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Anomaly-Kill Switch

개요Anomaly-Kill Switch는 시스템에서 비정상적인 패턴이 탐지되었을 때, 자동으로 기능을 비활성화하거나 제한하여 손해를 최소화하고 회복 시간을 단축하는 보호 전략입니다. 실시간 이상 탐지 기술과 연계되어 비즈니스 운영 중단을 최소화하며, 고가용성·보안·서비스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Anomaly-Kill Switch는 애플리케이션, 인프라, API, 머신러닝 모델 등에서 이상 상황 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 해당 기능이나 경로를 ‘강제 중단(kill)’하여 확산을 방지하는 자동화된 보호 장치입니다.Anomaly Detection: 정상 시나리오에서 벗어난 상태 탐지 (통계, ML 기반)Kill Switch: 조건 만족 시 즉시 실행되는 기능 비활성화 트리거..

Anteater

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

개요Error-Budget Policy는 SRE(Site Reliability Engineering) 관점에서 서비스의 가용성과 신뢰성 목표(SLO: Service Level Objective)를 기반으로, 개발 속도와 안정성 사이의 균형을 조율하기 위한 핵심 전략입니다. ‘허용 가능한 오류 한도’라는 개념을 정량화하여, 지나친 신뢰성 추구로 인한 개발 속도 저하를 방지하며, 반대로 품질 저하로 인한 신뢰성 하락을 통제합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의SLO 대비 실제 가용성 차이를 바탕으로 설정한 허용 오류 예산SLO - 실제 가용성목적안정성과 혁신(릴리스)의 균형 확보SRE의 핵심 원칙필요성서비스 품질 관리와 배포 속도 제어를 동시에 달성SLA 기반 운영에 적합Error-Budget은..

개요Chaos Engineering은 대규모 시스템이 예기치 못한 장애 상황에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 의도적인 실패를 유도하는 실험 기반 접근 방식입니다. Netflix가 도입한 'Chaos Monkey'로 유명해졌으며, 최근에는 클라우드 네이티브 환경에서도 필수적인 신뢰성 확보 전략으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Chaos Engineering이란, 운영 중인 시스템에 통제된 실패를 주입하여 그 시스템의 **회복탄력성(resilience)**과 문제 대응 능력을 사전에 검증하는 방식입니다. 단순한 부하 테스트나 장애 복구 시나리오와 달리, 실제 장애 상황을 시뮬레이션함으로써 숨어 있는 결함을 조기에 발견할 수 있도록 돕습니다.이 개념은 대규모 분산 시스템의 복잡성이 증가하면서 중요성이..