운용성 우선: 정책, 희망이 아니라

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Source: …

The problem

대부분의 팀은 정상 상태(steady‑state) 관점에서 분산 시스템을 설계합니다:

• 처리량 목표
• 지연 예산
• 배치 윈도우
• 동시성 제한
• 파티셔닝 및 스케일링 수학

읽기 쉽고, 측정 가능하며, 대부분 로컬이라 깔끔하게 느껴집니다. 그런 다음 시스템은 프로덕션에 배포됩니다.

부분 장애가 예외가 아니라 기본이 될 때—즉, 기본 상황이 될 때—모든 것이 달라집니다:

• 불안정한 의존성
• 이상한 네트워크 동작
• 늘어나는 백로그
• 꼬리 지연 급증
• 트래픽을 곱하는 재시도

작은 문제 하나가 몇 시간짜리 사고로 번질 수 있습니다. 왜냐하면 아무도 기본적인 질문에 충분히 빠르게 답할 수 없기 때문입니다:

1. 무엇이 실패하고 있나요?
2. 어디서 실패하고 있나요?
3. 누가 영향을 받나요?
4. 무엇이 바뀌었나요?
5. 다음에 안전하게 할 수 있는 일은 무엇인가요?

보통의 대응은 레트로핏하는 것입니다:

대시보드, 알림, 트레이싱, DLQ, 재시도 튜닝, 어쩌면 회로 차단기 등을 추가한다.
같은 아키텍처를 유지하면서 운영 가드레일을 나중에 끼워 넣을 수 있기를 바란다.

그것은 거의 효과가 없습니다. 프로덕션은 여러분의 로드맵에 관심이 없고, 오직 현실에만 관심이 있습니다.

툴링이 나쁘기 때문이 아니라, 문제 자체가 다른 종류이기 때문이다.
핫 경로를 사후에 최적화할 수는 있지만, 시스템이 스트레스 하에서 어떻게 동작하는지, 사람들이 어떻게 진단하고 복구하는지, 혹은 복구 흐름이 소유권 경계를 넘어 어떻게 진행되는지를 레트로핏할 수는 없습니다. 이러한 특성은 아키텍처적인 것이며, 필요할 때쯤이면 이미 부하를 견디는 요소가 되어 있습니다.

Thesis

• Throughput and latency are engineering problems – hard, but fundamentally technical.
  → 처리량과 지연은 엔지니어링 문제이며—어렵지만 근본적으로 기술적인 문제이다.

• Resilience and operability are sociotechnical problems – they sit at the intersection of software behavior, operational reality, human cognition, organizational incentives, ownership boundaries, and time.
  → 탄력성 및 운영 가능성은 사회기술 문제이며—소프트웨어 동작, 운영 현실, 인간 인지, 조직 인센티브, 소유권 경계, 그리고 시간의 교차점에 위치한다.

If resilience and operability are not first‑class constraints from day one, the system is on a path toward failure. Not because engineers are bad, but because you can’t retrofit sociotechnical properties after the system becomes real.
→ 탄력성과 운영 가능성이 처음부터 1급 제약 조건이 아니라면, 시스템은 실패로 향하는 경로에 있다. 엔지니어가 나쁘기 때문이 아니라, 시스템이 실제가 된 뒤에 사회기술적 속성을 뒤늦게 추가할 수 없기 때문이다.

• A fast system can still be fragile.
  → 빠른 시스템도 여전히 취약할 수 있다.

• A scalable system can still be hard to operate.
  → 확장 가능한 시스템도 여전히 운영하기 어려울 수 있다.

Incidents are rarely “just a bug.” They are usually a chain that crosses boundaries no single team controls, becoming visible only under conditions you can’t fully simulate:
→ 사고는 드물게 “단순한 버그”만은 아니다. 보통은 단일 팀이 통제할 수 없는 경계를 넘는 연쇄이며, 완전히 시뮬레이션할 수 없는 조건에서만 드러난다:

• dependency instability → 의존성 불안정
• retry amplification → 재시도 증폭
• back‑pressure failures → 역압(Back‑pressure) 실패
• unclear ownership → 불명확한 소유권
• missing or noisy signals → 누락되었거나 잡음이 섞인 신호
• unsafe recovery procedures → 안전하지 않은 복구 절차
• humans operating under time pressure with incomplete context → 불완전한 맥락 속에서 시간 압박을 받으며 작업하는 인간

You can fix a hot path in isolation, but you cannot “fix” operability in isolation because it depends on both system behavior and how people must operate it.
→ 핫 경로를 고립시켜 수정할 수는 있지만, 운영 가능성을 고립시켜 “수정”할 수는 없다. 왜냐하면 그것은 시스템 동작과 사람들이 어떻게 운영해야 하는지 모두에 의존하기 때문이다.

