카오스 엔지니어링: 통제된 실험을 통한 시스템 복원력 구축

오늘날의 복잡하고 분산된 시스템에서 안정성은 매우 중요합니다. 사용자는 원활한 경험을 기대하며, 가동 중지 시간은 상당한 재정적 및 평판적 결과를 초래할 수 있습니다. 기존의 테스팅 방법은 실제 조건에서 나타나는 숨겨진 약점을 밝혀내는 데 종종 부족합니다. 바로 여기에 카오스 엔지니어링이 등장합니다.

카오스 엔지니어링이란 무엇입니까?

카오스 엔지니어링은 시스템에 의도적으로 장애를 주입하여 약점을 밝히고 혼란스러운 조건을 견딜 수 있는 능력에 대한 확신을 구축하는 훈련입니다. 카오스를 위한 카오스를 일으키는 것이 아니라, 사용자가 영향을 받기 전에 취약점을 식별하기 위해 통제된 실험을 수행하는 것입니다. 실제 재해가 발생하기 전에 시스템을 학습하고 개선할 수 있도록 하는 사전 예방적 사고 관리 접근 방식이라고 생각하십시오.

원래 넷플릭스에서 대중화된 카오스 엔지니어링은 복잡한 분산 시스템에 의존하는 모든 규모의 조직에게 중요한 관행이 되었습니다. 팀이 스트레스 하에서 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하고, 중요한 실패 지점을 식별하고, 복원력을 개선하기 위한 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다.

카오스 엔지니어링의 원칙

카오스 엔지니어링은 실험이 책임감 있게 수행되고 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 일련의 핵심 원칙에 의해 안내됩니다.

• '정상 상태' 정의: 실험을 실행하기 전에 시스템의 정상적인 동작에 대한 기준 이해를 설정합니다. 여기에는 대기 시간, 오류율 또는 리소스 사용률과 같은 메트릭이 포함될 수 있습니다. 정상 상태는 실험 중 및 후에 비교할 수 있는 대조군 역할을 합니다.
• 가설 형성: 시스템이 특정 유형의 장애에 어떻게 반응할지에 대한 명확한 가설을 개발합니다. 예를 들어: "데이터베이스 서버를 사용할 수 없게 되면 애플리케이션은 정상적으로 저하되고 읽기 전용 요청을 계속 처리합니다."
• 실제 장애 도입: 실제 시나리오를 모방하는 장애를 주입합니다. 여기에는 네트워크 중단, 프로세스 충돌 또는 리소스 고갈 시뮬레이션이 포함될 수 있습니다. 장애가 더 현실적일수록 통찰력이 더 가치 있습니다.
• 프로덕션에서 실험 실행: 직관에 반할 수 있지만 프로덕션(또는 프로덕션과 유사한 환경)에서 실험을 실행하는 것은 현실적인 실패 모드를 밝히는 데 중요합니다. 소규모 실험부터 시작하여 자신감이 커짐에 따라 점차 범위를 늘립니다.
• 실험을 자동화하여 지속적으로 실행: 카오스 엔지니어링을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 시스템의 복원력을 지속적으로 검증합니다. 자동화된 실험을 통해 회귀를 조기에 포착하고 시스템이 진화함에 따라 복원력을 유지할 수 있습니다.

카오스 엔지니어링의 이점

카오스 엔지니어링을 구현하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

• 향상된 시스템 복원력: 카오스 엔지니어링은 약점을 사전에 식별하고 완화함으로써 시스템을 장애에 더욱 탄력적으로 만듭니다.
• 가동 중지 시간 감소: 카오스 엔지니어링은 중단을 방지하고 사고의 영향을 최소화하여 가동 중지 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 자신감 향상: 카오스 엔지니어링은 팀에게 혼란스러운 조건을 견딜 수 있는 시스템 능력에 대한 더 큰 자신감을 제공합니다.
• 더 빠른 사고 대응: 팀은 스트레스 하에서 시스템이 어떻게 작동하는지 이해함으로써 실제 사고에 더 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.
• 향상된 관측 가능성: 카오스 엔지니어링은 강력한 모니터링 및 관측 가능성 관행의 개발을 장려하여 시스템 동작에 대한 가치 있는 통찰력을 제공합니다.
• 더 나은 협업: 카오스 엔지니어링은 개발, 운영 및 보안 팀 간의 협업을 촉진하여 시스템 복원력에 대한 공유 이해를 촉진합니다.

