은 애플리케이션 서버 풀로 라우팅할 수 있다. 또한, 특정 사용자의 세션을 동일한 백엔드 서버로 유지하는 세션 지속성을 쿠키 정보를 통해 구현하거나, 요청 내용을 검사하여 특정 유형의 트래픽을 차단하는 보안 기능도 제공할 수 있다.

L7 로드 밺밸런서는 리버스 프록시의 역할도 수행하며, SSL/TLS 종료 기능을 내장하는 경우가 많다. 이는 백엔드 서버의 암호화/복호화 부하를 줄여주는 효과가 있다. Nginx와 HAProxy는 대표적인 L7 로드 밺밸런싱 소프트웨어이며, 클라우드 서비스의 애플리케이션 로드 밺밸런서(ALB)도 이 범주에 속한다.

액티브-스탠바이는 로드 밸런서의 고가용성을 보장하기 위한 아키텍처 패턴 중 하나이다. 이 구성에서는 두 개 이상의 로드 밬런서가 사용되며, 그중 하나만 실제 트래픽을 처리하는 액티브(Active) 역할을 맡는다. 나머지 하나 이상의 로드 밬런서는 대기 상태인 스탠바이(Standby)로 유지되며, 액티브 장비에 장애가 발생할 경우를 대비한다.

이 패턴의 핵심은 장애 조치 메커니즘이다. 일반적으로 헬스 체크를 통해 액티브 로드 밬런서의 상태를 지속적으로 모니터링한다. 액티브 장비가 정상적으로 동작하지 않음을 감지하면, 미리 정의된 절차에 따라 스탠바이 장비가 액티브 역할을 자동으로 인계받는다. 이 과정을 페일오버라고 한다. 이렇게 함으로써 서비스의 단절 시간을 최소화하고 가용성을 높일 수 있다.

액티브-스탠바이 방식의 주요 장점은 구성이 비교적 단순하고 이해하기 쉽다는 점이다. 또한, 스탠바이 노드는 평소에 트래픽을 처리하지 않으므로, 예비 장비로서의 유지 관리나 업데이트를 용이하게 수행할 수 있다. 그러나 단점으로는 스탠바이 노드의 자원이 평소에 유휴 상태로 남아 있어 자원 활용 효율성이 낮다는 점을 들 수 있다. 이는 액티브-액티브 패턴과 대비되는 특징이다.

이 패턴은 금융 거래 시스템이나 내부 관리 포털처럼 고가용성이 요구되지만, 트래픽 부하가 극단적으로 높지 않은 안정적인 환경에서 자주 채택된다.

액티브-액티브 구성은 두 개 이상의 로드 밸런서가 동시에 활성 상태로 운영되어 트래픽을 분산 처리하는 아키텍처 패턴이다. 모든 노드가 실시간으로 부하를 처리하므로 시스템의 전체적인 처리량과 자원 활용도를 극대화할 수 있다. 이 방식은 단일 로드 밸런서에 장애가 발생하더라도 다른 활성 노드가 즉시 남은 부하를 인계받아 서비스 중단 없이 운영을 계속할 수 있는 고가용성을 제공한다. 일반적으로 가상 IP 주소나 DNS 라운드 로빈과 같은 기술을 통해 클라이언트 요청이 여러 활성 로드 밸런서로 분산된다.

액티브-액티브 구성의 주요 이점은 확장성과 효율적인 자원 사용에 있다. 트래픽이 증가하면 추가 로드 밸런서 인스턴스를 활성 풀에 투입하여 수평적으로 확장할 수 있다. 또한 모든 하드웨어 또는 소프트웨어 리소스가 항상 가동 상태이므로, 액티브-스탠바이 방식에서 스탠바이 노드가 대기 상태로 유지되는 동안 발생하는 자원 유휴 문제를 해결한다. 이는 특히 클라우드 환경에서 탄력적 확장과 비용 효율성을 중시할 때 유리한 모델이다.

그러나 이 구성은 상태 공유와 데이터 일관성 유지라는 복잡한 과제를 동반한다. 여러 활성 노드가 세션 정보나 연결 상태를 공유해야 할 경우, 공유 스토리지나 인메모리 데이터 그리드(예: Redis, Memcached)와 같은 외부 상태 저장소를 도입해야 한다. 또한 모든 노드가 동일한 구성과 인증서를 유지하도록 관리해야 하며, 트래픽 분산 알고리즘에 따라 특정 노드에 부하가 편중되지 않도록 세심한 튜닝이 필요하다.

