해결: 핫테이크: 정전 자체가 문제가 아니라, 모두가 동시에 다운되는 것이 문제다

Source: Dev.to

TL;DR – 광범위하고 상호 연관된 장애는 분산 시스템에서 개별 컴포넌트 실패보다 훨씬 더 파괴적입니다. 동시 붕괴를 방지하려면 다음을 수행해야 합니다:

1. 인프라 다각화 (멀티‑클라우드 / 멀티‑리전).
2. 비동기, 이벤트‑드리븐 통신을 채택해 서비스 간 결합도를 낮춥니다.
3. 능동적인 복원력 패턴 구현 (서킷 브레이커, 벌크헤드).
4. 카오스 엔지니어링 및 게임 데이를 통해 복원력을 검증합니다.

동기화된 실패가 중요한 이유

장애가 발생하면 직관적으로 고장 난 구성 요소를 찾아내려 합니다.
하지만 실제 문제는 겉보기에 독립적인 시스템들 간의 실패가 동기화되는 것입니다.

단일 서비스 장애는 고통스럽지만, 전체 생태계가 동시에 무너지는 경우는 재앙적인 실패 모드이며 현대 분산 아키텍처의 견고함을 시험합니다. 공유 인프라, 클라우드 서비스, 공통 라이브러리는 시스템을 상관된 실패에 본질적으로 취약하게 만듭니다. 공유 의존성이 흔들리면 그 파급 효과는 쓰나미가 되어 이를 의존하는 모든 애플리케이션—혹은 특정 오류 도메인 내의 모든 애플리케이션—을 다운시킬 수 있습니다.

상관된 장애 인식

징후는 극적이며 광범위합니다:

• 지역 클라우드 제공자 장애 – 예를 들어, AWS 가용 영역이나 Google Cloud 리전이 다운되어 해당 지역에 호스팅된 모든 서비스가 오프라인이 됩니다.
• 공유 의존성 붕괴 – 인증 서비스, 메시지 큐, 혹은 주요 데이터베이스가 실패하여 모든 종속 마이크로서비스가 동시에 중단됩니다.
• 연쇄적인 자원 고갈 – 트래픽 급증이나 버그가 CPU, 메모리, 네트워크 자원을 소진시켜 상류·하류로 압력이 전파되고 광범위한 가용성 문제가 발생합니다.
• 공통 라이브러리 / 설정 버그 – 버그가 있는 라이브러리나 잘못된 설정이 중앙에서 푸시되면 즉시 모든 인스턴스로 전파됩니다.
• Rate Limiter / 할당량 초과 – 중요한 서드파티 API나 내부 서비스가 제한을 적용하고, 여러 서비스가 동시에 한도에 도달해 함께 스로틀링됩니다.

이러한 시나리오는 아키텍처는 느슨하게 결합돼 있어도 장애 모드 결합이라는 중요한 취약점을 드러냅니다.

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동기화 깨기

동기화된 장애에 맞서는 가장 직접적인 방법은 인프라, 기술 스택, 운영 패턴을 다양화하여 동기화를 깨는 것입니다. 이를 통해 독립적인 장애 도메인을 만들 수 있습니다.

인프라 다양화

예시: 다중 지역 배포를 위한 Terraform (개념)

# Define provider aliases for different AWS regions
provider "aws" {
  region = "us-east-1"
  alias  = "primary"
}

provider "aws" {
  region = "us-west-2"
  alias  = "secondary"
}

# Deploy an EC2 instance in us-east-1
resource "aws_instance" "app_primary" {
  provider      = aws.primary
  ami           = "ami-0abcdef1234567890" # Replace with your AMI
  instance_type = "t3.medium"
  tags = {
    Name = "MyApp-Primary"
  }
}

# Deploy an EC2 instance in us-west-2
resource "aws_instance" "app_secondary" {
  provider      = aws.secondary
  ami           = "ami-0fedcba9876543210" # Replace with your AMI
  instance_type = "t3.medium"
  tags = {
    Name = "MyApp-Secondary"
  }
}

# Add Route 53 (or another DNS/traffic‑management service) to route traffic dynamically.

비동기 통신을 통한 디커플링

동기식 HTTP 호출은 강한 결합을 만들며, 느리거나 이용 불가능한 하위 서비스가 상위 호출자를 차단해 연쇄 장애를 일으킬 수 있습니다.

비동기, 이벤트‑드리븐 통신(예: Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS)으로 전환하면 서비스가 독립적으로 동작하고 일시적인 장애를 견딜 수 있습니다.

이점: 생산자는 소비자가 일시적으로 다운돼 있어도 메시지를 계속 전송할 수 있으며, 소비자는 복구된 뒤에 메시지를 처리해 서비스‑간 직접적인 장애 전파를 방지합니다.