카오스 엔지니어링 시작하기

카오스 엔지니어링을 구현하는 것이 어려운 작업일 필요는 없습니다. 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다.

1. 작게 시작: 중요하지 않은 구성 요소를 대상으로 하는 간단한 실험부터 시작합니다. 이를 통해 주요 중단을 위험에 빠뜨리지 않고 로프를 배우고 자신감을 쌓을 수 있습니다.
2. 중요 영역 식별: 비즈니스 운영에 가장 중요하거나 실패 이력이 있는 시스템 영역에 집중합니다.
3. 올바른 도구 선택: 시스템 아키텍처 및 팀의 전문 지식에 맞는 카오스 엔지니어링 도구를 선택합니다. 여러 오픈 소스 및 상용 도구가 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 인기 있는 옵션으로는 Chaos Monkey, Gremlin 및 Litmus가 있습니다.
4. 플레이북 개발: 가설, 주입할 실패, 모니터링할 메트릭 및 롤백 계획을 포함하여 각 실험에 관련된 단계를 간략하게 설명하는 자세한 플레이북을 만듭니다.
5. 명확하게 전달: 개발, 운영, 보안 및 비즈니스 팀을 포함한 모든 이해 관계자에게 카오스 엔지니어링 계획을 전달합니다. 모든 사람이 실험의 목적과 시스템에 미치는 잠재적 영향을 이해하는지 확인합니다.
6. 주의 깊게 모니터링: 실험 중에 시스템을 면밀히 모니터링하여 실패가 예상대로 주입되고 시스템이 예측대로 작동하는지 확인합니다.
7. 결과 분석: 각 실험 후 결과를 철저히 분석하여 약점과 개선 영역을 식별합니다. 결과를 문서화하고 팀과 공유합니다.
8. 반복 및 개선: 실험을 지속적으로 반복하고 얻은 통찰력을 바탕으로 시스템의 복원력을 개선합니다.

카오스 엔지니어링 실험 예시

시스템 복원력을 테스트하기 위해 실행할 수 있는 카오스 엔지니어링 실험의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 대기 시간 주입: 외부 서비스 또는 데이터베이스의 느린 응답 시간을 시뮬레이션하기 위해 네트워크 연결에 인위적인 대기 시간을 도입합니다. 이는 성능 병목 현상을 식별하고 애플리케이션이 저하된 성능을 처리할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 프랑크푸르트의 애플리케이션 서버와 더블린의 데이터베이스 서버 사이에 200ms의 대기 시간을 주입합니다.
• 잘못된 DNS 확인: 네트워크 중단을 처리하는 애플리케이션의 능력을 테스트하기 위해 DNS 확인 실패를 시뮬레이션합니다. 이는 DNS 인프라의 단일 실패 지점을 식별하고 애플리케이션이 대체 DNS 서버로 장애 조치할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전역적인 예로 동남아시아 사용자의 영향을 받는 지역 DNS 중단을 시뮬레이션할 수 있습니다.
• CPU 고갈: 서버에서 많은 양의 CPU 리소스를 소비하여 리소스 고갈 시나리오를 시뮬레이션합니다. 이는 성능 병목 현상을 식별하고 애플리케이션이 높은 부하를 처리할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 특히 다른 시간대에 따라 사용량이 최고조에 달하는 애플리케이션과 관련이 있습니다.
• 메모리 누수: 메모리 고갈 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 애플리케이션에 메모리 누수를 도입합니다. 이는 메모리 누수를 식별하고 애플리케이션이 장기 실행 작업을 처리할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대용량 미디어 파일을 처리하는 애플리케이션에서 흔히 발생하는 시나리오입니다.
• 프로세스 종료: 프로세스 충돌을 시뮬레이션하기 위해 중요한 프로세스를 종료합니다. 이는 애플리케이션의 단일 실패 지점을 식별하고 프로세스 실패로부터 자동으로 복구할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 메시지 큐 처리 시스템에서 작업자 프로세스를 무작위로 종료합니다.
• 네트워크 분할: 시스템의 다른 부분을 서로 격리하기 위해 네트워크 분할을 시뮬레이션합니다. 이는 다른 구성 요소 간의 종속성을 식별하고 애플리케이션이 네트워크 중단을 처리할 수 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 대륙(예: 북미 및 유럽)의 데이터 센터 간의 네트워크 분할을 시뮬레이션하는 것을 고려하십시오.
• 데이터베이스 장애 조치 테스팅: 기본 데이터베이스 장애 발생 시 애플리케이션이 백업 데이터베이스 서버로 원활하게 전환할 수 있도록 데이터베이스 장애 조치를 강제 실행합니다. 여기에는 전역 금융 기관의 재해 복구 계획의 중요한 측면인 장애 조치 프로세스 동안 데이터 일관성과 최소 가동 중지 시간을 확인하는 것이 포함됩니다.

