Slack 데이터 플랫폼에는 700개 이상의 SSH 기반 Operator 가 일일 검색 인덱싱, 분석 작업 등 핵심 데이터 파이프라인을 운영, 모든 작업이 프로덕션 AWS EMR 클러스터에 직접 SSH 접속 을 요구해 광범위한 보안 위협 표면 형성
이 SSH 의존성은 보안 위험뿐 아니라 Spark on Kubernetes, EMR on EKS 전환, Whitecastle 이니셔티브 완료 등 인프라 현대화를 가로막는 핵심 장애물로 작용
해결책으로 YARN Distributed Shell 을 활용해 임의의 셸 명령까지 YARN 컨테이너에서 실행 가능하게 만들고, Slack 자체 REST 게이트웨이 Quarry 를 통해 모든 잡 제출을 통합
8개 데이터 리전에 걸쳐 무중단(zero downtime)으로 700개 이상 잡을 마이그레이션 , 3분기 만에 100% SSH 제거 완료
결과적으로 공격 표면 축소, 작업 신뢰성 향상, 가시성 개선 과 함께 Whitecastle 완수 및 Spark on Kubernetes 등 차세대 인프라 기반 확보
배경: SSH 기반 데이터 플랫폼의 형성
2017년경 구축된 Slack 데이터 플랫폼은 Airflow가 EMR 클러스터에서 잡을 실행하기 위한 가장 직접적 경로로 SSH 방식 채택
SSHOperator

로 EMR 마스터 노드에 접속 후 spark-submit

같은 명령 실행
이후 팀들이 다양한 용도(Spark뿐 아니라 MapReduce, AWS CLI, 커스텀 Python 스크립트)에 맞춰 커스텀 SSH 기반 Operator를 자체 제작
결과적으로 프로덕션 환경에 700개 이상의 SSH 기반 잡 누적
SSH 방식의 실제 비용
잠재적 보안 위험
컴퓨트 클러스터로의 직접 SSH 접속이 공격 표면 확대
오케스트레이션 워커 전반에 걸친 키 배포 및 회전 으로 운영 부담 증가
세분화된 감사를 위해 여러 시스템 로그 상관 분석 필요
전용 보안 그룹과 커스텀 설정 등 권한 관리 복잡화
운영 측면의 문제
잡이 분산되지 않고 EMR 마스터 노드에서 직접 실행되어 리소스 경합 발생
Kubernetes Pod 재시작 시 SSH 연결 단절로 잡 실패
장시간 잡이 연결 종료 후에도 실행되어 좀비 프로세스화
연결 끊김 시 잡 성공/실패 여부 확인 불가
현대화 차단 요소
Spark on Kubernetes 및 EMR on EKS 진입 불가 (SSH 의존성 제거 선행 필요 )
마지막 메인 계정 EMR 클러스터를 자식 계정으로 옮기지 못해 Whitecastle 이니셔티브 미완료
Whitecastle은 보안 및 네트워크 격리 강화를 위해 AWS 인프라를 자식 계정으로 이전하는 Slack의 이니셔티브
적절한 잡 모니터링과 가시성 구현 불가
대표 사례 — Search Infrastructure 팀
테라바이트 데이터로 일일 Solr 검색 인덱스를 빌드하는 파이프라인, Slack 검색 기능의 핵심
SSH 기반 잡 제출에 의존해 위 신뢰성 문제 모두 노출
REST 기반 잡 제출의 기본 개념
SSH의 본질적 한계
SSH 접속은 상태 유지형 직접 연결 , Pod 재시작 등으로 연결 끊기면 명령이 계속 실행되거나 실패, 또는 고아 프로세스가 잔존
재접속해 상태 확인할 신뢰성 있는 수단 부재
REST 대안
YARN, Trino, Snowflake 등 현대 컴퓨트 엔진은 HTTP API로 잡 제출 지원
POST 잡 요청 → 잡 ID 반환
GET 잡 상태 조회 → 실행/완료/실패 확인
DELETE 잡 → 정상 취소
잡 수명주기를 서버 측에서 관리 , 클라이언트가 재시작해도 잡은 계속 실행되며 상태 조회 가능
YARN의 역할과 한계
Hadoop 워크로드(MapReduce, Spark, Hive)는 YARN이 리소스 매니저이자 REST API 제공
그러나 aws s3 sync

