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사례2건

2건 중 1~2번째

  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

    us-central1 에서 새로 만든 VM 은 네트워크가 동작하기까지 오래 기다려야 했고, 라이브 마이그레이션된 VM 은 마이그레이션 뒤 오래 연결을 잃었다. us-central1 을 오가는 리전 간 트래픽에서 패킷 손실이 났다. 기존 VM 중 마이그레이션되지 않고 상태도 바뀌지 않은 VM 은 직접 영향을 받지 않았다.

    촉발

    관리 플레인의 동작 변경이 us-central1 에 배포됐다. 이 변경은 로드 밸런서 백엔드로 쓰는 GCP Instance Group 과 Network Endpoint Group 의 API 업데이트 처리를 더 잘 분리하려는 것이었다. 이 리전의 큰 워크로드 규모 때문에 가상 네트워크 라우터 컨트롤 플레인의 메모리가 예상 밖으로 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    엔지니어들은 10월 4일 미국 태평양 시간 21:45 에 us-central1 가상 네트워크 컨트롤 플레인이 느리다는 알림을 받았고, 10월 5일 02:11 에 가상 네트워크 라우터 컨트롤러가 메모리를 다 써서 실패한다는 알림을 받았다. 03:08 부터는 네트워크 텔레메트리가 us-central1 을 오가는 리전 간 패킷 손실을 보여 주었다.

    조치
    • 컨트롤러에 메모리를 더 할당하는 변경을 배포했고, 이 변경은 미국 태평양 시간 05:27 부터 운영 환경에 닿았다. 08:15 에 리전 안 패킷 손실이 가라앉았다.
    • 08:52 에 관리 플레인 변경의 롤백을 시작해 09:35 에 us-central1 에서 마쳤고, 이때 메모리 부족이 모두 멈췄다.
    • 업데이트를 받지 않던 라우터 몇 대를 손으로 재시작했다. 이 재시작으로 패킷 손실이 더 생기지는 않았다.
    후속 조치
    • 메모리 위험과 예상 밖의 메모리 증가를 미리 알리는 알림을 만든다.
    • 엔지니어가 메모리를 훨씬 빨리 다시 할당할 수 있도록 배포 설정을 다시 짠다.
    • API 조정 작업의 기존 관행과 안전장치를 다시 평가하고 새 관행과 안전장치를 만든다.
    • 관리 플레인 변경을 여러 팀이 더 잘 볼 수 있게 해 장애와 더 빨리 연결 짓게 한다.
    • 리전 단위 API 변경 때문에 리전 전체의 메모리가 한꺼번에 바닥나는 일이 줄도록 배포 구성을 바꾼다.
    • 트래픽 라우터와 컨트롤러의 메모리를 최적화해 불필요한 부담을 없앤다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 네트워크 컨트롤 플레인, BGP 라우팅. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2