카오스 엔지니어링: 장애 주입을 위한 실용 가이드

오늘날의 복잡하고 분산된 소프트웨어 환경에서는 시스템의 회복탄력성과 신뢰성을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 기존의 테스트 방법은 실제 환경 조건에서 발생하는 숨겨진 취약점을 발견하는 데 종종 한계가 있습니다. 바로 이 지점에서 카오스 엔지니어링이 등장합니다. 이는 의도적으로 시스템에 장애를 주입하여 약점을 사전에 식별하는 접근 방식입니다.

카오스 엔지니어링이란 무엇인가?

카오스 엔지니어링은 운영 환경의 혼란스러운 조건을 견뎌낼 수 있는 시스템의 능력에 대한 신뢰를 구축하기 위해 시스템에 대해 실험하는 분야입니다. 이는 단지 파괴를 위해 시스템을 망가뜨리는 것이 아니라, 숨겨진 약점을 발견하고 시스템의 견고성을 개선하기 위해 체계적이고 의도적으로 제어된 장애를 도입하는 것입니다.

이는 시스템이 어떻게 반응하는지 확인하기 위해 환경에 '혼돈'을 주입하는 통제된 실험이라고 생각할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 사전에 식별하고 수정할 수 있습니다.

카오스 엔지니어링의 원칙

카오스 엔지니어링의 핵심 원칙은 안전하고 통제된 방식으로 실험을 수행하기 위한 프레임워크를 제공합니다:

정상 상태 정의: 시스템의 정상적인 동작에 대한 기준선(예: 지연 시간, 오류율, 리소스 사용률)을 측정합니다. 이는 실험 중 및 실험 후 시스템의 동작을 비교하기 위한 기준점을 설정합니다.
가설 수립: 특정 장애 조건에서 시스템이 어떻게 동작할지에 대한 예측을 합니다. 이는 실험의 초점을 맞추고 결과를 평가하는 기반을 제공합니다. 예를 들어: "데이터베이스 복제본 중 하나가 실패하더라도 시스템은 지연 시간에 최소한의 영향을 미치면서 요청을 계속 처리할 것이다."
운영 환경에서 실험 실행: 실제 환경 조건을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 이상적으로는 운영 환경(또는 운영 환경을 거의 그대로 복제한 스테이징 환경)에서 실험을 실행해야 합니다.
실험 자동화 및 지속적 실행: 자동화를 통해 실험을 빈번하고 일관되게 실행할 수 있으며, 시스템 회복탄력성을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있습니다.
폭발 반경 최소화: 중단 위험을 최소화하기 위해 실험의 영향을 소수의 사용자나 시스템으로 제한합니다.

장애 주입이란 무엇인가?

장애 주입은 카오스 엔지니어링 내의 특정 기술로, 스트레스 상황에서 시스템의 동작을 테스트하기 위해 의도적으로 시스템에 오류나 장애를 주입하는 것을 포함합니다. 이는 '혼돈'을 도입하고 시스템 회복탄력성에 대한 가설을 검증하는 주요 메커니즘입니다.

본질적으로, 서버 충돌, 네트워크 중단, 응답 지연과 같은 실제 장애 시나리오를 시뮬레이션하여 시스템이 이를 어떻게 처리하는지 확인하는 것입니다. 이는 아키텍처, 코드 및 운영 절차의 약점을 식별하는 데 도움이 됩니다.

장애 주입의 유형

다양한 유형의 장애 주입 기술이 있으며, 각기 다른 시스템 측면을 대상으로 합니다:

1. 리소스 장애

이러한 장애는 리소스 고갈 또는 경합을 시뮬레이션합니다:

