사례3건
3건 중 1~3번째
IL-021043초 네트워크 단절 뒤 MySQL 프라이머리가 미국 서부로 넘어가 GitHub.com 이 24시간 11분 동안 느려지고 오래된 데이터를 보여 줬다GitHub2018- 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.
- 증상
2012년 9월 10일 월요일, 스키마 마이그레이션이 데이터베이스에 높은 부하를 걸자 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다. Percona Replication Manager 는 'active' 역할을 다른 노드로 옮겼고, 새 노드가 느려지면서 GitHub.com 이 멈췄다.
- 촉발
무중단 MySQL 스키마 마이그레이션이 이전의 같은 종류 마이그레이션보다 높은 부하를 데이터베이스에 걸었고, 그 부하로 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
9월 11일 아침 한 개발자가 'standby' 역할을 맡은 노드에서 잘못된 쿼리 결과가 나온다고 운영팀에 알렸다. 그 뒤 운영팀은 혼자 마스터로 뽑힌 'c' 노드가 앞서 데이터가 뒤처졌다고 판단한 노드라는 것을 알아챘다.
- 조치
- 9월 10일 Pacemaker 의 maintenance-mode 를 켜서 모든 헬스 체크와 자동 페일오버 동작을 멈췄다.
- 9월 11일 8:26 AM 에 데이터가 뒤처진 'c' 노드의 전원을 꺼서 갈라진 클러스터 상태를 끝내고 데이터가 더 어긋나지 않게 했다.
- 클러스터 상태를 깨끗하게 되살리려고 'a' 와 'b' 두 노드에서 Pacemaker 와 Heartbeat 프로세스를 모두 멈춘 뒤 'a' 노드에서 다시 띄웠다.
- 'a' 노드에서 MySQL 을 띄워 'active' 역할을 맡게 했다.
- 다른 사용자의 대시보드에 새어 나간 이벤트를 모두 지우고, 그 시간에 경로가 잘못 잡힌 저장소를 모두 점검했다.
- 협업자가 아닌 사람에게 열려 있던 비공개 저장소 16개의 소유자에게 모두 직접 연락했다.
- 후속 조치
- Pacemaker 설정을 바꿔 'active' 데이터베이스 역할의 페일오버는 운영팀 사람이 시작할 때만 일어나게 한다.
- 비상시나 정기 유지보수 때 페일오버를 해도 성능이 떨어지지 않도록, 복제본 데이터베이스의 InnoDB 버퍼 풀을 미리 데우는 여러 방법을 조사하고 시험한다.
- 화요일에 segfault 를 일으킨 코드 경로를 중심으로 Pacemaker 와 Heartbeat 스택 전체를 점검한다.
- 만일에 대비해 segfault 가 난 서버에서 강도 높은 하드웨어 시험을 한다.
- 교훈
GitHub 은 이번 장애에 세 가지가 겹쳤다고 밝혔다. 일어나지 말았어야 할 'active' 역할 페일오버가 여러 번 일어났고, 클러스터 상태가 갈라져 클러스터 관리 소프트웨어가 잘못된 동작을 했으며, 그 페일오버들이 필요 이상으로 성능과 가용성을 해쳤다. 두 장애는 모두 자동 페일오버에서 시작했는데, 그 페일오버를 해야 하느냐고 운영팀 누구에게 물었어도 하지 말아야 한다고 답했을 것이다. GitHub 은 자동 페일오버가 서비스 가용성을 지키는 좋은 방법인 경우가 많지만, 주 운영 데이터베이스는 그런 경우가 아니라고 결론 내렸다.
- 증상
2011년 4월 21일 오전 12시 47분 PDT, US East 리전의 한 가용 영역에서 EBS 볼륨 일부가 읽기와 쓰기를 처리하지 못하게 됐고, 그 볼륨을 쓰던 EC2 인스턴스도 읽거나 쓰려다 함께 멈췄다. 리전 전체에서 EBS API 의 오류율과 지연도 높아졌다.
- 촉발
US East 리전의 한 가용 영역에서 주 EBS 네트워크의 용량을 올리는 작업 중, 이중화된 라우터 하나에서 트래픽을 빼는 단계를 잘못 실행했다. 트래픽은 주 네트워크의 다른 라우터가 아니라 용량이 작은 보조 EBS 네트워크로 갔다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 조치
- 잘못된 트래픽 전환을 되돌려 네트워크 연결을 살렸다. 연결이 돌아오자 노드들이 한꺼번에 재미러링할 공간을 찾기 시작했다.
- 4월 21일 오전 2시 40분 PDT, 영향받은 가용 영역의 새 Create Volume 요청을 모두 막는 변경을 배포했다. 2시 50분에 다른 EBS API 의 지연과 오류율이 회복했다.
- 오전 8시 20분부터 망가진 EBS 클러스터와 EBS 컨트롤 플레인 사이의 통신을 모두 끊었다. 그 가용 영역의 EBS API 는 전부 막혔지만 리전의 나머지 EBS API 는 정상으로 돌아왔다.
- 오전 11시 30분, 클러스터 노드 사이에 꼭 필요한 통신은 그대로 두고, 망가진 클러스터의 EBS 서버가 빈 공간도 없는 다른 서버에 헛되이 연락하지 못하게 막았다. 이 변경 뒤 클러스터는 더 나빠지지 않았다.