AWS는 Elastic Load Balancing 서비스를 통해 여러 종류의 로드 밸런서를 제공한다. 이 서비스는 가용 영역에 걸쳐 트래픽을 자동으로 분산하고, 애플리케이션의 내결함성을 높이는 역할을 한다.

주요 로드 밸런서 유형은 다음과 같다.

ALB는 경로 기반 라우팅이나 호스트 기반 라우팅과 같은 고급 라우팅 기능을 제공한다. 이를 통해 단일 로드 밸런서 뒤에 있는 여러 애플리케이션 서비스로 트래픽을 라우팅할 수 있다. 또한 웹소켓 및 HTTP/2와 같은 최신 프로토콜을 기본적으로 지원한다. 반면, NLB는 초당 수백만 개의 요청을 처리할 수 있는 성능과 고정 IP 주소를 제공하여 다른 AWS 서비스와의 통합에 유리하다.

이 서비스들은 Auto Scaling 그룹과 통합되어 트래픽 증가에 따라 백엔드 인스턴스를 자동으로 확장하거나 축소할 수 있다. 또한 AWS Certificate Manager와 통합되어 SSL/TLS 인증서를 쉽게 관리하고 배포할 수 있다. 모든 로드 밸런서 유형은 CloudWatch 지표를 통해 성능과 트래픽을 모니터링할 수 있다.

Google Cloud Load Balancing은 구글 클라우드 플랫폼에서 제공하는 완전 관리형 로드 밸런싱 서비스이다. 이 서비스는 단일 IP 주소를 통해 전 세계에 분산된 백엔드 인스턴스로 트래픽을 자동으로 분산하며, 높은 가용성과 확장성을 보장한다. 전역 로드 밸런싱을 지원하여 사용자에게 가장 가까운 리전의 백엔드로 요청을 라우팅함으로써 지연 시간을 최소화한다.

주요 제품군은 다음과 같이 계층과 용도에 따라 구분된다.

이 서비스는 자동 확장, 통합 헬스 체크, Cloud CDN과의 연동, Cloud Monitoring을 통한 상세한 지표 제공 등의 기능을 포함한다. 사용자는 인프라 관리 부담 없이 선언적 구성 방식으로 로드 밸런서를 설정하고 운영할 수 있다.

Azure Load Balancer는 마이크로소프트 애저 클라우드 플랫폼에서 제공하는 완전 관리형 로드 밸런서 서비스이다. 이 서비스는 애저 가상 머신, 가상 머신 확장 집합, 애저 애플리케이션 게이트웨이 등과 같은 리소스 간에 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 분산시킨다. 고가용성과 확장성을 제공하며, L4 로드 밸런싱 계층에서 동작한다.

Azure Load Balancer는 크게 공용(Public)과 내부(Internal) 두 가지 유형으로 구분된다. 공용 로드 밸런서는 인터넷으로부터의 인바운드 트래픽을 가상 머신으로 분산시키며, 가상 머신의 아웃바운드 인터넷 연결도 제공한다. 내부 로드 밸런서는 가상 네트워크 내부의 트래픽을 분산시키는 데 사용되며, 주로 다중 계층 애플리케이션의 백엔드 계층에 접근할 때 활용된다.

주요 구성 요소와 기능은 다음과 같다.

이 서비스는 가용성 집합 및 가용성 영역과 통합되어 지역 또는 영역 장애에 대한 복원력을 강화한다. 또한, 아웃바운드 규칙을 통해 가상 머신의 안전한 아웃바운드 인터넷 연결을 쉽게 구성할 수 있게 한다.

헬스 체크는 로드 밸런서가 백엔드 서버나 서비스의 정상 작동 여부를 지속적으로 확인하는 프로세스이다. 로드 밬런서는 주기적으로 각 서버에 요청을 보내 응답 시간, 상태 코드, 또는 특정 콘텐츠의 존재 여부를 검사한다. 이를 통해 특정 서버가 장애 상태에 빠지거나 성능이 저하되었을 때, 해당 서버로의 트래픽 전송을 자동으로 중단한다. 이는 사용자 요청이 실패하는 서버로 라우팅되는 것을 방지하여 전체 시스템의 가용성과 안정성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 한다.

