SPOF

단일 장애점은 시스템이나 네트워크, 프로세스 내에서 해당 구성 요소의 실패가 전체 시스템의 기능 정지로 이어지는 지점을 의미한다. 이는 시스템 설계상의 취약점으로, 특정 자원이나 경로에 대한 의존도가 지나치게 높을 때 발생한다. 단일 장애점이 존재하는 시스템은 그 구성 요소 하나만 고장 나도 연쇄적으로 서비스 중단이 확산될 수 있어 신뢰성과 가용성이 낮아진다.

단일 장애점은 물리적 하드웨어, 논리적 소프트웨어, 네트워크 경로, 데이터 저장소, 심지어 인적 자원까지 다양한 형태로 존재할 수 있다. 예를 들어, 모든 사용자 트래픽이 통과하는 하나의 라우터, 여러 애플리케이션이 공유하는 단일 데이터베이스 서버, 또는 특정 업무를 수행할 수 있는 유일한 담당자도 단일 장애점이 될 수 있다. 이 개념의 핵심은 '단일성'과 '의존성'에 있으며, 대체 경로나 백업 구성 요소가 없는 상황을 가리킨다.

이러한 점은 시스템의 장애 허용성을 저해하는 주요 요소이다. 현대의 고가용성 시스템 설계는 단일 장애점을 최소화하거나 제거하는 것을 핵심 목표로 삼는다. 단일 장애점을 식별하고 관리하는 것은 비즈니스 연속성 계획과 재해 복구 전략 수립의 기초가 된다.

SPOF의 존재는 시스템의 전반적인 신뢰성에 직접적인 영향을 미친다. 신뢰성이란 시스템이 특정 기간 동안 주어진 조건에서 의도된 기능을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 단일 장애점은 시스템의 가장 취약한 고리로 작용하여, 해당 구성 요소의 실패가 전체 시스템의 기능 상실로 이어지게 만든다. 따라서 시스템의 신뢰성은 구성 요소들의 신뢰성뿐만 아니라, 이러한 구성 요소들이 어떻게 상호 연결되어 있는지, 즉 아키텍처에 크게 의존한다.

시스템 신뢰성을 정량화하는 지표인 가용성은 SPOF의 영향을 가장 명확히 보여준다. 여러 개의 구성 요소가 병렬로 구성되어 하나의 실패가 전체 서비스를 중단시키지 않는 시스템과 달리, SPOF를 포함한 직렬 구조에서는 각 구성 요소의 가용성을 곱하여 전체 시스템 가용성을 계산한다. 예를 들어, 가용성이 99.9%인 구성 요소가 직렬로 3개 연결되어 있고 그 중 하나가 SPOF라면, 이론적 전체 가용성은 99.9% * 99.9% * 99.9%로 약 99.7%가 된다. SPOF의 가용성이 떨어질수록 이 수치는 급격히 하락한다.

결국, 고신뢰성 시스템을 설계하는 핵심 목표 중 하나는 SPOF를 제거하거나 그 영향을 최소화하는 것이다. 이는 단순히 고장 나지 않는 부품을 선택하는 것을 넘어서, 장애가 발생하더라도 서비스가 중단되지 않는 내결함성 설계를 통해 달성된다. SPOF를 관리하는 효과는 평균 고장 시간을 늘리고 평균 복구 시간을 줄여 전체 시스템의 가용성을 높이는 것으로 나타난다.

하드웨어적 단일 장애점의 주요 원인은 물리적 구성 요소의 고장이나 성능 한계에서 비롯된다. 이는 서버, 저장 장치, 네트워크 장비, 전원 공급 장치와 같은 핵심 인프라가 중복 없이 단일로 구성되었을 때 발생한다. 예를 들어, 모든 트래픽이 통과하는 하나의 라우터나 스위치가 고장 나면 전체 네트워크 연결이 끊어진다. 마찬가지로 단일 서버에서 애플리케이션과 데이터베이스를 모두 운영하거나, 모든 데이터가 저장된 하나의 디스크 어레이에 문제가 생기면 서비스 전체가 중단된다.