- 오전 11시 30분, EBS 컨트롤 플레인을 바꿔 다른 가용 영역에서 EBS 기반 EC2 인스턴스를 새로 띄울 때의 오류와 지연을 없앴다. 정오에 거의 정상으로 돌아왔다.
- 실패한 노드는 다시 쓰지 않고, US East 리전 곳곳의 여유 서버를 물리적으로 옮겨 망가진 EBS 클러스터에 설치했다.
- 새로 들인 서버와는 협상이 일어나되 기존 서버에 처리하지 못할 요청이 다시 몰리지 않도록 협상 스로틀을 조심스럽게 바꿨다.
- 리전의 다른 가용 영역에 영향이 가지 않도록 영향받은 가용 영역에만 쓰는 EBS 컨트롤 플레인을 따로 세우고 더 세밀한 스로틀을 만든 뒤, 밀린 상태 변경을 처리했다.
- 장애 초반에 데이터 손실에 대비해 남은 2.2% 의 볼륨을 S3 백업에 스냅샷으로 떠 두었다. 그 스냅샷에서 볼륨을 복구하는 코드를 만들고 시험한 뒤 밤새 묶음으로 처리했다.
- 기계 고장을 겪어 스냅샷도 뜨지 못한 나머지 볼륨을 포렌식으로 조사했고, 4월 24일 오후 3시부터 복구했다.
- 자동 장애 전환을 하지 못하고 고립된 RDS multi-AZ 인스턴스의 primary 복제본은 데이터 손실 위험 때문에 사람이 직접 개입해 처리했다.
- 후속 조치
- 변경 절차를 감사하고 자동화를 늘려 이번 같은 실수가 다시 나지 않게 한다.
- 큰 장애 복구에 필요한 안전 여유 용량을 늘 갖도록 용량 계획과 알람을 바꾼다. 용량 여유분은 이미 크게 늘렸고, 필요한 새 용량은 몇 주 안에 갖춘다.
- EBS 서버 노드의 재시도 로직을 바꿔, 큰 중단이 나면 더 적극적으로 백오프하고 새 노드를 헛되이 찾기보다 이전 복제본과 연결을 되살리는 데 집중하게 한다.
- EBS 노드를 죽인 경쟁 조건의 원인을 찾았고, 고친 코드를 시험해 몇 주 안에 클러스터에 배포한다.
- RDS multi-AZ 인스턴스가 자동 장애 전환을 하지 못하게 만든 버그를 고치고 있다.
- 한 가용 영역의 클러스터가 요청을 너무 오래 처리할 때 스레드가 고갈되지 않도록 타임아웃 로직을 바로 고친다.
- EBS 컨트롤 플레인이 가용 영역을 더 잘 구분하고, 용량을 넘었을 때 부하를 골라서 덜어 내게 한다.
- EBS 컨트롤 플레인의 기능을 더 많이 떼어 내, 지원하는 EBS 클러스터와 같은 가용 영역에서 도는 클러스터별 서비스로 옮긴다.
- 로드맵을 조정해 지금은 가용 영역 하나만 쓸 수 있는 VPC 고객이 되도록 빨리 여러 가용 영역을 쓰게 한다.
- 가용 영역 하나를 통째로 잃어도 애플리케이션 가용성이 유지되는 multi-AZ 애플리케이션을 만들 수 있도록 더 나은 도구를 고객에게 준다.
- 클라우드 설계 모범 사례를 다루는 무료 웨비나를 5월 2일 월요일부터 열고, 모범 사례 백서와 함께 AWS 웹사이트의 새 Architecture Center 에 둔다.
- 팀이 클러스터를 복구할 때 쓴 세밀한 제어와 스로틀을 EBS 노드 안에 바로 넣고, 여러 종류의 볼륨 복구에 쓴 방식을 자동화한다.
- 클러스터가 나빠진 동안에도 볼륨 기능을 지키는 방법을 찾고, stuck 볼륨의 스냅샷을 뜨는 기능을 넣는 것을 검토한다.
- 장애 도중부터 늘린 업데이트 빈도를 앞으로도 같은 수준으로 이어 간다. 또 이런 장애 때 개발자 지원 팀 인력을 더 넓게 배치하고, 짐작은 피하면서 이르고 쓸모 있는 정보를 내도록 조직하는 방법을 준비하고 있다.
- 고객이 API 로 자기 인스턴스가 손상됐는지 볼 수 있는 도구를 만들고 있다.
- 교훈
AWS 는 이 사고를 촉발한 것은 네트워크 설정 변경이었지만, 앞으로의 일은 비슷한 실패가 나도 EBS 가 견디게 만드는 데 둔다고 했다. 여유 용량이 더 있었다면 망가진 클러스터가 재미러링 요청을 빨리 흡수해 폭주를 피했을 것이라고 봤다. 가용 영역들을 완전히 독립된 것처럼 만들려면 더 투자해야 한다는 것을 이 사고로 배웠다고 했다. 장애 중에 고객이 영향받은 자원을 다른 정상 가용 영역에서 바꾸기 어려웠던 일이 다시 일어나지 않게 하는 것을 최우선으로 꼽았다. 여러 가용 영역에 걸친 배포를 쉽게 설계하고 운영하도록 고객을 돕는 일도 더 잘해야 한다고 했다. 여러 종류의 볼륨 복구에 쓴 방식을 자동화해 두었다면 복구 시간을 크게 줄였을 것이라고 했다. 장애 중 고객 소통은 더 자주, 더 많은 정보를 담아야 한다고 봤다.
이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 데이터베이스 복제. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.