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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2025-03-12 10:58 UTC 부터 백엔드 응답 시간이 높다는 알림이 들어왔다. 3월 12일과 13일 이틀 동안 mw-api-int, mw-parsoid, mw-jobrunner 에서 지연이 커지고 데이터베이스 오류가 늘었다. External Storage 클러스터의 부하와 연결 수도 크게 늘었다.

    촉발

    mw-api-int, mw-parsoid, mw-jobrunner 를 PHP 8.1 로 옮기는 예정된 Scap 배포가 장애를 일으켰다. 3월 12일 10:44 UTC 에 1126607[puppet] 과 1126650 [deployment-charts] 를, 3월 13일 11:15 UTC 에 1127476[puppet] 과 1127478[deployment-charts] 를 배포했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    3월 12일 10:58 UTC 에 백엔드 응답 시간이 높다는 알림이 들어오기 시작했다. 처음 세운 가설은 특정 네트워크나 클라이언트의 많은 트래픽, 잘못 실행된 예약 작업, 자원을 많이 먹는 changeprop-jobqueue 작업이었다. 원인을 가리켰을 MediaWikiMemcachedHighErrorRate 알림은 logstash-prometheus 파이프라인이 밀려 빠지거나 곧바로 회복됐다. 장애 중에는 알림 78개가 울리고 있어서, 그 알림이 울렸더라도 부수 증상으로 보고 넘겼을 가능성이 컸다.

    조치
    • 3월 12일 13:19 UTC 에 cirrus-streaming-updater 의 SUP 병렬도를 낮추는 패치 1126988[deployment-charts] 를 배포했다.
    • 13:33 에 1127000[deployment-charts] 로 changeprop-jobqueue 의 categoryMembershipChange 작업 동시성을 낮췄다.
    • 13:44 에 1126607[puppet] 과 1126650 [deployment-charts] 를 되돌리고 Scap 을 다시 돌렸다.
    • 3월 13일 11:34 UTC 에 changeprop-jobqueue 를 롤링 재시작했다.
    • 11:43 에 mw-api-int 를 롤링 재시작했다.
    • 11:44 에 1127500[deployment-charts] 로 changeprop-jobqueue 의 categorymembership 작업을 껐다.
    • 11:46 에 1127476[puppet] 과 1127478[deployment-charts] 를 되돌렸다.
    • 11:58 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-api-int 를 다시 배포했다.
    • 12:07 에 mw-api-int 의 레플리카 수를 늘렸다.
    • 12:28 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-jobrunner 를 다시 배포했다.
    • 14:06 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-parsoid 를 다시 배포했다.
    후속 조치
    • 장애 때 channel:Memcached 로 보내는 메시지 양을 줄인다.
    • Scap 에 helm 롤백 기능을 넣는다.
    • -Dbuild_mw_container_image:False 로 실행할 때도 Scap 이 helmfile-defaults 를 갱신해야 하는지 검토한다.
    • MediaWiki 이미지에서 envvars.inc 를 뺄지 검토한다.
    • 서로 관련된 구성 요소를 한꺼번에 보여 주고 따라갈 링크를 담은 "Why" 대시보드를 만들지 검토한다.
    • 장애 대응 조율을 개선한다. 누가 무엇을 맡았는지, 누가 대응에 들어오고 나갔는지 장애 조율자가 알 수 있어야 한다. 또 맥락 없는 의견과 대응과 관계없는 논의로 채널이 시끄러워지지 않아야 한다.
    • 장애 중에 MediaWiki 개발자와 연락해 개발자의 관점을 바로 들을 수 있게 한다.
    교훈

    Wikimedia 는 기술적 원인보다, 3월 12일 장애 때부터 MediaWiki 배포 세 곳이 Memcached 클러스터에 닿지 못하고 있다는 것을 알아채지 못한 이유가 더 중요하다고 봤다. 알림에 연결된 대시보드는 무엇이 일어나는지만 보여 줬다. Wikimedia 는 서로 의존하거나 영향을 주는 구성 요소를 함께 보여 주는 대시보드가 있었다면 달랐을 것이라고 적었다. 예를 들어 SQLBlobStore 키는 External Storage 와 바로 이어져 있다. 원인을 가리킬 알림은 곧바로 회복됐다. 그 알림이 울렸더라도 알림 78개 사이에서는 부수 증상으로 봤을 수 있었다. 응답자가 많았지만 누가 무엇을 하는지, 누가 대응에 들어오고 나갔는지 분명하지 않아 장애 조율자가 조율하기 어려웠다. 외부 사용자 영향을 제대로 가늠하지 못해 실제보다 심각하게 여겼다. trace.wikimedia.org 도 장애 중에 쓰지 않았다.

  2. 증상

    2020년 8월 28일 금요일 11:59AM CDT 에 PagerDuty, Nagios, Prometheus 에서 알림이 쏟아졌다. 모니터링에는 새 메트로 회선이 20~30초쯤 끊긴 것이 보였고, 네트워크가 돌아온 뒤에도 BC3 응답이 계속 느렸다.

    촉발

    2020년 8월 28일 11:59AM CDT 에 Ashburn 의 주 데이터센터와 Chicago 데이터센터를 잇는 이중 메트로 회선이 짧게 끊겼다. 모니터링에는 새 회선이 20~30초 끊긴 것만 보였지만, 로그에서는 두 회선이 모두 잠깐씩 끊긴 것이 드러났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    PagerDuty, Nagios, Prometheus 에서 알림이 쏟아졌다. Redis 문제는 상황이 진정된 뒤 Redis DB 인스턴스 하나에 계속 떠 있던 알림을 보고 찾았다.

    조치
    • 로드 밸런서 계층에서 채팅을 꺼 나머지 BC3 를 안정시켰다.
    • 레플리카의 Redis 를 재시작했다.
    후속 조치
    • 알려진 Redis 문제의 문서화된 우회 방법대로 Redis 서버의 설정을 바꾼다.
    • 두 메트로 회선이 펜실베이니아에서 같은 물리 경로를 지나는 문제를 없앨 구체적인 계획을 세운다.
    • 장애 조치 시스템을 최대 부하 때 운영 환경에서 직접 검증한다.
    • 사고 후속 조치를 할 시간을 명시적으로 비우고, 우선순위를 밝혀 다른 일을 뒤로 미룬다.
    교훈

    이중화를 계획하고 실제 시험을 늘려 왔지만 충분하지 않았고, 특히 최대 부하에서는 안전하다는 착각을 하고 있었다. 데이터센터 사이로 부하를 옮기거나 이중 회선 사이를 오가는 일은 문제없이 돼야 한다. 그렇지 않다면 팀 전체가 준비된 통제된 상황에서 그 사실을 알아야 한다. 장애에서 나온 후속 조치는 목록에 더하는 데서 그치지 말고 더 급하게 처리해야 한다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인메모리 캐시, 백본망. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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