전원과 냉각 시스템도 중요한 하드웨어적 SPOF이 될 수 있다. 데이터센터 전체에 전력을 공급하는 단일 UPS(무정전 전원 공급 장치)나 전력 분배반(PDU)이 고장 나면, 백업 발전기가 있더라도 장비에 전력이 공급되지 않을 수 있다. 또한, 전체 랙 또는 섹션을 담당하는 단일 냉각 장치의 고장은 과열로 인한 하드웨어 손상을 초래하여 연쇄적 장애를 일으킨다.

이러한 위험은 구성 요소 자체의 수명이나 결함뿐만 아니라, 자연재해나 물리적 사고와 같은 외부 요인에 의해 단일 지점이 손상될 때 더욱 증대된다. 따라서 하드웨어적 SPOF를 완화하기 위해서는 이러한 핵심 구성 요소들에 대한 중복화와 분산 아키텍처 설계가 필수적이다.

소프트웨어적 요인은 단일 장애점을 발생시키는 주요 원인 중 하나이다. 이는 물리적인 하드웨어가 아닌, 애플리케이션, 운영 체제, 미들웨어, 설정 파일, 라이브러리 등 소프트웨어 구성 요소의 결함이나 설계상의 취약점에서 비롯된다. 단일한 소프트웨어 모듈에 모든 핵심 로직이 집중되거나, 모든 클라이언트 요청이 하나의 프로세스나 스레드를 통해 처리되도록 설계된 경우, 해당 구성 요소의 오류는 전체 시스템의 정지를 초래한다.

주요 소프트웨어적 SPOF 유형은 다음과 같다.

이러한 요인들은 하드웨어 중복화만으로는 해결되지 않는다. 소프트웨어 버그, 메모리 누수, 무한 루프, 데드락, 버전 호환성 문제, 잘못된 설정 변경 등이 단일 소프트웨어 구성 요소를 고장나게 만들 수 있다. 특히, 마이크로서비스 아키텍처에서 하나의 서비스 장애가 연쇄적으로 다른 서비스의 장애를 유발하는 경우(연쇄 장애)도 소프트웨어적 SPOF의 확장된 형태로 볼 수 있다. 따라서 소프트웨어 설계 단계부터 느슨한 결합, 서킷 브레이커 패턴 적용, 무상태(stateless) 설계, 설정의 분산 관리 등을 고려하여 SPOF를 사전에 제거하거나 완화하는 접근이 필요하다.

인적 요인은 단일 장애점이 발생하는 주요 원인 중 하나이다. 이는 시스템의 설계, 운영, 유지보수 과정에서 특정 개인이나 팀에 지식, 권한, 책임이 지나치게 집중될 때 발생한다. 예를 들어, 복잡한 시스템의 전체 구조나 핵심 코드를 이해하는 사람이 한 명뿐이라면, 해당 인력의 이직, 질병, 휴가 등으로 인해 시스템 운영에 심각한 차질이 생길 수 있다. 특정 관리자만이 알고 있는 관리자 비밀번호나, 특정 개발자만이 수정할 수 있는 레거시 코드베이스도 대표적인 인적 SPOF 사례이다.

조직적 요인은 팀 구조, 의사결정 프로세스, 자원 배분 등 조직의 운영 방식에서 비롯된다. 의사결정 권한이 특정 부서나 관리자에게만 집중되어 있어 중요한 결정이 지연되거나, 특정 팀에만 과도한 업무 부하가 걸려 장애 대응이 느려지는 경우가 여기에 해당한다. 또한, 부서 간 소통 장벽이나 정보 공유의 부재로 인해 문제 해결에 필요한 지식이 분산되지 못하고 특정 조직 내에 갇히게 될 수도 있다.

이러한 요인들은 종종 하드웨어나 소프트웨어의 중복 설계와 같은 기술적 대책만으로는 완전히 해결하기 어렵다. 인적 및 조직적 SPOF를 완화하기 위해서는 크로스 트레이닝을 통한 지식 공유, 문서화 표준의 강화, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통한 권한 분산, 그리고 명확한 승인 프로세스와 위임 구조를 갖춘 조직 문화가 필요하다. 궁극적으로는 특정 개인이나 조직 단위에 시스템의 생존이 의존하지 않도록 만드는 것이 목표이다.

