| name | deployment-patterns |
| description | 배포 워크플로, CI/CD 파이프라인 패턴, Docker 컨테이너화, 헬스 체크, 롤백 전략 및 웹 애플리케이션을 위한 프로덕션 준비 체크리스트입니다. |
| origin | ECC |
배포 패턴(Deployment Patterns)
프로덕션 배포 워크플로 및 CI/CD 모범 사례입니다.
활성화 시점
- CI/CD 파이프라인을 설정할 때
- 애플리케이션을 Docker화할 때
- 배포 전략(블루-그린, 카나리, 롤링)을 계획할 때
- 헬스 체크 및 준비도 조사(readiness probes)를 구현할 때
- 프로덕션 릴리스를 준비할 때
- 환경별 설정을 구성할 때
배포 전략
롤링 배포 (기본값)
인스턴스를 점진적으로 교체합니다. 교체되는 동안 이전 버전과 새 버전이 동시에 실행됩니다.
인스턴스 1: v1 → v2 (첫 번째 업데이트)
인스턴스 2: v1 (여전히 v1 실행 중)
인스턴스 3: v1 (여전히 v1 실행 중)
인스턴스 1: v2
인스턴스 2: v1 → v2 (두 번째 업데이트)
인스턴스 3: v1
인스턴스 1: v2
인스턴스 2: v2
인스턴스 3: v1 → v2 (마지막 업데이트)
장점: 제로 다운타임, 점진적 출시
단점: 두 버전이 동시에 실행되므로 하위 호환성 유지가 필수적임
사용 시점: 표준 배포, 하위 호환성이 보장되는 변경
블루-그린 배포
동일한 두 개의 환경을 운영합니다. 트래픽을 원자적으로(atomically) 전환합니다.
Blue (v1) ← 트래픽 처리
Green (v2) 대기 중, 새 버전 실행 중
# 검증 완료 후:
Blue (v1) 대기 중 (백업 상태가 됨)
Green (v2) ← 트래픽 처리
장점: 즉각적인 롤백(블루로 전환), 깔끔한 전환
단점: 배포 중에 2배의 인프라 자원이 필요함
사용 시점: 중요한 서비스, 장애에 대한 무관용 원칙 적용 시
카나리(Canary) 배포
새 버전의 트래픽 중 일부(작은 비율)만 먼저 라우팅합니다.
v1: 트래픽의 95%
v2: 트래픽의 5% (카나리)
# 지표가 양호한 경우:
v1: 트래픽의 50%
v2: 트래픽의 50%
# 최종 단계:
v2: 트래픽의 100%
장점: 전체 출시 전 실제 트래픽으로 문제 감지 가능
단점: 트래픽 분할 인프라 및 모니터링이 필요함
사용 시점: 고트래픽 서비스, 위험한 변경, 피처 플래그 사용 시
Docker
멀티 스테이지 Dockerfile (Node.js)
# 1단계: 의존성 설치
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false
# 2단계: 빌드
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production
# 3단계: 프로덕션 이미지
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app
RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./
ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1
CMD ["node", "dist/server.js"]
멀티 스테이지 Dockerfile (Go)
FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server
FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser
COPY --from=builder /server /server
EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]
멀티 스테이지 Dockerfile (Python/Django)
FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir uv
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt
FROM python:3.12-slim AS runner
WORKDIR /app
RUN useradd -r -u 1001 appuser
USER appuser
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.12/site-packages /usr/local/lib/python3.12/site-packages
COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
COPY . .
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
EXPOSE 8000
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health/')" || exit 1
CMD ["gunicorn", "config.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000", "--workers", "4"]
Docker 모범 사례
# 권장 사항 (GOOD)
- 특정 버전 태그 사용 (node:latest 대신 node:22-alpine)
- 이미지 크기 최소화를 위한 멀티 스테이지 빌드 활용
- root가 아닌 사용자로 실행
- 의존성 파일을 먼저 복사 (레이어 캐싱 활용)
- .dockerignore를 사용하여 node_modules, .git, tests 등 제외
- HEALTHCHECK 명령어 추가
- docker-compose 또는 k8s에서 리소스 제한 설정
# 피해야 할 사항 (BAD)
- root 사용자로 실행
- :latest 태그 사용
- 하나의 COPY 레이어에서 전체 저장소 복사
- 프로덕션 이미지에 개발 의존성 설치
- 이미지에 시크릿 저장 (환경 변수나 시크릿 매니저 사용)
CI/CD 파이프라인
GitHub Actions (표준 파이프라인)
name: CI/CD
on:
push:
branches: [main]
pull_request:
branches: [main]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-node@v4
with:
node-version: 22
cache: npm
- run: npm ci
- run: npm run lint
- run: npm run typecheck
- run: npm test -- --coverage
- uses: actions/upload-artifact@v4
if: always()
with:
name: coverage
path: coverage/
build:
needs:
파이프라인 단계
PR 오픈 시:
lint → typecheck → 유닛 테스트 → 통합 테스트 → 프리뷰 배포
main 브랜치 병합 시:
lint → typecheck → 유닛 테스트 → 통합 테스트 → 이미지 빌드 → 스테이징 배포 → 스모크 테스트 → 프로덕션 배포
헬스 체크(Health Checks)
헬스 체크 엔드포인트
app.get("/health", (req, res) => {
res.status(200).json({ status: "ok" });
});
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
const checks = {
database: await checkDatabase(),
redis: await checkRedis(),
externalApi: await checkExternalApi(),
};
const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");
res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
timestamp: new Date().toISOString(),
version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
uptime: process.uptime(),
checks,
});
});
async function (): <> {
{
db.();
{ : , : };
} (err) {
{ : , : };
}
}
Kubernetes 프로브(Probes)
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 30
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
failureThreshold: 2
startupProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 0
periodSeconds: 5
failureThreshold: 30
환경 설정
Twelve-Factor App 패턴
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}
LOG_LEVEL=info
PORT=3000
NODE_ENV=production
APP_ENV=production
설정 검증
import { z } from "zod";
const envSchema = z.object({
NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
PORT: z.coerce.number().default(3000),
DATABASE_URL: z.string().url(),
REDIS_URL: z.string().url(),
JWT_SECRET: z.string().min(32),
LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});
export const env = envSchema.parse(process.env);
롤백 전략
즉각적인 롤백
kubectl rollout undo deployment/app
vercel rollback
railway up --commit <previous-sha>
npx prisma migrate resolve --rolled-back <migration-name>
롤백 체크리스트
프로덕션 준비 체크리스트
프로덕션 배포 전 최종 확인 사항:
애플리케이션
인프라
모니터링
보안
운영
