사례8건

8건 중 1~5번째

1. IL-0561 DigitalOcean 의 Cloud Control Panel 과 공개 API 에서 두 차례에 걸쳐 요청이 최대 25% 실패했다

   DigitalOcean2026

   증상

   2026년 8월 24일 16:56 UTC 부터 DigitalOcean 의 Cloud Control Panel, 공개 API, 그리고 이 둘에 기대는 제품 관리 시스템에서 요청 오류율이 올라갔다. 여러 제품의 생성 요청을 포함한 모든 API 요청에서 5xx 오류가 늘었고, 사용자가 cloud.digitalocean.com 에 들어가지 못하기도 했다.

   오류율 상승지연 시간 증가

   촉발

   아이덴티티, 인증, 인가 서비스를 받치는 데이터베이스 계층을 계획에 따라 이전하는 인프라 작업을 하던 중이었다. 이 이전 작업 때문에 핵심 인가 쿼리 하나의 실행 지연이 늘었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   데이터베이스인증·인가 서비스

   기여 요인

   재시도 폭주수동 조치 악화

   감지

   16:58 UTC 에 자동 모니터링이 비정상적인 오류율과 지연을 잡아냈다. 보고서는 영향이 시작되고 5분 안에 감지했다고 적었다.

   조치

   • 인가 트래픽을 정상으로 동작하는 처리 경로 하나로 몰아 보냈다.
   • 주요 호출자의 hedging 을 잠시 껐다.
   • 두 번째 구간에서 나머지 영향받은 서비스 전체의 재시도와 요청 증폭 동작을 껐다.
   • 느린 인가 쿼리를 받을 읽기 용량을 더했다.

   후속 조치

   • 상위 서비스 전반에 자동 서킷 브레이커를 배포했다. 서킷 브레이커는 하위 의존 서비스가 나빠진 것을 감지하면 hedged retry 와 재시도 증폭을 자동으로 막는다.
   • 모든 컨트롤 플레인 서비스에 재시도 억제와 서킷 브레이커가 똑같이 적용되는지 아키텍처 전반을 점검하는 작업을 마쳤다.
   • 의존 서비스가 느려질 때 요청 큐가 포화되지 않도록 요청을 빠르게 실패시키는 로드 셰딩을 넣었다.
   • 고객이 영향을 받기 전에 큐가 쌓이기 시작한 것을 알아채는 텔레메트리 알림을 더했다.
   • 주 데이터베이스가 느려지면 핵심 인가 구성 요소가 기능을 줄인 모드로 동작하도록 설정했다. 이 모드에서는 비동기로 갱신되는 최종 일관성 복제본을 읽는다.

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2. IL-0498 Postgres 데이터베이스 부하가 15분마다 치솟아 나흘 동안 요청 실패와 지연 급증이 간헐적으로 이어졌다

   Clerk2025

   증상

   2025년 9월 15일 13:08 UTC에 내부 모니터링이 요청 실패가 크게 늘고 지연이 늘었다고 알렸다. 그 뒤 9월 18일까지 고객 트래픽에서 요청 실패와 지연 급증이 간헐적으로 이어졌다.

   오류율 상승지연 시간 증가데이터베이스 과부하커넥션 풀 고갈

   촉발

   2025년 9월 14일 클라우드 사업자가 Clerk 의 Postgres 데이터베이스를 마이너 버전으로 자동 업그레이드했다. 이 업그레이드에는 Postgres 가 연결 잠금을 다루는 방식의 큰 내부 변경이 들어 있었다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 프록시와 커넥션 풀러

   기여 요인

   버전 미고정재시도 폭주모니터링 사각지대장애 중첩수동 조치 악화

   감지

   9월 14일 업그레이드 직후 내부 모니터링이 데이터베이스 부하 증가를 잡았지만 견딜 만한 수준이었고 지연에는 영향이 없었다. 9월 15일 13:08 UTC에 내부 모니터링이 요청 실패가 크게 늘고 지연이 늘었다고 알렸다.

   조치

   • 비용이 큰 쿼리 여러 개를 최적화해 데이터베이스의 기본 부하를 영구히 줄였다. 주요 인덱스를 다듬고 전체 재색인을 해 데이터베이스 오버헤드도 줄였다.
   • 안정성을 지키려고 남용 트래픽 차단을 잠시 강화했다. 효과는 있었지만 정상 요청 일부가 HTTP 429 로 거부됐을 수 있다.
   • 9월 17일 07:15 UTC부터 08:10 UTC까지 수동 마이너 버전 업그레이드를 하고 데이터베이스 용량을 늘렸다. 데이터베이스 상태가 눈에 띄게 나아졌고 지연 급증이 다시 사라진 듯했다.
   • 연결 재생성 시각이 서로 맞춰지지 않도록 연결 풀링 전략에 지터를 넣었다. 배포 직후 데이터베이스 부하가 장애 전보다 낮아졌고 지연 급증이 사라졌다.