헬스 체크의 방식은 크게 두 가지로 구분된다. 첫째는 L4 로드 밸런싱 수준에서 이루어지는 기본 연결 확인이다. 이는 단순히 서버의 특정 포트(예: 80, 443)에 TCP 연결을 시도하여 서비스가 수신 대기 중인지 여부만을 판단한다. 둘째는 L7 로드 밸런싱 수준에서 이루어지는 애플리케이션 수준의 확인이다. 이는 HTTP GET 요청을 보내 특정 경로(예: /health)에 접근하여 올바른 HTTP 상태 코드(예: 200 OK)를 반환하는지, 또는 응답 본문에 특정 키워드가 포함되어 있는지까지 검증한다. 애플리케이션 헬스 체크는 데이터베이스 연결 상태나 내부 캐시 상태 같은 애플리케이션의 실제 정상 동작을 더 정밀하게 판단할 수 있다.

헬스 체크의 구성에는 체크 간격, 타임아웃, 성공/실패 임계값 등의 매개변수를 설정한다. 예를 들어, 10초 간격으로 요청을 보내고 5초 내에 응답이 없으면 타임아웃으로 처리하며, 연속 2회 실패 시 서버를 비정상으로 판단하는 방식이다. 일시적인 네트워크 불안정으로 인한 오탐지를 방지하기 위해 실패 임계값을 설정하는 것이 일반적이다. 로드 밸런서는 헬스 체크를 통해 비정상으로 판단된 서버를 풀에서 제외했다가, 이후 체크에서 정상으로 복귀하면 다시 트래픽 분산 대상에 포함시킨다.

세션 지속성은 특정 클라이언트의 요청을 동일한 백엔드 서버로 지속적으로 전달하는 로드 밸런싱 메커니즘이다. 이는 클라이언트의 상태 정보가 서버에 저장되는 상태 유지 세션을 사용하는 애플리케이션에서 특히 중요하다. 예를 들어, 사용자의 장바구니 정보나 로그인 상태가 한 서버에 저장되어 있을 때, 후속 요청이 다른 서버로 전달되면 해당 정보를 잃게 되어 사용자 경험이 끊어지게 된다. 세션 지속성은 이러한 문제를 해결하여 트랜잭션의 일관성과 사용자 경험을 보장한다.

주요 구현 방식은 클라이언트의 정보를 기반으로 한다. 가장 일반적인 방법은 클라이언트의 IP 주소를 해시 함수에 적용하여 특정 서버를 매핑하는 IP 해시 방식이다. 또는 로드 밸런서가 최초 요청 시 쿠키를 생성하거나 애플리케이션이 발급한 세션 쿠키를 인식하여 해당 클라이언트의 연결을 유지하는 쿠키 기반 지속성을 사용하기도 한다. 각 방식은 구현 복잡성과 정확도, 클라이언트 환경(예: NAT 사용 시 IP 변경)에 따라 다른 특성을 가진다.

세션 지속성은 가용성과 확장성에 일부 트레이드오프를 초래할 수 있다. 지속성이 설정된 서버가 장애가 발생하면 해당 세션의 사용자 경험이 영향을 받는다. 또한, 트래픽이 완전히 균등하게 분산되지 않을 수 있어 서버 간 부하 불균형을 유발할 수도 있다. 따라서 세션 지속성의 타임아웃을 적절히 설정하거나, 세션 클러스터링이나 세션 저장소와 같은 외부 상태 저장소를 활용하여 지속성의 의존성을 줄이는 아키텍처를 고려하는 것이 일반적이다.

Nginx는 경량화되고 높은 성능을 가진 웹 서버이자 리버스 프록시 서버로, 강력한 로드 밺런싱 기능을 제공한다. 주로 OSI 모델의 L7 로드 밺런싱을 수행하며, HTTP, HTTPS, TCP, UDP 트래픽에 대한 분산 처리가 가능하다. 설정 파일(nginx.conf)을 통해 유연하게 로드 밺런싱 정책과 백엔드 서버 풀을 구성할 수 있어, 단순한 웹 서버를 넘어서는 핵심 인프라 컴포넌트로 널리 사용된다.

