“장애는 피할 수 없다면, 실험하라” - 마이크로서비스를 위한 Chaos Engineering 완전 정복

 

시스템은 언제나 깨질 수 있다

마이크로서비스 환경에서의 장애는 피할 수 없는 현실입니다. 복잡하게 얽힌 서비스들 사이에서 하나의 장애가 전체 시스템으로 확산되는 건 순식간의 일입니다. 문제는 장애 자체가 아니라, 그 장애가 발생했을 때 얼마나 빠르고 안정적으로 복구할 수 있느냐입니다.

이 글에서는 이런 상황에 대비하기 위해 주목받고 있는 'Chaos Engineering'에 대해 다룹니다. Chaos Toolkit과 Chaos Monkey라는 주요 도구를 중심으로, 각각 어떤 특징을 가지고 어떤 상황에 적합한지 비교하고, Kubernetes, Spring Boot, Istio 등에서의 실제 적용 사례도 소개합니다. 또한 CI/CD 파이프라인에 어떻게 통합할 수 있는지도 함께 설명합니다.

이 글을 통해 여러분은 단순히 Chaos Engineering을 '이해'하는 것을 넘어, '어떻게 시작할지'까지 그려볼 수 있게 될 것입니다.

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1. Chaos Engineering이란?

Chaos Engineering은 실제 장애를 시뮬레이션하여 시스템의 약점을 사전에 발견하고 개선하는 기술적 접근입니다. 단순한 스트레스 테스트가 아니라, 의도적으로 장애를 주입해 시스템이 예상대로 반응하는지를 검증하는 실험입니다.

주요 시뮬레이션 유형

• 리전 또는 데이터 센터 전체 장애
• 서비스 간 네트워크 지연
• CPU 과부하, I/O 장애
• 종속 서비스 비가용 상태
• 파일 시스템 오류

목표

• MTTR(Mean Time to Recovery) 단축
• 가용성 향상
• 사용자 영향 최소화
• 시스템 복원력 검증

Chaos Engineering의 핵심은 '파괴'가 아니라 '신뢰'입니다. 미리 혼란을 설계함으로써, 진짜 위기가 닥쳤을 때 문제를 빠르게 파악하고 복구할 수 있는 능력을 기르는 것이 목적입니다.

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2. Chaos Toolkit vs Chaos Monkey

Chaos Toolkit

• 용도: 범용 Chaos 실험 프레임워크
• 구성 방식: JSON/YAML 기반 선언적 구성
• 지원 플랫폼: Kubernetes, Azure, Prometheus 등
• 장애 유형: 네트워크, 리소스, 사용자 정의 장애 등 다양
• 적합 환경: 멀티 클라우드, 멀티 언어 기반 시스템

Chaos Monkey

• 용도: Java(Spring Boot) 특화 장애 시뮬레이터
• 구성 방식: application.yml 설정 + Spring Boot Actuator API 연동
• 지원 대상: @Service, @Controller 등 Spring Bean
• 장애 유형: 인위적 지연, 예외 발생, 애플리케이션 중단
• 적합 환경: 단일 언어(Spring Boot) 기반 마이크로서비스

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3. 현실 적용 예시

Kubernetes 기반 실험 (Chaos Toolkit 사용)

• Pod 종료 실험: 복원 메커니즘 검증
• 네트워크 지연 주입: Istio 가상 서비스 이용
• 리소스 고갈 시뮬레이션: CPU/메모리 사용량 급증
• DB 연결 끊김 실험: 종속 서비스 장애 대응력 확인

Spring Boot 기반 실험 (Chaos Monkey 사용)

• Latency Assault: 비즈니스 로직 호출에 인위적 지연 삽입
• Exception Assault: 특정 메서드에서 예외 강제 발생
• KillApp Assault: 전체 앱 강제 종료 후 재기동 테스트

Node.js 실험

• 서드파티 Chaos Monkey 모듈 설치
• API 호출에 지연/예외/통신 실패 시뮬레이션 삽입

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4. CI/CD 파이프라인과 Chaos 실험 통합

Chaos 실험은 수동 테스트에 그치지 않고, 배포 과정에 통합될 때 그 진가를 발휘합니다.

통합 흐름 예시 (GitHub Actions 기반)

1. 코드 커밋
2. Chaos Toolkit 설치
3. 정의된 실험 자동 실행
4. Health check 실패 시 배포 중단
5. 이상 징후 있을 경우 자동 롤백

이러한 자동화는 배포 전 실시간 회복력 검증을 가능하게 하고, 운영 단계에서의 위험을 획기적으로 줄여줍니다.

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5. 실험을 잘 하기 위한 5가지 팁

1. 정상 상태 가설을 명확히 하라
   실험 전 '정상 상태'가 무엇인지 정의해야 비교가 가능해진다.
2. 낮은 강도에서 시작하라
   처음엔 100ms 지연부터, 점차적으로 강도를 높이자.
3. 실시간 모니터링 연동은 필수
   Prometheus, Grafana 등과 연계하여 상태를 시각화하자.
4. 실패 대비 자동 복구 체계를 마련하라
   실험 실패 시 빠르게 복구하거나 롤백할 수 있어야 한다.
5. 대상 범위를 점진적으로 확장하라
   처음엔 단일 서비스, 그 다음은 전체 클러스터로 실험을 확장하자.

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실험은 두려움이 아니라 준비의 시작이다

Chaos Engineering은 시스템을 망가뜨리기 위한 행위가 아닙니다. 오히려, 진짜 장애가 발생했을 때 시스템이 어떻게 반응하는지를 사전에 학습하고, 그것을 개선하기 위한 전략입니다.

Kubernetes든, Spring Boot든, Node.js든 상관없이, 오늘 당장 한 가지 작은 실험으로 시작할 수 있습니다. 실험은 통제력을 높이는 시작점입니다.

Chaos Toolkit, Chaos Monkey와 같은 도구를 활용하면, 누구나 복잡한 시스템 속에서도 예측 가능성과 신뢰를 확보할 수 있습니다.

시스템을 미리 깨보는 것, 그것이 진짜 운영 안정성을 확보하는 가장 현실적인 방법입니다.

https://dzone.com/articles/chaos-engineering-for-microservices

Chaos Engineering for Microservices