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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    Twingate 서비스로 가는 인증과 인가 요청 일부에서 오류율이 올라갔다. 처음에는 여러 GKE 클러스터 가운데 하나에서 이상 동작이 보였다.

    촉발

    GKE 클러스터 하나에서 이상 동작이 보이자 시스템 전체를 지키려고 그 클러스터의 디플로이먼트를 미리 줄였고, 트래픽이 평소 부하가 가벼운 다른 클러스터로 옮겨 갔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    사고 초기에 엔지니어들이 GKE 클러스터 하나에서 이상 동작을 관찰했다.

    조치
    • 앞서 디플로이먼트를 줄였던 클러스터에 용량을 다시 넣어 리전 사이의 트래픽을 다시 나눴고, 오류율과 재시도가 가라앉았다.
    후속 조치
    • 예상하지 못한 타임아웃과 클러스터 업데이트의 영향이 왜 생겼는지 클라우드 사업자와 계속 함께 조사한다.
    • HPA 설정을 고쳐 모든 리전의 디플로이먼트 레플리카 수를 같게 맞췄다.
    • 클러스터 노드 오토스케일러의 최대 노드 수를 늘려 확장할 여유를 키웠다.
    • HPA 가 더 빨리 확장하도록 설정했다.
  2. 증상

    10월 17일부터 fra3 리전에서 패킷이 드문드문 버려지기 시작했다. 처음 이틀은 TCP 와 QUIC 의 재전송이나 컨트롤 플레인의 재시도로 대부분 넘어갔지만, 시스템이 조금씩 불안정했다. 이런 실패는 비결정적이라 겉으로 잘 드러나지 않았다.

    촉발

    fra3 에서 베어메탈 업체의 vSwitch 를 지나는 패킷이 무작위로 드문드문 버려지기 시작했다. 두 번째 장애는 컨트롤 플레인 노드 하나의 느린 NVMe 가 쿠버네티스의 변경 속도를 더는 따라가지 못하면서 일어났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    패킷 드롭은 비결정적이라 바로 보이지 않았다. 주요 상호작용에 잡아 둔 백분위 지연 SLO 의 에러 버짓이 줄어드는 것을 보고 영향을 알아챘다.

    조치
    • fra3 의 고객 트래픽을 모두 다른 리전으로 돌렸다.
    • vSwitch 대신 Wireguard 로 업체의 물리 머신 하나하나를 zrh1 클러스터에 연결했다.
    • 각 머신을 새 신원, 새 인증서, 새 저장 데이터 암호화 키로 다시 깔았고, 복구를 앞당기려고 캐시를 버렸다.
    • 팀 일부가 데이터셋을 더 분산된 방식으로 복제해 머신을 다시 까는 작업을 앞당겼다.
    • 준비된 머신을 묶음으로 새 리전에 넣고, 충분히 모이자 리전을 컴퓨트 풀에 다시 넣었다.
    • 두 번째 장애에서 워크로드를 zrh1 밖으로 돌렸다.
    • 실패하던 컨트롤 플레인 노드의 핵심 상태를 더 큰 노드로 복제하고, 새 노드가 같은 IP 주소로 옛 노드의 역할을 넘겨받게 했다.
    후속 조치
    • 장애 동안 실행된 모든 인스턴스의 요금을 고객에게 크레딧으로 환급했다.
    • 비슷한 상황이 다시 와도 고객에게 영향을 주지 않도록 백업 리전과 대안을 만든다.
    교훈

    비결정적인 네트워크 드롭은 재시도에 가려져서 SLO 기반 모니터링으로 긴 시간을 봐야 영향이 드러난다. 핵심 인프라의 문제를 직접 고칠 수단을 갖고 있어야 한다. 큰 장애 직후에는 같은 종류의 원인에 매이기 쉽다. 이번 두 번째 장애는 전혀 다른 종류였다. 미리 해 둔 모의 위기 훈련 덕분에 대응을 바로 체계적으로 시작할 수 있었다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 클라우드 로드 밸런서, 클러스터 오토스케일러. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1