사례29건

29건 중 2~6번째

1. IL-0102 배포와 워커 오토스케일링 폭주가 겹치자 크기를 고정해 둔 CoreDNS 가 메모리 한도를 넘겨 재시작된 뒤 회복하지 못했고, Buildkite 사이트 전체가 약 30분 멈췄다.

   Buildkite2026

   증상

   22:47 UTC 부터 Buildkite 웹 화면, REST API, Agent API, 작업 큐, 알림이 한꺼번에 장애를 겪었다. 모든 고객이 웹 화면이나 REST API 로 새 빌드를 만들 수 없었고, 작업 배정이 늦어졌다.

   서비스 중단DNS 조회 실패OOMKilled오토스케일러 오동작

   촉발

   22:44 UTC 에 애플리케이션을 배포하면서 파드가 한꺼번에 늘어 이미 떠 있던 노드의 여유 용량이 바닥났다. 같은 시각 알림 워커를 비롯한 백그라운드 워커들도 확장하려 했고, 노드 공급이 늦어지자 확장 지표가 그대로인 채 파드를 계속 더 요청했다. 이 워커들의 최대 레플리카 수는 평소보다 높게 잡혀 있었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNS컨테이너 메모리 한도수평 파드 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   여유 용량 부재자동화 증폭재시도 폭주모니터링 사각지대

   감지

   장애는 22:47 UTC 에 시작됐고, Buildkite 는 22:55 UTC 에 문제를 조사 중이라고 상태 페이지에 처음 알렸다. 23:05 UTC 에는 사이트 전체 장애를 조사 중이라고 올렸다. CoreDNS 쿼리 처리 시간은 클러스터가 커지면서 늘고 있었지만, 핵심 모니터링 쿼리의 결함과 쿼리량 모니터링 부족 때문에 장애 전에는 이를 알아채지 못했다.

   조치

   • 추가 애플리케이션 배포를 멈췄다.
   • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘렸다.
   • CoreDNS 파드마다 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올렸다.
   • CoreDNS 를 돌리는 시스템 노드 풀을 늘렸다.

   후속 조치

   • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘리고, 파드당 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올리고, 이 파드들을 돌릴 시스템 노드 풀을 넓혔다.
   • EKS 관리형 CoreDNS 오토스케일링을 켠다. 검증한 최소 레플리카 수를 정하고, 레플리카를 여러 노드와 가용 영역에 나눠 둘 만큼 용량을 확보한다.
   • CoreDNS 쿼리 처리 시간, 쿼리량, 고루틴 증가, 메모리 압박, OOM 재시작, 사용 가능한 레플리카 수에 직접 알림을 건다. 장기 추세도 용량 계획에 넣어 지켜본다.
   • 클러스터에 꼭 필요한 다른 서비스도 살핀다. 검증된 용량, 직접 알림, 장애 도메인 분산이 없는 서비스, 그리고 안전한 오토스케일링도 문서로 정한 고정 여유분도 없는 서비스를 찾아 고친다.

   교훈

   크기를 고정해 둔 CoreDNS 는 클러스터가 커지고 변경 속도가 빨라지면 한순간에 무너질 수 있다. 나중에 낮출 생각으로 높게 잡아 둔 워커의 최대 레플리카 수는 노드 공급이 늦어질 때 오토스케일링 폭주를 막지 못했다. 모니터링 쿼리에 결함이 있고 쿼리량을 제대로 감시하지 않아 장기 추세가 보이지 않았다. 클러스터 핵심 서비스는 급격한 저하와 여유분 감소를 둘 다 직접 감시해야 한다.

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2. IL-0124 서킷 브레이커가 풀리자 낡은 상태를 근거로 쌓여 있던 용량 조정이 한꺼번에 실행돼 여러 추론 엔진이 동시에 빠졌고, OpenAI API 의 오류율과 지연 시간이 올랐다.

   OpenAI2026

   증상

   2026년 3월 4일 오후 4시 26분 PST 무렵부터 약 30분 동안 여러 모델의 API 요청에서 오류율과 지연 시간이 올랐다. 영향은 주로 API 트래픽에 나타났고, Codex 트래픽 일부도 영향을 받았다.

   오류율 상승지연 시간 증가

   촉발

   보호용 서킷 브레이커가 일부 스케줄링 작업을 멈춰 둔 사이에 인프라 작업이 큐에 쌓였고, 서킷 브레이커가 풀리자 이 작업이 한꺼번에 실행됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   자동 용량 관리 시스템

   기여 요인

   자동화 증폭늦게 드러난 변경파괴적 변경 보호 장치 부재모니터링 사각지대

   조치

   • 엔지니어들이 영향을 받은 모델에 인프라 자원을 손으로 다시 배정했다.
   • 추론 엔진을 다시 올리고 모델에 재배정해 서비스를 되살렸다.