네트워크 인프라에서 SPOF는 전체 시스템의 연결성과 가용성을 저해할 수 있는 단일 구성 요소를 의미한다. 이는 물리적 하드웨어, 논리적 경로, 또는 네트워크 서비스의 중앙 집중화에서 발생한다. 일반적인 예로는 모든 트래픽이 통과하는 단일 라우터나 스위치, 하나의 업링크 회선, 또는 모든 클라이언트가 의존하는 단일 DNS 서버를 들 수 있다. 이러한 요소에 장애가 발생하면 해당 요소에 의존하는 모든 네트워크 서비스가 중단된다.

주요 네트워크 인프라 SPOF 유형은 다음과 같다.

이러한 SPOF를 완화하기 위한 일반적인 전략은 중복화와 분산이다. 예를 들어, 중요한 스위치는 이중화 구성을 하고, 업링크는 여러 ISP를 통해 다중 경로로 연결한다. 스패닝 트리 프로토콜이나 링크 애그리게이션 같은 기술은 물리적 링크 장애 시 대체 경로를 제공한다. 또한, 애니캐스트나 DNS 라운드 로빈을 사용하여 필수 네트워크 서비스를 지리적으로 분산시키는 방법도 효과적이다.

데이터베이스는 대부분의 현대 애플리케이션에서 중앙 집중식으로 핵심 데이터를 저장하고 관리하는 구성 요소이기 때문에, 전형적인 단일 장애점이 될 수 있다. 데이터베이스 서버의 장애는 연결된 모든 애플리케이션 서비스의 중단을 초래하며, 데이터 무결성과 가용성에 심각한 위협을 가한다.

데이터베이스 SPOF의 주요 원인은 단일 데이터베이스 서버 인스턴스에 의존하는 아키텍처다. 이 서버에 물리적 하드웨어 고장, 스토리지 손상, 네트워크 연결 문제, 또는 소프트웨어 버그가 발생하면 전체 시스템이 마비된다. 또한, 모든 읽기와 쓰기 작업이 하나의 노드로 집중되어 성능 병목 현상을 일으키고, 확장성에도 제약을 준다.

이러한 위험을 완화하기 위한 일반적인 전략은 다음과 같다.

단순한 복제 구성에서도 마스터 서버는 여전히 쓰기 작업에 대한 SPOF가 될 수 있다. 따라서 진정한 SPOF 제거를 위해서는 다중 마스터 복제나 샤딩과 같은 분산 데이터베이스 아키텍처를 고려해야 한다. 그러나 이러한 방식은 데이터 일관성 유지와 운영 복잡성이라는 새로운 과제를 제시한다.

클라우드 서비스 SPOF는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특정 서비스 공급자, 리전, 가용 영역, 또는 핵심 관리 서비스의 장애가 전체 시스템의 중단을 초래하는 단일 지점을 의미한다. 클라우드의 추상화된 인프라와 공유 책임 모델은 전통적인 온프레미스 환경과 다른 새로운 형태의 SPOF를 만들어낸다. 사용자는 물리적 서버나 네트워크 스위치를 직접 관리하지 않지만, 클라우드 제공업체의 글로벌 관리 콘솔, API 게이트웨이, ID 관리 서비스, 또는 특정 리전의 장애에 취약해질 수 있다.

주요 유형으로는 첫째, 단일 클라우드 벤더에 대한 종속성이다. 한 공급자의 전역적 네트워크 장애나 계정 정지 조치는 해당 벤더의 서비스를 전적으로 사용하는 모든 애플리케이션을 마비시킨다. 둘째, 특정 리전 또는 가용 영역에 모든 리소스를 집중 배치하는 경우이다. 자연재해나 데이터센터 화재는 해당 리전의 모든 서비스를 중단시킬 수 있다. 셋째, 관리형 서비스의 내부적 SPOF이다. 예를 들어, 단일 관리형 데이터베이스 인스턴스를 사용하거나, 특정 클라우드 전용 AI 서비스나 메시지 큐 서비스에 강하게 결합된 애플리케이션 설계가 해당된다.

대표적인 사례로는 2017년 AWS US-East-1 리전 장애[5]와 2021년 Fastly CDN 서비스의 전역적 중단[6]을 들 수 있다. 이러한 사건들은 외부 의존성이 높은 현대 애플리케이션 아키텍처에서 클라우드 서비스 SPOF가 얼마나 광범위한 영향을 미치는지 보여준다. 완화를 위해서는 멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 전략, 다중 리전 배포, 그리고 클라우드 네이티브 서비스의 장애 조치 설계가 필수적이다.

