사례4건
4건 중 1~4번째
- 증상
2026-05-28 20:01 UTC 부터 알림 처리 워커가 모자라 Buildkite 의 알림 전달 지연이 늘었다. 내부 큐 지연 모니터링이 이를 잡았다.
- 촉발
EKS 의 오토스케일링이 쓰는 Prometheus 서비스의 저장 공간이 다 찼다. 그래서 큐가 쌓이는 동안 EKS 위의 알림 처리 워커 일부가 제대로 늘지 못했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
팀은 내부 큐 지연 모니터링으로 장애를 알아챘다. 공개 상태 페이지에는 20:20 UTC 에 첫 공지가 올라왔다.
- 조치
- 영향받은 워크로드를 EKS 에서 이전의 ECS 인프라로 옮기기 시작했다.
- ECS 서비스가 전체 부하를 바로 받지 못해 엔지니어가 장애 중에 스케일링 설정과 워커 수를 손으로 조정했다.
- 두 번째 지연은 롤백을 마저 끝내고 남은 ECS 서비스를 늘려 해소했다.
- Prometheus 저장 공간을 늘리고, 같은 변경을 인프라 코드에도 반영했다.
- 후속 조치
- Prometheus 저장 공간이 바닥나 오토스케일링에 영향을 주기 전에 알림이 오도록 모니터링을 더한다.
- 특정 종류의 오류에서 GitHub 알림 재시도가 되풀이되어 알림 지연을 늘리는 동작을 고친다.
- EKS 에서 ECS 로 되돌리는 롤백 절차를 보강해, 롤백 전과 도중에 옮겨 갈 쪽의 용량, 오토스케일링 설정, 트래픽 이동을 확인하게 한다.
- KEDA 와 Karpenter 를 비롯해 EKS 컨트롤 플레인이 의존하는 다른 구성 요소를 검토하고, CPU, 메모리, 저장 공간 할당이 운영 부하에 맞는지 확인한다.
- 앞으로 EKS 로 옮기는 순서와 속도를 다시 따져, 고객에게 중요한 워크로드는 더 천천히 옮기고 안정될 시간을 분명히 둔다.
- 고객 단위로 알림 전달 지연을 보는 모니터링을 개선해 고객에게 영향을 주는 회귀를 더 일찍 잡는다.
- 어떤 알림 종류가 고객의 스케줄링이나 CI 의 핵심 경로에 있는지 검토한다. 그런 알림에는 더 엄격한 지연 기준, 별도 큐, 일반 알림 작업보다 구체적인 모니터링 경보가 필요한지 따진다.
- 알림 지연이 고객의 작업 흐름에 영향을 줄 것 같으면 상태 페이지를 더 일찍 갱신한다.
- 상태 페이지에 영향받은 내부 서비스만이 아니라 고객이 겪는 영향을 분명하게 적는다.
- 장애를 다 파악하기 전이라도 심각한 CI 영향을 알려 오는 고객의 문의가 내부에서 빨리 올라가도록 에스컬레이션 경로를 개선한다.
- 교훈
Buildkite 는 롤백 경로가 이번 상황을 다 다루지 못해 복구가 예상보다 오래 걸렸다고 보았다. 알림 지연의 영향은 고객이 알림을 CI 와 배포 흐름에 어떻게 쓰는지에 따라 다르게 나타난다. Buildkite 는 공개 상태 페이지가 고객이 겪는 영향을 제때 분명하게 보여 주지 못했다고 밝혔다.
- 증상
뉴스 속보로 트래픽이 늘어 파드가 자동으로 늘어나던 중, 새로 뜨는 파드가 설정을 읽지 못해 시작하지 못했다. 컨테이너가 재시작을 거듭하며 파드가 차례로 죽어 장애가 났다.
- 촉발
옛 DB 를 폐기하려고 ConfigMap 과 코드에서 그 설정을 지운 릴리스가 Argo Rollouts 카나리로 파드 하나에만 나갔고, 전체 롤아웃을 잊은 상태였다. 그때 뉴스 속보로 트래픽이 늘어 구 버전 파드가 늘어났다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 후속 조치
- Argo Rollouts 의 canary 단계를 setWeight: 1 뒤 pause duration: 1h 를 거쳐 setWeight: 100 으로 자동 롤아웃하도록 설정을 바꿨다.
- Helm 리소스에 "helm.sh/resource-policy": keep 주석을 달아 지난 버전의 ConfigMap 을 남기는 설정을 도입한다.
- ConfigMap 이름에 넣은 리비전 번호로 최신부터 순서를 확인해 지난 버전을 정리하는 Helm 플러그인 helm-clear 를 만들었다. CD 에서 helm clear configmap 에 --history 5 를 주어 지난 다섯 버전만 남기게 했다.