예시: SQS에 메시지를 보내는 프로듀서 (Python)

import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
queue_url = 'https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/my-queue'

def send_message(payload: dict):
    response = sqs.send_message(
        QueueUrl=queue_url,
        MessageBody=json.dumps(payload)
    )
    return response['MessageId']

# Example usage
msg_id = send_message({"event": "order_created", "order_id": 42})
print(f"Message sent with ID: {msg_id}")

사전 예방적 복원성 패턴

복원력 검증: 카오스 엔지니어링 및 게임 데이

1. 카오스 엔지니어링 – 시스템이 기대대로 동작하는지 확인하기 위해 고의로 장애를 주입합니다(예: 파드 종료, 네트워크 차단, 지연 시간 제한).
2. 게임 데이 – 전체 온콜 팀과 함께 조정된 현실적인 장애 시뮬레이션을 실행하여 탐지, 대응 및 사후 분석 프로세스를 연습합니다.

이러한 실천은 잠재적인 취약점을 찾아내고, 운영 준비성을 향상시키며, 복원력 문화를 강화합니다.

요약 체크리스트

• 공유 종속성 매핑 및 상관된 단일 실패 지점 식별.
• 다양화 가능하면 지역, 영역, 클라우드 제공업체 전반에 걸쳐.
• 비동기 메시징 채택 서비스 간 통신을 위해.
• 회로 차단기, 벌크헤드, 재시도 및 타임아웃 구현 모든 서비스에.
• 정기적인 카오스 실험 및 게임 데이를 일정에 포함하여 가정 검증.
• 장애 조치, 복구 및 사후 분석을 위한 런북 문서화.

실패의 동기화를 분리함으로써, 재앙적인 전체 생태계 차원의 장애를 관리 가능한 개별 사고로 전환할 수 있습니다—분산 시스템을 견고하고 회복력 있게 유지하며 예상치 못한 상황에 대비합니다.

Amazon SQS에 이벤트 전송

import json
import boto3

sqs = boto3.client('sqs', region_name='us-east-1')
queue_url = 'https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/my-event-queue'

def send_event(event_data):
    try:
        response = sqs.send_message(
            QueueUrl=queue_url,
            MessageBody=json.dumps(event_data),
            DelaySeconds=0
        )
        print(f"Message sent: {response['MessageId']}")
    except Exception as e:
        print(f"Error sending message: {e}")

# Example usage
send_event({"orderId": "12345", "status": "processed", "userId": "user1"})

다양화가 이루어져도 종속성은 존재합니다. 회복탄력성 패턴은 이러한 종속성을 우아하게 관리하고, 지역적인 장애가 광범위한 중단으로 확대되는 것을 방지하는 데 필수적입니다.

회로 차단기

회로 차단기는 실패한 서비스를 반복적으로 호출하는 것을 방지하여 복구할 시간을 제공하고, 호출 서비스가 타임아웃을 기다리느라 과부하되는 것을 막아줍니다. 서비스 호출이 너무 자주 실패하면 회로가 열리게(open) 되고, 이후의 호출은 비정상적인 서비스를 시도조차 하지 않고 빠르게 실패합니다. 설정된 지연 시간 후에 회로는 반열림(half‑open) 상태가 되어 몇 개의 테스트 요청을 통과시킵니다. 이 요청들이 성공하면 회로는 다시 닫히게(closes) 됩니다.

예시: 개념적인 회로 차단기 로직 (Java‑like with Resilience4j)

// Using resilience4j in a Spring Boot application
import io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ExternalApiService {

    private static final String EXTERNAL_SERVICE = "externalService";

    @CircuitBreaker(name = EXTERNAL_SERVICE, fallbackMethod = "getFallbackData")
    public String getDataFromExternalService() {
        // Simulate a call to an external service that might fail
        if (Math.random() < 0.3) { // 30% chance of failure
            throw new RuntimeException("External service unavailable!");
        }
        return "Data from external service";
    }

    private String getFallbackData(Throwable t) {
        System.err.println("Fallback triggered for external service: " + t.getMessage());
        return "Fallback data"; // Return cached data, default value, or empty response
    }
}

application.yml 발췌

resilience4j:
  circuitbreaker:
    instances:
      externalService:
        registerHealthIndicator: true
        slidingWindowType: COUNT_BASED
        slidingWindowSize: 10
        failureRateThreshold: 50
        waitDurationInOpenState: 5s

벌크헤드

선박 건조에서 영감을 받아, 벌크헤드는 선박을 방수 구획으로 나눕니다. 소프트웨어에서는 이는 하나의 구성 요소에서 발생한 실패가 전체 애플리케이션을 무너뜨리는 것을 방지하기 위해 구성 요소를 격리하는 것을 의미합니다. 이는 별도의 스레드 풀, 연결 풀, 혹은 서로 다른 기능이나 외부 의존성을 위한 독립적인 프로세스 컨테이너를 사용함으로써 달성할 수 있습니다.

