Blue-Green Progressive Merge (BGPM)
개요
Blue-Green Progressive Merge(BGPM)는 블루-그린 배포(Blue-Green Deployment)와 점진적 롤아웃(Progressive Delivery)의 장점을 결합한 소프트웨어 배포 전략입니다. 이는 신규 버전을 별도 환경(그린)에 배포한 후, 사용자의 일부 트래픽만 전환하여 안정성과 성능을 검증하고, 점진적으로 블루와 병합(Merge)해가는 방식입니다. 안정성과 빠른 배포를 동시에 달성하려는 DevOps, MLOps, AI 서비스 환경에서 각광받고 있습니다.
1. 개념 및 정의
Blue-Green Progressive Merge는 두 개의 독립적인 배포 환경(Blue, Green)을 운영하면서, 그린 버전에 대한 트래픽을 점진적으로 증가시키고, 충분히 검증되었을 때 기존 블루 환경과 병합하는 배포 모델입니다.
기존 Blue-Green이 빠른 전환을 중심으로 했다면, BGPM은 ‘점진적 전환 + 검증 + 병합’에 초점을 맞춰 위험을 최소화합니다.
2. 특징
| 특징 | 설명 | 기존 배포 전략 대비 장점 |
| 이중 환경 운영 | Blue와 Green 환경을 동시에 유지 | 롤백 용이성 확보 |
| 트래픽 점진 전환 | Canary 방식으로 소량 트래픽부터 전환 | 장애 사전 감지 가능 |
| Merge 기반 완전 전환 | 일정 조건 충족 시 Blue와 병합 | 리소스 절감과 배포 안정성 동시 확보 |
단순한 버전 교체가 아닌 ‘지속적 검증’이 핵심입니다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 주요 기술 스택 |
| Blue/Green 환경 | 두 개의 동일한 운영 환경 구성 | Kubernetes, AWS Elastic Beanstalk |
| 트래픽 전환 컨트롤러 | 트래픽 비율 조정 및 제어 | Istio, Linkerd, NGINX Ingress |
| 모니터링 및 분석 | 성능 지표 기반 전환 판단 | Prometheus, Grafana, Datadog |
| 병합 조건 엔진 | 전환 완료 여부 결정 로직 | Custom Controller, Rollout Operator |
Kubernetes 기반 마이크로서비스에 최적화되어 있습니다.
4. 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 | 관련 도구 |
| Canary 배포 전략 | 점진적 트래픽 전환 적용 | Argo Rollouts, Flagger |
| 자동 롤백 로직 | 장애 발생 시 자동 되돌리기 | SLO 기반 Alert + Controller |
| 조건 기반 Merge Trigger | 오류율, 지연 시간 조건 만족 시 병합 | Metric Threshold, PromQL 조건식 |
GitOps 기반 배포에도 쉽게 통합 가능합니다.
5. 장점 및 이점
| 장점 | 설명 | 기대 효과 |
| 배포 안정성 강화 | 장애 발생 시 빠른 롤백 가능 | 서비스 가용성 확보 |
| 실사용자 기반 검증 | 실제 트래픽 기반 성능 확인 | QA 한계를 보완 |
| 자원 효율성 개선 | Merge 후 이중 환경 제거 가능 | 비용 절감 및 운영 간소화 |
AI 모델 배포와 같이 불확실성이 높은 환경에 특히 유리합니다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 활용 방식 | 고려사항 |
| SaaS 신규 기능 배포 | 신규 기능을 Green에 배포하고 점진 적용 | 사용자 피드백 수집 구조 필요 |
| AI 모델 실시간 배포 | Blue에 안정 모델, Green에 신모델 배포 | 예측 오류 모니터링 강화 필요 |
| 금융 서비스 업데이트 | 민감 거래 시스템의 안전한 전환 | 보안 및 감사 로그 확보 필수 |
BGPM은 단순한 기술 구현을 넘어 철저한 관측과 조건 설정이 필요합니다.
7. 결론
Blue-Green Progressive Merge는 안정성과 속도를 모두 요구하는 현대 배포 환경에 최적화된 전략입니다. 단순한 환경 전환을 넘어 실시간 사용자 검증, 자동화된 조건 판단, 점진적 병합이라는 정교한 접근을 통해 실패 없는 배포를 실현할 수 있습니다. 특히 AI, 금융, SaaS 등 고위험 환경에서는 BGPM의 전략적 도입이 조직의 품질과 민첩성을 동시에 향상시키는 핵심 도구가 될 수 있습니다.