   후속 조치

   • 업그레이드와 다운그레이드를 더 통제할 수 있고 지금 사업자보다 성능이 나은 데이터베이스 솔루션을 검토한다.
   • 가입과 로그인 인프라를 시스템의 다른 부분에서 떼어 내는 식으로 서비스 격리를 넓힌다.
   • 비용이 큰 쿼리 목록을 계속 따라가며 데이터베이스 성능을 더 끌어올린다.
   • 애플리케이션 하나를 다른 애플리케이션과 격리하는 테넌트 격리 방법을 검토한다. 이 작업은 샤딩과 멀티테넌트 인프라의 최신 방식을 살펴보는 일이라 다른 개선보다 오래 걸릴 가능성이 크다.

   교훈

   Clerk 는 돌아보면 원인이 단순해 보이지만 여러 요인이 겹쳐 찾기 어려웠다고 밝혔다. 첫째, 연결 지표를 60초 간격으로 수집해 15분마다 몇 초 안에 일어나는 재생성 주기가 대시보드에 드문드문한 급증으로만 보였다. 둘째, 같은 시기의 사기 가입 공격이 약 10분 주기로 부하를 만들어 원인을 그쪽으로 의심하게 했다. 셋째, 10분, 15분, 30분 간격의 정기 작업과 예약 쿼리가 급증 시각과 맞아떨어져 조사를 흩뜨렸다. 넷째, 같은 연결 풀링 로직을 쓰는 Backend API 에는 급증이 잘 보이지 않았는데, Clerk 는 Backend API 가 관리하는 연결 수가 훨씬 적어 재생성이 맞춰져도 데이터베이스가 감당했기 때문으로 봤다. 다섯째, 장애 중에 건 배포 동결은 평소 배포가 연결 생성 시각을 흩어 주던 효과를 없애 문제를 키웠다. 이 관계가 직관적이지 않아 연결 동기화를 가리키는 가장 분명한 신호가 가려졌다.

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3. IL-0301 Basecamp 3 의 주 데이터베이스가 정시 부하에 락 경합으로 30초 만에 완전히 막혔다

   37signals2022

   증상

   2022년 6월 27일 13:00 UTC 에 Basecamp 3 가 갑자기 아주 느려졌고 곧 오류 페이지를 보였다. 같은 30초 사이에 Basecamp 3 의 주 데이터베이스가 정상에서 완전한 정체 상태로 넘어갔다.

   잠금 경합과 교착데이터베이스 과부하지연 시간 증가오류율 상승서비스 중단

   촉발

   13:00 UTC 에 예약 알림을 대량으로 묶어 보내는 시각에 맞춰 부하가 큰 데이터베이스 쿼리가 한꺼번에 몰려들었고, 이 쿼리들이 주 데이터베이스에서 락 경합을 연쇄로 일으켰다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   데이터베이스

   기여 요인

   용량 계획 부재수동 조치 악화모니터링 사각지대

   감지

   37signals 는 13:00:00 과 13:00:30 UTC 사이에 Basecamp 3 의 주 데이터베이스가 완전히 정체되는 것을 보고 곧바로 대응을 시작했다.

   조치

   • 주 데이터베이스의 부하를 덜려고 Basecamp 3 의 일부 기능을 멈췄다. 진행 보고 이메일을 그날 늦게 보내도록 미룬 것이 그 예다.
   • 막힌 주 데이터베이스에서, 이런 장애에 대비해 대기 중이던 복제본 데이터베이스로 절차대로 페일오버했다.
   • 페일오버 뒤 데이터베이스가 다시 무너지자 Basecamp 3 를 곧바로 유지보수 모드로 바꿨다.
   • 데이터베이스 쿼리 시간에 강제 상한을 걸었다.
   • 쿼리 시간 상한을 안전장치로 두고 기능을 한 단계씩 다시 켜서 서비스를 모두 되살렸다.

