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# 시나리오 참조
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시나리오 라이브러리에 포함된 시나리오는 가능한 경우 [태그](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/tagging-best-practices/what-are-tags.html)를 사용하도록 설계되었으며, 각 시나리오는 시나리오 설명의 **사전 조건** 및 **작동 방식** 섹션에서 필수 태그를 설명합니다. 미리 정의된 태그로 리소스에 태그를 지정하거나 공유 파라미터 편집 환경을 사용하여 자체 태그를 설정할 수 있습니다( 참조[시나리오 사용](scenario-library.md#using-a-scenario)).

이 참조에서는 AWS FIS 시나리오 라이브러리의 일반적인 시나리오에 대해 설명합니다. AWS FIS 콘솔을 사용하여 지원되는 시나리오를 나열할 수도 있습니다.

자세한 내용은 [AWS FIS 시나리오 라이브러리 작업](scenario-library.md) 단원을 참조하십시오.

AWS FIS는 다음과 같은 Amazon EC2 시나리오를 지원합니다. 이러한 시나리오는 [태그](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/tagging-best-practices/what-are-tags.html)를 사용하는 인스턴스를 대상으로 합니다. 자체 태그를 사용하거나 시나리오에 포함된 기본 태그를 사용할 수 있습니다. 이러한 시나리오 중 일부는 [SSM 문서를 사용](https://docs.aws.amazon.com//fis/latest/userguide/actions-ssm-agent.html)합니다.
+ **EC2 스트레스: 인스턴스 오류** - 하나 이상의 EC2 인스턴스를 중지하여 인스턴스 오류가 미치는 영향을 살펴봅니다.

  현재 리전에서 특정 태그가 부착된 인스턴스를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 이러한 인스턴스를 중지하고 작업 기간이 끝날 때(기본적으로 5분) 다시 시작합니다.
+ **EC2 스트레스: 디스크** - 디스크 사용률 증가가 EC2 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 부착된 현재 리전의 EC2 인스턴스를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EC2 인스턴스에 주입되는 디스크 사용량 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 디스크 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EC2 스트레스: CPU** - CPU 증가가 EC2 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 부착된 현재 리전의 EC2 인스턴스를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EC2 인스턴스에 주입되는 CPU 스트레스 양 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 CPU 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EC2 스트레스: 메모리** - 메모리 사용률 증가가 EC2 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 부착된 현재 리전의 EC2 인스턴스를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EC2 인스턴스에 주입되는 메모리 스트레스 양 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 메모리 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EC2 스트레스: 네트워크 지연 시간** - 네트워크 지연 시간 증가가 EC2 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 부착된 현재 리전의 EC2 인스턴스를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EC2 인스턴스에 주입되는 네트워크 지연 시간 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 지연 시간 작업에 대해 5분).

AWS FIS는 다음과 같은 Amazon EKS 시나리오를 지원합니다. 이 시나리오는 Kubernetes 애플리케이션 레이블을 사용하는 EKS 포드를 대상으로 합니다. 자체 레이블을 사용하거나 시나리오에 포함된 기본 레이블을 사용할 수 있습니다. FIS를 사용하는 EKS에 대한 자세한 내용은 [EKS 포드 작업](eks-pod-actions.md) 단원을 참조하세요.
+ **EKS 스트레스: 포드 삭제** - 하나 이상의 포드를 삭제하여 EKS 포드 오류의 영향을 살펴보세요.

  이 시나리오에서는 애플리케이션 레이블과 연결된 현재 리전의 포드를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 일치하는 모든 포드를 종료합니다. 포드의 재생성은 kubernetes 구성에 의해 제어됩니다.
+ **EKS 스트레스: CPU** - CPU 증가가 EKS 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 애플리케이션 레이블과 연결된 현재 리전의 포드를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EKS 포드에 주입되는 CPU 스트레스 양 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 CPU 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EKS 스트레스: 디스크** - 디스크 사용률 증가가 EKS 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 애플리케이션 레이블과 연결된 현재 리전의 포드를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EKS 포드에 주입되는 디스크 스트레스 양 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 CPU 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EKS 스트레스: 메모리** - 메모리 사용률 증가가 EKS 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 애플리케이션 레이블과 연결된 현재 리전의 포드를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EKS 포드에 주입되는 메모리 스트레스 양 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 메모리 스트레스 작업에 대해 5분).
+ **EKS 스트레스: 네트워크 지연 시간** - 네트워크 지연 시간 증가가 EKS 기반 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 애플리케이션 레이블과 연결된 현재 리전의 포드를 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 작업 기간 동안 대상 EKS 포드에 주입되는 네트워크 지연 시간 증가를 사용자 지정할 수 있습니다(기본적으로 각 지연 시간 작업에 대해 5분).