, hadoop distcp

등 임의 셸 명령을 실행하는 300개 이상 CLI 기반 잡은 즉시 사용 가능한 REST API 부재
이를 해결한 핵심이 YARN Distributed Shell
돌파구: YARN Distributed Shell
Spark는 Livy REST API, Hive는 HiveServer2가 있어 마이그레이션이 비교적 단순
반면 MapReduce 잡과 300개 이상 CLI 기반 잡은 즉시 사용 가능한 REST API가 없어 난제
요구 사항
아키텍처에 자연스럽게 맞는 단순한 REST 기반 솔루션
기존 인증/인가 메커니즘 활용 (커스텀 보안 계층 불필요)
독점 솔루션이 아닌 오픈소스 프로토콜(표준 YARN API) 활용
최소한의 복잡도 로 커스텀 잡 실행 인프라 구축·운영 회피
검토 후 폐기된 방안
원격 명령 실행용 커스텀 래퍼 서비스 구축
Ansible, Salt 등 원격 실행 프레임워크 사용
YARN에 새로운 잡 타입을 처음부터 추가
모두 과도한 복잡도, 커스텀 보안 구현, 신규 의존성 도입 등의 문제로 부적합
YARN Distributed Shell 발견
org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.ApplicationMaster

로 임의의 셸 스크립트를 YARN 컨테이너 안에서 실행 가능
이미 YARN에 포함된 기능으로 동일한 REST API 사용, 커스텀 보안 계층 불필요
동작 방식

1. 명령 스크립트를 S3에 업로드 (예: aws s3 sync /tmp/data/ s3://bucket/output/

)
2. Distributed Shell 설정으로 YARN에 제출
application-type

을 MAPREDUCE

로 지정, am-container-spec

에 DISTRIBUTEDSHELLSCRIPTLOCATION

, DISTRIBUTEDSHELLSCRIPTLEN

, DISTRIBUTEDSHELLSCRIPTTIMESTAMP

등 환경변수 포함
3. YARN이 컨테이너 할당, 스크립트 다운로드 후 실행
YARN이 메모리/vCore 등 리소스 제한 , 컨테이너 격리, 재시도와 장애 허용, 정상 취소, YARN UI 기반 로깅 관리
이 결정으로 Hadoop 워크로드뿐 아니라 aws s3 sync

, hadoop distcp

, 커스텀 Python 스크립트까지 모두 YARN 컨테이너에서 실행 가능
솔루션: Quarry
Quarry는 EMR/YARN, Trino, Snowflake 등 다중 컴퓨트 엔진에 잡을 제출하기 위해 만들어진 Slack의 REST 기반 잡 제출 게이트웨이
이미 인증, 신뢰성, 가시성 문제를 해결한 상태였고, SSH 폐기에 정확히 부합
Quarry의 기능
인증 : SSH 키 대신 서비스 간 토큰 사용
잡 제출 : YARN, Trino, Snowflake에 REST API로 전송
상태 추적 : 잡 상태를 서버 측에서 모니터링
수명주기 관리 : REST API 기반 정상 취소 및 정리
가시성 : 모든 잡 제출에 대한 구조화된 로그, 메트릭, 트레이싱 제공
아키텍처 변화
이전: Airflow → SSH Connection → EMR Master Node → Execute Command