CPU 장애: 높은 부하 또는 리소스 경합을 시뮬레이션하기 위해 CPU 스파이크를 발생시킵니다. 여러 개의 계산 집약적인 프로세스를 생성하여 CPU 사용량의 급격한 증가를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 증가된 부하를 처리하는 애플리케이션의 능력에 문제를 노출시키거나 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 예: 속보로 인해 거래 활동이 급증하는 금융 거래 플랫폼.
메모리 장애: 시스템이 낮은 메모리 조건을 어떻게 처리하는지 테스트하기 위해 메모리 누수 또는 고갈을 시뮬레이션합니다. 이는 대량의 메모리를 할당하거나 애플리케이션 내에서 의도적으로 메모리 누수를 생성하는 것을 포함할 수 있습니다. 예: 반짝 세일로 인해 사용자가 대거 유입되어 메모리 사용량이 증가하는 전자상거래 웹사이트.
디스크 I/O 장애: 시스템이 I/O 병목 현상에 어떻게 반응하는지 테스트하기 위해 느리거나 실패하는 디스크를 시뮬레이션합니다. 이는 디스크에 대용량 파일을 지속적으로 읽거나 쓰는 프로세스를 생성하여 달성할 수 있습니다. 예: 인기 있는 새 프로그램 출시로 인해 디스크 I/O가 증가하는 미디어 스트리밍 서비스.

2. 네트워크 장애

이러한 장애는 네트워크 문제 및 중단을 시뮬레이션합니다:

지연 시간 주입: 느린 네트워크 연결을 시뮬레이션하기 위해 네트워크 통신에 지연을 도입합니다. 이는 리눅스의 `tc`(트래픽 제어)와 같은 도구를 사용하거나 프록시 서버에 지연을 도입하여 달성할 수 있습니다. 예: 다른 리전 간에 네트워크 지연을 겪는 전 세계적으로 분산된 애플리케이션.
패킷 손실: 신뢰할 수 없는 네트워크 연결을 시스템이 어떻게 처리하는지 테스트하기 위해 패킷 손실을 시뮬레이션합니다. 역시, `tc`나 유사한 도구를 사용하여 지정된 비율로 패킷을 드롭할 수 있습니다. 예: 네트워크 혼잡으로 인해 패킷 손실을 겪는 VoIP(Voice-over-IP) 서비스.
네트워크 파티셔닝: 특정 구성 요소의 완전한 네트워크 중단 또는 격리를 시뮬레이션합니다. 이는 방화벽이나 네트워크 정책을 사용하여 특정 서버나 리전 간의 네트워크 트래픽을 차단함으로써 달성할 수 있습니다. 예: 리전별 네트워크 중단을 겪는 클라우드 기반 서비스.
DNS 장애: DNS 확인 실패 또는 부정확한 DNS 응답을 시뮬레이션합니다. 일시적으로 DNS 레코드를 수정하여 잘못된 주소를 가리키게 하거나 DNS 서버의 비가용성을 시뮬레이션할 수 있습니다. 예: DNS 서버에 대한 DDoS 공격으로 인해 특정 리전에서 DNS 확인 문제를 겪는 글로벌 애플리케이션.

3. 프로세스 장애

이러한 장애는 프로세스의 실패 또는 종료를 시뮬레이션합니다:

프로세스 종료: 시스템이 어떻게 복구되는지 확인하기 위해 중요한 프로세스를 종료합니다. 이는 시스템의 프로세스 장애 처리 능력을 테스트하는 간단한 방법입니다. 리눅스의 `kill`이나 윈도우의 작업 관리자와 같은 도구를 사용하여 프로세스를 종료할 수 있습니다. 예: 중요한 서비스가 갑자기 사용할 수 없게 되는 마이크로서비스 아키텍처.
프로세스 중단: 프로세스가 응답하지 않는 상황을 시뮬레이션하기 위해 프로세스를 일시 중단합니다. 이는 리눅스에서 `SIGSTOP` 및 `SIGCONT`와 같은 신호를 사용하여 달성할 수 있습니다. 예: 데이터베이스 연결 풀이 연결을 모두 소진하여 애플리케이션이 응답하지 않게 되는 경우.

