[NHN FORWARD 2020] 비주얼 검색 서비스의 인프라 관리(feat. Ansible)

딥러닝 기반 비주얼(이미지 유사) 검색 서비스는 여러 서버로 된 클러스터가 필요하고 규모가 커질수록 관리 비용도 늘어난다고 설명한다. 같은 매뉴얼로 구축해도 사람의 주관적 판단 때문에 미묘하게 다른 눈송이 서버가 생겨 장애 원인 파악이 어려운 문제를 짚는다.

눈송이 서버 문제를 해결하는 IaC(Infrastructure as Code)는 소스 코드를 실행해 동질적인 인프라를 구축하는 것으로, 인프라를 애완동물이 아닌 가축처럼 다룬다는 표현을 소개한다. 클라우드에서는 Terraform으로 코드 기반 인스턴스를 제어·형상관리할 수 있음을 예로 든다.

클라우드가 아닌 온프레미스·베어메탈 환경에 적합한 Ansible을 소개하며 세 가지 특징을 든다. 대상 서버에 키만 저장하면 되는 SSH 기반(에이전트 불필요), 읽기 쉬운 YAML 문법의 플레이북·인벤토리, 그리고 서버마다 다른 값을 주입하는 변수 활용이다.

서비스가 늘 때마다 인벤토리·플레이북을 통째로 복사하니 중복 수정과 오류 위험이 생겼다고 설명한다. 이를 환경·서비스 관련 변수를 conf 폴더로 분리하고 실행 시점에 extra-vars로 주입하는 방식으로 개선해, 동일한 플레이북을 재사용할 수 있게 만들었다.

Ansible 공식 GUI(AWX)만으로는 학습이 필요하고 입력 제한이 안 돼, Jenkins 파이프라인을 도입했다고 설명한다. 코드로 배포 절차를 정의해 GUI로 누구나 실행하고, 입력값을 제한해 실수를 막으며, 실행 이력까지 남겨 편의성·안정성·이력 관리를 모두 확보했다.

관리되지 않는 인프라는 곧 기술 부채가 되어 미래의 관리 비용을 늘리고 장애를 유발한다고 강조한다. 드라이런으로 변경점을 미리 확인하고 롤백도 이전 플레이북 실행으로 가능해진 이점을 정리하며, 러닝 커브가 낮은 Ansible 도입을 추천하며 발표를 맺는다.