사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0574 운영 환경의 DB 접속 경로를 Amazon RDS Proxy로 바꾼 지 몇 분 만에 Aurora MySQL writer CPU가 100%에 이르고 에러가 났다

   Safie2026

   증상

   운영 환경의 엔드포인트를 RDS Proxy로 바꾸고 몇 분 뒤 사내 알림 모니터링 시스템에서 에러 알림이 울렸다. Aurora writer의 CPU 사용률은 거의 100%에서 내려오지 않았다.

   데이터베이스 과부하오류율 상승

   촉발

   운영 환경의 Aurora MySQL 접속 엔드포인트를 RDS Proxy로 바꿨다. Proxy는 MaxConnectionsPercent 21%로 Aurora에 커넥션을 약 3,360개만 열 수 있었고, ConnectionBorrowTimeout은 애플리케이션 소켓 타임아웃과 같은 7초였다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   데이터베이스 프록시와 커넥션 풀러데이터베이스

   기여 요인

   재시도 폭주스테이징 불일치단계적 배포 부재

   감지

   운영 환경의 엔드포인트를 RDS Proxy로 바꾸고 몇 분 뒤 사내 알림 모니터링 시스템이 에러 알림을 냈다.

   조치

   • 그 자리에서 되돌리기로 하고, RDS Proxy를 보는 애플리케이션 서버인 ECS Fargate 태스크를 이전 버전으로 되돌렸다.

   후속 조치

   • 검증 환경에서 설정 값만으로 장애가 재현되고 해소되는 것을 확인한 뒤 MaxConnectionsPercent를 62%로, MaxIdleConnectionsPercent를 31%로 바꿨다.
   • 애플리케이션 안에서 피처 플래그를 평가해 Aurora 직결과 Proxy 경유 중 어디로 접속할지 요청마다 정하게 했다. 플래그는 ECS 태스크 ID의 해시로 태스크 단위로 나눠 한 태스크 안에서 접속 대상이 섞이지 않게 했다.
   • 트랜잭션 중간에 커넥션이 끊길 때 영향이 큰 쓰기 요청은 뒤로 미루고, 조회용 GET 요청부터 옮긴다.
   • 옮기는 비율은 1%, 10%, 25%, 50%, 75%, 100%로 단계적으로 올린다. 단계마다 Proxy의 대기 시간과 새 백엔드 커넥션 수, Aurora의 커넥션 수와 CPU와 지연, 애플리케이션 에러 수를 보고 다음 단계로 간다.

   교훈

   이번 장애와 이후의 문제는 RDS Proxy의 버그가 아니었고, Proxy를 끼우면서 애플리케이션 커넥션 풀의 구현과 설정에 있던 문제가 드러난 것이었다. Proxy를 끼우면 백엔드 커넥션을 여러 클라이언트가 나눠 쓰므로, 세션 상태가 같은지, 트랜잭션이 닫혔는지, 커넥션이 DB 쪽 수명 안에 있는지가 모두 재사용 조건이 된다. 도입 전에는 Proxy 설정 값보다 애플리케이션 커넥션 풀이 커넥션을 반납할 때 무엇을 실행하는지, 커넥션 수명을 어떻게 정하는지, 접속할 때 무엇을 보내는지를 확인했어야 했다. 타임아웃과 상한은 애플리케이션, Proxy, 데이터베이스 순으로 아래 계층일수록 같거나 길게 맞춘다. 엔드포인트만 바꾸는 한 번의 전환은 실패하면 모든 서비스에 한꺼번에 번지므로 단계적으로 옮겨야 한다.

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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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원인별2