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사례13건

13건 중 8~12번째

  1. 증상

    PR 하나를 머지한 직후 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 사라졌다. 쓰기와 읽기를 비롯한 모든 API 엔드포인트가 404 오류를 냈다.

    촉발

    팀원 한 명이 설정 파일에 새 객체 여러 개를 더하는 PR 을 올렸다. 그중 새 ArgoCD Application 과 AppProject 의 이름이 자동화 오류로 app02-cluster01 이 아니라 기존 것과 같은 app01-cluster01 로 정해졌다. 코드 리뷰에서도 app01 과 app02 의 차이를 알아채지 못해 PR 이 그대로 머지됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    모니터링과 경보 시스템은 이 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그래서 팀은 계획을 세워 복구하기 전에 먼저 변경을 되돌리려 했다. 팀이 장애를 무엇으로 알게 됐는지는 글에 나오지 않는다.

    조치
    • 머지된 PR 을 되돌리기 시작했다가 곧바로 멈췄다.
    • etcd 메타데이터 클러스터를 복원했다.
    • 지워진 쿠버네티스 객체를 다시 만들어 남아 있던 PersistentVolume 을 다시 쓸 수 있게 하고, StatefulSet 을 다시 만들었다.
    • Zookeeper 볼륨을 Velero 로 매시간 받아 둔 백업에서 복원했다.
    • 헬스 체크와 readiness 체크를 끈 채 Kafka StatefulSet 을 파드 하나씩 다시 만들었다.
    • 쓰기 선행 로그 역할을 하는 Kafka 로 다시 쓰기를 받고, 쓰기를 처리하는 컴포넌트의 레플리카 수와 메모리 request 와 limit 을 늘렸다.
    • 스토리지 파드를 다시 만들었다. 파드는 오브젝트 스토리지에서 데이터를 내려받아 인덱싱한 뒤 쓰기 선행 로그에 밀려 있던 데이터를 읽어 들였다.
    • ArgoCD, 쿼리, 대시보드, 예약 작업을 다시 켜고, 레플리카 수를 원래대로 돌린 뒤 최종 QA 점검을 했다.
    후속 조치
    • 상태를 되살리는 절차를 담은 런북을 만들었다. PVC 같은 쿠버네티스 객체는 지워졌지만 디스크와 볼륨에 데이터는 남아 있을 때 할 일을 자세히 적었다.
    • 모든 환경의 모든 볼륨이 PVC 객체가 지워져도 데이터를 유지하도록 설정했다.
    • 외부에 드러나는 장애를 다루는 절차를 개선했다.
    • 생성된 YAML 을 객체 하나당 파일 하나로 저장하도록 바꿨다. 예를 들어 etcd Service 는 v1.Service-(namespace).etcd.yaml 파일이 된다. 이제 이번과 같은 PR 은 새 객체를 더하는 변경이 아니라 기존 객체를 덮어쓰는 변경으로 보인다.
    • YAML 생성 도구가 중복 객체를 찾아 리뷰를 요청하기 전에 경고하도록 고쳤다. 파일 이름만 보지 않고, apiVersion 이 networking.k8s.io/v1beta1 과 networking.k8s.io/v1 처럼 달라도 네임스페이스와 이름이 같으면 같은 객체로 판단한다.
    • 모든 상태 저장 리소스와 ArgoCD 가 관리하는 Namespace 객체에 Prune=false 어노테이션을 달아, 설정이 잘못돼도 ArgoCD 가 지우지 않게 했다.
    • ArgoCD Application 에 FailOnSharedResource=true 옵션을 넣었다. 다른 Application 이 관리하거나 관리했던 객체를 바꾸려 하면 ArgoCD 는 변경을 적용하지 않고 동기화를 실패로 멈춘다.
    교훈

    무엇보다 모니터링과 경보가 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그 탓에 팀은 계획된 복구 대신 롤백부터 시도했다. InfluxDB Cloud 인스턴스 일부나 전체를 잃었을 때 쓸 런북도 없었다. 상태 저장 애플리케이션은 변경을 되돌린다고 원래대로 돌아오지 않고, 데이터 없는 새 인스턴스가 생길 뿐이다. 이런 PR 은 시스템이 머지를 막았어야 했다. 볼륨을 Retain 으로 둔 데다 Telegraf 처럼 쓰기를 재시도하는 클라이언트가 있어서 데이터를 하나도 잃지 않았다.

