[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,92 +2,207 @@
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id: wiki-2026-0508-카오스-몽키-chaos-monkey
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title: 카오스 몽키(Chaos Monkey)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-E9B14A]
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aliases: [Chaos Monkey, Chaos Engineering, Netflix Simian Army]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [chaos-engineering, sre, resilience, reliability, devops]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 카오스 몽키(Chaos Monkey)"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: go
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framework: kubernetes
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# [[카오스 몽키(Chaos Monkey)|카오스 몽키(Chaos Monkey]]
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# 카오스 몽키(Chaos Monkey)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 카오스 몽키(Chaos Monkey)는 넷플릭스(Netflix)가 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 도입하는 과정에서 시스템의 회복 탄력성(Resiliency)을 검증하기 위해 사용한 자동화된 파괴 테스트(Automate destructive [[Testing|Testing]]) 도구입니다 [1, 2]. 이 도구의 도입은 넷플릭스의 '시미안 아미(Simian Army)' 프로젝트가 시작되는 계기가 되었습니다 [2]. (소스에 관련 정보가 부족하여 더 이상의 자세한 정의는 제공하기 어렵습니다.)
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## 매 한 줄
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> **"매 random instance termination, 매 production 의 의"**. 매 2010 Netflix 의 의 의 release 의 chaos engineering 의 의 의 origin tool — 매 production cluster 의 의 random instance 의 의 의 kill 의 의 system 의 의 self-heal 의 verify. 매 2026 — 매 Litmus, Chaos Mesh, Gremlin 의 의 의 Kubernetes 의 native.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **회복 탄력성을 위한 파괴 테스트 자동화:** 넷플릭스는 시스템의 복원력을 높이기 위해 다중화(Redundancy)를 구축하고 특정 장애의 피해 반경(blast radius)을 격리하는 원칙을 세웠습니다 [2]. 이러한 원칙이 실제 환경에서 잘 작동하는지 확인하기 위해 파괴 테스트를 자동화하였으며, 그 첫 출발점이 카오스 몽키(Chaos Monkey)였습니다 [2].
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* **시미안 아미(Simian Army)의 시작:** 카오스 몽키는 넷플릭스 인프라의 복원력을 테스트하는 더 큰 도구군인 '시미안 아미(Simian Army)'가 구축되는 기반이 되었습니다 [2].
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## 매 핵심
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**소스에 관련 정보가 부족합니다.** (제공된 소스에서는 카오스 몽키의 구체적인 작동 방식, 테스트 대상, 세부 기술 구조 등에 대한 내용을 다루고 있지 않습니다.)
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### 매 Chaos Monkey origin
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- 매 2010, Netflix 의 의 AWS 의 의 의 migration 의 의 trigger.
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- 매 hypothesis: "매 instance 의 의 의 die — 매 inevitable. 매 production 의 의 의 의 simulate 의 의 의 resilience 의 의 의 confirm".
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- 매 OSS 2012 — 매 Simian Army (Chaos Monkey, Chaos Gorilla, Chaos Kong, Latency Monkey, etc.).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 Chaos engineering 의 의 의 5 principles (Netflix)
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1. 매 hypothesis 의 의 의 build (steady-state).
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2. 매 real-world event 의 의 vary (instance fail, network partition).
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3. 매 production 의 의 의 의 run.
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4. 매 automate 의 의 의 의 continuous.
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5. 매 blast radius 의 의 의 minimize.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** 자동화된 파괴 테스트(Automate destructive testing), 시미안 아미(Simian Army), 마이크로서비스 아키텍처(Microservice [[Architecture|Architecture]])
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- **Projects/Contexts:** 넷플릭스의 마이크로서비스 도입(Netflix journey to microservices)
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||||
- **Contradictions/Notes:** 주어진 소스 문서(Netflix's Microservices Adoption Case Study)에는 카오스 몽키에 대한 발표 슬라이드 수준의 단편적인 언급만 존재하며, 그 이상의 구체적인 정보는 포함되어 있지 않습니다 [2].
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### 매 Failure injection 의 의 의 categories
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- **Resource** — CPU / memory / disk / network exhaustion.
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- **State** — 매 process kill, 매 container OOM.
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- **Network** — latency, packet loss, partition.
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- **Time** — clock skew.
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- **Application** — exception throw, response delay.