예시: 서로 다른 외부 서비스용 별도 스레드 풀

// Java ExecutorService example for bulkheads
ExecutorService authServiceThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
ExecutorService paymentServiceThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

public void performAuthentication(Runnable task) {
    authServiceThreadPool.submit(task);
}

public void processPayment(Runnable task) {
    paymentServiceThreadPool.submit(task);
}

// If authServiceThreadPool gets exhausted by slow authentication calls,
// paymentServiceThreadPool is unaffected and can continue processing payments.

Rate Limiting & Backpressure

서비스가 과부하되는 것을 방지하는 것이 핵심입니다. API 게이트웨이, 서비스 경계 및 내부 구성 요소에 레이트 리미터를 구현하여 들어오는 요청량을 제어하십시오. 백프레셔 메커니즘(예: 리액티브 스트림 또는 메시지 큐)은 하위 서비스가 포화 상태에 이를 때 상위 구성 요소에 속도를 늦추도록 신호를 보내 자원 고갈을 방지합니다.

비교: Circuit Breaker vs. Bulkhead

Source:

Chaos Engineering

동기화된 장애 모드를 발견하는 가장 좋은 방법은 적극적으로 찾아보는 것입니다. Chaos Engineering은 프로덕션 시스템에서 실험을 수행하여 혼란스러운 상황을 견딜 수 있는 능력에 대한 확신을 구축하는 분야입니다.

• 장애가 발생할 때까지 기다리지 말고 약점을 찾아보세요. 시스템에 고의적으로 실패를 도입하여 동작을 관찰하고 잠재적인 취약점을 식별합니다.
• 이를 통해 아직 고려하지 못한 잠재적인 동기화 지점을 발견할 수 있습니다.

Typical Chaos Experiments

Example: Using LitmusChaos to Kill a Kubernetes Pod

# Apply a ChaosEngine definition (assuming LitmusChaos is installed)
apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosEngine
metadata:
  name: my-app-chaos
  namespace: default
spec:
  engineState: active
  chaosServiceAccount: litmus-admin
  experiments:
    - name: pod-delete
      spec:
        components:
          env:
            - name: APP_NAMESPACE
              value: 'default'
            - name: APP_LABEL
              value: 'app=my-app'
            - name: CHAOS_DURATION
              value: '30'   # seconds
            - name: CHAOS_INTERVAL
              value: '10'   # seconds between chaos injections

# Additional environment variables
- name: POD_LABEL
  value: 'app=my-service' # Target pods with this label
- name: PODS_AFFECTED_PERC
  value: '100' # Kill all matching pods

자동화된 혼돈 실험 외에도 전용 Game Day를 일정에 포함시키세요. 이는 팀이 특정 장애 시나리오(예: “주요 결제 게이트웨이가 3시간 동안 다운된다면?”)를 시뮬레이션하고 대응을 연습하는 구조화된 연습입니다. 이를 통해 시스템의 기술적 복원력뿐 아니라 팀의 운영 준비성, 커뮤니케이션 프로토콜, 런북 등을 테스트할 수 있습니다.

성공적인 Game Day의 핵심 요소

• 명확한 목표와 가설을 정의합니다.
• 이해관계자와 명확히 소통하고, 상황이 심각해질 경우를 대비한 “오프‑램프”를 제공합니다.
• 성공 및 실패에 대한 메트릭을 설정합니다.
• 발견 내용을 문서화하고 식별된 약점에 대해 후속 조치를 취합니다.

분산 시스템과 클라우드‑네이티브 아키텍처로의 전환은 새로운 복잡성을 가져왔으며, 그 중 가장 큰 문제는 고도로 상관관계가 있는 광범위한 장애가 발생할 가능성입니다. *“개별 장애를 해결한다”*는 사고방식에서 *“동기화된 붕괴를 방지한다”*는 사고방식으로 전환하려면 시스템을 설계·구축·운영하는 방식에 근본적인 변화가 필요합니다.

인프라를 적극적으로 다양화하고, 견고한 복원력 패턴을 구현하며, 혼돈 엔지니어링을 통해 약점을 사전에 찾아냄으로써 우리는 단순히 장애에서 복구하는 것이 아니라, 고도로 연결된 세상의 불가피한 혼란을 견딜 수 있도록 설계된 시스템을 구축할 수 있습니다.

👉 원본 기사를 TechResolve.blog에서 읽기