사례2건
2건 중 1~2번째
- 증상
us-central1 리전에서 Cloud Storage 업로드와 쓰기 요청의 지연과 오류율이 올라갔다. 고객은 주로 WriteObject 작업에서 HTTP 503 UNAVAILABLE 오류와 클라이언트 쪽 타임아웃을 봤다.
- 촉발
Cloud Storage 부하 분산 계층에 트래픽 정렬 최적화 설정 업데이트가 배포됐다. 이 설정은 용량을 보고 경로를 정하는 표준 로직을 의도치 않게 건너뛰었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
Google 엔지니어링 팀이 시스템 텔레메트리를 지켜보다가 10월 8일 04:50에 문제를 처음 알아챘다. 장애가 시작되고 50분 뒤였다.
- 조치
- 부하가 가장 큰 스토리지 백엔드 노드를 골라 트래픽을 뺐다.
- 트래픽 정렬 최적화를 끄는 설정 변경을 배포해 스토리지 백엔드의 자원 부담을 크게 줄였다.
- 같은 시기에 난 메타데이터 문제를 막으려고 메타데이터 데이터베이스 서비스의 최근 업데이트를 롤백했다.
- 부하 불균형이 다시 일어나자 트래픽을 더 돌리고 영향받은 스토리지 구성 요소에서 트래픽을 뺐다.
- 문제의 부하 분산 설정 변경을 완전히 되돌려 용량을 보고 경로를 정하던 이전 동작을 되살렸고, 트래픽이 리전 전체에 고르게 퍼졌다.
- 트래픽과 자원 사용률이 평소 수준으로 돌아온 뒤 트래픽을 뺐던 노드를 다시 서비스에 넣었다.
- 후속 조치
- 부하 분산 로직 변경은 사용률이 높은 큰 리전에 내보내기 전에 더 작은 다른 리전에서 먼저 엄격하게 검증하도록 배포 절차를 바꾼다.
- 스토리지 부하 분산 구조가 용량 제약을 반드시 지키게 한다. 트래픽 분배 로직이 Google 이 pre-spilling 이라고 부르는 안전장치를 건너뛰어 처리 자원이 모자란 클러스터로 트래픽을 보내는 일이 없게 한다.
- 사용률이 높은 스토리지 셀 안의 내부 데이터 이동을 빠르게 해, 일시적인 부하 급증을 더 잘 견디게 한다.
IL-0287Atlas 와 Cloud Manager 의 모니터링을 받치는 내부 데이터베이스 클러스터의 샤드 하나가 과부하되어 지표 수집과 클러스터 작업이 늦어졌다MongoDB2025- 증상
MongoDB Atlas 와 Cloud Manager 에서 지표 수집 파이프라인이 늦어졌고, Atlas 대시보드의 지표가 늦거나 빠졌다. Host Down 알림이 울리지 않았고, 프로비저닝과 크기 조정 같은 Atlas 클러스터 관리 작업이 늦어졌다.
- 촉발
새 내부 소프트웨어 버전을 롤아웃하는 동안 자원 사용량이 일시적으로 치솟아, 이미 부하가 몰려 있던 샤드의 부하가 예상한 한도를 넘었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 조치
- 원인을 찾아 바로잡는 조치를 하고 그 효과를 지켜봤다. 그동안 Host Down 알림, 지표, 일부 Atlas 클러스터 작업은 계속 늦거나 빠질 수 있었다.
- 수정을 적용하고 결과를 지켜봤으며, 이후 장애가 해결됐다.
- 후속 조치
- 부하가 몰리는 컬렉션을 샤딩해 트래픽을 여러 노드에 고르게 나누고 샤드 하나에 몰리는 부하를 던다.
- 비효율적인 쿼리를 최적화해 자원 사용을 개선하고 평소 작업의 지연을 줄인다.
- 늘어난 트래픽을 감당하도록 인프라 용량을 더 확보했다.
- 앞으로의 부하 급증을 미리 내다보도록 용량 계획 절차를 다듬는다.
- 롤아웃 중 예상할 수 있는 자원 수요 증가를 감안하도록 새 소프트웨어 버전 배포 절차를 다시 설계한다.
- 엔지니어링 팀이 샤딩 전략과 쿼리 최적화의 성능을 계속 지켜보며 핫스팟이 제대로 풀렸는지 확인한다.
- 높은 부하 상태를 감지하는 피드백 장치를 넓혀 이상을 더 빨리 찾고 대응한다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 오브젝트 스토리지. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.