   후속 조치

   • 데이터베이스 쿼리에 강제 시간 상한을 둔다. 평소 빠르던 쿼리가 일정 수준 넘게 느려지면 기다리며 쌓이게 두지 않고 실패하게 한다.
   • 동시 실행 한도를 조정한다. 일정 수준을 넘으면 병렬로 도는 작업이 많을수록 시스템 전체가 느려지기 때문이다.
   • 서비스 수준 기대치를 더 엄격하게 잡고, 예약 알림과 보고서를 몇 분 안에 대량으로 보내며 생기던 정시 데이터베이스 부하 급증을 더는 용인하지 않는다. 제품 설계부터 데이터베이스 내부까지 이 부분을 살핀다.
   • 일부 예약 작업을 돌리는 병렬 워커 수를 줄여 동시 실행과 락 경합을 낮춘다.
   • 일부 예약 작업을 한꺼번에 끝내지 않고 몇 분에 걸쳐 돌려 데이터베이스 부하를 시간에 나눈다.
   • 한꺼번에 몰려드는 쿼리 다수를 주 데이터베이스에서 읽기 전용 복제본 데이터베이스로 옮긴다.
   • 지난 1년의 데이터베이스 지표에서 찾은 성능 저하 여러 건을 하나씩 고친다. 이 저하는 알림을 울리지 않았지만 주 데이터베이스 부하를 서서히 늘렸다.
   • 한꺼번에 몰려드는 다른 작업을 찾아 분산해, 데이터베이스의 특정 지점에 부하가 몰리지 않게 한다.
   • 높은 부하와 높은 동시성에서 더 예측 가능하게 동작하도록 데이터베이스를 조정한다.
   • 데이터베이스 내부의 락과 트랜잭션 상태를 더 잘 볼 수 있도록 관측성을 높인다.
   • 장애 중에 부하가 큰 Basecamp 3 기능을 골라 끌 수 있는 더 쓰기 편한 도구를 만든다.
   • 멈춘 데이터베이스에 대응하는 운영 훈련을 잡아 대응을 연습하고 다듬는다.
   • 앞으로 몇 년의 Basecamp 성장에 맞춰 확장할 수 있도록 데이터베이스 소프트웨어와 하드웨어 업그레이드를 검토한다.
   • Basecamp 3 를 받치는 구성 요소에 서비스 수준 목표, 곧 SLO 를 정해 데이터베이스 성능 변화를 더 일찍, 더 분명하게 알아챈다.
   • 분기마다 성능과 부하를 검토해 눈에 띄지 않게 진행되는 성능 변화를 찾는다.

   교훈

   37signals 는 이번 장애에 원인 하나가 없었다고 밝혔다. 시스템이 한계를 조금만 넘어도 순식간에 안정에서 불안정으로 넘어가는 지점이 있고, 그 지점은 특별한 계기 없이 성장과 함께 서서히 다가온다. 막힌 쿼리를 종료하는 일은 트랜잭션 롤백 때문에 같은 락에서 다시 막혀 정체를 키울 수 있다. 37signals 는 이 시스템을 잘 알면서도 결정적인 단서가 없고 데이터베이스 내부를 깊이 들여다볼 수단이 없어 확신을 갖고 대응하지 못했다고 썼다. 그래서 문제 하나를 고치는 대신 위험을 줄이고 확신을 쌓아 가는 길을 택했다.

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4. IL-0302 GitHub 의 공용 MySQL 클러스터 mysql1 이 최대 부하 시간대에 연결이 바닥나 쓰기 작업이 네 번 멈췄다

   GitHub2022

   증상

   2022년 3월 16일 14:09 UTC, 최대 부하 시간대에 mysql1 데이터베이스의 부하가 늘면서 데이터베이스 프록시가 최대 연결 수에 닿았다. GitHub 의 모든 쓰기 작업이 동작하지 않았다.

   쓰기 거부데이터베이스 과부하오류율 상승장애 조치 실패

   촉발

   최대 부하 시간대에 공용 MySQL 클러스터 mysql1 의 부하가 늘어 데이터베이스 프록시가 최대 연결 수에 닿았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 프록시와 커넥션 풀러

   기여 요인

   비효율적인 쿼리피크 시간 변경수동 조치 악화과도한 영향 범위

   조치

   • 정상인 복제본으로 페일오버해 3월 16일 장애에서 복구했다.
   • 3월 17일 미리 한 페일오버 뒤 새 주 노드에 생긴 연결 문제를 풀려고 연결을 재설정했다.
   • 3월 17일 장애 중에 부하 패턴을 찾아 인덱스를 추가해 주된 성능 문제를 고쳤다.
   • 3월 22일 클라이언트 연결이 실패하자 다시 주 노드를 페일오버해 복구했다.
   • 3월 23일 같은 부하 특성으로 클라이언트 연결이 실패하자 다시 주 노드를 페일오버해 복구했다.
   • 3월 23일 부하를 줄이려고 웹훅 트래픽을 제한했다.