운영 가능성의 실제 의미

Operability는 OpenTelemetry, 대시보드, 혹은 “DLQ를 추가했습니다.”와는 다릅니다.
운영 가능성은 부분적인 장애가 발생했을 때 시스템이 다음과 같이 유지되는 것을 의미합니다:

유용한 기억법:

장애를 가시화하고, 복구를 안전하게 하라.

이것들은 추가 기능이 아니라 아키텍처적 요구 사항입니다.

운영 가능성의 경제학

성능 작업은 무료 수익처럼 느껴져 매력적입니다: 핫 경로를 최적화하면 지연 시간이 감소하고 시스템이 더 빠르게 느껴집니다.

운용성은 다릅니다—보험료와 같습니다:

• 구축하는 데 비용이 듭니다.
• 안전 검사 때문에 지연이 추가됩니다.
• DLQ와 로그를 위한 저장소가 필요합니다.
• 연간 한 번만 실행될 수 있는 런북을 위해 엔지니어링 사이클을 소모합니다.

이 비용 때문에 팀들은 “행복 경로” 아키텍처로 흐르게 되며, 암묵적으로 복원력 비용이 너무 높고 “짧은 변동성”이라고 판단합니다:

네트워크가 안정적이고, 의존성이 악화되지 않으며, 클라우드 제공자가 깜빡이지 않을 것이라고 베팅합니다.

베팅이 성공하면 효율적으로 보입니다. 베팅이 실패하면(보통 트래픽이 급증할 때) 절약한 모든 것을 잃게 되고, 이자까지 잃게 됩니다.

경제를 속일 수 없습니다.
지금 엔지니어링 시간과 컴퓨팅 자원으로 복원력에 비용을 지불하거나, 나중에 다운타임과 평판으로 비용을 지불하십시오.

물린 “작은 것들”

가장 위험한 코드는 종종 작은 것들입니다:

• 타임아웃
• 재시도
• 백오프와 지터
• 헤징
• 동시성 제한
• 큐 소비율
• 재생 및 재전송 메커니즘

이것은 접착 코드가 아니라 분산 제어 로직입니다. 이러한 값을 고립된 상태에서 정의하면 조용하고 비조정된 제어 평면이 만들어집니다—수천 개의 독립적인 클라이언트가 제한된 정보에 기반해 이기적이고 지역적인 결정을 내립니다. emergent(출현) 실패 모드는 어느 단일 서비스 소유자에 의해 설계된 것이 아닙니다.

전형적인 emergent(출현) 실패 패턴

시스템은 비조정된 동작이 정렬될 때까지는 “괜찮아 보이지만”, 그 순간 시스템은 절벽으로 떨어집니다.

재시도 루프는 작성하기는 쉬우나, 그 루프가 잠재적인 사고 원료가 되는 것을 방지하기 위한 거버넌스가 어려운 부분입니다.

정책 vs. 희망

희망: “그냥 몇 번 다시 시도해.”
정책: “재시도는 제어되고 관찰 가능하며 예산이 할당된 메커니즘이며 명시적인 중지 조건을 갖습니다.”

회복력이 중요하다면, 모든 호출 지점이 압박 상황에서 자체적인 동작을 만들게 하고 싶지 않습니다. 일관된 의미를 가진 일관된 엔벨로프를 원합니다.

위 표는 원본 조각을 그대로 반영한 것이며, “Backoff” 행은 원본이 갑자기 끝나기 때문에 그대로 두었습니다.

Takeaway

• 처음부터 운용성을 설계하라.
• 회복탄력성을 사후 고려가 아닌 건축적·사회기술적 제약으로 다루라.
• 실패를 가시화(진단 가능, 제한된)하고 복구를 안전하게(반복 가능, 제어된) 만들라.

