인프라·보안 이벤트 대응 자동화 유지보수를 위한 작은 단위 설계법

목표와 문제 정의

• 목표: (1) 무손실 처리, (2) 유지보수 용이성, (3) 보안 일관성, (4) 장애 격리.
• 현재 문제: 한 덩어리/대량 자동화는 실패 시 전체 중단·데이터 소실·원인 추적 난망·조치 누락이 발생.

핵심 전략: “작게 쪼개기(세그먼테이션)” + “계약(Contract) 기반 데이터 흐름” + “무손실 큐잉 구조”.

세그먼테이션 8가지 관점(의사결정 렌즈)

1. 책임(SRP): 수집/정규화/평가/조치/보고는 단계별로 분리.
2. 신뢰·권한 경계: 조치(고권한)는 별도 네트워크/계정/실행기(Worker).
3. 시간 특성: 실시간(저지연) vs 배치(대량) 경로 분리.
4. 변경 빈도: 잦은 변경(룰/플레이북)은 독립 파일·리포(핫릴로드).
5. 실패 도메인: 장애 영향(Blast Radius)을 가장 작게 끊어 분할.
6. 데이터 민감도: PII/비밀·토큰은 별도 저장·암호화·마스킹 체계.
7. 의존성 변동성: 외부 API/네트워크 불안정 요소는 어댑터 레이어로 격리.
8. 소유·책임(Ownership): 단계·룰·조치 주체를 명확히 구분(RACI).

표준 파이프라인(개념 아키텍처)

INGEST(수집) → STORE(내구저장) → NORMALIZE(정규화) → ENRICH(부가정보)
→ EVALUATE(규칙/정책) → ACT(조치) → REPORT(요약/알림) → ARCHIVE(보관)

• 각 단계는 입·출력 계약(JSON 스키마) 과 오류 모델(재시도 가능/불가) 를 공통 규격으로.
• 단계 간 메시지 큐(또는 Job 테이블) 로 연결하여 무손실·재처리 가능.

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구현 형태 3가지(관리자 친화 실행안)

1. 미니멀(쉬움): PostgreSQL Job 테이블 기반 큐

• 장점: 설치 간편, 무손실·재시도·DLQ 구성 가능, 운영 난이도 낮음.
• 권장 시작점: 빠른 초기화 → 운영하며 고도화.

2. 스탠더드(일반형): n8n(오케스트레이터) + RabbitMQ/Redis Streams + Postgres

• 장점: 시각적 흐름·병렬 처리·백프레셔·DLQ 본격 운영.

3. 어드밴스드(확장형): 이벤트 스트리밍(Kafka) + 규칙엔진 + 서비스 분리

• 장점: 대규모 처리·리플레이·스키마 진화.
• 단점: 비개발자 관점에서 초기 복잡도↑.

권장 로드맵: 미니멀 → 스탠더드. (Kafka는 필요 용량/요건 명확해질 때)

보안 설계 원칙(단계별 고정 규칙)

• 비밀 관리: .env 저장 금지, Secret Manager/Vault 사용, 권한 최소화(읽기/쓰기 분리).
• 입력 검증: NORMALIZE에서 스키마 검증 필수(형식·범위·길이).
• 조치 격리(ACT): 고권한 조치는 별도 워커·네트워크·감사로그(서명/해시체인 옵션).
• 감사 가능성: event_id, correlation_id, who/what/when/why/result 표준화.
• 서플라이체인: 의존 버전 고정, 취약점 스캔, 실행권한 최소(no-new-privileges).
• 데이터 등급화: PII/민감필드 마스킹·토큰화, 접근 통제(필드·열 단위).

무손실·신뢰성 패턴(개념 중심)

• At-least-once 전달 + 재시도(지수 백오프) + DLQ(Dead Letter Queue).
• 멱등성(Idempotency): dedupe_key로 중복 처리 방지(예: 소스ID+시간+핵심필드 해시).
• 트랜잭셔널 아웃박스: 업무DB 업데이트와 이벤트 발행을 같은 트랜잭션으로 기록 → 별도 발행기 읽어 전송.
• 백프레셔/레이트리밋: 큐 길이·지연 기준 유입 속도 조절.
• 서킷브레이커/벌크헤드: 외부 API 오류 급증 시 조치 회로 차단·격벽.

계약(Contract)·스키마·버전 전략

• 메시지 스키마: 단계별 필수/옵션 필드, 허용값, 시간표기(UTC/ISO) 통일.
• 버전 헤더(schema_version): 추가적(Backward-Compatible) 변화 우선, 파괴적 변경 금지.
• 컨슈머 주도 계약 테스트: 변경 시 영향 범위를 사전 검증.
• 룰/플레이북 분리: 코드와 분리된 YAML/JSON으로 유지(비개발자도 수정 가능).