   후속 조치

   • 다른 대책을 더 찾는 동안 최대 부하 시간대에 웹훅 트래픽 제한을 계속 써서 같은 장애가 다시 나지 않게 한다.
   • 최대 부하 시간대의 mysql1 부하 패턴을 점검하고, 그 결과에 따라 성능 수정을 차례로 한다.
   • 부하를 줄이고 페일오버 시간을 줄이려고 mysql1 의 트래픽을 다른 데이터베이스로 옮긴다.
   • 변경 관리 절차를 검토한다. 특히 운영 환경에 부하가 높을 때의 모니터링과 변경을 살핀다.
   • 플랫폼 성장에 맞춰 데이터베이스 샤딩과 하드웨어 확장을 비롯한 인프라 확장을 이어 간다.

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5. IL-0240 인증 데이터베이스가 과부하에 걸려 Cloudflare API 와 대시보드가 6시간 33분 동안 실패하고 느려졌다

   Cloudflare2020

   증상

   14:43 UTC 에 네트워크 스위치 하나가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 장애 동안 API 쿼리 성공률이 한때 75%까지 떨어졌고, 대시보드는 평소보다 최대 80배 느려졌다.

   오류율 상승지연 시간 증가데이터베이스 과부하쓰기 거부패킷 손실

   촉발

   14:43 UTC 에 제어 플레인 데이터 센터의 네트워크 스위치 하나가 일부만 동작하는 상태에 빠졌다. LACP 와 BGP 는 계속 돌았지만 받은 패킷 일부를 전달하지 못했고, 스위치는 6분 뒤 스스로 회복했다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   NIC·케이블·스위치 포트 링크코디네이션 키-값 저장소데이터베이스 장애 조치 관리자데이터베이스데이터베이스 복제

   기여 요인

   자동화 증폭여유 용량 부재수동 조치 악화

   감지

   14:43 UTC 에 스위치가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 그 뒤 엔지니어들이 주 인증 데이터베이스가 과부하에 걸린 것을 확인했다.

   조치

   • SSL 인증서를 엣지로 보내는 속도와 메일 발송 같은 기능을 줄여 주 인증 데이터베이스가 늘어난 부하를 감당할 여유를 만들었다.
   • 읽기 복제본으로 처리할 수 있는 API 트래픽을 손으로 보조 데이터 센터로 돌렸다. API 가용성이 크게 나아졌다.
   • 대시보드 사용자의 불편이 커지자 인증 호출을 모두 주 데이터 센터로 되돌렸고, 성능이 떨어진 상태에서도 최대한 버티도록 주 데이터베이스를 계속 손봤다.
   • 21:20 UTC 에 첫 데이터베이스 복제본이 다시 만들어지자마자 자동으로 서비스에 투입됐고, 성능이 정상으로 돌아왔다.
   • 줄였던 서비스를 모두 다시 올려 밀린 비동기 처리가 따라잡게 했고, 한동안 지켜본 뒤 장애 종료를 선언했다.

   후속 조치

   • 새 primary 를 승격하면 데이터베이스 복제본을 모두 다시 만들어야 하는 클러스터 관리 시스템의 제약을 고친다. Cloudflare 는 글을 쓸 무렵 이 결함을 이미 고쳤다고 밝혔다.
   • 트래픽을 다른 데이터 센터로 돌려야 할 때 유연하게 대응하지 못하는 사용자 세션 시스템을 다시 설계한다.
   • 자동 복구 조치의 설정 값을 다시 검토한다. 적어도 데이터베이스 하나에서는 복제본을 primary 로 승격하는 절차를 그렇게 빨리 시작하지 않도록 장애 직후 설정을 바꿨다.
   • 이 장애에 얽힌 시스템마다 자기가 의존하는 시스템의 고장을 더 잘 견디도록 계속 조정한다.

   교훈

   모든 시스템에 이중화가 있었지만, 고장 난 시스템들은 완전히 멈추지 않고 성능이 떨어진 채로 동작했다. 그래서 뒤이어 일어난 일들을 미리 모델링하고 예상하기가 훨씬 어려웠다. 1분 만에 복제본을 승격하는 자동 조치는 Cloudflare 가 자랑하던 기능이었지만, 적어도 데이터베이스 하나에서는 그 조치가 원래 문제보다 더 큰 피해를 낼 수 있었다. 대부분의 범용 클러스터 관리 시스템은 비잔틴 장애를 견디는 프로토콜을 쓰지 않고 RAFT 처럼 단순한 프로토콜을 쓴다. 드문 장애 유형에 약하다고 알려진 단순한 프로토콜이 구현과 디버깅이 어려운 복잡한 프로토콜보다 안전한 경우가 많다고 Cloudflare 는 보았다.

   사례 보기

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