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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2018년 10월 21일 22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 여러 시스템에서 장애가 났다는 알림을 쏟아내기 시작했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀은 여러 데이터베이스 클러스터의 토폴로지가 예상하지 못한 상태라는 것을 확인했다.

    촉발

    10월 21일 22:52 UTC 에 고장 난 100G 광 장비를 교체하는 정기 유지보수 작업 중 미국 동부 네트워크 허브와 동부 주 데이터센터 사이의 연결이 끊겼다. 연결은 43초 만에 돌아왔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 알림을 내기 시작해 여러 엔지니어가 알림을 분류했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀이 Orchestrator API 를 조회해 복제 토폴로지에 서부 데이터센터 서버만 남은 것을 확인했다.

    조치
    • 23:07 UTC 에 내부 배포 도구를 수동으로 잠가 더는 변경이 들어오지 않게 했다.
    • 푸시 같은 메타데이터를 쓰는 작업을 멈추려고 웹훅 전송과 GitHub Pages 빌드를 일시 중지했다.
    • 10월 22일 06:51 UTC 까지 여러 클러스터를 미국 동부 데이터센터에서 백업으로 복원했고, 복원된 서버는 서부에서 새 데이터를 복제받기 시작했다.
    • 외부 저장소에서 내려받는 처리량 한계를 피하려고 서부 데이터센터에서 직접 복원하는 방법을 찾았다.
    • 11:12 UTC 에 모든 데이터베이스 프라이머리를 다시 미국 동부에 세웠다.
    • 미국 동부 퍼블릭 클라우드에 MySQL 읽기 복제본을 추가로 띄워 읽기 요청을 더 많은 서버로 나눴고, 복제본 전체의 사용률이 내려가 복제가 따라잡았다.
    • 복제본이 맞춰진 뒤 16:24 UTC 에 원래 토폴로지로 페일오버했다.
    • 밀린 웹훅 이벤트와 Pages 빌드를 처리했다. 웹훅 페이로드 약 200,000건이 내부 TTL 을 넘겨 버려진 것을 발견하자 처리를 멈추고 TTL 을 당분간 늘리는 변경을 배포했다.
    후속 조치
    • 각 클러스터에서 서부로 복제되지 않은 쓰기를 담은 MySQL 바이너리 로그를 분석해, 자동으로 맞출 수 있는 쓰기와 사용자에게 연락해야 하는 쓰기를 가린다.
    • GitHub Pages 빌드가 멈춘 상황에서도 공지 글을 낼 수 있게 한다.
    • 장애 중 복구 예상 시간을 더 정확하게 알린다.
    • Orchestrator 설정을 고쳐 데이터베이스 프라이머리가 리전 경계를 넘어 승격되지 않게 한다.
    • 녹색, 노란색, 빨간색 세 단계만 있던 상태 표시를 새 상태 보고 방식으로 옮겨 플랫폼 구성 요소마다 상태를 보여 준다.
    • 여러 데이터센터에서 트래픽을 받는 active/active/active 구성으로 옮기는 일을 앞당겨, 시설 단위 N+1 이중화로 데이터센터 하나가 통째로 망가져도 사용자에게 영향이 없게 한다.
    • 시스템이 기대는 가정을 더 적극적으로 시험한다.
    • 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하는 관행을 들이고, 장애 주입과 카오스 엔지니어링 도구에 투자한다.
    교훈

    GitHub 은 Orchestrator 가 설정대로 움직였지만 애플리케이션 계층은 그 토폴로지 변경을 견디지 못했다고 봤다. 리전 안의 리더 선출은 대체로 안전하지만, 갑자기 생긴 대륙 간 지연이 이번 장애를 키운 큰 요인이었다. 자동 페일오버 설정은 애플리케이션이 기대하는 것과 맞춰야 한다. GitHub 은 이만큼 복잡한 서비스 체계에서는 운영 통제를 조이거나 대응을 빠르게 하는 것만으로는 안정성을 지킬 수 없다고 판단했다. 그래서 가정을 더 적극적으로 시험하고, 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하기로 했다. 복구 예상 시간은 모든 변수를 고려하지 못해 틀렸다.

  2. 증상

    2012년 11월 30일 금요일, GitHub 는 18분 동안 완전히 접속이 안 됐고, 하루 종일 응답이 이따금 느려지고 오류가 간헐적으로 났다. 파일 서버 한 쌍이 하루 대부분 내려가 있어 일부 저장소가 영향을 받았다.

    촉발

    새 애그리게이션 스위치를 들이려고 액세스 스위치를 떼어 설정을 바꾸고 다시 연결하는 작업을 했다. 11월 30일 아침 A 스위치를 옮기던 중 마지막 스위치에서 브리지 루프가 생겼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    마지막 A 스위치를 연결할 때 같은 캐비닛의 B 스위치와 연결이 끊겼다. 문제를 고친 뒤에도 성능이 기대만큼 나오지 않아 들여다보다가 액세스 스위치와 애그리게이션 스위치 사이 링크가 모두 포화된 것을 봤다.

    조치
    • 마지막 A 스위치에서 난 첫 문제를 빨리 해결하고, 영향받은 B 스위치를 다시 서비스에 넣어 이전을 마쳤다.
    • 액세스 스위치에서 잘못된 설정을 지웠다. 그 뒤로는 링크를 시험해도 페일오버가 기대대로 작동했고, 애그리게이션 계층이나 액세스 계층의 스위치 하나를 빼도 서버에 영향이 없었다.
    • 몇 시간을 더 찾아도 설정 문제가 나오지 않자 네트워크 공급사에 다시 에스컬레이션했고, 공급사는 이 문제를 가장 높은 심각도 등급으로 올려 바로 함께 조사했다.
    • 태평양 시간 토요일 오전 6시에 네트워크 점검 시간을 잡고 애그리게이션 스위치의 핵심 프로세스 일부를 재시작해 MAC 주소를 다시 학습하게 했다. 이 우회책이 통해서 트래픽과 성능이 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 공급사가 MAC 학습 문제의 근본 원인을 찾았고, 1주일쯤 안에 최종 수정이 나오면 스위치에 소프트웨어 업데이트를 배포한다.
    • 그때까지 애그리게이션 계층과 액세스 계층 사이 용량을 면밀히 지켜보고, 문제가 다시 나면 쓸 우회 절차를 둔다.
    • 라우터부터 액세스 계층 스위치까지 네트워크 스택을 똑같이 한 벌 더 갖춰 스테이징 환경으로 쓰고, 이런 변경을 미리 더 충분히 시험한다.
    • 비슷한 문제가 생기면 더 빨리 알림을 받도록 네트워크에 자동 모니터링을 더한다.
    • 앞으로 몇 달 동안 정기적인 장애 대응 훈련을 늘리고, 한 가지 가설에 매달리지 않도록 하는 시나리오를 만든다.
    • 앞으로는 네트워크에 문제 조짐이 처음 보일 때 바로 공급사 지원팀에 연락한다.
    교훈

    GitHub 는 고객에게 영향이 없도록 설계한 점검 작업이 결국 고객에게 영향을 줬다고 인정했다. 장애 대응 중에 브리지 루프라는 생각에 오래 매달려 다른 원인을 보지 못했고, 그래서 한 가지 가설에 갇히는 것을 더 경계해야 한다고 했다. GitHub 는 공급사 지원팀과 일한 경험이 좋았다며, 앞으로는 문제 조짐이 처음 보일 때 바로 지원팀에 연락하겠다고 했다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: NIC·케이블·스위치 포트 링크, 데이터베이스. 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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