  2. 증상

    2022년 6월 23일 18시 56분 PDT, UTC 로는 6월 24일 01시 56분에 여러 모델이 한꺼번에 오프라인이 됐다. 일부 파인튜닝 모델인 curie 와 davinci, 일부 Codex 베타 모델인 code-davinci-001 과 code-cushman-001, 일부 구형 GPT 모델인 curie, babbage, ada, 그리고 모든 Embeddings 모델이 응답하지 않았다.

    촉발

    사람의 실수로 운영 클러스터 하나에 파괴적인 작업이 실행돼 클러스터가 완전히 내려갔다. 안전장치에 예상하지 못한 구멍이 있었고, 그 작업이 어떤 영향을 주는지 알려 주는 정보가 미묘하게 빠져 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 내려간 클러스터가 맡던 모델을 남은 두 운영 클러스터에 다시 배치했다.
    • 클러스터 구성 중 AKS 연결이 끊기자 Azure 지원팀과 함께 VPN 링크를 다시 만들었다.
    • Azure Private Link 연결이 다시 끊기자 Azure 지원팀과 우회 방법을 만들었다.
    • 업그레이드한 쿠버네티스 버전이 인그레스와 호환되지 않자 클러스터를 지우고 처음부터 다시 만들었다.
    • 05시 30분부터 06시 30분 PDT 사이에 다시 만든 클러스터로 트래픽을 옮겼다.
    후속 조치
    • 이번 클러스터처럼 운영에 꼭 필요한 인프라가 실수로 바뀌지 않도록 검사와 잠금을 더한다. 기존 보호 장치는 범위가 좁아 이번 같은 클러스터 장애를 막지 못했다.
    • 실행 중인 작업이 더 잘 보이게 하고, 시스템 구성 요소의 이름이 글자만 봐도 서로 확실히 구별되도록 바꾼다.
    • AKS 네트워크 연결 문제를 Azure 와 계속 조사해 새 클러스터 작업이 다시 방해받지 않게 한다.
    • 이번에 드러난 클러스터 장애 유형을 플레이북에 넣고, 새 클러스터와 인프라를 구성하는 절차를 고친다.
    • 쿠버네티스를 체계적으로 업그레이드하고, 앞으로 버전이 뒤처지지 않도록 업그레이드할 시간을 따로 확보한다.
    • 파인튜닝 모델을 여러 클러스터에 나눠 배치하고, 클러스터 사이 복제를 더 자동으로 하는 방법을 만든다.
    • Azure Blob Storage 를 분산하고 복제해 파인튜닝 모델을 더 빠르고 안정적으로 불러올 수 있게 한다.
    • Azure Blob Storage 병목을 덜어 줄 노드 간 캐시의 배포를 마무리한다.
    • 모델 가중치를 저장하는 방식을 바꿔 더 효율적이고 빠르게 불러올 수 있게 한다.
    교훈

    클러스터 하나를 통째로 잃으면 평소의 여유 용량이 한 번에 바닥난다. GPU 처럼 몇 시간 안에 늘릴 수 없는 자원을 쓰는 서비스는 남은 클러스터만으로 완전히 되살릴 수 없다. 운영 클러스터를 지울 수 있는 작업에는 그 영향을 분명히 보여 주는 정보와 잠금이 있어야 한다. 쿠버네티스 버전이 뒤처져 있으면 급하게 하는 업그레이드가 인그레스 호환성 같은 새 문제를 만든다. AKS 는 다운그레이드가 되지 않아 되돌릴 수도 없었다. 대용량 모델을 처음부터 다시 올리는 상황에서는 스토리지 대역폭과 캐시 무효화가 복구 시간을 좌우했다.

  3. 증상

    팀은 2020년 9월 21일 18:27 에 처음 장애를 알아챘다. Cloud Platform 에서 돌아가는 서비스 일부에 사용자가 접속하지 못했다.

    촉발

    테스트 클러스터를 지우려고 삭제 스크립트를 실행했는데, kube 컨텍스트가 잘못 잡혀 있어 스크립트가 운영 클러스터 live-1 을 대상으로 돌았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 18:27 에 처음 장애를 알아챘고, 13분 뒤인 18:40 에 장애를 선언했다.

