Next.js 리드·아키텍트 배포·운영 기술면접

Graceful Shutdown은 SIGTERM 신호를 받으면 즉시 종료하지 않고 (1) 새로운 요청 수락 중단, (2) 기존 요청 처리 완료 대기, (3) 모든 연결 종료 후 프로세스 종료하는 방식입니다. Next.js에서는 server.close()로 새 연결을 거부하고 setTimeout으로 최대 대기 시간을 설정합니다. preStop hook에서 sleep을 추가해 로드밸런서가 Pod를 제거하는 시간을 확보하고, terminationGracePeriodSeconds는 평균 요청 처리 시간의 2~3배로 설정합니다. Readiness Probe는 트래픽 수신 준비 여부를 판단해 배포 중 트래픽 라우팅을 제어하고, Liveness Probe는 애플리케이션 생존 여부를 확인해 데드락 상태의 Pod를 재시작합니다. Readiness는 배포 중 실패 시 즉시 트래픽 차단을 위해 짧은 주기(5초)로, Liveness는 false positive 재시작 방지를 위해 긴 주기(30초)와 높은 failureThreshold로 설정합니다.

컨테이너 메모리 limit은 프로세스 전체(힙, 스택, 네이티브 메모리, 버퍼)를 포함하지만 --max-old-space-size는 V8 힙만 제한합니다. RSS는 물리 메모리에 실제 할당된 전체 크기, Heap Used는 V8이 관리하는 JavaScript 객체 메모리, External Memory는 Buffer나 네이티브 애드온이 사용하는 힙 외부 메모리입니다. 컨테이너 limit의 75~80%를 --max-old-space-size로 설정해 나머지를 버퍼와 네이티브 메모리에 할당합니다. Heap Snapshot은 process.memoryUsage()로 증가 추세 확인 후 heapdump 모듈로 덤프를 생성하고, Chrome DevTools로 Retained Size가 큰 객체와 Retainer를 추적합니다. 프로덕션에서는 트래픽이 적은 시간대에 단일 인스턴스에서만 프로파일링하고, 메모리 덤프는 외부 스토리지로 즉시 전송해 디스크 부족을 방지합니다.

Layer Caching은 Dockerfile의 각 명령어를 레이어로 저장해 변경되지 않은 레이어를 재사용하는 방식으로, package.json과 lock file을 먼저 COPY해 의존성 설치 레이어를 분리합니다. Dependency Caching은 actions/cache로 node_modules를 캐시해 npm install 시간을 단축하며, 캐시 키는 lock file의 해시값을 사용합니다. Incremental Build는 Next.js의 .next 디렉토리를 캐시해 변경된 페이지만 재빌드하도록 하며, tsc의 --incremental 옵션으로 TypeScript 컴파일도 최적화합니다. Multi-stage Build는 빌드 단계와 런타임 단계를 분리해 devDependencies와 빌드 도구를 최종 이미지에서 제외하고, node_modules는 production만 포함해 이미지 크기를 70% 이상 줄입니다. 테스트와 린트를 병렬로 실행하고, 캐시 히트율을 모니터링해 효과를 측정합니다.

SLI로는 P99 응답 시간(상위 1% 사용자 경험), 5xx 에러율(전체 요청 대비), 가용성(정상 응답 비율)을 측정하고, SLO는 P99 < 500ms, 에러율 < 0.1%, 가용성 > 99.9%로 설정합니다. 알람은 5분 윈도우에서 SLO 위반이 연속 3회 발생 시 트리거해 일시적 스파이크를 무시합니다. Error Budget은 월간 허용 다운타임(99.9% = 43분)을 계산해, 예산 소진율이 50% 초과 시 배포를 중단하고 안정화에 집중합니다. Golden Signals는 Latency(API route별 P50/P95/P99), Traffic(RPS와 동시 연결 수), Errors(HTTP 상태 코드별 분포), Saturation(CPU/메모리 사용률과 이벤트 루프 지연)으로 구체화합니다. Next.js에서는 custom server로 prom-client를 통합하거나 OpenTelemetry를 사용해 메트릭을 수집하고, 비즈니스 메트릭(전환율, 결제 성공률)도 함께 추적합니다.

Expand-Contract 패턴은 (1) Expand: 새 컬럼 추가하고 기본값 설정, (2) Migrate: 애플리케이션이 새/구 컬럼 모두 읽고 쓰도록 배포, (3) Contract: 구 컬럼 제거의 3단계로 진행합니다. 첫 배포에서는 구 컬럼을 유지해 롤백 가능성을 보장하고, 새 버전이 안정화된 후 두 번째 배포에서 구 컬럼을 제거합니다. Forward Compatibility는 구버전이 새 스키마를 처리할 수 있도록 nullable 컬럼으로 추가하고, Backward Compatibility는 신버전이 구 스키마도 읽을 수 있도록 fallback 로직을 구현합니다. Feature Flag는 LaunchDarkly나 환경변수로 새 기능을 비활성화 상태로 배포하고, 배포 후 단계적으로 활성화해 문제 발생 시 코드 재배포 없이 즉시 비활성화합니다. 데이터 마이그레이션은 별도 배치 작업으로 수행하고, 진행률을 모니터링하며 언제든 중단 가능하도록 설계합니다.

Structured Logging은 로그를 key-value 쌍의 JSON 형식으로 기록해 파싱과 검색이 용이하고, timestamp, level, correlationId, userId, method, path 등의 메타데이터를 일관되게 포함합니다. Next.js Middleware에서 uuid로 Correlation ID를 생성하고 AsyncLocalStorage에 저장해 모든 하위 함수에서 접근 가능하게 하며, 외부 API 호출 시 X-Correlation-ID 헤더로 전파합니다. 각 서비스는 요청 헤더에서 Correlation ID를 추출해 로그에 포함하고, 없으면 새로 생성합니다. ELK Stack에서는 Filebeat가 컨테이너 로그를 수집해 Logstash로 전송하고, Elasticsearch에 인덱싱한 후 Kibana로 Correlation ID 기준 검색과 시각화를 수행합니다. 로그 레벨별로 ERROR는 90일, WARN은 30일, INFO는 7일 보관하고, DEBUG는 프로덕션에서 비활성화하거나 샘플링(1% 수집)합니다. 로그 볼륨이 크면 Loki로 전환해 인덱싱 비용을 절감합니다.

ECS Auto Scaling은 Target Tracking으로 CPU 사용률 70%를 목표로 설정하고, Scheduled Scaling으로 예측 가능한 피크 시간(오전 9시, 오후 6시) 전에 미리 스케일 아웃합니다. Fargate Spot은 온디맨드 대비 70% 저렴하지만 중단 가능하므로, 비상태 워크로드나 배치 작업에 사용하고 중요 API는 온디맨드로 유지합니다. Reserved Instances는 최소 용량(베이스라인)에 적용해 1년 약정으로 40% 절감하고, 피크 용량은 Spot과 온디맨드 조합으로 처리합니다. CloudFront는 Price Class 200(북미+유럽)으로 제한해 아시아 엣지 비용을 절감하고, Cache-Control 헤더를 적극 설정해 Hit Ratio를 90% 이상 유지합니다. RDS는 읽기 부하를 Read Replica로 분산하고, 자주 조회되는 데이터는 ElastiCache(Redis)로 캐싱해 DB 부하를 70% 감소시킵니다. S3는 Intelligent-Tiering으로 액세스 빈도에 따라 자동으로 스토리지 클래스를 변경하고, Lifecycle Policy로 90일 이상 미사용 객체를 Glacier로 이동합니다.