✅ Spring Boot – Kafka – DB 호출 체계 SLA 비용 최적화 전략

1. 전체 아키텍처 호출 흐름 예시

sequenceDiagram
    participant Client
    participant SpringAPI
    participant KafkaProducer
    participant KafkaBroker
    participant KafkaConsumer
    participant DB

    Client->>SpringAPI: HTTP POST /order
    SpringAPI->>KafkaProducer: publish order-event
    KafkaProducer->>KafkaBroker: Kafka topic 메시지 전송
    KafkaBroker->>KafkaConsumer: 메시지 소비
    KafkaConsumer->>DB: Insert 주문 정보
    DB-->>KafkaConsumer: Ack
    KafkaConsumer-->>Client: 처리 결과 전송 (간접)

이 전체 경로 중 한 지점에서 SLA가 위반되면 API 전체 응답시간 증가,
→ 결국 고객 이탈, 주문 실패, SLA 위약금으로 이어질 수 있습니다.

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2. SLA 정의 및 모니터링 지표 구성

구간 SLA 기준 지표
Spring API 응답 < 1.2초 95p latency
Kafka 전송 시간 < 100ms producer latency
Kafka 소비 시간 < 300ms consumer processing latency
DB 처리 < 500ms DB insert latency
전체 < 1.5초 trace duration

모든 경로는 OpenTelemetry Trace로 수집되어야 하며,
Span 기반 SLA 분해 및 비용 환산이 가능합니다.

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3. SLA 위반 → 비용 환산 로직

예: SLA 1.5초 초과 시 벌점 0.01원 / 건 적용

violations = get_sla_violations(last_7d)
costs = [v.latency * PENALTY_RATE for v in violations]
total_penalty = sum(costs)

하루 기준 예상 비용 손실 예시

구간 SLA 위반 건수 단가(₩) 누적 손실
KafkaProducer 12,000건 0.01 ₩120
DB Insert 9,500건 0.02 ₩190
전체 응답 초과 7,000건 0.05 ₩350
합계 – – ₩660 / 일

→ 월간 누적: 약 2만 원 수준이지만,
→ 대형 플랫폼(1천만 건/일 기준)에서는 수백~수천만 원으로 확대됨

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4. 구조적 SLA 최적화 전략

(1) Kafka 전송 구간
• Acks 설정: acks=1 → acks=all 변경 시 지연 증가 가능
• batch.size, linger.ms 최적화
• Kafka Broker replica 수 줄이기

(2) Kafka Consumer 구간
• poll() loop 최적화
• 비동기 DB Insert 사용 (async write)
• Bulk insert + Connection Pool 재설정

(3) DB 처리 구간
• 트랜잭션 길이 단축
• PK / 인덱스 설계 재조정
• RDB ↔ NoSQL 하이브리드 구간 분리

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5. 시각화 예시 (Grafana or Tempo)

시각화 대시보드 설명
Span별 SLA 위반 지도 어느 구간에서 SLA 초과가 많이 나는지 Heatmap
비용 기반 우선 개선 지점 각 구간별 누적 손실 비용 기준 우선순위
Kafka Topic별 SLA 준수율 Topic별 latency 95p/99p 분석
DB별 처리량 대비 SLA DB 종류, 쿼리 종류별 SLA 충족율


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6. 자동화 연계 전략

상황 자동 조치
Kafka 지연 증가 partition 리밸런싱 + consumer 수 증가
DB insert 지연 트래픽 분산 or queue fallback 적용
SLA 초과 누적 Slack 알림 + LLM 기반 리포트 전송


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7. 운영팀/개발팀 협업 구조
• 운영팀: SLA 지표 + 비용 손실 추이 주기 보고
• 개발팀: Top 지연 구간 기반 코드 최적화
• 기획팀: SLA 위반 → 계약 변경 or 과금 보전 여부 판단

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✅ 결론
• Kafka ↔ DB ↔ API 간 전체 SLA 흐름을 단순 latency 분석이 아닌 비용 기반으로 접근하면,
→ 조직 내부에서 우선 대응 순서, 담당 책임, 개선 효과를 명확히 할 수 있습니다.
• WebLogic이나 Spring Boot 환경에서도 OpenTelemetry 기반으로 호출 구조를 수집하여
트랜잭션 흐름을 수치화 + 예산 손실화 + 보고 자동화하는 체계로 확장 가능합니다.