시스템 아키텍처 분석은 단일 장애점을 식별하기 위한 가장 기본적이고 체계적인 접근법이다. 이 과정은 시스템의 모든 구성 요소와 그들 간의 상호 연결 관계를 세부적으로 검토하여, 특정 구성 요소의 실패가 전체 시스템에 미치는 영향을 평가한다. 분석은 일반적으로 시스템의 논리적 흐름과 물리적 배치를 모두 고려하여 진행된다.

분석 작업은 종종 시스템 아키텍처 다이어그램을 기반으로 수행된다. 다이어그램은 서버, 네트워크 스위치, 라우터, 데이터베이스, 로드 밸런서, 전원 공급 장치 등 모든 핵심 인프라를 시각화한다. 분석가는 각 구성 요소의 역할과 의존성을 검토하며, 다른 다수의 구성 요소가 하나의 구성 요소에 의존하는 지점을 찾아낸다. 예를 들어, 모든 애플리케이션 서버가 단일 데이터베이스 인스턴스에 연결되어 있다면, 해당 데이터베이스는 명백한 단일 장애점이 된다.

효과적인 분석을 위해서는 단순히 현재의 정적 상태뿐만 아니라, 데이터 흐름, 트랜잭션 경로, 그리고 장애 조치 메커니즘이 실제로 어떻게 동작하는지도 검증해야 한다. 때로는 문서화된 아키텍처와 실제 운영 환경 사이에 차이가 존재할 수 있다[7]. 따라서 구성 관리 데이터베이스(CMDB) 검색, 네트워크 트래픽 분석, 그리고 시스템 로그 검토 등 실증적인 방법이 병행되어야 한다.

분석 결과는 종종 다음 표와 같이 정리되어, 잠재적 단일 장애점의 위치와 그 영향을 명확히 한다.

이러한 분석은 단일 장애점 제거를 위한 설계 변경이나 중복화 투자에 대한 의사결정의 근거를 제공한다.

장애 모드 영향 분석은 시스템, 설계, 공정 또는 서비스에서 잠재적인 SPOF를 체계적으로 식별하고 평가하기 위한 방법론이다. 이 분석은 각 구성 요소가 어떻게 실패할 수 있는지(장애 모드), 그 원인은 무엇인지, 그리고 실패가 전체 시스템에 미치는 영향(영향)을 조사한다. 주로 제조 및 엔지니어링 분야에서 시작되었으나, 현재는 IT 인프라 및 소프트웨어 아키텍처의 신뢰성 향상에도 널리 적용된다.

분석 과정은 일반적으로 몇 가지 핵심 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 구성 요소나 기능 단위로 분해한다. 둘째, 각 구성 요소에 대해 모든 가능한 장애 모드를 나열하고 그 근본 원인을 규명한다. 셋째, 각 장애가 시스템 운영, 안전, 품질에 미치는 영향을 평가한다. 마지막으로, 발생 가능성, 심각도, 검출 가능성에 따라 위험 우선순위 지수를 산출하여 개선 조치의 초점을 결정한다.

이 방법론을 적용하면 단순히 구성 요소의 가용성뿐만 아니라, 장애가 발생했을 때의 연쇄적 영향을 예측할 수 있다. 예를 들어, 하나의 라우터 장애가 전체 네트워크 세그먼트를 마비시킨다면, 이 라우터는 명백한 SPOF로 식별된다. 분석 결과는 중복화 설계, 모니터링 강화, 예방 정비 주기 설정 등 구체적인 SPOF 완화 전략 수립의 기초 자료가 된다.

중복화는 단일 장애점을 제거하거나 그 영향력을 최소화하기 위해 시스템의 핵심 구성 요소를 여분으로 추가하는 설계 기법이다. 이는 시스템의 가용성과 신뢰성을 높이는 가장 기본적이고 효과적인 방법으로 평가된다. 중복화는 단순히 백업 장비를 구비하는 것을 넘어, 장애 발생 시 서비스 중단 없이 정상적인 운영을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

중복화는 구현 방식과 목적에 따라 여러 유형으로 구분된다. 주요 유형은 다음과 같다.

