대규모 이미지 서비스 with Cloud CDN, Cloud Run, Cloud Storage | 2025 당근 GCP 밋업
당근 밋업 당근 · YouTube
AI 핵심 요약
당근의 이미지 서비스는 전사 서비스가 사용하는 대규모 트래픽을 처리하면서, 이미지 리사이징·포맷 변환과 만료되는 서명 URL 검증도 지원해야 했다. 이를 위해 Cloud CDN 앞에 Cloud Load Balancing과 서버리스 NEG를 두고, Cloud Run에서 Cloud Storage의 원본 이미지를 가져와 변환하도록 구성했다. 서명 URL은 CDN뿐 아니라 Cloud Run에서도 검증하고, Cloud Run 배포는 GitHub Actions와 OIDC로 자동화해 리전별로 점진적인 트래픽 전환을 적용했다. 로그와 지표는 Cloud Logging, BigQuery, Grafana 등으로 모니터링하며, GCP의 CDN·서버리스 연동 방식과 배포 옵션을 정확히 이해하는 것이 운영 안정성에 중요하다는 점을 공유했다.
- Cloud CDN에서 Cloud Run을 원본으로 쓰려면 Cloud Load Balancing과 서버리스 NEG를 연결해야 한다.
- 서명 URL은 CDN에서 검증하더라도 원본에서도 확인하고, Cloud Run에서는 X-Client-Request-URL 헤더를 활용한다.
- Cloud Run 배포 시 노트래픽 옵션을 켜고 리비전별 트래픽 비율을 지정하면 신규 버전에 요청이 한꺼번에 몰리는 상황을 피할 수 있다.
- Cloud Storage의 공개 액세스를 차단하고 AutoClass를 적용하면 이미지 접근 경로를 통제하면서 저장 비용을 관리할 수 있다.
- 로그 라우터로 로드밸런서 로그를 BigQuery에 적재하고, Grafana와 대시보드로 지표를 살펴볼 수 있다.
소개
당근마켓은 GCP를 왜, 어떻게 사용하고 있을까요? 인프라 관점에서 GCP를 활용해 본 당근의 이야기를 들려드려요. 🥕 대규모 이미지 서비스 with Cloud CDN, Cloud Run, Cloud Storage (이태현/공통서비스개발 팀) 👉 발표 자료 보러가기: https://daangn.notion.site/SRE-c62abc2b6f0347a4ace9ee9cdfc49b6b#26428c3a9f8f8076b2bdd588558146a1 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/
비슷한 학습 자료
컨퍼런스 당근 밋업
어느 날, 이미지 CDN이 터졌습니다: 킬 스위치 | 2025 당근 플랫폼 밋업
컨퍼런스 당근 밋업
당근의 다양한 마이크로 서비스들이 사용하는 이미지 플랫폼의 새로운 파이프라인에 대해 소개합니다. 기존 이미지 플랫폼의 구조와 한계, 그리고 CDN 전면 장애를 겪으면서 이미지 플랫폼이 어떻게 견고하게 변해갔는지 그 변화에 대해 공유하고자 합니다. 🥕 어느 날, 이미지 CDN이 터졌습니다: 킬 스위치 👉 발표 자료 보러가기: https://daangn.notion.site/2025-platform-meetup-slide 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/
데브옵스 · 인프라 클라우드
컨퍼런스 당근 밋업
당근의 성장과 함께 쌓아온 안정적인 인프라 구축과 운영 노하우를 당근 SRE 팀에서 공유해요. 사내 개발자 플랫폼 개발 경험, 관측가능성 구축 경험, 네트워크 개선 경험 등을 들어보세요. 🥕 API 앞단에 CloudFront를 세우다: 더 빠르고 더 단단하게 (배상익, 홍성택) 👉 발표 자료 보러가기: https://daangn.notion.site/SRE-c62abc2b6f0347a4ace9ee9cdfc49b6b#8afac52012304b20977c9299f8bca5f4 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/
네트워크 클라우드
컨퍼런스 당근 밋업
ML Infrastructure with GCP | 2025 당근 GCP 밋업
컨퍼런스 당근 밋업
당근마켓은 GCP를 왜, 어떻게 사용하고 있을까요? 인프라 관점에서 GCP를 활용해 본 당근의 이야기를 들려드려요. 🥕 추천 시스템 with DataFlow: 대규모 데이터 파이프라인 구성 (유경윤/ML 데이터플랫폼 팀) 👉 발표 자료 보러가기: https://daangn.notion.site/SRE-c62abc2b6f0347a4ace9ee9cdfc49b6b#26428c3a9f8f8076b2bdd588558146a1 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/
딥러닝 · 머신러닝 클라우드
컨퍼런스 당근 밋업
당근 채팅 시스템은 어떻게 만들까? | 2024 당근 테크 밋업
컨퍼런스 당근 밋업
당근 채팅 시스템이 탄생한 과정을 소개해요. 당근의 수많은 사용자들이 실시간으로 메시지를 주고받는 방법과 이를 효율적으로 저장하는 방식이 궁금하지 않으신가요? 이 세션에서는 먼저 메시지 전달의 기본 원리를 살펴본 후, 서버가 2대일 때 발생하는 메시지 동기화 방법과 서버 간 비동기 처리 방식을 설명해요. 저장 측면에서는 필요한 기능, 스키마 설계, 스케일 업, 인덱싱, 쿼리 최적화, 캐싱 기법 등 다양한 주제를 다루어요. 또한 리플리케이션과 샤딩, 채팅 데이터의 분할 방법 및 저장소 마이그레이션 경험을 쉽게 이야기하려 해요. 🥕 영상을 보고 당근에 관심이 생기셨다면 채용 공고를 확인해보세요! https://about.daangn.com/jobs/
백엔드 데이터베이스 네트워크