2011년 7월, 당시 넷플릭스의 클라우드 및 시스템 인프라 책임자였던 유리 아즈라일레브스키와 클라우드 솔루션 책임자 아리엘 자이틀린이 처음 카오스 몽키를 주제로 올린 넷플릭스 블로그 글에 따르면 카오스 몽키는 아마존 웹 서비스 인프라의 프로덕션 인스턴스를 무작위로 마비시키도록 고안됐다. 그렇게 해서 약점이 노출되면 넷플릭스 엔지니어들이 더 나은 자동 복구 메커니즘을 구축해 이 약점을 없애도록 하는 것이 목적이었다.
블로그 글을 보면 카오스 몽키라는 재미있는 이름은 “무기를 든 야생 원숭이가 데이터센터(또는 클라우드 영역)에 들어와 무작위로 인스턴스를 파괴하고 케이블을 끊더라도 중단 없이 고객에게 서비스를 계속 제공한다는 개념”에서 유래됐다.
전 넷플릭스 엔지니어인 노라 존스와 케이시 로젠탈이 카오스 몽키를 주제로 써서 오라일리 미디어(O’Reilly Media)를 통해 출판한 책 '카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)'에 의하면 실무에서 카오스 몽키는 간단한 애플리케이션이 “매일 각 클러스터에서 임의의 인스턴스를 선택해서 영업 시간 중 특정 시점에 경고 없이 이 인스턴스를 끄는” 방식으로 진행된다.
카오스 몽키의 개념은 가장 약한 부분이 어디인지 파악하면 엔지니어가 문제에 대처하는 자동화된 트리거를 설정할 수 있고 이를 통해 한밤중에 장애 발생으로 엔지니어가 호출될 일이 없다는 것이다. 이후 카오스 몽키는 카오스 엔지니어링이라는 이름 아래에 종합적인 카오스 원칙으로 발전했다.
넷플릭스의 카오스 몽키
카오스 몽키는 2010년을 전후해 넷플릭스 엔지니어링 과정에서 탄생했다. 현재는 마이크로소프트 소유의 깃허브에서 일하는 그레그 오젤은 당시 넷플릭스의 새로운 클라우드 기반 아키텍처에 탄력성을 구축하는 일을 맡았다.오젤은 Inforworld와의 인터뷰에서 “카오스 몽키가 엔지니어링 측면의 큰 위업은 아니라고 생각한다. 그보다도 카오스 몽키의 가치는 DVD 대여업에서 인터넷을 통한 스트리밍으로 전환하던 당시 넷플릭스에 꼭 필요했던 사고방식의 변화를 가져왔다는 데 있다”고 말했다.
초창기에 넷플릭스 엔지니어들은 각각 특정 유형의 장애를 담당하는 오픈소스 툴의 이른바 “원숭이 부대(Simian Army)”를 사용해서 카오스 몽키가 AWS 클러스터를 중단시키는 것을 시작으로 시스템에 온갖 장애와 문제를 일으켰다.
지금은 새로운 툴에 밀려 대부분 퇴역했지만 첫 원숭이 부대에는 RESTful 클라이언트-서버 통신 계층에 인공적인 지연을 유발하는 레이턴시 몽키(Latency Monkey), 각 인스턴스에서 실행되고 다른 외부 상태 신호(예를 들어 CPU 부하)도 모니터링해서 비정상 인스턴스를 감지해 필요한 경우 서비스에서 제거하는 상태 확인에 개입하는 닥터 몽키(Doctor Monkey) 등이 포함됐다.
카오스 콩(Chaos Kong)은 카오스 몽키에서 한 단계 더 발전해서 전체 AWS 가용성 영역의 중단을 시뮬레이션했다. 2015년 넷플릭스 블로그에 따르면 “AWS 지역을 사용할 수 없게 되는 경우는 극히 드물지만 어쨌든 발생하는 일”이다.
글은 이어 “지역 단위의 중단을 시뮬레이션하는 실험을 정기적으로 실행함으로써 조기에 모든 시스템 약점을 파악해 수정할 수 있었다. US-EAST-1이 실제로 사용할 수 없게 되는 상황이 발생했을 때 넷플릭스 시스템은 충분히 견고했기 때문에 트래픽 페일오버를 원활하게 처리할 수 있었다”고 썼다.
존스와 로젠탈이 책에서 쓴 바와 같이 카오스 콩을 인프라에 풀어놓는 것은 스트리밍 서비스의 모든 측면을 모니터링하기 위해 소집된 ‘워룸’에서의 힘든 싸움이었으며 몇 시간 동안 지속됐다
2년 뒤인 2017년 7월, 넷플릭스는 카오스 오토메이션 플랫폼(Chaos Automation Platform: ChAP)을 공개했다. 블로그 글에 따르면 ChAP는 배포 파이프라인에서 사용자가 지정한 서비스를 확인한 다음 해당 서비스의 실험 및 제어 클러스터를 실행하고 각각에 소량의 트래픽을 라우팅한다.
