장애를 막는다고 선언하는 대신, 실제 시스템에 통제된 실패를 넣어 복구 절차와 의존성이 작동하는지 확인하는 방법입니다. 클라우드와 AI 서비스의 복원력을 읽을 때 왜 훈련 결과가 설계도보다 중요한지 설명합니다.
AI 훈련 클러스터에서 새 GPU 노드와 기존 노드를 작업에 넣기 전 검사해, 한 대의 불안정한 장비가 전체 학습 작업을 흔들지 않게 하는 운영 패턴입니다.
로봇 손이 Physical AI에서 왜 마지막 병목인지, 자유도·파지력·back-drivability·수리성·MTBR/MTTR을 어떤 순서로 봐야 하는지 정리합니다.
Azure Chaos Studio Workspaces가 장애를 시나리오로 미리 재현하는 방식을 통해, AI 서비스의 복구력은 설계 문서가 아니라 실제 훈련에서 드러난다는 점을 짚습니다.