4. 상태 장애

이러한 장애는 시스템의 상태를 손상시키거나 수정하는 것을 포함합니다:

데이터 손상: 데이터베이스나 캐시의 데이터를 의도적으로 손상시켜 시스템이 일관성 없는 데이터를 어떻게 처리하는지 확인합니다. 이는 데이터베이스 레코드를 수정하거나, 캐시 항목에 오류를 주입하거나, 심지어 디스크 손상을 시뮬레이션하는 것을 포함할 수 있습니다. 예: 제품 카탈로그의 데이터 손상으로 인해 잘못된 가격이나 제품 정보가 표시되는 전자상거래 웹사이트.
클럭 드리프트: 다른 서버 간의 클럭 동기화 문제를 시뮬레이션합니다. 이는 시스템 클럭을 조작할 수 있는 도구를 사용하여 달성할 수 있습니다. 예: 다른 노드 간의 클럭 드리프트로 인해 트랜잭션 처리에 불일치가 발생하는 분산 트랜잭션 시스템.

5. 의존성 장애

이러한 장애는 외부 의존성의 실패에 초점을 맞춥니다:

서비스 비가용성: 시스템이 어떻게 정상적으로 성능 저하를 일으키는지 테스트하기 위해 외부 서비스(예: 데이터베이스, API)의 비가용성을 시뮬레이션합니다. 이는 스터빙이나 모킹 라이브러리와 같은 도구를 사용하여 서비스 중단을 시뮬레이션함으로써 달성할 수 있습니다. 예: 제3자 결제 게이트웨이에 의존하는 애플리케이션이 중단을 겪는 경우.
느린 응답: 시스템이 지연 문제를 어떻게 처리하는지 테스트하기 위해 외부 서비스로부터의 느린 응답을 시뮬레이션합니다. 이는 모의 서비스의 응답에 지연을 도입하여 달성할 수 있습니다. 예: 데이터베이스 서버 과부하로 인해 느린 데이터베이스 쿼리를 경험하는 웹 애플리케이션.
부정확한 응답: 오류 처리를 테스트하기 위해 외부 서비스가 부정확하거나 예기치 않은 데이터를 반환하도록 시뮬레이션합니다. 이는 모의 서비스의 응답을 수정하여 유효하지 않은 데이터를 반환하도록 함으로써 달성할 수 있습니다. 예: 제3자 API로부터 유효하지 않은 데이터를 받아 예기치 않은 동작을 일으키는 애플리케이션.

장애 주입을 위한 도구

몇몇 도구와 프레임워크는 장애 주입 실험을 자동화하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다:

Chaos Monkey (Netflix): 운영 환경에서 가상 머신 인스턴스를 무작위로 종료하는 고전적인 도구입니다. 간단하지만 클라우드 기반 인프라의 회복탄력성을 테스트하는 데 효과적일 수 있습니다.
Gremlin: 리소스 장애, 네트워크 장애, 상태 장애를 포함한 광범위한 장애 주입 실험을 조율하기 위한 상용 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며 다양한 인프라 플랫폼을 지원합니다.
Litmus: 쿠버네티스를 위한 오픈소스 카오스 엔지니어링 프레임워크입니다. 카오스 엔지니어링 실험을 쿠버네티스 커스텀 리소스로 정의하고 실행할 수 있게 해줍니다.
Chaos Toolkit: 선언적인 JSON 형식을 사용하여 카오스 엔지니어링 실험을 정의하고 실행하기 위한 오픈소스 툴킷입니다. 다양한 플랫폼과 통합을 지원합니다.
Toxiproxy: 네트워크 및 애플리케이션 장애를 시뮬레이션하기 위한 TCP 프록시입니다. 애플리케이션과 그 의존성 사이에 지연 시간, 패킷 손실 및 기타 네트워크 장애를 주입할 수 있습니다.
사용자 정의 스크립트: 특정 시나리오의 경우, `tc`, `iptables`, `kill`과 같은 도구를 사용하여 시스템에 직접 장애를 주입하는 사용자 정의 스크립트를 작성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 최대한의 유연성을 제공하지만 더 많은 수작업이 필요합니다.

