배경
마케팅 푸시 일정이 잡힐 때마다 담당자가 KEDA 스케줄 YAML을 직접 열어 수정하고 배포해야 했습니다. 건드릴 때마다 리스크를 안고 가는 구조였습니다.
해결 방법
마케팅팀이 Asana에 스케줄을 등록하는 순간을 트리거로 잡았습니다. YAML 생성, Git 커밋, ArgoCD 배포까지 한 번에 이어지는 파이프라인을 만들어 사람 손을 완전히 뗐습니다.
아키텍처
Asana에서 webhook-service를 거쳐 ArgoCD와 KEDA까지 이어지는 전 구간 자동화 파이프라인입니다.
스마트 스케줄 파싱
마케팅팀이 텍스트든 이미지든 편한 형태로 스케줄을 올리면, 자동으로 구조화된 데이터로 바꿉니다. 스케줄 표를 사진으로 찍어 올려도 gpt-4o Vision이 알아서 읽어냅니다.
Zero-Touch 배포 파이프라인
코드 커밋부터 클러스터 배포까지 사람이 개입할 단계가 없는 파이프라인을 만들었습니다.
지능형 트래픽 대응
발송 모수에 따라 Pod 수를 자동으로 조정하는 규칙을 만들었습니다. 같은 시간대에 캠페인이 겹치면 모수를 합산해서 최적의 Pod 수를 계산합니다.
외부 서비스 연동
Asana, OpenAI, GitLab, ArgoCD를 keda-webhook-service 중심으로 연결하고, 서비스마다 토큰 기반 보안을 적용했습니다.
배포 환경
Helm Chart로 환경별 구성을 일관되게 관리하고, 환경변수로 소스/타겟 프로젝트를 분리했습니다.
7중 안전장치
입력 검증부터 중복 방지, 과거 이벤트 차단, Replicas 상한선, 이름 충돌 제거, 안전한 MR 업데이트, 그리고 최종 사람 확인까지 — 7단계 안전장치를 갖췄습니다.
효과
| 지표 | Before | After |
|---|---|---|
| 수동 단계 | 4단계 | 0단계 (입력 1단계) |
| YAML 작성 | 수동 | 자동 생성 |
| 배포 | 수동 ArgoCD 대기 | MR 머지 시 자동 |
| 스케일링 | 고정 Replicas | 발송 모수 기반 자동 산출 |
눈여겨볼 점
- 이미지까지 읽는 스케줄 파싱이 이 시스템의 차별점입니다. Asana 등록부터 OpenAI Vision 파싱, YAML 자동 생성, GitLab 커밋, ArgoCD 동기화까지 5개 외부 시스템이 하나로 이어집니다. 마케팅팀이 스케줄 표를 사진으로 올려도 gpt-4o가 구조화된 데이터로 바꿔주는 부분이 핵심입니다.
- 발송 모수 기반 자동 스케일링이 운영 안정성을 바꿉니다. 같은 시간대에 캠페인이 겹치면 모수를 합산해 최적 Pod 수를 계산하고, 골든타임 타임라인으로 트래픽 폭주를 미리 대비합니다.
- 자동화하면서도 MR 최종 승인 한 번을 남겨둔 설계가 인상적입니다. 7중 안전장치로 리스크를 줄이면서, 마지막 한 단계에서 사람이 확인하는 구조로 안전과 효율의 균형을 잡았습니다.