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배포 전 인프라 복원력 시뮬레이션 (연구 프로토타입)
인메모리 시뮬레이션을 통해 시스템 가용성 한계를 추정합니다 — 연구 프로토타입, 프로덕션을 건드리지 않고.
리스크, 복원력, 컴플라이언스 및 CTO 팀이 DORA 감사 논의를 준비하는 데 사용할 수 있는 구조화된 증빙 패키지입니다.
중요 서비스 증빙이 관련 DORA 조항에 어떻게 부합하는지 추적 가능한 보기로 제공하며, 검토를 위해 가정 사항을 별도로 분리합니다.
이사회 및 규제 당국 대상 준비를 위해 증빙, 가정 사항, 미결 결정 사항을 구분하는 경영진 요약입니다.
영업일 기준 5일 안에 당사는 정제된 데이터로만 작업합니다 — 운영 환경 접근 없음, 개인식별정보(PII) 없음. $2,500 고정 가격에 50% 선금 조건으로, 증빙 스프린트는 DORA 사전 감사 준비를 위한 구조화된 복원력 증빙 패키지를 제공합니다.
기존 카오스 도구는 인프라에 실제 장애를 주입합니다.
FaultRay는 순수 수학적 시뮬레이션을 사용합니다.
FaultRay는 엔지니어링 팀을 밤새 잠 못 들게 하는 실제 운영 격차를 해결합니다.
수동적이고 사람에 의존하는 인프라 관리
FaultRay가 토폴로지 스캐닝과 복원력 분석을 자동화합니다.
IaC(Terraform) 미도입
FaultRay가 기존 AWS / GCP / Azure 인프라를 자동 스캔합니다.
IPO 이후 가용성 및 감사 요건
DORA / SOC 2 정렬을 연구 프로토타입 증거 초안으로 탐색합니다. 감사 인증되지 않음 — 독립적인 법률 검토 필요.
런북 없는 임시 인시던트 대응
FaultRay가 시뮬레이션 결과로 런북과 수정 스크립트를 자동 생성합니다.
사전 배포 복원력 시뮬레이션의 열 가지 기둥 (연구 프로토타입)
네트워크, 프로세스, 리소스, 의존성, 레이턴시, 폭발 반경, SLA 계약 검증 등 수십 가지 — Monte Carlo, Markov chains, 큐잉 이론으로 구동됩니다.
단일 노드 장애부터 다중 리전 연쇄 장애까지. 모든 시나리오는 토폴로지 YAML에서 자동 생성 — 일반적인 10개 컴포넌트 토폴로지에서 2,000개 이상의 고유 시나리오.
프로덕션에서 발생하기 전에 인프라 장애가 Agent 환각으로 연쇄되는 방식을 시뮬레이션하세요.
인프라 장애(데이터베이스 다운, 캐시 미스)가 Agent 환각으로 연쇄되는 방식을 추적하세요. 정상처럼 보이지만 잘못된 결과를 생성하는 무음 저하를 노출합니다.
Agent 복원력을 위한 세 가지 기둥: 카오스 시나리오 시뮬레이션, 폭발 반경 분석으로 배포 위험 평가, 모니터링 규칙 자동 생성.
AI Agent, LLM Endpoint, Tool Service, Agent Orchestrator를 기존 인프라와 함께 의존성 그래프의 일급 노드로 모델링하세요.
환각, 컨텍스트 오버플로우, LLM 속도 제한, 토큰 소진, 도구 실패, Agent 루프, 프롬프트 인젝션, 신뢰도 오보정, CoT 붕괴, 출력 증폭.
FaultRay는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다
| 추천 FaultRay | Gremlin | Steadybit | AWS FIS | |
|---|---|---|---|---|
| 접근 방식 | 수학적 시뮬레이션 | 실제 장애 주입 | 실제 장애 주입 | 실제 장애 주입 |
| 프로덕션 위험 | 제로 | 높음 | 중간 | 높음 |
| 설정 시간 |
가용성 한계 추정치를 다섯 개의 독립적인 제약 레이어로 분해합니다 (모델 기반, 정확도는 토폴로지 충실도에 따라 달라짐)
물리적 구성 요소에 의한 제약: 디스크 MTBF, 네트워크 장비, 전원 시스템, 페일오버 전환 시간
실제 한계: 배포 파이프라인, 설정 오류, 의존성 장애, 인적 오류율
제거 불가능한 물리적 노이즈 바닥: 네트워크 패킷 손실, GC 일시 정지, 커널 스케줄링 지터
인시던트 대응 시간, 온콜 커버리지, 런북 완성도, 자동화 수준
3단계로 가용성 증명 완성
$ pip install faultraytopology:
name: my-saas-platform
regions:
- name: us-east-1
zones: [a, b, c]
services:
- name: api-gateway
replicas: 3
dependencies: [auth, database]$ faultray run --topology infra.yaml
Running 2,048 scenarios across multiple engines... (illustrative)
faultray report --format html
faultray dashboard
Why resilience engineering is urgent right now
Google DORA State of DevOps Report 2024
“Top performers deploy 4× faster and have 10× lower change failure rates than low performers (Google DORA cohort finding; not attributable to any specific tool)”
FaultRay offers one way to explore reliability bottlenecks before deploy — research prototype, and outcomes depend heavily on your engineering practices, not just tooling.
IBM Cost of a Data Breach 2024
“Average cost of a data breach reached $4.88M in 2024 — highest ever recorded”
Infrastructure failures are a breach vector. Simulate weaknesses before production breaks.
EU Digital Operational Resilience Act (DORA)
“DORA became mandatory for EU financial entities in January 2025. Regulated entities must use certified tooling and independent legal review for compliance.”