- 교훈
옛 DB 를 없애는 일은 드무니 다음에 조심하자는 회고로는 장애가 곧 다시 난다. 사람의 주의력은 믿을 수 없으므로, 재발을 막으려면 사람의 주의에 기대지 않는 장치를 만들어야 한다. Argo Rollouts 도입 초기에는 사람의 손을 거치지 않고 자동으로 롤아웃되는 것을 걱정했다. 그러나 몇 년 운영해 보니 오히려 롤아웃을 잊는 일이 더 많았고, 큰 릴리스는 어차피 Datadog 같은 감시 화면을 지켜보므로 거의 잊지 않았다. 지난 ConfigMap 을 남기자 ConfigMap 이 바뀐 릴리스도 CI/CD 를 거치지 않고 빠르게 롤백할 수 있게 되었다.
- 증상
2023-03-14 18:00 UTC 쯤 한 서비스에서 통신 오류가 늘기 시작했다. 곧 모든 고객의 파이프라인이 늦게 시작하다가 끝내 작업이 돌지 않았고, 18:19 UTC 에 상태 페이지에 작업 시작 지연이 올라왔다.
- 촉발
3월 14일 17:40 UTC 쯤 인프라 팀이 전날 되돌렸던 구성 요소들을 다른 방식으로 다시 업그레이드했다. 전날 kube-proxy 를 되돌린 뒤로 iptables 동기화가 조금씩 실패하던 상태에서 업그레이드를 이어 가자 동기화 오류가 한꺼번에 치솟았다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
팀은 3월 14일 18:00 UTC 에 한 서비스의 통신 오류가 늘어나는 것을 보고 장애를 알아챘다. 장애 통화에 사람이 더 들어오면서 영향이 여러 서비스로 퍼진 것을 확인했다. 3월 13일 롤백 뒤에 로그에 나온 소수의 Sync 실패 오류는 그때 알아채지 못했다.
- 조치
- 모든 노드를 차례로 재시작해 노드마다 iptables 규칙 집합을 새로 만들었고, 23:00 까지 모든 노드 교체를 마쳤다.
- contexts 나 machine executor 를 쓰는 작업이 회복되지 않아 별도의 의존성 풀을 재시작했고, 3월 15일 01:15 UTC 에 모든 작업이 정상으로 돌았다.
- 작업이 다시 돌기 시작하자 쌓인 작업을 처리하려고 용량을 늘렸다.
- 망가진 큐 몇 개를 고치려고 RabbitMQ 노드를 재시작했다.
- 후속 조치
- 앞으로의 업그레이드에서 이런 위험을 크게 줄이도록 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고친다.
- 이번 장애 때 kube-proxy 가 낸 동기화 오류를 잡는 지표와 알림을 더했다.
- RabbitMQ 인프라의 복원력을 높일 방법을 검토한다.
- 교훈
이번 장애를 촉발한 원인은 하나가 아니었다. 네트워크는 모든 것의 바탕이어서 쿠버네티스 업그레이드는 본래 위험하다. 여러 사건이 맞물려 터진 이번 경우에는 팀이 세워 둔 위험 완화 방법이 듣지 않았다.
IL-0004새 Cortex 클러스터에서 기본 우선순위를 받은 파드가 우선순위가 없는 운영 Ingester 를 연쇄적으로 선점해 Hosted Prometheus 쓰기가 실패했다Grafana Labs2019- 증상
2019년 7월 19일 금요일, Grafana Cloud 의 Hosted Prometheus 서비스가 장애를 겪었다. 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.
- 촉발
7월 19일 한 엔지니어가 큰 고객을 위한 전용 Cortex 클러스터를 새로 띄웠다. 새 클러스터 설정에는 새로 도입한 파드 우선순위 지정이 없어서, 모든 파드가 기본값인 medium 우선순위를 받았다. 쿠버네티스 클러스터에는 새 Cortex 클러스터를 올릴 자원이 부족했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
새로 도입한 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.
- 조치
- 쿠버네티스 클러스터를 늘려 새 Cortex 클러스터와 기존 운영 Cortex 클러스터가 모두 들어가게 했다.
- Cortex 앞의 인증 리버스 프록시에서 난 OOM 을 찾아 고쳤다.
- 후속 조치
- 운영 Ingester 에 high 우선순위 지정을 반영했다.
- 클러스터 전역 설정처럼 네임스페이스 밖에 있는 객체의 배포는 더 많은 사람이 리뷰한다.
- 네임스페이스 밖 설정 변경에는 모두 설계 문서를 요구한다.
- 인증 리버스 프록시의 규모 조정을 자동화해 과부하 때 OOM 이 나지 않게 한다.
- 한꺼번에 몰려드는 재시도를 막으려고 Prometheus 의 기본 백오프와 확장 동작을 조사한다.
- 교훈
운영 Ingester 에 high 우선순위를 지정하기 전에 medium 을 기본 우선순위로 만들지 말았어야 했다. 운영 Ingester 의 high 지정도 더 일찍 배포했어야 했다. 팀은 이 변경이 설계 문서를 쓸 만큼 크지 않다고 보고 GitHub 이슈에서만 논의했다. 좋은 점도 있었다. Cortex 는 자원이 충분해지자 추가 조치 없이 스스로 회복했다. 팀은 새 로그 수집 시스템인 Grafana Loki 로 Ingester 가 정상적으로 종료됐는지 확인했다.
이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨피그맵과 시크릿, CoreDNS. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.