AWS FIS는 단일 AZ, 다중 AZ 및 다중 리전 애플리케이션에 대해 다음 시나리오를 지원합니다. 이러한 시나리오는 여러 리소스 유형을 대상으로 합니다.
+ **AZ Availability: Power Interruption** - 가용 영역(AZ)에서 전원이 완전히 중단되었을 때 예상되는 증상을 입력합니다. [AZ Availability: Power Interruption](az-availability-scenario.md)에 대해 자세히 알아보세요.
+ **AZ: Application Slowdown** - 단일 가용 영역(AZ) 내의 리소스 간에 지연 시간을 추가하여 애플리케이션 속도를 늦춥니다. [AZ: Application Slowdown](az-application-slowdown-scenario.md)에 대해 자세히 알아보세요.
+ **Cross-AZ: Traffic Slowdown** - 패킷 손실을 주입하여 가용 영역(AZs. [Cross-AZ: Traffic Slowdown](cross-az-traffic-slowdown-scenario.md)에 대해 자세히 알아보세요.
+ **Cross-Region: Connectivity** - 실험 리전에서 대상 리전으로의 애플리케이션 네트워크 트래픽을 차단하고 리전 간 데이터 복제를 일시 중지합니다. [Cross-Region: Connectivity](cross-region-scenario.md)를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

AWS FIS 는 Amazon EBS 볼륨에 대해 다음 시나리오를 지원합니다. 이러한 시나리오는 태그를 사용하여 볼륨을 대상으로 합니다. 자체 태그를 사용하거나 시나리오에 포함된 기본 태그를 사용할 수 있습니다. 대상 볼륨은 동일한 가용 영역에 있어야 합니다. 자세한 내용은 [Amazon EBS에서 결함 테스트를](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-fis.html) 참조하세요.
+ **EBS: Sustained Latency** - 영구 I/O 지연 시간이 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 연결된 현재 가용 영역의 볼륨을 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 15분 동안 단일 지연 시간 작업을 사용하여 볼륨에 대한 읽기 작업의 50%와 쓰기 작업의 100%에서 500ms의 일정한 지연 시간을 주입합니다. 이 시나리오에서는 주입된 지연 시간, 주입된 I/O의 백분율 및 작업 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
+ **EBS: Increasing Latency** - 애플리케이션에 대한 I/O 지연 시간 증가의 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 연결된 현재 가용 영역의 볼륨을 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 15분 동안 5개의 지연 시간 작업을 사용하여 볼륨에 대한 읽기 작업의 10%와 쓰기 작업의 25%에서 50ms, 200ms, 700ms, 1초 및 15초의 지연 시간을 증가시킵니다. 이 시나리오에서는 각 지연 시간 작업에 대해 주입된 지연 시간, 주입된 I/O의 백분율 및 작업 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
+ **EBS: Intermittent Latency** - 간헐적인 I/O 지연 시간 스파이크가 애플리케이션에 미치는 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 연결된 현재 가용 영역의 볼륨을 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 볼륨에 대한 읽기 및 쓰기 I/O 작업의 0.1%에 30초, 10초 및 20초의 급격한 간헐적 지연 시간 스파이크 3개를 주입합니다.이 경우 3개의 지연 시간 작업을 사용하고 15분 동안 각 스파이크 사이에 복구 간격을 둡니다. 이 시나리오에서는 각 지연 시간 작업에 대해 주입된 지연 시간, 주입된 I/O의 백분율 및 작업 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
+ **EBS: Decreasing Latency** - 애플리케이션에 대한 I/O 지연 시간 감소의 영향을 살펴봅니다.

  이 시나리오에서는 특정 태그가 연결된 현재 가용 영역의 볼륨을 대상으로 합니다. 이 시나리오에서는 15분 동안 5개의 지연 시간 작업을 사용하여 볼륨에 대한 읽기 및 쓰기 작업의 10%에서 20초, 5초, 900ms, 300ms 및 40ms의 지연 시간을 줄입니다. 이 시나리오에서는 각 지연 시간 작업에 대해 주입된 지연 시간, 주입된 I/O의 백분율 및 작업 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.