카오스 엔지니어링 도구

카오스 엔지니어링 실험을 자동화하고 간소화하는 데 도움이 되는 여러 도구가 있습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다.

• Chaos Monkey (Netflix): 장애를 시뮬레이션하기 위해 가상 머신 인스턴스를 무작위로 종료하는 클래식 카오스 엔지니어링 도구입니다. 원래 AWS용으로 설계되었지만 개념을 다른 환경에 적용할 수 있습니다.
• Gremlin: 네트워크 대기 시간, 패킷 손실 및 리소스 고갈을 포함하여 시스템에 광범위한 장애를 주입할 수 있는 상용 카오스 엔지니어링 플랫폼입니다. 뛰어난 보고 및 분석 기능을 제공합니다.
• Litmus: Kubernetes를 사용하여 카오스 엔지니어링 실험을 정의하고 실행할 수 있는 오픈 소스 카오스 엔지니어링 프레임워크입니다. 사전 구축된 카오스 실험 라이브러리를 제공하고 사용자 지정 실험을 만들 수 있습니다.
• Chaos Toolkit: 카오스 엔지니어링 실험을 정의하고 실행하는 표준화된 방법을 제공하는 오픈 소스 도구입니다. 클라우드 플랫폼, 컨테이너 오케스트레이터 및 데이터베이스를 포함한 광범위한 대상을 지원합니다.
• PowerfulSeal: PowerfulSeal은 Kubernetes 및 OpenShift 클러스터 문제를 자동으로 찾아 수정할 수 있도록 하는 도구로, 클러스터가 복원력이 있는지 확인할 수 있습니다.

카오스 엔지니어링의 과제

카오스 엔지니어링은 상당한 이점을 제공하지만 몇 가지 과제도 제시합니다.

• 복잡성: 특히 대규모 분산 시스템의 경우 카오스 엔지니어링 실험을 설계하고 실행하는 것은 복잡할 수 있습니다. 시스템 아키텍처 및 종속성에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
• 위험: 프로덕션 시스템에 장애를 주입하는 것은 내재된 위험을 수반합니다. 사용자에 대한 잠재적 영향을 최소화하기 위해 실험을 신중하게 계획하고 실행하는 것이 중요합니다.
• 조정: 카오스 엔지니어링에는 개발, 운영, 보안 및 비즈니스 팀을 포함한 여러 팀 간의 조정이 필요합니다. 명확한 의사 소통과 협업이 필수적입니다.
• 툴링: 올바른 카오스 엔지니어링 도구를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 시스템 아키텍처 및 팀의 전문 지식에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
• 문화적 변화: 카오스 엔지니어링을 수용하려면 조직 내에서 문화적 변화가 필요합니다. 팀은 프로덕션 시스템에 의도적으로 장애를 주입한다는 아이디어에 편안해야 합니다.

카오스 엔지니어링을 위한 모범 사례

카오스 엔지니어링의 이점을 극대화하고 위험을 최소화하려면 다음 모범 사례를 따르십시오.