   후속 조치

   • 자동 용량 관리 시스템이 실제 상태와 어긋났을 때 이를 더 잘 감지하고 대응하도록 보호 장치를 보강한다.
   • 서킷 브레이커와 스케줄링 시스템의 상태와 그 영향을 쉽게 알아볼 수 있도록 관측성을 높인다.
   • 오래 멈췄다가 풀린 뒤 큐에 쌓인 작업이 대량으로 한꺼번에 실행되지 않도록 보호 장치를 더한다.
   • 용량 조정이 실제 상태와 어긋나는 문제를 잡아내도록 모니터링과 알림을 개선한다.

   교훈

   실행을 멈춘 동안에도 작업을 큐에 쌓는 자동화는 멈춤이 풀리는 순간 낡은 상태를 근거로 한 변경을 한꺼번에 쏟아낼 수 있다. 서킷 브레이커가 무엇을 멈춰 두었는지, 풀릴 때 무엇이 실행될지 눈으로 확인할 수 있어야 한다. 긴 멈춤 뒤에 쌓인 작업이 대량으로 한 번에 실행되지 않게 막아야 한다.

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3. IL-0150 DynamoDB DNS 자동화의 경쟁 조건이 us-east-1 리전 엔드포인트의 DNS 레코드를 비워 DynamoDB 와 EC2 인스턴스 시작이 실패했고, 그 여파로 EKS, ECS, Fargate 의 컨테이너 시작과 클러스터 스케일링이 14시간 넘게 막혔다

   Amazon Web Services2025

   증상

   2025년 10월 19일 23시 48분 PDT 부터 us-east-1 리전에서 공개 엔드포인트로 DynamoDB 에 연결하려던 모든 시스템이 DNS 조회에 실패했다. 고객 트래픽과 DynamoDB 에 기대는 AWS 내부 서비스가 함께 실패했다.

   DNS 조회 실패오류율 상승노드 증설 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   DynamoDB DNS 관리 시스템에 잠재해 있던 경쟁 조건 때문에 리전 엔드포인트 dynamodb.us-east-1.amazonaws.com 의 DNS 레코드가 빈 값이 됐고, 자동화가 이를 복구하지 못했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   DNS 서버와 레코드애플리케이션 데이터베이스클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   자동화 증폭재시도 폭주런북 부재

   감지

   영향받은 AWS 서비스의 엔지니어링 팀이 23시 48분 장애가 시작되자 바로 투입돼 조사했고, 00시 38분 DynamoDB 의 DNS 상태를 원인으로 찾았다. NLB 헬스 체크 문제는 06시 52분 모니터링 시스템이 감지했다.

   조치

   • 01시 15분 PDT 까지 임시 조치를 적용해 일부 내부 서비스가 DynamoDB 에 연결되게 하고 복구에 필요한 핵심 내부 도구를 고쳤다.
   • 운영자가 손으로 DynamoDB 리전 엔드포인트의 DNS 정보를 바로잡아 02시 25분 모두 복구했다.
   • 04시 14분 DWFM 으로 들어오는 작업을 스로틀링하고 DWFM 호스트를 골라 재시작해 큐를 비우고 droplet 리스를 다시 맺게 했다.
   • Network Manager 의 부하를 줄이고 복구를 앞당기는 조치를 해 10시 36분 네트워크 구성 전파 시간을 정상으로 되돌렸다.
   • 09시 36분 NLB 의 자동 헬스 체크 장애 조치를 꺼서 정상인 NLB 노드와 백엔드 대상을 모두 서비스로 되돌렸고, EC2 가 회복된 뒤 14시 09분 다시 켰다.
   • 11시 23분부터 EC2 하위 시스템을 보호하려고 걸어 둔 요청 스로틀링을 풀기 시작해 13시 50분 EC2 API 와 새 인스턴스 시작을 정상화했다.

   후속 조치

   • DynamoDB DNS Planner 와 DNS Enactor 자동화를 전 세계에서 껐다.
   • 자동화를 다시 켜기 전에 경쟁 조건을 고치고, 잘못된 DNS 계획이 적용되지 않도록 보호 장치를 더한다.
   • 헬스 체크 실패로 가용 영역 장애 조치가 일어날 때 NLB 하나가 서비스에서 뺄 수 있는 용량을 제한하는 속도 제어 장치를 넣는다.
   • 기존 규모 테스트에 더해 DWFM 복구 흐름을 실행해 보는 테스트 스위트를 만들어 회귀를 찾는다.
   • EC2 데이터 전파 시스템의 스로틀링을 개선해 대기 큐 크기에 따라 들어오는 작업의 속도를 제한한다.

