ChatGPT API 활용 시 발생할 수 있는 장애 대응 전략

안녕하세요! 오늘은 #ChatGPT API 활용 시 발생할 수 있는 장애 대응 전략에 대해서 알아보려 합니다.

ChatGPT를 서비스에 연동할 때, 평소에는 아무 문제 없이 동작하더라도 예기치 못한 장애가 발생할 수 있습니다. 초기 단계에서 장애 대응 로직과 모니터링 체계를 갖추면 서비스 안정성과 사용자 만족도를 크게 높일 수 있습니다.

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1. 대표적인 장애 유형

• 네트워크 타임아웃
  API 요청이 특정 시간 내에 응답을 받지 못하면 타임아웃 에러가 발생합니다.
• 토큰 초과 (Rate Limit)
  분당 허용량을 초과하면 429 Too Many Requests 응답을 받습니다.
• 서버 내부 오류
  OpenAI 측 서버에서 500, 502, 503 등의 내부 오류가 반환될 수 있습니다.
• 잘못된 요청
  인증키 오류나 파라미터 누락·형식 오류(400 Bad Request)가 발생할 수 있습니다.

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2. 모니터링 & 알림

1. 실시간 로그 수집
   Fluentd, Filebeat 등으로 요청·응답 로그를 중앙 서버에 전송하세요.
2. 지표 대시보드
   Grafana/Datadog에 응답 시간, 오류율, 429 비율 등을 시각화해 한눈에 파악합니다.
3. 알림 설정
   오류율이 일정 수준(예: 1%)을 넘거나 응답 지연이 2초 이상 지속될 때 Slack·메일로 즉시 알림을 받도록 구성합니다.

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3. 자동 재시도(Retry) & 백오프(Backoff)

• 즉시 재시도 금지
  장애 발생 시 바로 재시도하면 과부하가 심해질 수 있습니다.
• 지수 백오프
  첫 시도 실패 → 1초 후 재시도 → 2초 → 4초…와 같이 간격을 늘려가며 최대 5회 정도 시도합니다.
• Jitter 추가
  모든 인스턴트가 동일 주기로 재시도하지 않도록 랜덤 오프셋을 섞으면 폭발적 트래픽을 완화할 수 있습니다.

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4. 서킷 브레이커 패턴

연속된 오류가 일정 횟수(예: 5회) 이상 발생하면 ‘서킷 오픈’ 상태로 전환해 일정 시간 요청을 차단합니다. 회로를 닫기 전까지는 곧바로 실패 응답을 반환해 시스템 과부하를 방지합니다.

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5. 장애 대응 예시 코드 (Node.js)

async function callChatGPT(payload) {
  const maxRetries = 5;
  let backoff = 1000;

  for (let attempt = 1; attempt <= maxRetries; attempt++) {
    try {
      return await openai.chat.completions.create(payload);
    } catch (err) {
      if (attempt === maxRetries) throw err;
      await new Promise(r => setTimeout(r, backoff + Math.random() * 500));
      backoff *= 2;
    }
  }
}

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6. 성공 포인트

• 장애 지표 선정
  무엇을 모니터링할지(응답 시간, 오류 코드, 재시도 횟수)를 미리 정의하세요.
• 장애 대응 계획 문서화
  발생 시나리오별 대응 절차를 문서화해 팀원들과 공유합니다.
• 정기 복구 시뮬레이션
  장애 발생을 모의 테스트해 대응 체계를 검증하고 개선하세요.

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오늘은 ChatGPT API 활용 시 발생할 수 있는 장애 대응 전략에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT 확장성 고려 및 대규모 배치 처리 설계에 대해서 알아보도록 할게요!