사례7건

7건 중 1~5번째

1. IL-0188 EKS 롤링 업데이트 때 Kubernetes 는 새 파드가 Ready 가 되자마자 옛 파드를 지웠지만 ALB 는 새 파드를 아직 healthy 로 보지 않아, 배포마다 약 30초 동안 502 가 났다.

   Yonghyun Kim2025

   증상

   새벽 3시에 "배포는 성공했는데, 서비스는 죽었다"는 Slack 메시지가 왔다. 모든 파드는 Ready 였고 Datadog 도 초록불이었지만, 사용자는 계속 오류 화면을 보고 있었다.

   오류율 상승서비스 중단

   촉발

   롤링 업데이트에서 새 파드가 readinessProbe 를 통과해 Ready 가 되자 Kubernetes 가 곧바로 옛 파드를 지웠다. 그때 ALB 는 새 파드 IP 를 대상 그룹에 막 등록해 initial 상태로 헬스 체크를 하고 있었다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   클라우드 로드 밸런서인그레스 컨트롤러파드 종료 처리

   기여 요인

   미검증 가정기본 설정 방치모니터링 사각지대

   감지

   새벽 3시에 "배포는 성공했는데, 서비스는 죽었다"는 Slack 메시지로 알았다. 파드 상태와 Datadog 대시보드는 모두 정상이었고, 장애는 사용자가 보는 화면에만 나타났다.

   조치

   • 네임스페이스에 elbv2.k8s.aws/pod-readiness-gate-inject=enabled 레이블을 붙였다. AWS Load Balancer Controller 의 웹훅이 파드에 ReadinessGate 를 넣었다. 새 파드는 ALB 대상이 healthy 가 된 뒤에야 Ready 가 됐고, 그제야 옛 파드가 지워졌다.

   교훈

   Kubernetes 의 Ready 와 ALB 의 healthy 는 서로 다른 시점에 정해지므로, 둘을 잇는 장치가 없으면 롤링 업데이트 때 502 가 날 수 있다. 파드 상태와 대시보드가 모두 정상이어도 사용자는 오류를 볼 수 있다. terminationGracePeriodSeconds 를 늘려 시간을 버는 방식은 배포만 느리게 하고 새 파드가 뜰 때의 공백은 막지 못한다. ReadinessGate 는 ALB 대상 유형이 ip 일 때만 의미가 있고, instance 모드에서는 노드가 대상이라 쓸 수 없다. ReadinessGate 를 쓰면 파드가 Ready 가 되기까지 30초에서 40초가 더 걸리므로 급한 스케일 아웃에 대비해 레플리카나 HPA 를 넉넉히 잡는다. 웹훅의 failurePolicy 를 Ignore 로 두면 컨트롤러가 죽어도 배포가 막히지 않는다.

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2. 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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3. IL-0131 새로운 형태의 GenerateContent 요청이 Vertex AI 예측 API 서버에 세그폴트를 일으켰고, 동시에 재시작하는 서버가 늘자 서빙 용량이 모자라 여러 리전에서 오류가 치솟았다.

   Google Cloud2024

   증상

   2024년 6월 12일 12:06 US/Pacific 부터 Vertex AI Online Prediction, Dialogflow CX, Agent Assist 에서 여러 리전에 걸쳐 오류율이 올라갔다. 영향을 받은 리전은 us-central1, asia-southeast1, europe-west3, europe-west4, us-east1, us-west1, northamerica-northeast1, us-east4 였다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   6월 8일부터 새로운 형태의 GenerateContent API 요청이 Vertex Serving Prediction API 서버에 간헐적인 세그폴트를 일으켰고, 6월 12일 이런 요청의 비율이 늘었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   모델 추론 서버클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   부분 배포여유 용량 부재

   감지

   6월 10일 07:35 US/Pacific 에 내부 운영 모니터링이 엔지니어들에게 세그폴트 문제를 알렸다. 이때는 고객 영향이 없었다. 6월 12일 12:06 에는 Vertex Prediction 위에 만든 여러 서비스에서 운영 중인 사용자 요청이 영향을 받았다는 보고가 올라왔다.

   조치

   • 6월 12일의 새 장애가 6월 10일에 찾은 세그폴트와 원인이 같다는 것을 확인했다.
   • 이미 진행 중이던 수정본 배포를 앞당겨 15:59 US/Pacific 에 마쳤다.

   후속 조치

   • 서버 바이너리 문제의 초기 신호를 운영 상태 분석에서 잡아내고 제때 조사하게 한다.
   • 기능 변경과 업데이트를 운영에 내보낼 때 릴리스 검증을 거치게 한다.

   교훈

   로드밸런서가 크래시로 내려간 서버를 피해 요청을 보내는 동안에는 고객 영향이 보이지 않는다. 하지만 크래시를 일으키는 요청이 늘면 동시에 빠지는 서버가 늘어 서빙 용량이 부하를 감당하지 못하게 된다. 이번에는 6월 10일에 원인과 수정본이 이미 있었지만 단계적 배포가 끝나기 전에 고객 영향이 시작됐다. 서버 바이너리의 초기 이상 신호는 고객 영향이 없을 때도 운영 상태 분석에서 잡고 제때 조사해야 한다.