    조치
    • 기본 인그레스 컨트롤러를 먼저 되살리고, 인그레스 컨트롤러가 의존하는 external-dns 와 kiam 도 함께 되살렸다.
    • Route53 TXT 레코드의 잘못된 owner 값을 고쳐 external-dns 가 Formbuilder 레코드를 새 NLB 로 바꾸게 했다.
    • 남은 구성 요소는 대상을 지정한 apply 로 되살렸다.
    • apply 파이프라인을 돌려 환경 저장소에 있는 인증서, ServiceMonitor, Prometheus 규칙을 모두 다시 만들었다.
  4. 증상

    2020년 3월 16일 11:31 UTC에 SLO 기반 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 런던 리전 Hosted Prometheus 로 들어오는 쓰기의 약 20%가 실패하고 있었다. 문제는 이미 11분 전에 시작된 상태였다.

    촉발

    예약된 쿠버네티스 버전 업그레이드가 etcd 리더가 돌던 노드를 정상 종료 절차 없이 갑자기 종료했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    SLO 기반 알림이 11:31 UTC에 당직 엔지니어를 호출했다. 장애가 시작되고 11분이 지난 시점이었다. 오류율이 20% 수준이었기 때문에 이대로 두었다면 월간 SLA 를 넘기기까지 약 18시간이 걸렸을 것이다.

    조치
    • 11:32 UTC에 영향받은 distributor 를 재시작했고, 오류가 멈췄다.
    후속 조치
    • Cortex 의 etcd 클라이언트 설정에 gRPC keepalive 프로브를 켠다. DialKeepAliveTime 은 10초, DialKeepAliveTimeout 은 DialTimeout 의 두 배로 두고 PermitWithoutStream 을 true 로 한다.
    • 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고쳐, etcd operator 가 관리하는 etcd 파드까지 포함해 파드와 머신을 정상 종료 절차로 내리게 한다.
    교훈

    노드가 죽으면 TCP 연결이 정상적으로 닫히지 않고 멈춘 채 남을 수 있다. etcd 클라이언트에 keepalive 를 설정하지 않으면 새 리더가 뽑힌 뒤에도 클라이언트는 죽은 연결을 계속 쓴다. 노드를 내리는 업그레이드 스크립트는 operator 가 관리하는 파드까지 정상 종료할 수 있어야 한다. 장애 대응과 복구, 사후 분석 동안 Grafana Loki 로 로그를 빠르게 뒤질 수 있어서 복구 시간이 줄었다.

  5. 증상

    Terraform 이 아시아 운영 GKE 클러스터를 지웠다. 사내 서비스 디스커버리가 사라진 클러스터에 닿지 못하자 클러스터 운영 팀이 호출을 받았다.

    촉발

    클러스터 운영 팀이 아시아 클러스터를 Terraform 상태 파일로 가져오는 PR 을 올렸고, 그 리뷰 빌드가 운영에 쓰이는 전역 상태 파일을 바꿨다. 그런데 이 PR 보다 클러스터 사용자의 PR 이 먼저 머지됐고, 그 PR 에는 아시아 클러스터 정의가 없었다. Terraform 은 정의에 없는 아시아 클러스터를 삭제했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    사내 서비스 디스커버리가 사라진 클러스터에 닿지 못하자 클러스터 운영 팀이 호출을 받았다.

    조치
    • 서비스 디스커버리 설정에서 사라진 클러스터를 빼고 사내 서비스 디스커버리를 재시작해 파드 IP 를 백엔드 목록에서 지웠고, 트래픽을 쿠버네티스 밖 인스턴스로 넘겼다.
    • 쿠버네티스와 VM 에 반씩 나눠 돌던 한 팀이 부하를 받으려고 쿠버네티스 밖 VM 을 더 만들었다.
    • 미리 복원을 시험해 둔 클러스터 백업으로 삭제된 클러스터를 다시 만들었다.
    • 옛 클러스터 마스터 IP 를 하드코딩한 곳을 찾아 모두 새 값으로 고쳤다.
    후속 조치
    • 드라이런 결과를 PR 댓글로 달아 무엇이 바뀔지 바로 보이게 했다.
    • 머지 전에 브랜치가 최신 master 를 반영해야 하는 필수 상태 검사를 켜서, 드라이런이 실제로 일어날 일을 보여 주게 했다.
    • PR 머지에 승인 리뷰를 필수로 했다.
    • destroy 같은 키워드가 보이면 리뷰를 바로 실패시키고, 클러스터 삭제는 이 저장소 밖에서 손으로 하게 했다.
    • 클러스터 설정을 린터와 검증기로 검사하게 했다.
    • 일정을 미리 잡아 널리 알린 뒤, 클러스터가 사라지는 경우와 그보다 작은 실패를 다루는 재해 복구 훈련을 했다.
    교훈