FaultRay is a research prototype that explores DORA-aligned evidence patterns for internal design review. NOT a certified compliance tool — engage qualified auditors for actual DORA audits.
See FaultRay in action with your own infrastructure. Our team will walk you through a live simulation in 30 minutes.
“On a sample payment-pipeline topology, FaultRay surfaced a single-point-of-failure in the auth service in under 30 seconds — before any production change.”
Example finding
Sample topology · payments
Different roles, same outcome: infrastructure you can prove is reliable.
SRE / Platform Engineer
"We don't know our blast radius until production explodes."
Map every failure path before it happens. Generate SLA evidence your leadership will trust.
Start Free →Engineering Manager
"Proving reliability to the board takes weeks of manual work."
DORA evidence drafts from simulations (research prototype — not for audit). Resilience dashboards generated for internal review in minutes.
See a Demo →CISO / CTO
"How do I know our vendors won't take us down?"
Supply chain risk simulation. Third-party failure impact quantified before contract signing.
Get a Quote →FaultRay 도입으로 예상되는 연간 절감액 시뮬레이션
계산식: 연간 손실 = 월 매출 × (장애시간/720) × 횟수 × 12. FaultRay 효과 = 70% 절감.
무료로 시작하고, 성장에 따라 확장하세요.
Chaos Engineering을 탐색하는 개인 엔지니어에게 적합합니다.
AI 거버넌스 준비 미착수
METI / ISO 42001 자동 컴플라이언스 체크와 감사 준비 보고서를 즉시 제공합니다.
가용성 한계 추정치를 다섯 개의 독립적인 레이어로 분해합니다: 하드웨어, 소프트웨어, 이론적 한계, 운영, 외부 SLA. 모델 기반이므로 정확도는 토폴로지 충실도에 따라 달라집니다.
Claude 기반의 근본 원인 분석과 영향도 및 비용 순으로 정렬된 실행 가능한 개선 권고안.
증거 추적 및 위험 평가가 포함된 감사 준비 완료 디지털 운영 회복력법 보고서 생성.
CVE 데이터와 NVD 피드를 자동으로 통합하여 취약점 트리거 연쇄 장애를 시뮬레이션합니다.
라이브 성능 지표, 트레이스 연관, 이상 감지 — 35+ 모니터링 뷰를 갖춘 복원력 대시보드에 통합됩니다.
일본 METI AI 가이드라인 및 ISO 42001 요건에 대한 연구 프로토타입 매핑. 감사 인증되지 않음 — 규정 준수 주장에는 독립적인 법률 검토 필요.
시뮬레이션 결과에서 런북, 수정 스크립트, Terraform 패치를 자동 생성합니다.
토폴로지 에디터, 시나리오 탐색기, N-Layer 드릴다운, 히트맵, DORA 연구 초안, 경영 요약을 갖춘 완전한 웹 대시보드.
$ faultray agent assess infra.yaml
Agent Risk Assessment
support-agent Risk: 4.2/10 (MEDIUM) Blast radius: 3 components
Recommendations: Add fallback LLM, enable hallucination circuit breaker
$ faultray agent scenarios infra.yaml
Generated 12 agent-specific chaos scenarios
$ faultray agent monitor infra.yaml
14 monitoring rules generated (context_window, hallucination_rate, ...)| 며칠 |
| 몇 시간 |
| 몇 시간 |
| 시나리오 | 2,000+ 자동 생성 | 수동 구성 | 템플릿 기반 | AWS 서비스만 가능 |
| 가용성 증명 | N-Layer 수학적 증명 | No | No | No |
| AI Agent 모델링 | 10가지 모드 분류 체계 | No | No | No |
| 시작 비용 | 무료 / OSS | $10,000+/년 | $5,000+/년 | 사용량 기반 과금 |
서드파티 서비스 가용성이 부과하는 하드 한계 (AWS, GCP, Stripe 등)
A_system = min(A_hw, A_sw, A_theoretical, A_ops, A_external)대부분의 팀은 하드웨어 나인을 추구하지만, 소프트웨어 레이어가 가용성을 4 나인으로 제한합니다. FaultRay는 병목 지점을 정확히 파악하여 올바른 레이어에 투자할 수 있게 합니다.
N-Layer 모델은 확장 가능합니다: 지리적, 경제적 또는 맞춤형 도메인별 제약 레이어를 추가하여 조직 고유의 가용성 경계에 맞출 수 있습니다.
faultray analyze --topology infra.yaml --output n-layer시뮬레이션이 레이어 한계를 초과하는 가용성을 예측할 때, FaultRay가 이를 플래그 처리하고 인프라 개선의 목표로 결합 제약 레이어를 식별합니다.
“A DORA-aligned evidence pack gives teams a structured starting point for internal resilience design review — work you bring to qualified auditors, not a replacement for them.”
Example use case
Pre-audit preparation
“The N-Layer availability model gives engineers and leadership a shared language for reliability trade-offs in architecture reviews.”
Example use case
Architecture review
DORA 증거 초안 (연구 프로토타입)와 더 높은 한도가 필요한 팀을 위한 플랜.
무제한 액세스, SSO, 전담 지원이 필요한 기업을 위한 플랜.
| Feature | Free | Pro | Business |
|---|---|---|---|
| Simulations / month | 5 | 100 | Unlimited |
| Components | 5 | 50 | Unlimited |
| Simulation engines | 100+ | 100+ | 100+ |
| N-Layer Model | |||
| Report export | Markdown | PDF + MD | PDF + MD + JSON |
| AI-assisted analysis | |||
| Custom SSO / SAML | |||
| Support | Community | Email (24h) | Dedicated (1h) |
🇯🇵일본어 지원 제공
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