그때서야 시스템이 실제 환경 스트레스에서도 성능이 뛰어나면서 and 신뢰성을 유지한다.

제어 시스템

동기화를 방지하기 위한 지터가 적용된 지수 백오프

로드

제한 없음.

게이트형

• 동시성 제한
• 토큰 버킷
• 폭풍을 방지하는 회로 차단기

Source: …

Telemetry contract

“It failed.”

Signaled: expose retry class, attempt count, delay, and stop reason as part of the contract.

The core point

Resilience is not something you add – it is behavior you specify.

• 평균은 속일 수 있다.
• 꼬리 지연(tail latency)이 바로 사용자 경험이 죽는 지점이다.

시스템이 평균적으로는 “빠르다”고 해도 p99 구간에서는 비참할 수 있다. 이는 상위 서비스의 타임아웃, 재시도, 그리고 연쇄 장애를 초래한다. 그래서 헤징(hedging) 이 존재하지만, 동시에 위험하기도 하다. 꼬리 지연을 잡기 위해 부하를 명시적으로 늘리는 것이므로, 다음 조건을 만족할 때만 효과가 있다:

1. 예산이 잡혀 있을 때
2. 취소가 가능할 때
3. 관측이 가능할 때
4. 의존성을 인식하고 있을 때

이 트레이드오프에 대한 더 깊은 설계 관점을 원한다면 why recourse 를 참고하라.

Again: policy, not hope.

Performance‑first 시스템은 복구를 사후 생각(afterthought)으로 다룬다. “그냥 다시 재생하면 된다”라고 가정한다.
실제 시스템은 복구를 기능(feature) 으로 다룬다. 결국 개입이 필요하기 때문이다.

Why failures become expensive

• 팀이 안전하게 재처리할 수 없는 파이프라인을 만든다.
• DLQ는 재시도 버튼이 아니다; 현재 조건에서 시스템이 안전하게 처리할 수 없다고 판단한 메시지들의 집합이다.

가드레일 없이 재생하면 한 사고가 두 개가 된다: 중복 부작용, 데이터 손상, 의존성 붕괴, 그리고 스스로 만든 두 번째 장애.

안전한 재생 체크리스트가 필요하다.

운용성을 설계하면 작업 순서가 바뀐다. “얼마나 빠르게 갈 수 있나요?” 라는 첫 질문을 멈추고 여기서 시작한다:

막연하게가 아니라. 구체적으로.
느린 다운스트림, 치명적인 실패, 레이트 제한, 형식이 맞지 않는 메시지, 스키마 드리프트, 부분 배포, 그리고 시간당 백로그 누적은 엣지 케이스가 아니다. 분산 시스템의 정상적인 형태다.

실패 모드를 설명할 수 없으면, 그에 대한 안전한 동작을 설계할 수 없다. 많은 엔지니어가 놓치는 점은: 쉽게 측정 가능한 것을 instrument 하는 것이 아니라 유용한 것을 instrument 해야 한다는 것이다.

유용한 신호는 실제 실패 모드와 연결된다:

• 실패 클래스별 오류율
• 큐 연령(깊이만이 아니라)
• 의존성 포화 신호
• 꼬리 지연(평균만이 아니라)
• 비동기 경계를 넘어 살아남는 Correlation ID
• 일관된 이야기를 전달하는 트레이스와 로그(깊이 파고들 필요 없이)

목표는 저잡음 텔레메트리로, 빠르게 판단할 수 있게 하는 것이며, 안전하다고 느끼게 하는 고볼륨 텔레메트리가 아니다.

Resilience in practice

Resilience는 긍정적 사고가 아니다. 로컬 실패가 초래할 수 있는 피해를 하드 제한하는 것이다:

• 모든 곳에 합리적인 타임아웃과 예산 설정
• 상한과 jitter가 있는 제한된 재시도
• 명시적인 백프레셔(back‑pressure) 동작
• 의존성이 지속적으로 비정상일 때 회로 차단(circuit breaking)

또한 복구가 우연히 부하 테스트가 되지 않도록 동시성 및 레이트 제한을 강제한다.

구체적이면서도 실체를 유지하는 표현:
왜 더 많은 트래픽을 보내는지 설명할 수 없다면, 무한 시도는 허용되지 않는다.

