트래픽을 일정 비율로 안전하게 나누는 방법: 해시 코호트와 구성 기반 롤아웃

개요

운영 중인 서비스에서 전체 트래픽을 한 번에 신규 기능이나 신규 인프라로 전환하지 않고, 일정 비율만 점진적으로 이동하는 전략이 필요함

주요 활용 맥락

A/B 테스트로 실험군과 통제군 분리
카나리 배포로 신규 버전을 소수 사용자에게만 적용
신규 데이터베이스, 캐시, 인덱스 전환 검증
신규 알고리즘, 추천 엔진, 정책 점진 적용
서버 비용 최적화를 위한 점진적 트래픽 이동

아래는 대부분의 시나리오에 적용 가능한 일반화된 트래픽 분배 기법 정리

요구 조건

Deterministic — 같은 사용자나 리소스는 항상 같은 그룹에 속해야 함

요청마다 그룹이 바뀌면 실험 신뢰성이 떨어지고 디버깅이 어려움 안정적 해시 기반 결정 방식 필요

Config-driven — 배포 없이 실시간 비율 조절 가능해야 함

1% → 5% → 10%처럼 점진 조절 가능해야 함 이상 감지 시 즉시 0%로 롤백 가능해야 함

Observability — 그룹별 지표 수집 가능해야 함

모든 요청에 식별 가능한 태그 부여 권장

variant=control|treatment
cohort=new_db|old_db
traffic_group=A|B 그룹 단위 결과 분석과 장애 구간 추적이 쉬워짐

Single routing decision point — 애플리케이션 곳곳에 if 분기 남발 금지

Repository, Gateway, Middleware 등 한 지점에서 라우팅 결정을 수행하여 일관성 확보

핵심 기법

해시 기반 코호트 라우팅 (Hash-based Cohort Routing)

A/B 테스트, 카나리 배포, 신규 DB 점진 전환까지 포괄하는 업계 표준 기법

원리

사용자나 리소스의 고유 키를 안정적 해시 함수에 입력
해시 값을 퍼센트 버킷으로 매핑
버킷 범위에 따라 그룹 결정

간단 스니펫

function selectCohort(key: string, rolloutPercent: number): 'A' | 'B' {
  const hash = stableHash(key)   // 예: murmurhash3 계열
  const bucket = hash % 100      // 0~99
  return bucket < rolloutPercent ? 'B' : 'A'
}

장점

결정적 분배로 재현성 보장
균일한 트래픽 분포 기대
배포 없이 비율 조절 가능
사용자 단위 일관성 유지
장애 시 즉시 롤백 용이

주의

키 선택 중요. 사용자 ID가 없으면 세션 ID나 영속 쿠키 등 안정적 대체키 필요
해시 함수는 충돌 특성과 분포가 검증된 안정적 구현 사용 권장
버킷 경계 변경 시 코호트 이동 최소화를 고려. 다중 코호트가 필요한 경우 키+실험명 조합으로 네임스페이스 분리 권장

기능 플래그 기반 분배 (Feature Flags)

런타임 구성으로 기능 on/off 및 비율 롤아웃을 제어하는 방식 상용 서비스나 자체 구성 서비스로 운영 가능

장점

UI나 API로 롤아웃 비율, 타깃팅 조건을 안전하게 조절
지역, 디바이스, 사용자 속성 기반 등 다양한 조건 분배 지원
릴리즈와 활성화를 분리해 리스크 완화

단점

외부 의존 비용 또는 운영 비용 존재
네트워크 지연 및 실패 처리에 대한 폴백 로직 필요

세그먼트 기반 라우팅 (Segmentation-based Routing)

특정 사용자 집단을 기준으로 우선 전환하는 방식

예시

내부 계정부터 전환
베타 사용자 그룹만 신규 기능 활성화
특정 국가나 특정 고객만 신규 버전 적용

장점

매우 안정적이며 단계적 검증에 유리
운영 및 QA 시나리오에 적합

단점

퍼센트 기반의 균일 분배를 얻기 어려움

헤더·오버라이드 기반 라우팅 (Header/Override)

특정 요청을 강제로 새로운 경로로 전환하는 보조 전략

예시

X-Use-NewDB: true 같은 헤더로 강제 전환
운영 도구에서 신규 코드 경로 강제 실행

장점

디버깅과 테스트에 유용
점진 전환 전략과 함께 보조적으로 사용

베스트 프랙티스 아키텍처

단일 결정 지점에서 라우팅 수행

Repository 또는 Service Layer에서 매 요청마다 동일한 결정 로직 실행

cohort = determineCohort(key, rolloutPercent)
if (cohort == NEW) {
    read/write new DB
} else {
    read/write old DB
}

애플리케이션 전역에 흩어진 분기 제거로 복잡도와 리스크 축소 결정 결과를 요청 컨텍스트에 태그로 첨부하여 하위 레이어와 로깅·모니터링에 전달 권장

구성 가능한 롤아웃 플랜

운영이 제어 가능한 매개변수 예

rolloutPercentRead
rolloutPercentWrite
rolloutPercentUIExperimental 읽기와 쓰기를 분리해 점진적 마이그레이션 수행 가능. 예를 들어 읽기는 50%부터 시작, 쓰기는 1%로 보수적으로 시작

모니터링과 알람 체계

실험이나 전환에는 반드시 다음 포함

그룹별 오류율
그룹별 지연시간
그룹별 핵심 지표. 예: 구매율, 전환율
자동 롤백 또는 빠른 수동 롤백 수단 지표 집계는 그룹 태그 기준으로 분리. 알람은 베이스라인 대비 상대 변화율 기반 설정 권장

전체 진행 예시

rolloutPercent = 1 설정
핵심 경로 정상 동작 확인
rolloutPercent = 5 확대
지표와 로그 모니터링
rolloutPercent = 20 확대
문제 발생 시 즉시 0으로 롤백
안정화 후 50 → 100 단계적 확대 A/B 테스트, 신규 DB 전환, 신규 API나 알고리즘 도입에도 동일 패턴 적용 가능

요약

기법	목적	장점
Hash-based Routing	균일하고 결정적인 퍼센트 분배	A/B, 카나리, 무중단 전환까지 범용 대응
Feature Flags	런타임 구성 제어	운영 친화적, 조건 기반 분배 용이
Segmentation	안전한 초기 전환	QA와 제한적 사용자 테스트에 적합
Header Override	디버깅·강제 테스트	실험 보조 도구로 유용

가장 범용적인 조합은 해시 기반 코호트 라우팅과 구성 기반 퍼센트 조정 트래픽 전환 시나리오에서 이 조합이 베스트 프랙티스로 널리 사용됨

개요#

요구 조건#

Deterministic — 같은 사용자나 리소스는 항상 같은 그룹에 속해야 함#

Config-driven — 배포 없이 실시간 비율 조절 가능해야 함#

Observability — 그룹별 지표 수집 가능해야 함#

Single routing decision point — 애플리케이션 곳곳에 if 분기 남발 금지#

핵심 기법#

해시 기반 코호트 라우팅 (Hash-based Cohort Routing)#

기능 플래그 기반 분배 (Feature Flags)#

세그먼트 기반 라우팅 (Segmentation-based Routing)#

헤더·오버라이드 기반 라우팅 (Header/Override)#

베스트 프랙티스 아키텍처#

단일 결정 지점에서 라우팅 수행#

구성 가능한 롤아웃 플랜#

모니터링과 알람 체계#

전체 진행 예시#

요약#

참고자료#

개요