업무 사례

고가용성 게임 서버 플랫폼 아키텍처

글로벌 런칭 트래픽 스파이크를 흡수하는 클라우드 네이티브 인프라 설계

  • SZ Code Lab
  • ASP.NET Core
  • Node.js
  • TypeScript
  • Docker
  • Kubernetes (EKS)
  • AWS
  • Terraform
  • Photon Engine
  • CloudWatch
  • Splunk
  • ELK
가용성
Zero-downtime rolling updates
트래픽 대응
Pod 자동 스케일-아웃 (스파이크 대응)
환경 일관성
Dev · Staging · Prod (IaC)
운영 인력
소규모 팀이 단독 관리

Challenge

두 프로젝트가 비슷한 시기에 서로 다른 종류의 서버 과제를 안겨줬습니다.

  • City of Holdem — 클라이언트와 서버를 같은 언어·같은 컨텐츠 모델로 묶어, 기획·개발이 한쪽만 보고 일할 수 있게 만들어야 했습니다.
  • Golden Mango Casino — 글로벌 런칭 + 대규모 마케팅 캠페인에서 발생하는 트래픽 스파이크를 흡수해야 했고, 그 인프라를 소수 인원이 관리 가능해야 했습니다.

Solution

City of Holdem — 클라이언트/서버 통합 워크플로우

  • 프로토타이핑: 네트워크 모듈을 Adapter 패턴으로 추상화해서 Mock 서버로 빠르게 시작했고, 이후 Photon Engine으로 실시간 멀티플레이 프로토타이핑.
  • 라이브 아키텍처: 서버 측을 ASP.NET Core로 재작성. 클라이언트와 같은 C# 위에서 컨텐츠 로직을 공유하니, 한 사람이 같은 코드 위에서 클라/서버를 모두 다루는 흐름이 가능해졌습니다.

Golden Mango Casino — 클라우드 네이티브 인프라

graph TD Terraform["Terraform (IaC)
VPC · EKS · IAM · ECR
Git-tracked, version-pinned"] AWS["AWS
VPC / EKS / ELB / CloudWatch"] EKS["Kubernetes (EKS)
Rolling updates · HPA"] Pods["Game API Pods
Node.js / TypeScript
Dockerized"] Telemetry["Telemetry
CloudWatch + Splunk + ELK"] Envs["Environments
Dev / Staging / Prod"] Terraform --> AWS Terraform --> Envs AWS --> EKS EKS --> Pods Pods --> Telemetry Envs --> EKS
  • 컨테이너화 — TypeScript/Node.js API 서버를 Docker로 패키징해서 실행 환경 일관성을 확보.
  • IaC (Terraform) — VPC, EKS, IAM, ECR까지 전부 코드로 선언. Dev/Staging/Prod 간 차이는 변수로만 다루도록 정리해서 환경 간 의도치 않은 드리프트를 차단.
  • 오케스트레이션 (K8s) — 컨테이너 분배, 스케일링, 복구를 Kubernetes에 위임. 마케팅 캠페인 같은 예측 가능한 스파이크는 HPA로 흡수하고, 롤링 업데이트로 무중단 배포.
  • 계측 (CloudWatch + Splunk + ELK) — 부하 측정과 로직 에러 추적을 분리해, 인프라 알람과 애플리케이션 알람이 같은 채널에서 섞이지 않도록 했습니다.

Achievements

  • 무중단 + 고가용성 — K8s 롤링 업데이트로 라이브 업데이트를 끊김 없이 진행. 마케팅 이벤트 트래픽 급증도 자동 스케일-아웃으로 처리.
  • 소수 인원으로 운영 가능한 클라우드 — Terraform과 IaC 원칙을 깊게 결합해, 복잡한 클라우드 생태계를 작은 팀이 관리·확장할 수 있는 구조를 만들었습니다.
  • 클라이언트/서버 통합으로 사이클 단축 — City of Holdem에서 같은 C# 컨텐츠 모델을 양쪽에서 공유한 덕에, 컨텐츠 변경 한 건이 클라/서버 PR 두 개로 쪼개지지 않고 한 흐름으로 처리됐습니다.

이 케이스는 회사·게임 운영 데이터를 직접 다루는 영역이라 코드 스니펫·로그 캡처는 공유하지 않습니다. 구조와 의사결정 위주로 요약했고, 면접에서는 구체 수치와 트레이드오프를 따로 설명드릴 수 있습니다.

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