알 수 없는 것을 제한하고, 크게 실패하고, 현실을 드러내라.

대부분의 파이프라인은 “실패하지 않는다”는 이유로 올바른 것이 아니라, “안전하게 복구할 수 있다”는 이유로 올바른 것이다. 이를 위해서는:

• 부작용을 위한 멱등성 키(idempotency keys)
• 재시작 후에도 살아남는 중복 제거 전략
• 독성 메시지를 격리하는 격리 경로(quarantine paths)
• 가드레일이 있는 재생 도구
• 복구 후 정확성을 증명하는 검증 단계

이러한 설계를 사전에 하지 않으면 “재생(replay)”은 도박이 되고, DLQ는 발생을 기다리는 두 번째 사고가 된다. 체크리스트를 사용하고, 재생 트래픽에 라벨을 붙이며, 정확성을 검증 가능하게 만들라.

Operability must be exercised

운용성이 실행되지 않으면 부패한다. 다음이 필요하다:

• 가정을 검증하는 준비성 체크(readiness checks)
• 복구 경로를 테스트하는 게임 데이(game days)
• 통제된 환경에서 정기적인 재생 드릴(replay drills)
• 사고 발생 중이 아니라 사고 이전에 작성된 런북(runbooks)

실천이 정책을 현실로 만든다.

예시 파이프라인

Producer → queue → workers → downstream DB or API

• Performance‑first thinking: 동시성을 높이고, 재시도를 추가하고, 워커를 자동 확장하고, 배포한다.
• Operability‑first thinking: 다운스트림이 느릴 때는 어떻게 할까? 실패할 때는? 메시지가 잘못된 형식일 때는? 재생할 때 부작용을 중복하지 않도록 보장할 수 있을까?

아키텍처는 종이 위에서는 비슷해 보이지만 동작은 완전히 다릅니다:

• Retries are classified and budgeted → 재시도는 분류되고 예산이 할당된다
• Back‑pressure has explicit rules → 역압(Back‑pressure)에는 명시적인 규칙이 있다
• Poison pills are quarantined → Poison pill은 격리된다
• Replay is windowed and rate‑limited → 재생은 윈도우화되고 속도 제한이 있다
• Recovery is labeled and verifiable → 복구는 라벨이 붙어있고 검증 가능하다
• Signals are tied to real failure modes → 시그널은 실제 실패 모드와 연결된다

그것이 operability‑first입니다: 동일한 기본 요소지만 보장은 다릅니다.

생성해야 할 구체적인 산출물

1. Failure‑mode inventory와 기대 동작
2. Dependency contracts – 종속성별 타임아웃, 재시도, 역압, 정지 조건
3. Signal plan – 건강을 증명하는 것, 실패를 증명하는 것, 책임을 구분하는 것
4. Recovery plan – 재생 전략, 격리, 멱등성, 검증 체크
5. Operational ownership – 누가 복구를 주도하는지, 어떤 레버가 안전한지, 어떤 행동이 되돌릴 수 있는지
6. Drill plan – 프로덕션에서 배우기 전에 무서운 부분을 어떻게 테스트할지

이것은 관료주의가 아니다. 압박 속에서 미래의 온콜이 고고학을 하게 되는 일을 방지하는 방법이다.

최종 생각

저는 성능에 반대하는 것이 아닙니다. 높은 처리량과 낮은 지연 시간은 중요합니다; 이는 진지한 시스템을 구축하는 데 필수적인 요소입니다. 저는 운영성 및 복원력을 support work 로 취급하는 것에 반대합니다.

시스템이 부분적인 장애 상황에서도 진단 가능성을 유지하지 못하고, 데이터를 손상시키지 않으면서 재생성할 수 없다면, 정상적인 경로에서 얼마나 빠른지는 중요하지 않습니다. 여러분은 압박이 가해질 때 빠르게 실패하고 re‑fails 하는 기계를 만든 것입니다.

핵심 원칙

• Overs dangerously.
• Architect for operability first.
• Make failures visible. Make recovery safe.
• Policy, not hope.
• Safe DLQ replay checklist
• Why redress
• Why recourse
• Timeouts, retries and backoff with jitter
• The Tail at Scale