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배치 처리 파이프라인의 장애 격리와 재시도 설계

배치 처리 파이프라인의 장애 격리와 재시도 설계 AI 생성 이미지: 배치 처리 파이프라인의 장애 격리와 재시도 설계 문제와 목표 정의 — 배치 파이프라인에서 지켜야 할 핵심 요소 배치 파이프라인 장애의 영향은 정확성, 가용성, 비용의 세 축으로 나뉜다. 이들 각각은 설계 선택과 운영 방침에 직접적인 영향을 주므로, 목표를 분명히 설정해야 한다. 정확성 : 데이터 손실, 중복, 순서 훼손은 결과의 신뢰도를 떨어뜨리고 다운스트림 오류를 유발한다. 검증과 재처리에 드는 비용이 늘어나고 복구 절차가 복잡해진다. 가용성 : 작업 지연이나 중단은 SLA 위반으로 이어지며, 전체 파이프라인에 백프레셔를 발생시켜 다른 처리 단계의 불안정을 초래할 수 있다. 비용 : 무제한 재시도나 비효율적 리소스 사용, 불필요한 재처리는 클라우드 비용과 운영 부담을 키운다. 비용 관리는 설계 단계에서부터 고려해야 할 핵심 항목이다. 이를 바탕으로 설계 목표를 다음과 같이 정리할 수 있다. 신뢰성 : 실패를 국소화(파티셔닝·작업 단위)하고 원자성을 유지한다. 재시도 한도와 데드레터 처리로 일관성을 확보해야 한다. 예를 들어, 배치 처리 파이프라인의 장애 격리와 재시도 설계를 통해 문제 전파를 막고 복구 경로를 명확히 한다. 지연 : 지연 예산을 정하고 우선순위를 배정한다. 적절한 백오프와 배치 크기 조절로 SLA를 충족시키고, 필요한 경우 지연-비용 트레이드오프를 명확히 한다. 운영성 : 로그·메트릭·트레이스 기반의 가시성을 확보하라. 경보와 플레이북을 준비하고 자동화된 재시도 및 복구 절차로 운영 부담을 줄인다. 실무 체크리스트 예시: 로그 수집 설정, 경보 임계값 정의, 플레이북 작성, 자동 재시도 정책 적용. 장애 유형과 경계 설정 — 시스템 vs 아이템 수준 격리 배치 처리 파이프라인 장애는 일시적인 네트워크 지연이나 타임아웃 같은 트랜지언트와, 데이터 손상·스키마 불일치 같은 퍼시스턴트로 나뉩니다. 배치 처리 파이프라인의 장애 격리와 재시도 설계...

대규모 마이크로서비스의 장애 전파 분석과 완화

대규모 마이크로서비스의 장애 전파 분석과 완화 AI 생성 이미지: 대규모 마이크로서비스의 장애 전파 분석과 완화 문제 정의 — 장애 전파가 조직에 미치는 큰 리스크 대규모 마이크로서비스 환경에서는 한 서비스의 결함이 단일 실패 지점을 넘어서 비즈니스 전반으로 빠르게 확산된다. 결제 지연, 트랜잭션 손실, SLA 위반과 같은 즉각적인 금전적 피해뿐 아니라 고객 신뢰 저하와 재구매율 저하 같은 장기적 영향도 발생한다. '블라스트 레디우스'는 장애가 영향을 미치는 범위를 뜻하며, 의존성의 다중 팬아웃, 공용 인프라 자원, 이벤트 스트림의 취약점 때문에 그 범위가 급격히 확대될 수 있다. 이러한 맥락은 대규모 마이크로서비스의 장애 전파 분석과 완화가 왜 중요한지를 분명히 보여준다. 복잡성 비용: 분산 트레이스와 로그가 단절되고 메트릭 해석이 어려워져 진단 시간이 늘어난다. 조직 비용: 교차팀 소통과 잦은 컨텍스트 전환으로 복구가 지연되고, 롤백·패치 작업이 고비용으로 전개된다. 기술적 부채: 임시 회피책(워크어라운드)이 누적되며 다음 장애의 위험을 키운다. 예: 긴급 패치 후에는 원인 분석과 함께 코드·인프라 정비, 릴리스 조정 여부를 확인하는 체크리스트를 실행해 임시 조치가 장기적 부채로 남지 않도록 하자. 장애 전파의 유형과 전파 메커니즘 이해하기 대규모 마이크로서비스 환경에서 장애 전파는 주로 연쇄적 실패, 자원 고갈, 요청 증폭의 세 가지 패턴으로 나타납니다. 연쇄적 실패는 한 서비스의 오류가 동기 호출로 이어진 상위·하위 서비스들을 차례로 무너뜨립니다. 자원 고갈은 CPU, 메모리, 커넥션 풀의 소진으로 토폴로지 전반의 안정성을 약화시킵니다. 요청 증폭(예: 재시도, 트래픽 스파이크, 팬아웃)은 부하를 기하급수로 늘려 2차 장애를 촉발합니다. 동기식 의존성 : 호출-응답 패턴에서 블로킹이 발생해 전파 속도가 빠릅니다. 전체 응답성에 즉시 영향을 줍니다. 비동기식 의존성 : 큐나 이벤트로 완충이 ...