1. Overview (프로젝트 배경)

S사의 시즌 프로모션은 매 시즌 수십만 고객이 동시에 접속하는 대표적인 고트래픽 서비스입니다. 기존 IDC 기반의 Jeus/WebtoB + JSP 환경에서는 오전 7시 오픈 시점에 폭증하는 트래픽에 유연하게 대응하기 어려웠고, 레거시 아키텍처로 인한 확장성 한계가 지속적인 과제였습니다.

메가존클라우드는 AWS EKS 기반의 컨테이너 아키텍처와 React/TypeScript 기반 현대화를 통해, 트래픽 급증에도 안정적으로 대응할 수 있는 클라우드 네이티브 환경을 구축했습니다.

2. Challenge (문제 정의)

• 극한의 트래픽 집중 — 증정품 예약 오픈 시간(오전 7시)에 약 5분 이내로 사용자가 폭증하며, 이 시간대에 안정적인 서비스 처리가 필수적이었습니다.
   
• 레거시 환경의 확장성 한계 — 기존 On-Premise 기반 SSR(Server-Side Rendering) 방식으로는 트래픽 변화에 탄력적으로 대응하기 어려웠습니다.
   
• 단기간 내 전환 요구 — 기존 프레임워크가 포함된 JSP 소스를 최신 스택으로 신속하게 Rebuild해야 하는 일정상의 도전이 있었습니다.

3. Solution (해결 방안)

메가존클라우드는 아키텍처 최적화와 AI 기반 개발 자동화를 결합하여 프로젝트를 성공적으로 수행했습니다.

1. 확장 가능한 컨테이너 아키텍처 설계
   : 프론트엔드에서 DB 직접 연결을 제거하고, 클라이언트 단말에서 API를 직접 호출하는 구조로 재설계했습니다. 이를 통해 트래픽 증가 시 컨테이너만 확장하면 처리량이 선형적으로 증가하는 유연한 구조를 확보했습니다.
    
2. CDN 전환을 통한 트래픽 분산
   : 기존 IDC의 CDN을 AWS CloudFront로 전환하고, CSS/Image/Font 등 정적 리소스를 분리하여 오리진 서버의 부하를 최소화했습니다. 예상 트래픽 대역폭을 사전에 산정하고 Bandwidth를 확보하여 안정적인 서비스 운영 환경을 구축했습니다.
    
3. 프론트엔드 현대화
   : 기존 SSR(Server-Side Rendering) 방식의 JSP 환경을 React/TypeScript/Next.js 기반의 CSR(Client-Side Rendering) 방식으로 전환했습니다. 이를 통해 프론트엔드 성능을 개선하고 사용자 경험을 향상시켰습니다.
    
4. AI Code Assistant를 활용한 개발 가속화
   : Cursor와 Claude를 활용하여 기존 소스 구조를 분석하고, JSP 코드를 React/TypeScript로 자동 전환했습니다. 방대한 레거시 소스를 수작업으로 변환하는 것 대비 획기적인 생산성 향상을 달성했습니다.

4. Result (성과)

• 개발 생산성 200% 향상 — AI를 활용한 코드 자동 전환으로 기존 6M/M 소요 작업을 2M/M으로 단축했습니다.
  • 분석 단계: 1M/M → 0.5M/M (Cursor/Claude 활용 소스 구조 분석)
  • 설계 및 변환 단계: 5M/M → 1.5M/M (방대한 소스의 자동 변환)
     
• 피크 트래픽 100% 안정 대응 — 예상 트래픽 대역폭 사전 산정 및 컨테이너 수평 확장 설계로 오픈 시점의 폭증 트래픽을 안정적으로 처리했습니다.
   
• 인프라 운영 효율성 극대화 — 레거시 IDC 환경을 AWS EKS 기반 클라우드 네이티브로 전환하고, CloudFront CDN 적용 및 자동 스케일링 구현으로 유휴 리소스 낭비를 최소화하여 운영 비용 효율성을 확보했습니다.