• 작게 시작: 중요하지 않은 구성 요소를 대상으로 하는 간단한 실험부터 시작합니다.
• 자동화: 카오스 엔지니어링 실험을 자동화하여 지속적으로 실행합니다.
• 모니터링: 실험 중에 시스템을 면밀히 모니터링하여 실패가 예상대로 주입되고 시스템이 예측대로 작동하는지 확인합니다.
• 전달: 모든 이해 관계자에게 카오스 엔지니어링 계획을 전달합니다.
• 학습: 실험에서 지속적으로 배우고 시스템의 복원력을 개선합니다.
• 문서화: 실험, 결과 및 개선 사항을 문서화합니다.
• 폭발 반경 제어: 도입하는 모든 장애가 억제되고 시스템의 다른 부분으로 확장되지 않도록 합니다. 속도 제한, 회로 차단기 및 격벽과 같은 기술을 사용하여 장애를 격리합니다.
• 롤백 계획 수립: 실험 중에 문제가 발생할 경우를 대비하여 항상 명확한 롤백 계획을 세우십시오. 알려진 정상 상태로 빠르고 쉽게 되돌릴 수 있는지 확인합니다.
• 책임 없는 사후 분석 수용: 문제가 발생하면 비난을 할당하는 대신 경험에서 배우는 데 집중하십시오. 책임 없는 사후 분석을 수행하여 실패의 근본 원인을 식별하고 다시 발생하지 않도록 조치를 구현합니다.

카오스 엔지니어링 및 관측 가능성

카오스 엔지니어링과 관측 가능성은 밀접하게 관련되어 있습니다. 관측 가능성은 시스템이 스트레스 하에서 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 반면, 카오스 엔지니어링은 해당 시스템에 스트레스를 주고 숨겨진 약점을 밝히는 수단을 제공합니다. 강력한 관측 가능성 플랫폼은 효과적인 카오스 엔지니어링에 필수적입니다.

카오스 엔지니어링 실험 중에 모니터링할 주요 관측 가능성 메트릭은 다음과 같습니다.

• 대기 시간: 요청을 처리하는 데 걸리는 시간입니다.
• 오류율: 오류가 발생하는 요청의 백분율입니다.
• 리소스 사용률: 사용 중인 CPU, 메모리 및 네트워크 리소스의 양입니다.
• 포화도: 리소스가 활용되는 정도입니다.
• 처리량: 단위 시간당 처리되는 요청 수입니다.

카오스 엔지니어링 실험 중에 이러한 메트릭을 모니터링하면 시스템이 장애에 어떻게 대응하는지에 대한 더 깊은 이해를 얻고 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

카오스 엔지니어링의 미래

카오스 엔지니어링은 새로운 도구와 기술이 끊임없이 등장하는 빠르게 진화하는 분야입니다. 시스템이 점점 더 복잡해지고 분산됨에 따라 카오스 엔지니어링의 중요성은 계속해서 커질 것입니다.

카오스 엔지니어링의 미래에서 주목해야 할 몇 가지 추세는 다음과 같습니다.

• AI 기반 카오스 엔지니어링: 인공 지능을 사용하여 카오스 엔지니어링 실험의 설계 및 실행을 자동화합니다. 여기에는 잠재적인 실패 지점을 자동으로 식별하고 이를 테스트하기 위한 실험을 생성하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 클라우드 네이티브 카오스 엔지니어링: Kubernetes 및 서버리스 기능과 같은 클라우드 네이티브 환경의 특정 특성에 맞게 카오스 엔지니어링 기술을 조정합니다.
• 보안 카오스 엔지니어링: 카오스 엔지니어링 원칙을 보안 테스팅에 적용하여 취약점을 식별하고 보안 태세를 개선합니다. 여기에는 시뮬레이션된 DDoS 공격 또는 SQL 삽입 시도와 같은 보안 관련 장애를 의도적으로 도입하는 것이 포함됩니다.
• 사고 관리 플랫폼과의 통합: 카오스 엔지니어링을 사고 관리 플랫폼과 원활하게 통합하여 사고 대응을 자동화하고 협업을 개선합니다.

결론

카오스 엔지니어링은 보다 탄력적이고 안정적인 시스템을 구축하는 데 도움이 되는 강력한 훈련입니다. 약점을 사전에 식별하고 완화함으로써 가동 중지 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선하며 혼란스러운 조건을 견딜 수 있는 시스템 능력에 대한 자신감을 높일 수 있습니다. 몇 가지 과제가 있지만 카오스 엔지니어링의 이점이 위험보다 훨씬 큽니다. 모범 사례를 따르고 실험에서 지속적으로 학습함으로써 조직 내에서 복원력 문화를 구축하고 시스템이 무엇이든 준비되도록 할 수 있습니다.

시스템 복원력에 대한 사전 예방적 접근 방식으로 카오스 엔지니어링을 수용하면 최신 분산 시스템의 복잡성을 탐색하고 앞으로 어떤 어려움이 닥치더라도 탁월한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.