카오스 엔지니어링 원칙
기초인 카오스 몽키 방식은 빠르게 발전해서 카오스 콩을 통해 점점 더 배포 규모를 키우고 나중에는 카오스 엔지니어링이라는 형식을 갖췄다. 넷플릭스는 2015년에 자체적인 공식 카오스 엔지니어링 팀을 구성했다. 이 팀의 리더는 현재 스티치 픽스(Stitch Fix)의 엔지니어링 책임자인 브루스 웡이었다.카오스 몽키의 최초 고안자 중 몇 명이 정리한 카오스 엔지니어링 원칙은 “프로덕션 환경의 예측할 수 없는 상황에 버틸 수 있는 확고한 시스템 역량을 구축하기 위한 실험 방법”이다.
실무에서는 다음과 같은 4단계의 형식을 취한다.
1. 시스템의 “정상 상태”를 정의해 정상 동작의 기준선을 설정한다.
2. 대조군과 실험군 양쪽에서 모두 이 정상 상태가 계속된다는 가설을 세운다.
3. 서버 멈춤, 하드 드라이브 고장, 네트워크 연결 끊김과 같은 실제 상황을 반영하는 변수를 도입한다.
4. 대조군과 실험군 사이의 차이점을 확인해 가설이 틀렸음을 입증한다.
정상 상태를 무너뜨리기가 어렵다면 견고한 시스템이고, 약점이 있다면 찾아서 수정해야 한다.
존스와 로젠탈은 “원칙이 공개되고 5년 동안 카오스 엔지니어링은 발전을 거듭해 새로운 산업의 새로운 과제를 충족했다. 이 방법의 원칙과 기반은 소프트웨어 산업 전반에서, 그리고 새로운 분야로 도입이 확산됨에 따라 앞으로도 계속해서 발전할 것이 확실하다”고 말했다.
카오스 몽키를 사용한 카오스 엔지니어링
카오스 몽키의 오픈소스 버전을 시스템에서 실행하려면 깃허브에 있는 몇 가지 전제 조건을 충족해야 한다.카오스 몽키는 서비스로 실행되지 않으므로 깃허브 페이지의 설명에 따라 크론(cron) 작업을 설정해야 한다. 이 작업이 매일 한 번씩 카오스 몽키를 호출해서 중단 일정을 생성한다.
이 버전의 카오스 몽키를 사용하려면 오픈소스인 넷플릭스의 지속적 제공 플랫폼인 스핀네이커(Spinnaker)를 사용해야 한다. 스핀네이커는 특정 조직에서 이 방법을 도입하는 역량을 제한할 수 있다. 또한 카오스 몽키를 사용하려면 버전 5.6 이상의 MySQL 호환 데이터베이스도 필요하다.
서비스 소유자가 스핀네이커를 통해 카오스 몽키 구성을 설정한다. 카오스 몽키는 스핀네이커를 통해 작동하면서 서비스가 어떻게 배포되었는지에 대한 정보를 입수하고 지정된 빈도와 일정에 따라 무작위로 인스턴스(가상 머신 또는 컨테이너)를 종료한다
물론 카오스 몽키 구현은 시스템 탄력성 문제를 해결하기 위한 어렵고 복잡한 작업의 시작일 뿐이다. 카오스 몽키는 시스템의 약점을 노출하는 역할만 하므로 이후 데브옵스 또는 시스템 엔지니어링 팀이 원인을 파악해 해결책을 마련해야 한다.
오젤은 “툴 자체는 비용이 많이 들지 않지만 툴에 대응하기 위한 투자에는 많은 비용이 든다”고 말했다. 또한 카오스 엔지니어링에 집중하기 위해서는 새로운 기능에 투입된 인력까지 빼서 탄력성 강화에 투입해야 한다. 오젤은 “이 스펙트럼에서의 위치는 기업마다 다르므로 각자가 적절히 결정해서 리소스를 늘리거나 줄여야 한다”고 말했다.
존스와 로젠탈은 초기 넷플릭스 엔지니어가 “특히 금융 기관으로부터 큰 반발에 직면했다”고 말했다.
은행의 경우 카오스 몽키가 미치는 파급력이 더 크지만 그래도 중단은 발생한다. 책은 “캐피털 원(Capital One)을 필두로 많은 금융 조직은 통제 불능의 대대적인 사고를 방지하기 위해 카오스 엔지니어링과 같은 선제적 전략을 신중하게 구현해서 위험을 파악함으로써 사고방식을 바꿨다”고 썼다.
카오스 엔지니어링 리소스
카오스 엔지니어링에 관한 최신 결정판은 위에서도 언급했듯이 전 넷플릭스 엔지니어인 노라 존스와 케이시 로젠탈이 2020년 4월에 출판한 카오스 엔지니어링이다. 2017년에 두 저자를 포함한 여러 저자들이 출판한 카오스 엔지니어링을 바탕으로 많은 부분이 추가됐다. 더 실무적인 개요서가 필요한 경우 러스 마일스가 쓴 카오스 엔지니어링 배우기(Learning Chaos Engineering)가 있다.넷플릭스는 깃허브를 통해 튜토리얼, 문서, 오류 카운터, 중단 검사기, 암호 해독 툴을 포함한 풍부한 관련 리소스를 제공한다.
카오스 엔지니어링을 위한 상용 툴을 판매하는 그렘린(Gremlin)도 자체적으로 다양한 리소스를 제공한다. 그렘린의 리소스는 PDF 형식이며 온라인에서 무료로 받을 수 있다. 또한 그렘린은 카오스 콘프(Chaos Conf), 슬랙 채널을 포함한 다양한 커뮤니티 활동도 지원한다. editor@itworld.co.kr
Sponsored
Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.