   교훈

   DNS 자동화가 스스로 고칠 수 없는 상태에 빠지면 사람이 손대기 전까지 리전 엔드포인트가 통째로 사라진다. 계획이 더 새로운지 적용 전에 한 번만 확인하면, 처리가 길게 지연됐을 때 그 확인 결과는 낡은 정보가 된다. 기반 서비스가 돌아와도 그 위의 시스템은 밀린 작업 때문에 혼잡 붕괴에 빠질 수 있다. 이번에는 정해진 복구 절차가 없어 엔지니어들이 여러 조치를 조심스럽게 시도한 끝에 04시 14분에야 스로틀링과 호스트 재시작으로 풀었다. EKS 처럼 EC2 인스턴스 시작에 기대는 서비스는 DynamoDB 가 회복된 뒤에도 EC2 와 네트워크 전파가 정상화될 때까지 컨테이너 시작과 스케일링이 막혔다. 헬스 체크에 따른 자동 장애 조치는 상태 정보가 흔들릴 때 정상 용량까지 빼 버릴 수 있다.

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4. IL-0187 Spring Cloud Config Server 가 잠깐 내려가자 이를 헬스 체크에 포함한 모든 앱의 Liveness Probe 가 실패해 쿠버네티스가 파드를 계속 죽이고 다시 띄우면서 한 계열사 서비스가 마비됐다.

   Yonghyun Kim2025

   증상

   Config Server 업그레이드로 서버가 잠깐 응답하지 않는 동안, 클라이언트 앱 전부가 Liveness Probe 요청에 Config Server 와 연결되지 않는다며 실패로 응답했다.

   프로브 실패컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   촉발

   Config Server 를 다운타임이 있는 방식으로 업그레이드하면서 서버가 잠깐 응답하지 않았다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   라이브니스·레디니스 프로브

   기여 요인

   기본 설정 방치자동화 증폭과도한 영향 범위

   교훈

   Liveness Probe 가 앱 자신이 아니라 외부 의존성의 상태까지 판단하면, 잠깐의 외부 장애나 네트워크 문제에도 쿠버네티스가 멀쩡한 앱을 죽인다. 일시적인 부하나 외부 서버 다운은 앱을 죽일 이유가 아니며, Readiness Probe 로 잠시 트래픽만 막으면 된다. 글쓴이는 특별한 이유가 없으면 Liveness Probe 를 끄라고 권한다. 꼭 써야 한다면 헬스 체크 경로에서 DataSourceHealthIndicator, ConfigServerHealthIndicator 같은 외부 Health Indicator 를 빼거나 /healthz 같은 별도 경로를 만들어야 한다. initialDelaySeconds 는 앱이 뜨는 데 걸리는 최대 시간보다 길게, failureThreshold 와 periodSeconds 는 넉넉하게 잡는다. 예를 들어 failureThreshold: 10, periodSeconds: 6 이면 60초 동안 연속으로 실패해야 재시작된다. 글쓴이가 운영한 레브잇 환경은 Liveness Probe 없이 2년 동안 안정적으로 서비스했다.

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5. IL-0171 Bottlerocket AMI 에 libdcgm.so 가 없어 GPU 노드의 AcceleratedHardwareReady 가 False 가 됐고, Karpenter 노드 자동 복구가 Ready 뒤 10~11분마다 GPU 노드를 교체하는 일을 끝없이 되풀이했다.

   Inflab2025

   증상

   강의 영상 업스케일링용 GPU 파드를 띄우자 GPU 노드가 정상적으로 만들어져 Ready 가 됐다가, 약 10~11분 뒤 갑자기 비정상으로 판정되어 Karpenter 가 노드를 교체했다. 새로 만든 노드에서도 같은 일이 되풀이됐고, GPU 파드가 계속 재시작되어 작업이 진행되지 않았다.

   노드 재생성 반복GPU 인식 불가

   촉발

   kubelet OOM 으로 생기던 좀비 노드를 정리하려고 Karpenter 설정에서 nodeRepair 기능 게이트를 켰다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   Karpenter노드 운영체제 이미지GPU 드라이버

   기여 요인

   자동화 증폭미검증 가정

   감지

   GPU 노드가 Ready 뒤 10~11분 만에 계속 교체되는 것을 보고 노드 이벤트를 분석해 DCGMError 메시지를 찾았다.

   조치

   • Karpenter 설정에서 nodeRepair 기능 게이트를 false 로 바꿔 Node Auto-Repair 를 껐다.

   교훈

   Karpenter Node Auto-Repair 는 AcceleratedHardwareReady=False 도 노드를 교체할 사유로 본다. 그래서 GPU 연산에는 문제가 없어도 GPU 모니터링 라이브러리 하나가 빠지면 노드가 끝없이 교체될 수 있다. Node Auto-Repair 를 켠 뒤 GPU 노드가 자주 교체되면 이 기능을 꺼 볼 만하다. 좀비 노드 문제는 이제 메모리가 4GB 이상인 인스턴스 타입을 써서 완화했다.

   사례 보기

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