REL05-BP04 빠른 실패 및 대기열 제한 - AWS Well-Architected Framework

REL05-BP04 빠른 실패 및 대기열 제한

서비스가 요청에 제대로 응답하지 못하면 빠르게 실패합니다. 이렇게 하면 요청에 연결된 리소스를 해제할 수 있고 리소스가 부족한 경우 서비스 복구를 허용할 수 있습니다. 빠른 실패는 클라우드에서 매우 안정적인 워크로드를 구축하기 위해 활용할 수 있는 잘 정립된 소프트웨어 설계 패턴입니다. 대기열도 잘 정립된 엔터프라이즈 통합 패턴으로, 이를 통해 로드를 원활하게 수행하고 비동기 처리가 허용될 때 클라이언트가 리소스를 해제할 수 있습니다. 서비스가 정상 상태에서는 제대로 응답할 수 있지만 요청 속도가 너무 높아서 실패하는 경우 대기열을 사용하여 요청을 버퍼링하십시오. 하지만 긴 대기열 백로그가 쌓이도록 두지 마십시오. 그러면 클라이언트가 이미 포기한 무효 요청을 처리할 수 있습니다.

원하는 결과: 시스템에서 리소스 경합, 시간 제한, 예외 또는 회색 실패가 발생하여 서비스 수준 목표를 달성할 수 없는 경우 빠른 실패 전략을 통해 시스템 복구 시간을 단축할 수 있습니다. 트래픽 스파이크를 흡수해야 하고 비동기 처리를 수용할 수 있는 시스템은 클라이언트가 대기열을 사용하여 요청을 백엔드 서비스에 버퍼링함으로써 요청을 신속하게 해제할 수 있도록 하여 신뢰성을 높일 수 있습니다. 요청을 대기열로 버퍼링할 때 대처할 수 없는 백로그를 방지하기 위해 대기열 관리 전략이 구현됩니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 메시지 대기열을 구현하지만 DLQ(Dead Letter Queue) 볼륨에 DLQ 또는 경보를 구성하여 시스템 장애 시점을 감지하지는 않습니다.

  • 대기열 소비자가 지연되거나 오류로 인해 재시도되는 시기를 파악하기 위해 대기열에 있는 메시지의 대기 기간을 측정하는 것이 아니라 지연 시간을 측정합니다.

  • 업무상 더 이상 필요하지 않아 이러한 메시지를 처리할 가치가 없는 경우 대기열에서 백로깅된 메시지를 지우지 않습니다.

  • 후입선출(LIFO) 대기열이 클라이언트 요구 사항을 더 잘 충족할 때 선입선출(FIFO) 대기열을 구성합니다. 예를 들어 엄격한 순서가 필요하지 않고 백로그 처리가 모든 신규 요청과 시간이 중요한 요청을 지연시켜 모든 클라이언트가 서비스 수준 위반을 경험하는 경우입니다.

  • 작업 접수를 관리하고 요청을 내부 대기열에 배치하는 API를 노출하는 대신 내부 대기열을 클라이언트에 노출합니다.

  • 아주 많은 작업 요청 유형을 단일 대기열에 결합합니다. 그러면 리소스 수요가 요청 유형 전체에 분산되어 백로그 상태가 악화될 수 있습니다.

  • 서로 다른 모니터링, 시간 제한, 리소스 할당이 필요함에도 복잡한 요청과 단순한 요청을 동일한 대기열에서 처리합니다.

  • 소프트웨어에서 오류를 정상적으로 처리할 수 있는 상위 수준 구성 요소에 예외를 발생시키는 빠른 실패 메커니즘을 구현하기 위해 입력의 유효성을 확인하거나 어설션을 사용하지 않습니다.

  • 장애 리소스를 요청 라우팅에서 제거하지 않습니다(특히 장애가 충돌 및 다시 시작, 간헐적인 종속성 장애, 용량 감소 또는 네트워크 패킷 손실로 인한 실패 및 성공을 모두 표시하는 회색인 경우).

이 모범 사례 확립의 이점: 빠르게 실패하는 시스템은 디버깅과 수정이 더 쉬우며 릴리스가 프로덕션 환경에 게시되기 전에 코딩과 구성 문제를 드러내는 경우가 많습니다. 효과적인 대기열 전략이 통합된 시스템은 트래픽 급증 및 간헐적인 시스템 장애 상태에 대한 복원력과 신뢰성을 높입니다.

이 모범 사례가 확립되지 않았을 경우의 위험 수준: 높음

구현 가이드

빠른 실패 전략은 소프트웨어 솔루션에 코딩할 수 있을 뿐만 아니라 인프라에 구성할 수도 있습니다. 대기열은 빠른 실패뿐만 아니라 시스템 구성 요소를 분리하여 부하를 원활하게 하는 간단하면서도 강력한 아키텍처 기법입니다. Amazon CloudWatch는 장애를 모니터링하고 경보하는 기능을 제공합니다. 시스템에 장애가 발생한 것으로 확인되면 손상된 리소스를 제거하는 등 완화 전략을 실행할 수 있습니다. 시스템이 원활한 로드를 위해 Amazon SQS 및 기타 대기열 기술로 대기열을 구현할 때 대기열 백로그와 메시지 소비 실패를 관리하는 방법을 고려해야 합니다.

구현 단계

  • 소프트웨어에 프로그래밍 방식 어설션 또는 특정 메트릭을 구현하고 이를 사용하여 시스템 문제에 대해 명시적으로 경고합니다. Amazon CloudWatch는 애플리케이션 로그 패턴과 SDK 계측을 기반으로 지표 및 경보를 생성하는 데 도움이 됩니다.

  • CloudWatch 지표 및 경보를 사용하여 처리 지연 시간을 늘리거나 반복적으로 요청 처리를 실패하는 손상된 리소스를 차단합니다.

  • 백엔드 대기열 소비자가 요청을 처리하는 동안 클라이언트가 리소스를 해제하고 다른 작업을 계속할 수 있도록 요청을 수락하고 Amazon SQS를 사용하여 내부 대기열에 요청을 추가한 다음 메시지 생성 클라이언트에 성공 메시지로 응답하도록 API를 설계하여 비동기 처리를 사용합니다.

  • 현재 시간과 메시지 타임스탬프를 비교해 대기열에서 메시지를 제거할 때마다 CloudWatch 지표를 생성하여 대기열 처리 대기 시간을 측정하고 모니터링합니다.

  • 장애가 발생하여 메시지 처리가 실패했거나 서비스 수준 계약 내에서 처리할 수 없는 트래픽 스파이크가 발생하는 경우 오래된 트래픽이나 초과 트래픽을 스필오버 대기열로 넘깁니다. 이를 통해 새 작업을 우선적으로 처리하고 용량이 사용 가능한 경우 이전 작업을 우선적으로 처리할 수 있습니다. 이 기법은 LIFO 처리와 유사하며 모든 새 작업에 대해 정상적인 시스템 처리가 가능합니다.

  • DLQ(Dead Letter Queue) 또는 재구동 대기열을 사용하여 백로그에서 처리할 수 없는 메시지를 나중에 조사하고 해결할 수 있는 위치로 옮깁니다.

  • 이전 메시지를 재시도하거나 허용되는 경우 현재 시간을 메시지 타임스탬프와 비교하고 더 이상 요청 클라이언트와 관련이 없는 메시지를 삭제합니다.

리소스

관련 모범 사례:

관련 문서:

관련 예시:

관련 동영상:

관련 도구: