Model-Based Chaos Testing (MBCT)

개요

클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스, 분산 시스템이 복잡해지면서 예기치 못한 장애와 비정상 상태에 대한 대응력이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 이에 따라 시스템의 복원력(Resilience)을 사전에 검증하기 위한 방법으로 **Chaos Testing(혼돈 테스트)**이 각광받고 있으며, 특히 최근에는 ‘Model-Based Chaos Testing(MBCT)’이라는 체계적이고 자동화된 혼돈 실험 방법론이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MBCT의 개념, 기술적 구조, 도입 효과 및 활용 방안을 다룹니다.

---

1. 개념 및 정의

Model-Based Chaos Testing(MBCT)은 시스템의 상태 전이 모델(State Transition Model) 또는 행위 모델(Behavior Model)을 기반으로, 이론적으로 가능한 장애 시나리오를 자동으로 도출하고 이에 대한 혼돈 실험을 체계적으로 실행하는 방법론입니다.

기존 Chaos Engineering이 수작업 중심의 실험 구성에 머물렀다면, MBCT는 모델 기반 시나리오 자동 생성과 커버리지 확장을 통해 테스트의 깊이와 신뢰도를 높이는 데 목적이 있습니다.

---

2. 주요 특징

특징	설명	전통 Chaos Testing 대비
모델 기반 시나리오 생성	상태 전이/이벤트 모델에 따라 실험 구성	수동 구성보다 커버리지와 일관성 향상
자동화된 경로 탐색	모델을 통해 테스트 가능한 상태/이벤트 조합 탐색	테스트 설계 시간 단축
복원력 커버리지 시각화	복원성 테스트 범위 시각화 가능	테스트 맹점 최소화

MBCT는 실험 범위의 정량화와 정형성을 제공하는 정교한 혼돈 실험 전략입니다.

---

3. 아키텍처 및 구성 요소

구성 요소	역할	설명
상태 모델(State Model)	시스템 행위 정의	FSM 또는 UML 기반 정의
시나리오 생성기	테스트 경로 생성	모델 기반으로 장애 조건 조합 구성
Chaos Injector	장애 주입기	네트워크 끊김, 지연, 리소스 고갈 등 주입
모니터링/관찰기	시스템 반응 수집	로그, 메트릭, 상태 변화 관측
복원력 평가기	테스트 결과 평가	SLO 기반 정상 복구 여부 판단

구성 요소 간 유기적 연동으로 자동화된 혼돈 실험이 가능해집니다.

---

4. 적용 기술 및 도구

기술/도구	역할	예시
모델링 도구	상태 모델 정의	UML, xState, Graphviz
Chaos Framework	장애 주입	LitmusChaos, Chaos Mesh, Gremlin
자동화 테스트	경로 탐색 및 실행	MBT 툴(MaTeLo, GraphWalker) 연계
관찰/분석 플랫폼	반응 수집 및 시각화	Prometheus, Grafana, Jaeger

MBCT는 다양한 도구 스택과의 통합으로 실험 자동화와 정확도를 극대화합니다.

---

5. 기대 효과 및 장점

항목	설명	기대 효과
테스트 범위 향상	상태 기반 실험 조합 확대	복잡한 장애 시나리오 대응력 강화
복원력 가시화	테스트 결과 정량화	리스크 관리 및 SLA 보장 강화
품질 비용 절감	사전 검증으로 장애 방지	운영 중단 최소화, ROI 향상

MBCT는 기술적 정교성과 비즈니스 연계성 측면 모두에서 이점을 제공합니다.

---

6. 도입 시 고려사항

고려 요소	설명	대응 방안
시스템 모델링 역량	상태 전이 모델 정의 필요	설계자 및 QA 협업 체계 구축
테스트 인프라 환경	장애 시뮬레이션 지원 필요	Stage 환경 구성 및 트래픽 리플레이 적용
조직 수용성	Chaos 실험에 대한 문화적 이해 필요	GameDay 및 교육 세션 운영

MBCT의 성공은 기술 도입만이 아니라, 문화와 조직 정비가 동반되어야 합니다.

---

7. 결론

Model-Based Chaos Testing은 복잡한 시스템의 장애 대응 능력을 사전에 정량적이고 반복적으로 검증할 수 있는 고도화된 혼돈 실험 전략입니다. 단순한 장애 주입을 넘어, 상태 모델 기반 시나리오 자동화와 복원력 평가까지 포함하여, 신뢰성 중심 시스템 운영에 강력한 기반을 제공합니다. AI, 클라우드 네이티브, SRE 환경이 확산됨에 따라 MBCT의 필요성과 활용도는 더욱 커질 것입니다.