마이크로서비스를 위한 Chaos 엔지니어링

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• *개발자 및 DevOps 엔지니어** (미들레벨 이상)
• 난이도: 중간 (CI/CD 통합 및 모니터링 도구 활용 필요)

핵심 요약

• Chaos Engineering은 장애 시뮬레이션을 통해 시스템의 회복력을 사전에 강화하는 방법론으로, CI/CD 파이프라인에 통합하여 자동 검증
• Chaos Toolkit (멀티플랫폼 지원)과 Chaos Monkey (Java Spring Boot 전용)는 네트워크 지연, Pod 종료, CPU 과부하 등 다양한 장애 시나리오를 시뮬레이션 가능
• 실험 전략: 작게 시작 → 점진적 강도 증가 → 계획 → 실행 → 관찰 → 개선의 순환 프로세스 적용

섹션별 세부 요약

1. Chaos Engineering의 목적 및 장애 시뮬레이션 유형

• 장애는 피할 수 없으므로 사전 예방을 위한 시스템 회복력 강화
• 주요 시뮬레이션: 리전 장애, 네트워크 지연, CPU 과부하, 의존성 서비스 중단, 파일 시스템 오류
• 목적: MTTR(Mean Time to Recovery) 향상, 사용자 영향 최소화

2. 도구별 특징 및 지원 환경

• Chaos Toolkit:
• JSON/YAML 기반 선언형 구성
• Kubernetes, Istio, Azure, Prometheus 연동 가능
• 멀티언어 및 멀티클라우드 지원 (Node.js, Java 등)
• Chaos Monkey:
• Spring Boot Actuator API와 연동
• Java Spring Boot 전용 (메서드 레벨 예외/지연 테스트)

3. 실험 설계 및 실행 절차

• 실험 단계:

1. 정상 상태 가설 정의 (시스템 기준 명확화)
2. 저강도 실험 실행 (예: 100ms 지연 → 점진적 강화)
3. 모니터링 연동 (Prometheus, Grafana 등으로 실시간 관찰)
4. 자동 롤백 설정 (실패 시 빠른 복구 체계)

• 실험 예시:

- Pod 종료 실험: pod-kill으로 복원력 검증

- 리전 지연 실험: Istio 가상 서비스를 통해 네트워크 지연 주입

4. 결과 해석 및 개선 방향

• 정상 유지 → 회복력 확보
• 이상 탐지 → 로그 및 모니터링 분석
• 연쇄 장애 발생 → 회로 차단기 도입, 리팩터링 고려
• 감시 대상: @Controller, @Service, @Repository, @RestController

결론

• 작은 실험부터 시작하고, CI/CD 통합 및 모니터링 도구 연동을 통해 자동 롤백 및 MTTR 향상
• Chaos Toolkit은 복잡한 시나리오, Chaos Monkey는 Spring Boot 앱에 적합하며, Istio를 통해 네트워크 지연/에러율 제어 가능
• 핵심 원칙: 장애 시뮬레이션은 신뢰 구축을 위한 전략임.