장애 주입을 위한 모범 사례

장애 주입 실험이 효과적이고 안전하게 이루어지도록 다음 모범 사례를 따르십시오:

작게 시작하기: 간단한 실험으로 시작하여 자신감을 얻으면서 점차 복잡성을 높여가십시오.
면밀히 모니터링하기: 예기치 않은 동작이나 잠재적인 문제를 감지하기 위해 실험 중에 시스템을 주의 깊게 모니터링하십시오. 포괄적인 모니터링 도구를 사용하여 지연 시간, 오류율, 리소스 사용률과 같은 주요 지표를 추적하십시오.
자동화하기: 실험을 자동화하여 정기적이고 일관되게 실행하십시오. 이를 통해 시스템 회복탄력성을 지속적으로 모니터링하고 회귀를 식별할 수 있습니다.
소통하기: 혼란을 피하고 모든 사람이 잠재적 위험을 인지하도록 팀과 이해관계자에게 예정된 실험에 대해 알리십시오.
롤백 계획 수립: 문제가 발생할 경우를 대비해 명확한 롤백 계획을 마련하십시오. 여기에는 시스템을 이전 상태로 신속하게 복원하는 단계가 포함되어야 합니다.
학습하고 반복하기: 각 실험의 결과를 분석하고 그 결과를 사용하여 시스템의 회복탄력성을 개선하십시오. 다양한 장애 시나리오를 테스트하고 시스템 동작에 대한 이해를 정교화하기 위해 실험을 반복하십시오.
모든 것 문서화하기: 가설, 실행 단계, 결과 및 교훈을 포함한 모든 실험에 대한 상세한 기록을 유지하십시오. 이 문서는 향후 실험 및 팀 내 지식 공유에 매우 중요할 것입니다.
폭발 반경 고려하기: 운영 환경으로 이동하기 전에 중요하지 않은 시스템이나 개발 환경에서 장애를 주입하는 것으로 시작하십시오. 최종 사용자에 대한 실험의 영향을 제한하기 위한 안전장치를 구현하십시오. 예를 들어, 기능 플래그나 카나리 배포를 사용하여 실험의 효과를 격리하십시오.
관찰 가능성 확보하기: 실험의 효과를 *관찰*할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 견고한 로깅, 추적 및 모니터링 인프라가 필요합니다. 관찰 가능성이 없으면 주입된 장애의 영향을 정확하게 평가하거나 실패의 근본 원인을 식별할 수 없습니다.

장애 주입의 이점

카오스 엔지니어링 전략의 일환으로 장애 주입을 채택하면 수많은 이점을 얻을 수 있습니다:

시스템 회복탄력성 향상: 시스템의 약점을 사전에 식별하고 수정하여 장애에 더 강한 시스템을 만듭니다.
다운타임 감소: 시스템이 장애를 정상적으로 처리할 수 있도록 보장함으로써 예기치 않은 중단의 영향을 최소화합니다.
신뢰도 증가: 운영 환경의 혼란스러운 조건을 견딜 수 있는 시스템의 능력에 대한 신뢰를 구축합니다.
평균 복구 시간(MTTR) 단축: 사고 대응을 연습하고 복구 절차를 자동화함으로써 장애로부터 신속하게 복구하는 능력을 향상시킵니다.
모니터링 및 경고 강화: 주입된 장애에 모니터링 및 경고 시스템이 어떻게 반응하는지 관찰하여 시스템의 격차를 식별합니다.
시스템 동작에 대한 더 나은 이해: 스트레스 상황에서 시스템이 어떻게 동작하는지에 대한 더 깊은 이해를 얻어 더 정보에 입각한 설계 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.
팀 협업 개선: 카오스 엔지니어링 실험을 설계하고 실행하기 위해 함께 작업함으로써 개발, 운영 및 보안 팀 간의 협업을 촉진합니다.

실제 사례

몇몇 기업들은 시스템 회복탄력성을 개선하기 위해 카오스 엔지니어링과 장애 주입을 성공적으로 구현했습니다:

