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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2024년 10월 4일, 16일, 21일에 Sentry 의 이벤트 수집에서 오류가 늘었다. 수집 리전 하나에 밀린 트래픽이 쌓였고, 그 리전에서 빠져나간 트래픽을 받은 다른 리전에도 트래픽이 밀려 쌓이면서 트래픽이 거부됐다.

    촉발

    세 사고는 계기가 각각 달랐지만, 세 번 모두 수집 리전 하나에서 밀린 트래픽이 늘어나면서 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    후속 조치
    • 연쇄 장애의 가능성을 줄이려고 엣지 리전을 더 작게 더 많이 만들었다. 남아메리카에 첫 리전을 열고, 북아메리카와 유럽에는 하나씩이던 리전을 둘로 늘려 모두 세 리전을 더했다.
    • 오토스케일링 규칙이 원래의 CPU 부하 지표보다 더 강한 신호를 잡도록 바꿨다.
    • iowait 때문에 요청이 밀릴 때 축소가 일어나지 않도록 축소 속도를 낮췄다.
    • 오토스케일링 규칙과 민감도를 더 다듬을 수 있도록 엣지가 내는 지표를 개선한다.
  2. 증상

    미주 지역 오전에 외부 모니터링 서비스가 오류율이 조금씩 오르고 있다며 호출했다. 조사를 막 시작했을 때 사내 대시보드와 알림 서비스까지 먹통이 됐다.

    촉발

    연휴 동안 트래픽이 낮다가 연휴 뒤 첫 월요일에 클라이언트 캐시가 비어 평소보다 많은 데이터를 내려받으면서 트래픽이 하룻밤 새 크게 늘었다. Slack 의 VPC 들을 잇는 AWS Transit Gateway 하나가 이 증가를 따라 충분히 빨리 늘지 못해 과부하가 걸리고 패킷을 버렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    미주 지역 오전에 외부 모니터링 서비스가 오류율이 오르고 있다며 호출했다. 조사 초기에 대시보드와 알림 서비스가 멈춰, 그 뒤로는 내부 콘솔, 상태 페이지, 명령줄 도구, 로그와 지표 백엔드 직접 조회로 상황을 봤다. TGW 의 패킷 드롭은 AWS 내부 모니터링이 AWS 엔지니어에게 알렸다.

    조치
    • 조사를 돕고 서빙 용량을 지키려고 웹 계층의 자동 축소를 껐다.
    • 일부 대응자가 프로비저닝을 끝내지 못한 채 오토스케일링 그룹 크기 한도를 채우던 고장 난 인스턴스를 정리했다.
    • provision-service 를 고쳐 PST 오전 8시 15분쯤 다시 돌게 했고, 그때부터 정상 인스턴스가 서비스에 들어오기 시작했다.
    • AWS 엔지니어가 내부 모니터링으로 패킷 드롭을 알아채고 Slack 의 TGW 용량을 손으로 늘렸다. PST 오전 10시 40분에 모든 가용 영역에 반영되자 네트워크가 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • AWS 가 사고 후속 절차로 초당 패킷 수가 크게 늘 때의 TGW 스케일링 알고리즘을 검토한다.
    • 다음 연휴 시즌이 끝날 무렵 TGW 를 미리 증설해 달라고 요청하도록 Slack 리마인더를 걸어 둔다.
    • 대시보드 서비스 인스턴스를 데이터베이스와 같은 VPC 에서 돌려 TGW 의존을 없앤다.
    • provision-service 를 정기적으로 부하 테스트해 남은 확장 문제가 없는지 확인한다.
    • 큰 네트워크 장애 같은 극단적인 상황에서도 provision-service 가 다시 과부하되지 않도록 헬스 체크와 오토스케일링 설정을 다시 검토한다.
    교훈

    모니터링은 사용자 서비스가 정상인지 아는 수단이자 진단의 핵심 도구다. 그래서 Slack 은 모니터링 도구를 Slack 인프라에서 최대한 떼어 두려 했다. 그런데 대시보드와 알림 서비스가 백엔드 데이터베이스와 다른 VPC 에 있어 TGW 에 의존했고, 가장 필요한 순간에 함께 멈췄다. provision-service 는 예전에 부하 테스트를 했지만 이번 증설은 그때의 규모를 넘었다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 자동 용량 관리 시스템, CDN 과 엣지 네트워크. 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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