• 용어 정의: 소프트웨어나 인프라 환경에 의도적으로 치명적인 장애(네트워크 단절, 프로세스 강제 종료, 리소스 고갈 등)를 유발하거나 한계를 아득히 초과하는 비정상 데이터를 주입하여 시스템을 완전히 붕괴(Crash)시킴으로써, 극한 상황에서의 장애 내성(Fault Tolerance)과 복구 능력, 그리고 무너질 때 치명적인 데이터 유실이나 보안 취약점 노출 없이 안전하게 정지(Graceful Shutdown)하는지 평가하는 극한계 검증 기법입니다.

• AI/SW 테스팅 실무 적용: 거대한 인프라에 의존하는 엔터프라이즈 AI 시스템은 하드웨어 결함이나 클라우드 장애로 인한 예기치 못한 중단 위험을 항상 내포하고 있습니다. 따라서 서비스 정식 시행(배포) 전에는 샌드박스 환경에서 데이터베이스 연결을 강제로 끊거나 극단적인 크기의 악성 페이로드를 주입하여, 시스템이 파괴되는 순간 내부의 보안 프롬프트나 민감한 고객 데이터가 에러 로그를 통해 외부로 유출되지 않도록 아키텍처의 방어적 붕괴 메커니즘을 사전 설계하고 검증해야 합니다. 반면 서비스 시행(운영) 후에는 카오스 엔지니어링(Chaos Engineering) 기법을 도입하여, 실제 라이브 트래픽이 흐르는 프로덕션 환경에서 의도적으로 일부 추론 노드나 컨테이너를 파괴해 봄으로써, 시스템의 자동 복구(Auto-healing) 및 페일오버(Failover) 체계가 무중단으로 완벽히 작동하는지 지속 점검하는 회복 탄력성(Resilience) 훈련 수단으로 작동합니다.

   

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