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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    미국 서부 리전에서, 처음에는 주로 SJC 에서 에지가 반복해서 흔들렸다. 로그와 지표에서는 fly-proxy 가 처리 중인 요청에 필요한 항목만 읽어 오는 lazy loader 의 지연이 500 ms 에서 몇 초까지 높게 나왔다. 새 요청도 그만큼 더 기다린 뒤에야 처리됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Fly.io 는 미국 서부 리전에서, 처음에는 주로 SJC 에서 에지가 흔들리는 것을 알아챘다. 로그와 지표에서 lazy loader 지연이 500 ms 에서 몇 초까지 높게 나왔다.

    조치
    • Corrosion 에 상태가 아주 큰 앱을 원인으로 보고 임시 완화책을 넣은 뒤 SJC 에 프록시를 배포했다. 잠시 나아졌지만 새 프로세스가 워밍업을 마치자 지연이 다시 치솟았다.
    • 서버 몇 대가 빠져 용량이 모자란 SJC 에서 Anycast 트래픽을 LAX 로 옮겼다. 처음에는 나아졌지만 얼마 뒤 LAX 도 버거워했다.
    • Airtime 의 대역폭 한도를 낮췄다. softirq CPU 사용률과 호스트 load average 는 내려갔지만 lazy loader 질의는 계속 느렸다.
    • 프록시를 재시작하면서 종료를 기다리던 프록시 프로세스를 모두 강제로 죽여 lazy loader 문제를 풀었다. 이것으로 첫 고비가 끝났다.
    후속 조치
    • 앞으로 몇 주에서 몇 달 사이에 에지 용량을 크게 늘린다.
    • 프록시 인스턴스가 여럿 함께 떠 있게 만든 버그를 고쳤다.
    • Airtime 이 돌고 있는 프록시가 기대한 활성 인스턴스가 아닐 때는 당분간 훨씬 엄격한 한도를 쓰도록 바꿨다.
    • lazy loader 의 로드 셰딩 동작을 고쳐 요청 처리 지연의 최대값에 합리적인 상한이 생기게 했다.
    • 프록시 메모리 안 서비스 카탈로그를 샤드로 나누고 더 잘게 나눈 락으로 바꾼다. 이 전환이 장애를 더 내지 않도록 Antithesis 같은 테스트를 함께 쓴다.
    • Airtime 이 프록시만이 아니라 시스템 전체 부하에 맞춰 반응하도록 다시 만든다. 프록시 프로세스가 여럿 떠 있거나 같은 호스트의 다른 프로세스가 대역폭 여유를 쓸 때도 안전장치가 되게 한다.
    • 프록시가 기대한 구성으로 돌지 않을 때를 더 잘 감시하는 방법을 찾는다.
  2. 증상

    2025년 8월 21일 16:27 UTC 부터 AWS us-east-1 에 오리진을 둔 고객과, us-east-1 의 서버를 거쳐 Cloudflare 와 트래픽을 주고받는 사용자에게 높은 지연, 패킷 손실, 오리진 연결 실패가 났다. 16:44 에 Cloudflare 네트워크 팀이 애시번 IAD 의 내부 혼잡 알림을 받았다.

    촉발

    16:27 UTC 쯤 한 고객이 AWS us-east-1 에서 Cloudflare 캐시에 있는 객체를 대량으로 요청하기 시작했다. 그 응답 트래픽이 Cloudflare 에서 AWS 로 가는 전체 트래픽을 두 배로 늘렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    장애가 시작되고 17분 뒤인 16:44 UTC 에 Cloudflare 네트워크 팀이 애시번 IAD 의 내부 혼잡 알림을 받았다. 17:45 에는 애시번 IAD 의 고객 영향을 이유로 장애가 선언됐다.

    조치
    • 19:05 UTC 에 트래픽 급증을 일으킨 고객 하나에 속도 제한을 걸어 혼잡을 줄였다.
    • 네트워크 팀이 트래픽 엔지니어링 조치를 더 해 19:27 에 혼잡을 완전히 풀었다.
    • 19:45 부터 Cloudflare 의 요청에 따라 AWS 가 BGP 광고 철회를 되돌렸고, 20:07 에 IAD PNI 로 Cloudflare 에 보내는 BGP 프리픽스 광고를 정상으로 돌려놓았다.
    후속 조치
    • 한 고객의 트래픽이 다른 고객에게 영향을 줄 만큼 네트워크를 혼잡하게 만들기 시작하면 그 트래픽의 우선순위를 골라서 낮추는 장치를 만든다.
    • Data Center Interconnect 증설을 앞당겨 네트워크 용량을 지금보다 크게 늘린다.
    • AWS 와 함께 양쪽의 BGP 트래픽 엔지니어링 조치가 앞으로 서로 부딪치지 않게 한다.
    • 고객마다 네트워크 자원을 나눠 예산을 정하고, 예산을 넘긴 고객의 트래픽이 다른 고객의 서비스를 떨어뜨리지 못하게 하는 새 트래픽 관리 시스템을 만든다. 이 시스템은 이번에 손으로 한 혼잡 대응 조치 상당수도 자동화한다.
    교훈

    Cloudflare 는 이 사고로 한 고객의 사용 방식이 나머지 생태계를 해치지 못하게 막는 안전장치가 더 필요하다는 것이 드러났다고 했다. 어느 한 고객이 공유 자원을 독차지해 다른 고객의 안정성을 해치지 못하도록 고객 격리를 더 잘 설계해야 하고, 수요를 감당할 만큼 네트워크 인프라 용량을 늘려야 한다는 것을 핵심 교훈으로 꼽았다. 결론에서는 드물게 트래픽이 몰린 상황에서 네트워크 혼잡 관리가 모자라 장애가 났다고 했다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: CDN 과 엣지 네트워크, BGP 라우팅. 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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