이후: Airflow → Quarry REST API → YARN ResourceManager → EMR Container

Airflow Operator는 SSH 연결 대신 Quarry에 HTTP 요청, Quarry가 YARN에 제출 후 상태 폴링
Airflow Pod 재시작에도 잡은 유지 , Quarry가 연결 보존
Quarry의 강점
YARN Distributed Shell 지원으로 범용 잡 제출 게이트웨이화
Spark 잡, Hive 쿼리, 셸 스크립트 모두 동일한 REST API 경유
SSH 자격증명, 클러스터 직접 접근 모두 제거, 인증·서버 측 잡 추적이 포함된 REST 호출만 사용
마이그레이션 여정
8개 독립 데이터 리전에 걸친 700개 이상 프로덕션 잡, 각기 다른 네트워크 구성과 데이터 주권 요구사항, 검색 인덱싱 등 무중단 필수 워크로드 존재로 체계적 계획 필요
단계별 접근
Phase 1 – 개념 증명(PoC) : 파일럿 잡으로 Quarry 기반 접근 검증, 첫 Quarry Operator 개발 후 dev 환경 테스트
Phase 2 – 보안 검토 : 보안 팀과 협업해 자격증명 제거 계획 수립, REST 기반 접근이 보안 요건 충족하는지 검증
Phase 3 – OKR 기반 실행 : Key Result로 지정해 경영진 가시성 확보, 이 단계에서 80% 마이그레이션 마일스톤 달성
Phase 4 – 대량 마이그레이션 : Search Infrastructure, Data Engineering & Analytics, ML Services 등 여러 팀이 병렬로 잔여 워크로드 전 리전 이전
Phase 5 – 최종 정리 : 누락된 DAG 완료, 모든 레거시 SSH Operator 폐기, 100% 달성
마이그레이션 수치
7개 Operator 유형에 걸쳐 700개 이상 잡 이전
조율된 롤아웃으로 8개 독립 데이터 리전 적용
5개 팀이 새 Operator로 전환
비즈니스 핵심 서비스 무중단
초기 파일럿부터 100% SSH 제거까지 3분기에 완료
마이그레이션 중 직면한 도전들
Challenge 1 — Virtual Memory Check 실패
데이터 export DAG 마이그레이션 중 SSH에서 정상이던 잡이 vmem 체크 오류로 실패
원인 : SSH는 마스터 노드에서 직접 실행되어 YARN 리소스 강제를 우회, Quarry는 잡을 정상적으로 YARN에 제출하므로 가상 메모리 한도 초과 컨테이너가 거부됨
해결 : AWS 모범 사례에 따라 전 클러스터에서 vmem 체크 비활성화 — "yarn.nodemanager.vmem-check-enabled": "false"

Linux 가상 메모리 회계가 신뢰할 수 없고, 물리 메모리 한도로 충분하다는 AWS 권고에 부합
교훈 : SSH는 다수의 문제를 가려왔으므로, 정상 YARN 제출로 전환 시 이전엔 안 보이던 리소스 한도 이슈 발생 예상 필요 , dev 환경에서 충분히 테스트
Challenge 2 — 네트워크 분리와 EKM 연결 문제
dev 검색 인프라 잡을 dev 클러스터에서 staging 분석 클러스터로 이전 시 EKM(Enterprise Key Management) 연결 타임아웃 발생
오류: Unable to execute HTTP request: Connect to sts.amazonaws.com:443 failed: connect timed out