    Terraform 은 상태 파일을 보고 할 일을 정한다. 리뷰 빌드가 운영 상태 파일을 바꾸게 두면 머지 순서 하나로 운영 리소스가 지워질 수 있다. 같은 리소스도 API 를 호출하는 권한에 따라 다른 속성으로 보이므로, 가져올 때와 관리할 때 권한이 다르면 Terraform 이 그 차이를 변경으로 읽는다. 처음부터 실패에 대비하고, 큰 인프라를 서서히 옮기고, 되돌릴 방법을 남겨 둔 덕분에 운영 클러스터 두 개가 사라져도 최종 사용자 영향이 없었다. 복원을 시험해 보지 않은 백업은 백업이 아니다. 실수를 누가 했는지보다 무엇을 배웠고 같은 종류의 실수를 어떻게 막을지가 중요하다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 13건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 클라우드 로드 밸런서, 인그레스 컨트롤러. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별3

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0058 Argo CD 에서 여러 앱이 함께 선언한 네임스페이스가 force 동기화로 지워져 앱 약 97개가 Missing/OutOfSync 상태에서 빠져나오지 못했다.
  2. IL-0190 쿠버네티스 업그레이드로 etcd 리더가 있던 노드가 갑자기 종료된 뒤, Cortex distributor 두 개가 옛 리더와 맺은 TCP 연결이 멈춘 채 그 연결을 계속 써서 런던 리전 Hosted Prometheus 쓰기가 12분 동안 일부 실패했다.

운영 실수6건

  1. IL-0095 엔지니어가 kubectl 이 다른 클러스터를 가리키는 줄 모르고 prod 네임스페이스를 지워 LEAP JupyterHub 가 약 1시간 동안 멈췄다.
    2i2c2025
  2. IL-0244 EKS 서브넷의 라우팅 테이블 연결이 사라져 live 클러스터의 Cloud Platform 서비스에 접근할 수 없었다
  3. IL-0207 로컬 개발 환경에서 돌린 작업이 운영 컨텍스트로 넘어가 Kubernetes 클러스터의 Consul 릴리스를 통째로 지웠고, Patroni 가 무너져 GitLab.com 전체가 5XX 오류를 냈다.
    GitLab2022
  4. IL-0115 OpenAI 의 운영 AKS 클러스터 세 개 중 하나가 사람의 실수로 통째로 내려가 Codex, Embeddings, 구형 GPT 모델과 파인튜닝 모델이 최대 12시간 동안 제대로 응답하지 못했다
    OpenAI2022
  5. IL-0089 테스트 클러스터 삭제 스크립트가 운영 클러스터 live-1 을 대상으로 실행돼 인그레스 컨트롤러, 모니터링, 인증서 구성 요소가 지워지고 사용자 서비스에 접속할 수 없게 됐다.
  6. IL-0506 UC Berkeley DataHub 의 JupyterHub sqlite 데이터베이스가 빈 데이터베이스로 덮어써져 로그인이 실패하고 홈 디렉터리가 비어 보이고 다른 사용자로 로그인되는 문제가 났다

설정 변경5건

  1. IL-0192 Crossplane 컴포지션의 병합 정책 변경이 Service 타입을 ClusterIP 로 바꿔 클라우드 로드 밸런서가 지워지고 Grafana Cloud 서비스의 약 25%가 끊겼다.
  2. IL-0152 정비 작업 중 FRA1 내부 인프라 클러스터에 잘못된 설정이 들어가 그 위에서 돌던 DOKS 클러스터 200개의 컨트롤 플레인이 자동으로 삭제됐다.
  3. IL-0473 Azure 공개 쿠버네티스 클러스터의 노드 풀이 모두 지워지고 다시 만들어지지 않아 Jenkins 인프라 서비스가 4시간 넘게 멈췄다
  4. IL-0009 ArgoCD Application 이름이 겹쳐 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 삭제됐다
  5. IL-0061 Terraform 상태 파일이 리뷰 빌드에서 바뀐 데다 권한 차이까지 겹쳐 Terraform 이 운영 GKE 클러스터 세 개 중 두 개를 삭제했다