Netflix: 카오스 엔지니어링의 선구자인 넷플릭스는 운영 환경에서 인스턴스를 무작위로 종료하기 위해 카오스 몽키(Chaos Monkey)를 사용하는 것으로 유명합니다. 그들은 또한 다양한 장애 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 시미안 아미(Simian Army)와 같은 다른 카오스 엔지니어링 도구들을 개발했습니다.
Amazon: 아마존은 AWS 서비스의 회복탄력성을 테스트하기 위해 카오스 엔지니어링을 광범위하게 사용합니다. 그들은 네트워크 장치, 스토리지 시스템, 데이터베이스를 포함한 인프라의 다양한 구성 요소에 장애를 주입하는 도구와 기술을 개발했습니다.
Google: 구글 또한 서비스의 신뢰성을 향상시키기 위한 방법으로 카오스 엔지니어링을 채택했습니다. 그들은 분산 시스템의 회복탄력성을 테스트하고 잠재적인 장애 모드를 식별하기 위해 장애 주입을 사용합니다.
LinkedIn: 링크드인은 다양한 유형의 장애에 대한 플랫폼의 회복탄력성을 검증하기 위해 카오스 엔지니어링을 사용합니다. 그들은 시스템의 다양한 측면을 테스트하기 위해 자동화된 장애 주입 기술과 수동 장애 주입 기술을 조합하여 사용합니다.
Salesforce: 세일즈포스는 클라우드 서비스의 높은 가용성과 신뢰성을 보장하기 위해 카오스 엔지니어링을 활용합니다. 그들은 네트워크 중단, 데이터베이스 장애, 애플리케이션 오류를 포함한 다양한 장애 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 장애 주입을 사용합니다.

장애 주입 구현의 어려움

장애 주입의 이점은 상당하지만 고려해야 할 몇 가지 어려움도 있습니다:

복잡성: 특히 크고 분산된 시스템에서 장애 주입 실험을 설계하고 실행하는 것은 복잡할 수 있습니다.
위험: 운영 환경에 장애를 주입할 때 의도하지 않은 결과를 초래할 위험이 항상 존재합니다.
도구 선택: 사용 가능한 옵션이 많기 때문에 장애 주입을 위한 적절한 도구와 프레임워크를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다.
문화: 카오스 엔지니어링을 채택하려면 실패를 수용하고 실수로부터 배우는 방향으로의 문화적 전환이 필요합니다.
관찰 가능성: 적절한 모니터링 및 로깅 없이는 장애 주입 실험의 영향을 평가하기 어렵습니다.

장애 주입 시작하기

장애 주입을 시작하기 위한 몇 가지 단계는 다음과 같습니다:

간단한 실험으로 시작하기: 중요하지 않은 시스템이나 구성 요소를 선택하고 프로세스 종료나 지연 시간 주입과 같은 기본적인 장애 주입 실험으로 시작하십시오.
가설 정의하기: 장애가 주입되었을 때 어떤 일이 일어날 것으로 예상하는지 명확하게 정의하십시오.
시스템 모니터링하기: 실험 중 및 실험 후에 시스템의 동작을 주의 깊게 모니터링하십시오.
결과 분석하기: 실제 결과를 가설과 비교하고 불일치하는 부분을 식별하십시오.
결과 문서화하기: 발견한 내용을 기록하고 팀과 공유하십시오.
반복하고 개선하기: 실험에서 얻은 통찰력을 사용하여 시스템의 회복탄력성을 개선하고 더 복잡한 실험으로 이 과정을 반복하십시오.

결론

카오스 엔지니어링과 장애 주입은 더 탄력 있고 안정적인 시스템을 구축하기 위한 강력한 기술입니다. 사전에 약점을 파악하고 시스템의 견고성을 개선함으로써 다운타임을 줄이고 신뢰도를 높이며 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 극복해야 할 과제가 있지만, 이러한 관행을 채택하는 이점은 위험을 훨씬 능가합니다. 작게 시작하고, 면밀히 모니터링하며, 지속적으로 반복하여 조직 내에 회복탄력성의 문화를 구축하십시오. 실패를 수용하는 것은 시스템을 망가뜨리는 것이 아니라, 어떤 상황에도 견딜 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 배우는 것임을 기억하십시오.

소프트웨어 시스템이 점점 더 복잡해지고 분산됨에 따라 카오스 엔지니어링의 필요성은 계속해서 커질 것입니다. 이러한 기술을 채택함으로써 여러분의 시스템이 실제 세계의 피할 수 없는 도전에 대비할 수 있도록 보장할 수 있습니다.