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사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    FR-PAR-1 가용 영역의 하이퍼바이저 약 25% 가 리전의 나머지와 VPC 로 통신하지 못했다. 7:50 부터 8:01 UTC 까지 Managed Database, Redis, Serverless, Kubernetes Kapsule 처럼 VPC 에 기대는 제품이 함께 영향을 받았다.

    촉발

    6:20 UTC 에 랙 하나의 ToR 스위치 소프트웨어가 충돌했다. 이 불안정이 같은 랙의 하이퍼바이저에서 돌던 VPC 용 BGP 경로 반사기를 비정상 상태에 빠뜨렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Scaleway 의 Customer Excellence 팀과 SRE 팀이 영향을 알아채고 사고를 열었다. RR 의 헬스 체크 모니터링도 이상을 잡았지만 자동 재시작은 실패했다.

    조치
    • 멈춘 VPC 경로 반사기 두 대를 손으로 고쳤다.
    후속 조치
    • 멈춘 상태의 경로 반사기를 고치지 못한 자동 복구 장치를 고쳤다. 수정 내용은 https://github.com/FRRouting/frr/pull/17163 이다.
    • 버그 하나가 여러 경로 반사기를 한꺼번에 멈추지 않도록 경로 반사기의 소프트웨어 버전을 서로 다르게 둔다.
    • 경로 반사기를 멈춘 상태에 빠뜨린 소프트웨어 문제를 깊이 조사한다.
  2. 증상

    2023-12-04 19:50 US/Pacific 부터 us-central1 의 Cloud Bigtable 고객이 지연 증가와 낮은 수준의 연결 오류를 겪었다. 데이터플레인 요청의 약 0.06% 가 영향을 받았고, 자동 모니터링이 23:35 에 처음 잡아냈다.

    촉발

    Cloud Bigtable 서버를 돌리는 머신에 들어간 변경 하나 때문에 격리가 실패했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    감지

    2023-12-04 23:35 US/Pacific 에 자동 모니터링이 처음 잡아냈고 엔지니어가 바로 조사를 시작했다.

    조치
    • 12월 5일 14:40 에 영향받은 머신 일부에서 트래픽 일부를 다른 곳으로 돌려 영향을 일부 줄였다.
    • 격리 문제를 일으킨 변경을 찾아 롤백했고, 12월 6일 03:55 에 지연이 완전히 풀렸다.
    후속 조치
    • 같은 장애가 다시 나지 않도록 통제 장치를 둔다.
  3. 증상

    인프라를 Google Cloud 로 모두 옮긴 뒤 Postgres 연결 타임아웃이 평소보다 많이 나서 인시던트를 선언했다. 초당 새로 여는 연결 수가 수백 개 수준에서 크게 오르내렸다.

    촉발

    노드에서 짧게 열고 닫는 TCP 연결이 대량으로 생겼다. 연결 풀이 초당 수백 개씩 새 연결을 열었고, 실수로 들어간 데이터베이스 join 때문에 외부 제3자 서비스로 가는 중복 호출 수천 번이 한꺼번에 나갔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Postgres 연결 타임아웃이 평소보다 많이 나는 것을 보고 인시던트를 선언했다.

    조치
    • Postgres 연결의 최대 수명을 15m 에서 30m 로 두 배 늘렸다.
    • 연결 풀을 늘 N개의 연결을 열어 두는 고정 크기로 바꿨다.
    • memcache 클라이언트의 MaxIdleConns 를 2 에서 20 으로 올렸다.
    • 변수를 줄이려고 Google 이 운영하는 memcached 대신 쿠버네티스 클러스터 안에서 직접 돌리는 memcached 로 옮겼다. 이 전환으로는 거의 달라지지 않았다.
    • 실수로 들어간 데이터베이스 join 때문에 외부 제3자 서비스로 중복 호출을 수천 번 보내던 문제의 수정을 운영에 배포했다. 그 뒤 데이터베이스 연결 문제와 캐시 문제가 거의 사라졌다.
    후속 조치
    • 외부로 나가는 네트워크 호출에 더 알맞은 동시성 한도를 둔다. 공급자의 rate limit 안에 있어도 노드에 영향을 줄 수 있기 때문이다.
    교훈

    가설을 너무 빨리 좁히지 않는다. 이런 네트워크 타임아웃을 보면 같은 파드만이 아니라 같은 노드에서 도는 모든 것을 포함해 시스템 전체의 활동을 봐야 한다. 오류와 그 영향은 대개 요청 하나에 머물지만 늘 그렇지는 않다. 외부로 나가는 네트워크 호출의 동시성도 제한해야 한다. 이전에는 공급자의 rate limit 이 주된 제약이었지만, rate limit 안에 있어도 노드에 영향을 줄 수 있다.

  4. 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.

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

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이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 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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