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*Last updated: 2026-04-18*
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### 매 2026 Tooling
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| Tool | 매 platform | 매 특성 |
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|---|---|---|
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| Chaos Mesh | k8s | 매 CNCF, declarative CRD |
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| LitmusChaos | k8s | 매 CNCF, GitOps native |
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| Gremlin | multi | 매 commercial, full-spectrum |
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| AWS FIS | AWS | 매 managed, IAM-aware |
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| Pumba | docker | 매 lightweight |
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## 💻 패턴
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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||||
```text
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# TODO
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||||
### 매 Chaos Mesh — pod kill
|
||||
```yaml
|
||||
apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
|
||||
kind: PodChaos
|
||||
metadata:
|
||||
name: pod-failure-example
|
||||
namespace: chaos-testing
|
||||
spec:
|
||||
action: pod-failure
|
||||
mode: one
|
||||
duration: "30s"
|
||||
selector:
|
||||
labelSelectors:
|
||||
app: payment-service
|
||||
scheduler:
|
||||
cron: "@every 10m"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### 매 Network latency injection
|
||||
```yaml
|
||||
apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
|
||||
kind: NetworkChaos
|
||||
metadata:
|
||||
name: delay-pods
|
||||
spec:
|
||||
action: delay
|
||||
mode: all
|
||||
selector:
|
||||
labelSelectors:
|
||||
app: api
|
||||
delay:
|
||||
latency: "500ms"
|
||||
jitter: "100ms"
|
||||
duration: "5m"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### 매 LitmusChaos — CPU stress
|
||||
```yaml
|
||||
apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
|
||||
kind: ChaosEngine
|
||||
metadata:
|
||||
name: cpu-hog
|
||||
spec:
|
||||
appinfo:
|
||||
appns: prod
|
||||
applabel: "app=worker"
|
||||
experiments:
|
||||
- name: pod-cpu-hog
|
||||
spec:
|
||||
components:
|
||||
env:
|
||||
- name: TOTAL_CHAOS_DURATION
|
||||
value: "60"
|
||||
- name: CPU_CORES
|
||||
value: "2"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### 매 AWS Fault Injection Simulator
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"actions": {
|
||||
"stopInstances": {
|
||||
"actionId": "aws:ec2:stop-instances",
|
||||
"parameters": { "duration": "PT5M" },
|
||||
"targets": { "Instances": "ec2-prod-asg" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"targets": {
|
||||
"ec2-prod-asg": {
|
||||
"resourceType": "aws:ec2:instance",
|
||||
"resourceTags": { "Env": "prod" },
|
||||
"selectionMode": "PERCENT(20)"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### 매 Application-level fault injection
|
||||
```go
|
||||
import "github.com/lingo-cn/chaos"
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
func ChargePayment(ctx context.Context, amt int) error {
|
||||
if chaos.Active(ctx, "payment.delay") {
|
||||
time.Sleep(2 * time.Second)
|
||||
}
|
||||
if chaos.Active(ctx, "payment.fail") {
|
||||
return errors.New("chaos: simulated failure")
|
||||
}
|
||||
return realCharge(ctx, amt)
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
### 매 Steady-state hypothesis (Gremlin)
|
||||
```yaml
|
||||
hypothesis:
|
||||
title: "API latency p99 stays under 500ms"
|
||||
probes:
|
||||
- name: api-latency
|
||||
type: probe
|
||||
provider:
|
||||
type: http
|
||||
url: https://prom/api/v1/query?query=histogram_quantile(0.99, http_latency)
|
||||
tolerance: { type: probe, value: 500 }
|
||||
|
||||
method:
|
||||
- name: kill-payment-pod
|
||||
action: chaos-mesh.pod-kill
|
||||
target: app=payment
|
||||
|
||||
rollback:
|
||||
- name: clear-chaos
|
||||
action: chaos-mesh.delete
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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||||
| 상황 | Approach |
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||||
|---|---|
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| 매 starting | 매 staging — 매 pod kill, 매 manual run |
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| 매 mature | 매 production — 매 scheduled, blast-radius limited |
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||||
| 매 k8s native | 매 Chaos Mesh / Litmus |
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||||
| 매 multi-cloud | 매 Gremlin |
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||||
| 매 application logic | 매 toxiproxy + feature flag |
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**기본값**: 매 staging 의 의 의 시작 → 매 GameDay 의 의 의 production 의 expand.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Chaos Engineering]] · [[Site Reliability Engineering]]
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||||
- 변형: [[Simian Army]] · [[Chaos Mesh]] · [[LitmusChaos]] · [[Gremlin]]
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||||
- 응용: [[Resilience Testing]] · [[GameDay]] · [[Disaster Recovery]]
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||||
- Adjacent: [[Fault Tolerance]] · [[Circuit Breaker]] · [[Retry]]
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||||
## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 chaos experiment 의 의 의 design, 매 hypothesis 의 의 formulate, 매 GameDay runbook 의 의 의 작성.
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||||
**언제 X**: 매 system 의 의 의 의 of basic monitoring 의 의 의 부족 — 매 chaos 의 의 의 premature.
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||||
## ❌ 안티패턴
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- **No hypothesis**: 매 random kill 의 의 의 의 — 매 결과 의 의 interpret 의 의 X.
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- **No blast radius**: 매 production 의 의 의 의 50% 의 kill — 매 outage 의 의 의 cause.
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- **No rollback**: 매 chaos 의 의 의 의 의 stuck — 매 manual recovery.
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- **No alerting integration**: 매 chaos 의 의 의 의 alert page — 매 oncall fatigue.
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- **One-time**: 매 매 한 번 의 의 의 의 의 — 매 regression 의 의 의 catch X.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified — Netflix Tech Blog (2010-2026); *Chaos Engineering* by Casey Rosenthal (O'Reilly); CNCF Chaos Mesh / LitmusChaos docs.
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Chaos Mesh / Litmus / FIS examples + 5 principles |
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Reference in New Issue
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