• 용어 정의: 소프트웨어나 시스템 인프라에 하드웨어 전원 차단, 네트워크 오프라인, 메모리 고갈 등 치명적인 장애 상태를 의도적으로 유발한 뒤, 시스템이 사전 정의된 복구 목표 시간(RTO) 내에 정상 운영 상태로 복귀하고 데이터를 무결하게 복원해내는 능력을 평가하는 비기능적 품질 검증 기법입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 대규모 GPU 클러스터와 분산 아키텍처를 활용하는 엔터프라이즈 AI 시스템에서는 단일 노드의 장애가 전체 모델 학습의 초기화나 실시간 추론 서비스의 마비로 직결될 수 있습니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 시뮬레이션된 격리 환경에서 시스템 아키텍처의 논리적 페일오버(Failover) 및 체크포인트 복원 정합성을 선제적으로 검증하고, 서비스 시행(운영) 후에는 카오스 엔지니어링 기법을 결합하여 실제 라이브 트래픽 하에서의 동적 회복력을 지속적으로 평가해야 합니다. 이를 통해 막대한 자원이 투입되는 AI 파라미터 손실을 방어하고, 기업 고객에게 무중단(Zero-Downtime) 수준의 AI 서비스 신뢰성을 보장할 수 있습니다.

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