중복화 설계를 고려할 때는 비용과 복잡성의 증가라는 트레이드오프를 신중히 평가해야 한다. 모든 구성 요소에 과도한 중복성을 부여하면 자본 및 운영 비용이 크게 상승하고, 시스템 관리가 복잡해질 수 있다. 따라서 비즈니스 연속성 계획에 기반하여 시스템의 핵심 기능과 허용 가능한 복구 시간을 정의한 후, 위험과 비용을 고려해 적절한 수준의 중복화 전략을 수립하는 것이 바람직하다.

분산 아키텍처는 단일 장애점을 제거하거나 그 영향을 최소화하기 위한 핵심적인 설계 철학이다. 이 접근법은 시스템의 구성 요소를 물리적 또는 논리적으로 여러 독립적인 단위로 분리하여 배치한다. 하나의 구성 요소나 노드에 장애가 발생하더라도, 시스템 전체의 기능이 중단되지 않고 나머지 노드들이 서비스를 계속 제공할 수 있도록 한다. 이는 단일한 중앙 집중식 시스템이 가진 취약성을 근본적으로 해결하는 방법이다.

분산 아키텍처의 대표적인 구현 방식으로는 마이크로서비스 아키텍처, 피어 투 피어 네트워크, 그리고 여러 데이터 센터에 걸친 지리적 분산 등이 있다. 예를 들어, 전통적인 모놀리식 애플리케이션을 여러 개의 독립적인 마이크로서비스로 분해하면, 한 서비스의 장애가 다른 서비스로 즉시 전파되는 것을 방지할 수 있다. 데이터베이스의 경우, 마스터-슬레이브 복제나 다중 마스터 복제를 통해 데이터와 처리를 분산시켜 단일 데이터베이스 서버의 장애를 극복한다.

분산 아키텍처를 도입할 때는 새로운 복잡성이 수반된다는 점을 고려해야 한다. 네트워크 지연 시간, 데이터 일관성 유지, 분산 트랜잭션 관리, 그리고 서비스 간 통신 장애 처리 등이 주요한 과제로 부상한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 서비스 메시, 분산 트레이싱, 결함 내성을 갖춘 통신 프로토콜, 그리고 최종적 일관성 같은 패턴과 기술이 활용된다.

분산 아키텍처의 효과는 구성 요소 간의 결합도를 얼마나 낮추고 실패 영역을 격리하는지에 달려 있다. 잘 설계된 분산 시스템은 가용성과 확장성을 크게 향상시키지만, 설계, 구현, 운영의 난이도는 상당히 높아진다. 따라서 단일 장애점 제거라는 목표와 시스템의 전체적인 복잡성 증가 사이에서 신중한 균형을 찾는 것이 중요하다.

장애 조치는 SPOF로 인한 서비스 중단을 방지하기 위해, 예비 시스템으로 자동 또는 수동으로 전환하는 절차와 메커니즘을 의미한다. 주 시스템에 장애가 발생했을 때, 대기 중이던 예비 시스템이 운영을 즉시 인계받아 서비스의 연속성을 유지하는 것이 핵심 목표이다. 이 과정은 사용자에게 거의 인지되지 않도록 신속하게 이루어지는 것이 이상적이다.

장애 조치는 크게 활성-대기 방식과 활성-활성 방식으로 구분된다. 활성-대기 방식에서는 한 시스템이 서비스를 제공하는 동안 다른 시스템은 대기 상태로 유지되다가 장애 시에만 활성화된다. 반면, 활성-활성 방식에서는 두 개 이상의 시스템이 동시에 서비스를 제공하며, 한 시스템에 장애가 발생하면 나머지 시스템이 추가 부하를 분담한다. 후자가 일반적으로 더 높은 가용성과 효율성을 제공하지만, 구현이 더 복잡하다.

효과적인 장애 조치 구현을 위해서는 몇 가지 핵심 구성 요소가 필요하다. 첫째, 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링하는 헬스 체크 메커니즘이 있어야 한다. 둘째, 장애를 감지하고 전환을 결정하는 장애 조치 관리자(또는 오케스트레이터)가 필요하다. 셋째, 공유 스토리지나 데이터 복제를 통해 데이터의 일관성을 유지해야 한다. 마지막으로, 전환이 완료된 후 원래 시스템을 복구하고 다시 클러스터에 통합하는 절차도 마련되어야 한다.

