StudyDad Loop 제품을 만들며 배운 운영과 설계를 기록합니다.

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AWS 지표로 Datadog 가설을 검증하기

AI 장애 분석 포스트모템 시리즈 5/9Datadog에서 나온 후보를 그대로 결론으로 옮기지 않았습니다. 그래서 AWS로 반박할 수 있는지 먼저 봤습니다. 이번 사례에서 Datadog은 세 가지 큰 단서를 보여줬습니다.auth endpoint long span/heartbeat timeoutMySQL pressure이 세 가지를 AWS CLI로 ECS, ALB, CodeDeploy, RDS를 조회해서 다시 확인했습니다. 만약 AWS MCP를 붙였다면 같은 질문을 다른 도구로 던지는 문제였을 것입니다. 검증 방식은 도구와 별개였습니다.검증할 질문을 고정했습니다새 데이터를 많이 모으는 게 목적이 아니었습니다. 이번 단계에서는 Datadog 가설을 검증하는 데 집중했습니다. 그래서 질문은 다섯 가지로 좁혔습니..

EC2 + Docker가 ECS보다 나았던 작은 규모의 선택

AWS 실전 운영 시리즈 7/12컨테이너를 운영한다고 하면 ECS나 EKS를 먼저 떠올릴 수 있다.AWS에서 컨테이너를 운영하는 표준적인 방법이고, 오토스케일링과 배포 관리에도 강하다.하지만 모든 컨테이너 워크로드에 처음부터 오케스트레이션이 필요한 것은 아니다.작은 운영 콘솔의 상주 API 서버라면 EC2 한 대에 Docker로 운영하는 방식이 더 단순할 수 있다.문제 상황운영 콘솔 일부 API는 Lambda보다 상주 서버가 더 적합했다.이 API들은 다음 특성이 있었다.대시보드 조회처럼 짧고 잦은 요청DB connection pool 유지 필요내부 인증 쿠키 처리낮은 지연 시간 필요무거운 배치 작업과 분리 필요Lambda만으로 처리하면 cold start와 DB connection storm이 걱정되었..