시스템의 복원력을 높이기 위한 Chaos Engineering 전략

 

Chaos Engineering은 의도적으로 장애를 발생시켜 시스템의 복원력을 검증하고 강화하는 기법입니다. 장애 실험을 통해 자동 복구(Auto Healing), 장애 감지(Alerting), Failover 전략 등을 테스트하여 실제 장애 발생 시에도 안정적으로 서비스가 유지될 수 있도록 대비합니다.

 

 

1️⃣ Chaos Engineering이란?

Chaos Engineering은 의도적으로 장애를 발생시켜 시스템의 복원력(Resilience)을 테스트하고 강화하는 기법입니다.
Netflix에서 시작한 "Chaos Monkey"를 대표적인 사례로 들 수 있으며, 실제 장애 상황을 사전에 시뮬레이션하여 시스템이 얼마나 효과적으로 대응할 수 있는지 검증하는 것이 목표입니다.

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2️⃣ Chaos Engineering을 적용하는 단계

Chaos Engineering을 효과적으로 적용하려면 4단계 전략이 필요합니다.

🔹 (1) 시스템 정상 상태 정의 (Baseline State)

• SLO (Service Level Objectives), SLI (Service Level Indicators)를 설정하여 정상적인 서비스 상태를 정의합니다.
• 정상적인 API 응답 시간, 에러율, 처리량(QPS) 등 기준을 정함

✅ 예시:
"우리 서비스의 정상적인 API 응답 속도는 200ms 이내, 에러율 1% 미만이어야 합니다."

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🔹 (2) 실험 설계 (Hypothesis)

• 가정: "특정 장애가 발생하면 시스템이 정상적으로 복구될 것이다."
• 테스트할 장애 유형을 선정
  • 서버 장애: 특정 인스턴스 종료, 리전 장애
  • 네트워크 장애: 패킷 손실, 지연 발생 (Latency Injection)
  • 데이터베이스 장애: Primary DB 장애, Read Replica Sync 지연
  • 애플리케이션 장애: 특정 마이크로서비스 다운, 트래픽 급증

✅ 예시:
"DB 마스터 인스턴스가 다운되면, 자동으로 Read Replica로 Failover가 발생하여 정상적으로 복구될 것이다."

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🔹 (3) 장애 시뮬레이션 실행 (Controlled Experiment)

• **Netflix Chaos Monkey, Gremlin, AWS Fault Injection Simulator (FIS)**를 활용하여 장애를 인위적으로 발생
• Blue-Green Deployment, Canary Release로 안전한 환경에서 테스트 진행
• 자동화된 복구 시스템 (Auto Healing, Circuit Breaker) 동작 여부 확인

✅ 예시:
"AWS FIS를 사용하여 특정 EC2 인스턴스를 종료하고, Auto Scaling이 정상적으로 새로운 인스턴스를 생성하는지 검증합니다."

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🔹 (4) 결과 분석 & 개선 (Observation & Mitigation)

• 장애 실험 후 서비스 복구 시간 (MTTR - Mean Time to Recovery) 측정
• 문제 발생 시 Alerting 시스템 (PagerDuty, Datadog) 작동 여부 확인
• 재발 방지를 위해 추가적인 개선 작업 수행 (예: Rate Limiting, Caching 최적화)

✅ 예시:
"Chaos Monkey 실험 결과, 특정 리전에서 장애 발생 시 복구 시간이 예상보다 3배 길었습니다. 이를 개선하기 위해 Multi-Region Auto Failover를 도입하겠습니다."

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3️⃣ Chaos Engineering을 적용할 때 고려할 점

1️⃣ 실제 운영 환경과 동일한 환경에서 실험 진행 (Staging 또는 Canary Release 적용)
2️⃣ 사용자에게 영향을 주지 않도록 "Controlled Chaos" 원칙을 준수
3️⃣ 테스트 후 결과를 문서화하고, 장애 복구 프로세스를 지속적으로 개선