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Lithair 클러스터의 240 ops/s 임계치 도출을 통한 시스템 예측 가능성 확보
Every elevator has a load plate. Tests are supposed to kill fear, not feed it.
AI 요약
Context
기능 구현 완료 후에도 시스템의 한계 지점을 알 수 없어 발생하는 변경 공포와 운영 리스크가 상존하는 상황. 기존의 정적 성능 테스트 팀이나 기능 중심의 Regression Test 방식은 빠른 피드백 루프를 제공하지 못하는 한계 노출.
Technical Solution
- Memory-first Rust 웹 프레임워크 특성을 반영한 전용 Stress Harness 자체 구축
- 단순 성공 여부가 아닌 Latency 급증 시점의 Queueing 현상을 분석하여 시스템 Ceiling 측정
- Static Lowest Node ID 기반의 Leader Election 구조를 명시하여 분산 환경의 제약 사항 정의
- Majority-ack Write 메커니즘을 통한 Split-brain 방지 로직 검증
- In-memory State 증가에 따른 성능 저하 추이를 분석하여 Memory-first 설계의 예측 가능성 확인
- 검증된 한계치(Envelope)를 문서화하여 변경 사항 발생 시 즉시 대조 가능한 기반 마련
실천 포인트
- API의 Tail Latency가 급증하는 Requests/sec 임계치 측정 - Backpressure가 발생하기 시작하는 Queue Depth의 상한선 정의 - OOM 발생 전까지 처리 가능한 Batch Job의 최대 Row Count 산출 - 시스템의 한계치와 제약 사항을 Runbook에 명시하여 운영 리스크 사전 제거