원인 : 원래 클러스터는 키 관리 엔드포인트로의 네트워크 라우팅이 구성돼 있었으나, 더 엄격한 네트워크 세그먼트에 있는 staging 분석 클러스터는 동등한 연결성 미보유 , 잡 설정에 명시되지 않은 네트워크 토폴로지 종속성 노출
해결 : 검색 인프라 작업을 dev 서비스로 라우팅이 가능한 dev ETL 클러스터로 이동, 프로덕션 Hive 카탈로그가 필요한 작업은 staging 유지, dev ETL 클러스터를 스케일업해 추가 워크로드 수용
교훈 : 네트워크 토폴로지가 매우 중요 , 어떤 클러스터에서 어떤 잡을 돌릴지 결정 전 네트워크 분리·계정 경계를 이해해야 함
Challenge 3 — 멀티 리전 복잡성
데이터 주권 요구로 8개 독립 데이터 리전에서 EMR 클러스터 운영 , SSH 폐기는 사실상 8개 병렬 마이그레이션
복잡성 요소
설정 관리 : 리전마다 별도 Quarry 설정, 클러스터 엔드포인트, 네트워크 라우팅 규칙 필요
테스트 부담 : 모든 코드 변경을 8개 리전 전체에서 검증
순차 배포 : 동시 배포 불가, 리전 단위 점진 롤아웃
리전별 이슈 : 네트워크 구성, 데이터 주권 규칙, 클러스터 버전 차이
대응 방식
단일 파일럿 리전(주로 US 기반)에서 검증
리전별 설정 요구사항 문서화
리전 인식 가능한 Quarry Operator 구축
점진적 롤아웃과 리전별 학습 반영
리전별 마이그레이션 진행 상황 별도 추적
교훈 : 멀티 리전 인프라는 단순히 N배가 아니라 리전별 고유 장애 모드까지 N배 어려움 , 교차 리전 조율과 리전별 디버깅에 충분한 시간 배정 필요
결과
100% SSH 제거 달성 , 모든 프로덕션 잡이 Quarry를 통한 REST 기반 제출로 전환
보안적 성과
8개 독립 데이터 리전 전 프로덕션 EMR 클러스터에서 SSH 접근 제거 , 공격 표면 대폭 축소
SSH 키 배포를 서비스 간 토큰 인증으로 대체 , REST API 로깅으로 정상적 감사 추적 확보
모든 잡 제출이 Quarry를 통한 구조화 로그 보유
마지막 AWS 메인 계정 EMR 클러스터를 자식 계정으로 이전, Whitecastle 이니셔티브 완수
특수 보안 그룹과 복잡한 권한 관리 제거로 컴플라이언스 단순화
운영적 개선
마스터 노드 리소스 경합 제거, 모든 비 Hadoop 잡이 분산 YARN 컨테이너에서 적절한 리소스 할당 으로 실행
클라이언트 Kubernetes Pod 재시작에도 잡이 유지되어 잡 신뢰성 대폭 향상 , 좀비 프로세스 사라짐, REST API 통한 정상 종료 가능
Quarry API로 구조화된 잡 상태/로그/메트릭 제공, 잡 수명주기 전체 추적과 YARN 컨테이너 로그 확인, 적절한 도구로 디버깅 가능
미래 기반 확보
SSH 의존성 제거로 Spark on Kubernetes 마이그레이션 가능
REST 기반 아키텍처가 클라우드 네이티브 관행과 정합
복잡한 SSH 설정 대비 단순하고 유지보수 쉬운 Quarry Operator 로 팀 온보딩 용이
Airflow를 EMR 인프라 세부사항과 디커플링
모든 잡 제출을 Quarry로 표준화 , 향후 변경 용이
완료 후 2년의 프로덕션 운영을 통해 아키텍처 결정의 타당성 검증, 보안·운영 안정성·인프라 유연성 모두 개선
학습된 교훈
잘 작동한 점
점진적 마이그레이션 : Dev → GovDev/CommDev → Prod 순차 롤아웃과 Operator 타입별 이전으로 단계별 학습 누적
강한 팀 협업 : Search, Analytics, Data Engineering, ML, Marketing 등 다영역 협력, 신속한 코드 리뷰와 공용 채널 소통
분석 기반 진행 추적 : 전 리전 마이그레이션 진행 대시보드 구축, Airflow 데이터베이스 쿼리로 잔여 SSH 기반 작업 식별
다시 한다면 달리할 점
네트워크 토폴로지 사전 매핑 필요 : EKM 연결 같은 네트워크 분리 이슈를 후반에 발견, Whitecastle 계정 경계와 네트워크 라우팅을 클러스터 마이그레이션 전 문서화 필요
리소스 한도 테스트 조기 수행 필요 : vmem 체크 이슈가 후반에 발생, 초기 파일럿 단계부터 SSH 대비 YARN 리소스 한도 테스트 포함 필요
Operator 제한에 대한 사전 소통 강화 : 최종 단계에서 SSHOperator 신규 사용을 제한했을 때 일부 팀이 인지하지 못함, Airflow 사용자 전체에 대한 사전 공지 강화 필요
대규모 마이그레이션 모범 사례
마이그레이션 전에 모니터링부터 구축 : 잔여 작업을 항상 파악할 수 있는 대시보드 조기 마련, Airflow DB 쿼리 활용
다중 환경 테스트 : Dev, CommDev, GovDev에서 테스트해 환경별 이슈를 프로덕션 이전에 포착, 특히 계정 경계 간 테스트로 네트워크 분리 이슈 사전 발견
점진적 Operator 폐기 : CrunchExecOperator, S3SyncOperator 등 한 번에 하나씩 폐기 , 각 단계가 자체 테스트·검증 포함된 미니 프로젝트로 운영, 속도는 느리지만 위험 크게 완화
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