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개요Litmus는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 애플리케이션의 복원력과 안정성을 검증하기 위한 오픈소스 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 프레임워크이다. 본 글은 Litmus의 구조, 기능, 기술적 특징, 사용 사례 및 DevOps/SRE 관점에서의 활용 가치를 중심으로 분석한다.1. 개념 및 정의항목설명정의Litmus는 쿠버네티스 기반 인프라에서 의도적인 장애를 주입하여 시스템의 회복 탄력성을 실험하는 오픈소스 플랫폼이다.목적애플리케이션 복원력 테스트, 장애 대응 전략 검증필요성클라우드 네이티브 환경에서 운영 신뢰성과 회복력 확보의 중요성 증가2. 특징특징설명유사 도구와의 차이점쿠버네이티브 설계쿠버네티스 CRD(Custom Resource Definition) 기반 구성Gre..

개요Steadybit는 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 시스템의 회복 탄력성과 운영 신뢰성을 검증하기 위한 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 플랫폼이다. 이 글에서는 Steadybit의 개념, 기술 아키텍처, 핵심 기능, 실제 활용 사례 등을 다루며, 안정성과 가용성을 강화하고자 하는 DevOps 및 SRE 팀에 실질적인 인사이트를 제공한다. 1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Steadybit는 장애 시나리오를 정의하고, 실제 환경에서 시스템의 복원력을 테스트하는 혼돈 엔지니어링 SaaS 플랫폼이다.목적시스템의 복원력 향상, 장애 예방, 운영 신뢰성 검증필요성복잡한 마이크로서비스 및 멀티클라우드 환경에서 예측 불가능한 장애 대응력 확보 필요 2. 특징특징설명기존 도구와의 차별점코드리..

개요Chaos-GameDay as-Code는 장애 대응 훈련(Chaos GameDay)을 코드 기반으로 자동화하고, 지속적이고 일관된 혼돈 실험을 수행할 수 있도록 설계된 접근 방식이다. 본 글은 이 개념의 정의와 필요성, 구성 체계, 기술 스택, 실제 도입 효과 등을 중심으로 현대적인 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 실질적으로 활용 가능한 가이드를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Chaos-GameDay as-Code는 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 코드화하여 코드 리포지토리에서 관리하고 자동 실행할 수 있도록 구성하는 방식이다.목적혼돈 실험의 반복 가능성, 확장성, 버전 관리 확보필요성수동 운영 기반의 GameDay 한계를 극복하고 지속적 실험 체계를 구현하기 ..

개요Blast Radius(블라스트 레이디우스)는 시스템에서 장애 또는 변경이 발생했을 때 영향을 받는 범위를 시각적으로 정의한 개념입니다. 주로 클라우드 인프라, 마이크로서비스 아키텍처, 보안 사고 분석, 변화 관리(Change Management) 등에서 활용되며, 안정성 중심의 시스템 설계와 운영 전략을 수립하는 데 핵심 기준으로 작용합니다.1. 개념 및 정의Blast Radius는 한 요소의 실패 또는 변경이 얼마나 많은 다른 구성요소나 사용자에게 영향을 미치는지를 나타내는 리스크 범위의 시각화입니다.주요 목적시스템 설계 시 장애 전파 최소화변경 배포 시 리스크 범위 사전 예측모니터링과 롤백 계획의 기준 수립2. 특징 항목 설명 효과 영향 기반 분류단일 포인트 실패 시 전파 범위 시각화고가용성..

개요Chaos Toolkit은 시스템의 안정성과 복원력을 확인하기 위한 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 선언형 YAML 기반으로 정의하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. AWS, Kubernetes, Kafka, HTTP 서비스 등 다양한 대상에 혼돈 실험을 자동화된 방식으로 수행할 수 있으며, 코드 없이 선언적 방식으로 실험 시나리오를 설계할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의YAML 기반 실험 정의 파일을 통해 시스템의 복원력과 안정성을 검증하는 오픈소스 혼돈 실험 도구주요 기능상태 가설 설정, 혼돈 인젝션, 실행 전후 상태 비교, 자동화 가능특징선언형 접근, 플러그인 확장성, Python API 제공Chaos Toolkit은 실험을 자동화..

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..