장애 조치 전략은 적용 대상에 따라 다양하게 설계된다. 예를 들어, 데이터베이스의 경우 마스터-슬레이브 복제를 통해 장애 조치를 구현할 수 있다. 네트워크 로드 밸런서는 정상적인 서버로 트래픽을 자동으로 재라우팅하는 방식으로 장애 조치를 수행한다. 클라우드 환경에서는 특정 가용 영역 전체가 실패할 경우를 대비해 다른 지역의 가용 영역으로 전환하는 교차 지역 장애 조치를 구성하기도 한다.

시스템의 SPOF를 효과적으로 관리하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필수적이다. 헬스 체크는 시스템의 핵심 구성 요소가 정상적으로 작동하는지 주기적으로 확인하는 프로세스이다. 이는 서버, 데이터베이스, 네트워크 연결, API 엔드포인트 등 잠재적인 단일 장애점에 대해 정기적인 "핑" 또는 상태 요청을 보내 응답 시간과 성공률을 평가한다. 헬스 체크의 결과는 시스템의 전반적인 가용성과 성능 상태를 실시간으로 반영하는 지표가 된다.

헬스 체크에서 비정상 상태가 감지되면 즉시 경고 시스템이 작동한다. 이 경고는 운영팀에게 잠재적 장애를 사전에 알려 조치를 취할 수 있는 기회를 제공한다. 경고는 이메일, SMS, 슬랙, 페이저듀티 등 다양한 채널을 통해 전송될 수 있으며, 심각도 수준(예: 경고, 위험, 치명적)에 따라 차별화된다. 효과적인 경고는 정확한 임계값 설정에 기반해야 하며, 너무 잦은 경고는 경고 피로를 유발할 수 있으므로 중요한 지표에 집중하는 것이 중요하다.

헬스 체크와 경고 시스템을 설계할 때는 모니터링 인프라 자체가 SPOF가 되지 않도록 해야 한다. 모니터링 에이전트, 중앙 집중식 모니터링 서버, 경고 게이트웨이 등이 단일 장애점이 될 수 있다. 따라서 모니터링 시스템도 이중화하거나 분산 아키텍처를 적용하여, 주 모니터링 시스템에 장애가 발생하더라도 백업 시스템이 상태 확인과 경고 발송을 계속할 수 있도록 해야 한다.

이러한 지속적인 모니터링과 선제적 경고는 SPOF로 인한 실제 서비스 중단을 방지하거나, 중단 시간을 최소화하는 데 결정적인 역할을 한다.

용량 계획은 시스템의 현재 및 미래 부하를 예측하고, 그에 필요한 자원을 적절히 확보하여 단일 장애점이 발생하지 않도록 하는 지속적인 관리 활동이다. 이 과정은 단순히 자원의 양을 늘리는 것이 아니라, 성능 저하나 서비스 중단을 초래할 수 있는 병목 지점을 사전에 발견하고 해결하는 데 중점을 둔다. 효과적인 용량 계획은 예상치 못한 트래픽 급증이나 데이터 증가로 인해 특정 구성 요소가 과부하에 빠져 전체 시스템의 SPOF로 작동하는 상황을 방지한다.

용량 계획은 일반적으로 몇 가지 핵심 단계를 거쳐 수행된다. 먼저, CPU 사용률, 메모리 점유율, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭, 동시 접속자 수 등 시스템의 주요 성능 지표를 수집하고 모니터링한다. 다음으로, 비즈니스 성장 추세, 마케팅 캠페인 계획, 계절적 변동 요인 등을 반영하여 미래의 부하를 수치화하여 예측한다. 마지막으로, 예측된 부하를 처리하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 자원의 규모와 구성을 결정하고, 이를 확보하기 위한 구체적인 실행 계획을 수립한다.

이 과정은 일회성이 아닌 주기적으로 반복되어야 한다. 클라우드 환경에서는 탄력적 확장 기능을 활용하여 수요에 따라 자동으로 자원을 조정하는 것이 용량 계획의 핵심 부분이 된다. 또한, 재해 복구 계획과 연계하여 장애 조치 시 필요한 대체 자원의 용량도 함께 고려해야 한다. 궁극적으로 체계적인 용량 계획은 자원의 낭비를 줄이면서도 시스템의 가용성과 신뢰성을 유지하는 데 기여한다.