운영 가시성(관측·알림·런북)

• 핵심 SLI
  1. Ingest Lag(수집→처리까지 지연)
  2. 처리 성공률/재시도율
  3. DLQ 크기/체류시간
  4. 단계별 처리 시간(p50/p95)
• 알림 기준 예시
  • DLQ ≥ 10건·5분 지속 → P2 경보
  • Ingest Lag ≥ 5분·10분 지속 → P2 경보
• 런북 연결: 경보 → 원인별 조치 절차(재처리 버튼/재전송/룰 롤백/서킷 ON).
• 대시보드: 단계별 유량·지연·오류 사유 Top N, 조치 성공/거부 현황.

안전한 변경·검증·릴리즈

• Dry-run(리허설) 모드: 조치 명령은 로그만 기록(무해).
• 리플레이: STORE 단계의 이벤트를 재생해 룰 변경 효과 검증.
• 카나리 룰: 신규 룰 일부 트래픽/특정 자산군에만 적용.
• 장애주입(스테이징): 의도적 실패율/지연 삽입으로 재시도·DLQ·알림 검증.
• 롤백 계획: 룰·플로우 버전 고정, 즉시 복구 경로 문서화.

역할·운영 프로세스(RACI 제안)

• 플로우 오너(플랫폼/운영): 단계 연결·SLO 관리·릴리즈 승인.
• 룰 오너(보안): 탐지/평가/조치 룰 수립·테스트·검토.
• 조치 승인자(보안/서비스): 고위험 조치 승인 워크플로우.
• 리뷰 주기: 월간 룰 성과(탐지 품질·오탐률·MTTR) 점검.

활용 시나리오(개념 흐름)

보안 이벤트 대응

• 수집: EDR/WAF/Wazuh/Elastic 이벤트 → Webhook/에이전트
• 정규화: 공통 필드(호스트, 사용자, TTP, 심각도) 표준화
• 부가정보: CMDB·자산 중요도·노출면(인터넷/내부)
• 평가: 정책(예: HIGH & 인터넷 노출 → 즉시 격리 후보)
• 조치: 자동(격리/차단) 또는 티켓 발행·승인 후 실행
• 보고: Slack/이메일 요약, 주간 리포트, 감사 로그 저장

인프라 점검 자동화

• 수집: 스케줄러가 점검 스크립트 실행 → 결과 업로드
• 정규화/부가정보: 점검 항목 매핑, 자산 태그
• 평가/조치: 기준 미달 시 패치 작업 등록 또는 담당자 알림
• 보고/보관: 추세·합격률 대시보드, 이력 보관

보안·운영 체크리스트

• 설계
  • 단계별 단일책임? 권한 경계 분리?
  • 무손실 경로(큐/Job 테이블)·재시도·DLQ 포함?
  • 스키마·오류 모델·버전 전략 정의?
• 구현/배포
  • 멱등키 설계(중복 방지)·백오프 정책 문서화?
  • 비밀/자격증명 관리(금고형)·접근 최소화?
  • 조치 워커 분리·감사로그(서명/해시)·승인 흐름?
• 관측/알림
  • SLI 수집·임계치·런북 연결?
  • DLQ 모니터링/재처리 절차(버튼/워크플로우) 마련?
• 운영/거버넌스
  • 룰/플레이북 변경 승인·카나리·롤백 체계?
  • 분기별 장애주입 리허설·리플레이 테스트?
  • 데이터 등급·보관기간·마스킹 정책 준수?

단계별 산출물(문서 우선, 코드 최소)

• 데이터 계약서(스키마·오류모델): 1장.
• 플로우 다이어그램: 현재/목표(AS-IS/TO-BE) 1장씩.
• 운영정책: 재시도·DLQ·서킷·승인 기준 1장.
• 런북: 알림→조치 절차(체크리스트·의사결정 트리).
• 보안정책 부속서: 비밀관리·접근통제·감사항목.

핵심 요약

• 세그먼테이션은 구조적 안전장치입니다. 한 번 실패해도 데이터는 남고, 조치가 누락되지 않으며, 원인과 책임이 보입니다.
• 작게 쪼갠 단계 + 계약 기반 + 무손실 큐잉이 3대 축입니다.
• 비개발자 환경에서는 Job 테이블 또는 단순 MQ + n8n으로 시작해도 충분히 “안전하고 운영가능한” 자동화를 만들 수 있습니다.