Nginx는 다양한 로드 밺런싱 알고리즘을 지원한다. 기본적인 라운드 로빈 방식 외에도, 서버의 처리 능력에 따라 가중치를 부여하는 가중치 기반 분산, 클라이언트의 IP 주소를 해시하여 특정 서버로 연결을 고정하는 IP 해시 방식 등을 제공한다. 또한, 서버의 응답 시간이나 현재 활성 연결 수를 기준으로 트래픽을 분배하는 고급 알고리즘도 활용할 수 있다.

고가용성과 장애 대응을 위해 Nginx는 정기적인 헬스 체크 기능을 내장하고 있다. 이를 통해 백엔드 서버의 상태를 모니터링하고, 장애가 발생한 서버는 자동으로 로드 밺런싱 풀에서 제외시켜 서비스의 연속성을 보장한다. 또한, 세션 지속성을 구현하여 특정 클라이언트의 요청을 항상 동일한 서버로 라우팅할 수 있도록 구성할 수 있다.

Nginx는 마이크로서비스 아키텍처나 컨테이너 기반 환경에서도 중요한 역할을 한다. Kubernetes에서는 Ingress 컨트롤러의 구현체 중 하나로 Nginx를 사용하여 클러스터 외부의 트래픽을 내부 서비스로 라우팅하고 로드 밺런싱한다. 이는 Nginx의 높은 성능과 안정성, 그리고 풍부한 기능 세트 덕분에 가능한 것이다.

HAProxy는 고성능 TCP/HTTP 로드 밬런서 및 프록시 솔루션이다. 무료 오픈 소스 소프트웨어로서, 특히 높은 트래픽 웹사이트에서 안정성과 성능으로 유명하다. 리버스 프록시 역할을 하여 클라이언트 요청을 백엔드 서버 풀에 효율적으로 분산한다.

주요 기능으로는 L4와 L7 로드 밬런싱을 모두 지원한다는 점이 있다. L4 모드에서는 IP 주소와 포트를 기반으로 트래픽을 전달하며, L7 모드에서는 HTTP 헤더, URL, 쿠키와 같은 애플리케이션 계층 정보를 분석하여 더 정교한 라우팅이 가능하다. 또한 실시간으로 서버 상태를 확인하는 헬스 체크 기능을 내장하고 있어 장애가 발생한 서버를 자동으로 회로에서 제외시킨다.

HAProxy는 다양한 로드 밬런싱 알고리즘을 제공하며, 설정은 단일 구성 파일(haproxy.cfg)을 통해 관리된다. 구성 파일은 프론트엔드(클라이언트 연결 지점), 백엔드(서버 풀), 그리고 라우팅 규칙으로 구분되어 명확한 구조를 가진다.

주로 웹 서버, 데이터베이스 클러스터, 마이크로서비스 환경에서 트래픽 분산과 고가용성을 보장하는 데 널리 사용된다. 도커나 쿠버네티스와 같은 컨테이너 환경에서도 인그레스 컨트롤러의 백엔드 구성 요소로 자주 채택된다.

Kubernetes Ingress는 클러스터 내부의 서비스에 대한 외부 접근을 관리하는 API 오브젝트이다. 주로 HTTP와 HTTPS 라우팅을 제공하며, 로드 밸런싱, SSL/TLS 종료, 이름 기반의 가상 호스팅을 가능하게 한다. Ingress 자체는 트래픽을 라우팅하는 규칙 집합을 정의하는 선언적 리소스이며, 이러한 규칙을 실제로 구현하는 것은 Ingress 컨트롤러가 담당한다.

Ingress 컨트롤러는 Ingress 리소스에 정의된 규칙을 감시하고 이를 충족시키기 위해 로드 밸런서를 프로비저닝하고 구성하는 Pod이다. 널리 사용되는 컨트롤러로는 Nginx Ingress Controller, HAProxy Ingress, Traefik, 그리고 클라우드 공급자별 컨트롤러(예: AWS Load Balancer Controller) 등이 있다. 사용자는 Ingress 리소스를 YAML 매니페스트로 정의하여 배포한다.

일반적인 Ingress 규칙은 다음과 같은 구성을 포함한다.

Ingress의 주요 장점은 단일 로드 밸런서 서비스로 클러스터 내의 여러 애플리케이션 서비스를 외부에 노출할 수 있다는 점이다. 이는 인프라 비용을 절감하고 구성 관리를 중앙화한다. 또한, 인증, 요청 재작성, Canary 배포와 같은 고급 라우팅 기능을 구현하는 데에도 활용된다.