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4. IL-0178 EKS 에서 HPA 가 파드를 줄일 때 엔드포인트 제거보다 컨테이너 종료가 먼저 끝나 502 가 났고, 블루/그린 전환 뒤에는 conntrack 에 남은 연결이 삭제된 파드로 가서 클라이언트가 타임아웃을 받았다.

   Lotte E-commerce2022

   증상

   롯데온 서비스에서 HPA 가 파드 수를 줄이는 스케일 인 때마다 일정 시간 동안 요청이 오류로 끝났다. 엔드포인트에서 파드 IP 가 빠지기 전에 컨테이너가 먼저 지워지면, 들어오는 트래픽이 여전히 지워진 컨테이너로 가서 502 에러가 났다.

   오류율 상승간헐적 타임아웃오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   두 가지 작업이 각각 장애를 일으켰다. 하나는 HPA 가 파드를 줄이는 스케일 인이고, 다른 하나는 Service 레이블 셀렉터를 그린 디플로이먼트로 바꾼 뒤 블루 파드를 지우는 블루/그린 배포다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   수평 파드 오토스케일러파드 종료 처리kube-proxyconntrack 테이블클라우드 로드 밸런서인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   기본 설정 방치

   조치

   • 컨테이너 종료를 늦춰 Service 엔드포인트에서 파드가 빠질 때까지 기다리게 했다. 방법은 애플리케이션의 SIGTERM 처리 로직에서 기다리게 하거나 preStop 훅에 sleep 을 넣는 것이다. 무한정 기다리지 않도록 terminationGracePeriodSeconds 도 함께 설정한다.
   • 대상 그룹 한도인 1000개를 넘지 않는 일부 워크로드에서 ingress 로 만드는 ALB 를 instance 모드에서 IP 모드로 바꿨다.

   후속 조치

   • ALB IP 모드를 전체 워크로드에 점진적으로 적용한다.

   교훈

   Kubernetes 에서 엔드포인트 제거와 컨테이너 종료는 동시에 진행되므로, 종료를 늦추지 않으면 스케일 인 때 지워진 컨테이너로 트래픽이 가서 502 가 날 수 있다. preStop 훅으로 기다릴 때는 terminationGracePeriodSeconds 로 최대 대기 시간을 함께 정해야 한다. ALB 를 instance 모드로 쓰면 트래픽이 노드의 iptables 와 conntrack 을 거치므로, 블루/그린 전환 뒤에도 established 연결이 지워진 파드로 갈 수 있다. IP 모드는 이 경로를 없애고 네트워크 홉도 줄이지만, 대상 그룹에 대상을 1000개까지만 넣을 수 있다.

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5. IL-0208 GitLab Helm 차트 업그레이드가 Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿔 GCP 로드 밸런서가 다시 구성되는 동안 GitLab.com 요청이 느려지고 50x 오류가 났다

   GitLab2022

   증상

   2022-03-31 07:53 UTC 에 GitLab.com 웹 서비스의 50x 오류가 늘기 시작했고, 1분 뒤 당직 엔지니어가 오류율 증가 페이지를 받았다. 사용자에게는 GitLab.com 이 느려졌고 간헐적으로 500 오류 페이지가 떴다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1643 머지 요청을 배포하는 파이프라인이 07:49 UTC 에 gprd-cny 로 배포를 시작했다. 이 변경에는 GitLab 차트 버전 업그레이드가 들어 있었고, 새 차트는 Prometheus ServiceMonitor, PodMonitor 설정과 관련된 변경으로 Kubernetes Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿨다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Helm클라우드 로드 밸런서HAProxy

   기여 요인

   자동화 증폭

   감지

   07:53 UTC 에 50x 오류가 늘기 시작했고 07:54 에 PagerDuty 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 변경을 배포하던 엔지니어가 오류를 보고 그 변경과 연결해 원인을 짚었다.

   조치

   • 08:05 UTC 에 당직 엔지니어가 카나리 환경을 트래픽에서 뺐다가 08:25 에 다시 넣었다.
   • 08:15 에 cluster c 와 cluster d 배포 작업을 시작 전에 취소했다.
   • 08:51 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-d 클러스터를 뺐다가 08:56 에 다시 넣었다.
   • 09:31 에 최소 레플리카 수를 100 넘게 올리는 변경 !1650 을 머지했다.
   • 09:53 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-c 클러스터를 빼고, 09:57 에 이 클러스터에 !1643 을 배포한 뒤 10:07 에 다시 넣었다.
   • 10:19 에 최소 레플리카 상향을 되돌리는 변경 !1652 를 머지했다.

   후속 조치

   • 리전 클러스터 하나에서 트래픽을 통째로 안전하게 빼는 graceful drain 기능을 만든다.
   • PagerDuty 를 유지보수 모드로 바꾸는 ChatOps 명령을 만든다.

   교훈

   알림은 정확하게 울렸다. 원인이 바로 직전에 배포한 변경이라는 것을 알았기 때문에, 그 변경을 배포하던 파이프라인을 멈추는 것이 자연스러운 첫 대응이었다.

   사례 보기

원인별4