장애 대응 프로세스 설계

대규모 트래픽을 처리하는 서비스에서는 장애(Incident) 발생 시 신속하게 감지하고 대응하는 체계적인 프로세스가 필요합니다.
SRE 관점에서 장애 대응 프로세스(Incident Management Process)는 탐지(Detection) → 진단(Diagnosis) → 복구(Mitigation & Recovery) → 사후 분석(Postmortem) → 예방(Prevention)의 단계로 설계해야 합니다.

 

📌 1️⃣ 장애 대응 프로세스 개요

아마존의 장애 대응 프로세스는 5단계 구조로 설계할 수 있습니다.

단계주요 활동도구 및 기술

1. 탐지 (Detection)	장애 감지 및 알림	Prometheus, Grafana, ELK, CloudWatch
2. 진단 (Diagnosis)	로그 분석 및 원인 파악	Kibana, Loki, OpenTelemetry
3. 복구 (Mitigation & Recovery)	장애 완화 및 임시 조치	Auto Healing, Circuit Breaker, Rate Limiting
4. 사후 분석 (Postmortem)	장애 보고서 작성 및 RCA 수행	Postmortem 문서화, Blameless Culture
5. 예방 (Prevention)	시스템 개선 및 장애 재발 방지	Chaos Engineering, Load Testing

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📌 2️⃣ 장애 대응 프로세스 단계별 상세 설계

1️⃣ 탐지 (Detection) – 실시간 모니터링 및 알람 시스템 구축

✔ 실시간 장애 감지를 위한 Observability 구축
✔ 자동 알림(Alerting) 시스템 연동 → Slack, PagerDuty, OpsGenie
✔ 트래픽 급증, CPU 과부하, 500 에러율 증가 등의 패턴 감지

✅ 예시:
"Prometheus와 Grafana를 활용하여 API 응답 속도를 모니터링하고, 500 에러 비율이 5%를 초과하면 PagerDuty로 자동 알람을 전송합니다."

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2️⃣ 진단 (Diagnosis) – 장애 원인 분석 및 분류

✔ ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana) 또는 Loki를 활용한 로그 분석
✔ Distributed Tracing (Jaeger, AWS X-Ray)으로 API 호출 흐름 추적
✔ 장애 유형을 빠르게 분류 (예: 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션, 인프라 이슈 등)

✅ 예시:
"Jaeger를 활용하여 API 호출 경로를 추적한 결과, 데이터베이스 쿼리 응답 시간이 10배 증가한 것을 확인하였습니다."

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3️⃣ 복구 (Mitigation & Recovery) – 빠른 대응 및 임시 해결책 적용

✔ Auto Healing → Kubernetes Pod Restart, Auto Scaling Group 활용
✔ Circuit Breaker → 장애 감지 시 API 호출 차단 및 Graceful Degradation 적용
✔ Rate Limiting → 트래픽 급증 시 일부 요청 제한
✔ Blue-Green Deployment → 신규 배포가 원인일 경우 빠르게 롤백 가능

✅ 예시:
"장애 원인이 특정 마이크로서비스의 새로운 배포인 경우, 즉시 롤백(Rollback)을 수행하고, API Gateway에서 Circuit Breaker를 적용하여 장애 영향을 최소화합니다."

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4️⃣ 사후 분석 (Postmortem) – RCA 및 문제 재현

✔ 장애 발생 원인 분석 (Root Cause Analysis, RCA)
✔ 장애 대응 과정 리뷰 → Blameless Culture 기반 Postmortem 문서화
✔ 대응 프로세스 개선 및 팀 내부 공유

✅ 예시:
"이번 장애는 데이터베이스 인덱스 누락으로 인해 발생했으며, Postmortem 문서를 작성하고, 향후 배포 프로세스에 추가적인 성능 검증을 포함하도록 개선하였습니다."

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5️⃣ 예방 (Prevention) – 재발 방지를 위한 개선 작업 수행

✔ Chaos Engineering → Netflix Chaos Monkey를 활용한 장애 시뮬레이션 테스트
✔ Load Testing → JMeter, k6 등을 사용하여 트래픽 부하 테스트 진행
✔ SLO(Service Level Objective) 기반 운영 정책 개선

✅ 예시:
"Chaos Engineering 실험을 통해 특정 노드가 다운될 경우 자동으로 트래픽이 Failover 되는지 테스트하고, Failover 속도를 최적화하였습니다."

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📌 3️⃣ 아마존 서비스 장애 대응 프로세스 요약

1️⃣ 실시간 탐지 (Monitoring & Alerting) → Prometheus, Grafana, CloudWatch 활용
2️⃣ 빠른 장애 진단 (Root Cause Analysis) → ELK, Loki, Jaeger, OpenTelemetry 활용
3️⃣ 신속한 복구 (Mitigation & Recovery) → Auto Scaling, Circuit Breaker, Rate Limiting 적용
4️⃣ 사후 분석 및 개선 (Postmortem & RCA) → 장애 대응 과정 문서화 및 팀 공유
5️⃣ 장애 예방 전략 (Chaos Engineering & Load Testing) → 장애 재현 및 복원력 테스트

✅ 최적의 접근 방식:
"SLO를 기반으로 장애 탐지 시스템을 구축하고, 장애 발생 시 신속한 복구를 위한 자동화된 대응 전략을 마련하며, 장애 발생 후 RCA와 Postmortem을 통해 지속적으로 시스템을 개선합니다."