사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0214 Kafka 브로커들이 JVM 힙을 다 써 클러스터 전체로 장애가 번지며 PagerDuty 미국 리전의 이벤트 수집과 알림이 멈추거나 늦어졌다

   PagerDuty2025

   증상

   2025년 8월 28일 03:53 UTC 에 PagerDuty 의 Kafka 에서 장애가 시작됐다. 처음 온 알림은 Kafka 브로커 하나의 고장을 가리켰지만, 곧 다른 브로커들도 메모리가 바닥났다. 미국 서비스 리전의 일부 고객은 새 이벤트가 처리되지 않거나 늦게 처리됐다.

   메모리 압박오류율 상승처리량 저하

   촉발

   API 키 사용 내역을 Kafka 토픽에 남기는 새 기능의 논리 오류로 API 요청마다 새 Kafka 프로듀서가 만들어졌다. 이 기능은 8월 21일 1% 에서 시작해 27일 5%, 같은 날 저녁 25%, 28일 75% 로 롤아웃됐다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   메시지 브로커

   기여 요인

   모니터링 사각지대잡음에 묻힌 신호늦게 드러난 변경과도한 영향 범위

   감지

   03:53 UTC 에 장애가 시작되자 처음 온 알림은 Kafka 브로커 하나의 고장을 가리켰다. 두 번째 장애는 16:38 UTC 에 Kafka 성능이 다시 떨어지며 울린 알림으로 알았다. 핵심 API 오류를 알리는 중요한 알림은 웹훅 호출에 묻혔다.

   조치

   • 처음 알림이 브로커 하나의 고장을 가리켜 하드웨어 문제를 의심했고, 클러스터를 늘리고 그 브로커를 뺐다.
   • 원인을 조사할 여유를 얻으려고 Kafka 힙 크기를 두 배로 늘렸고, 이를 적용하려고 클러스터 전체를 롤링 재시작해 Kafka 를 안정시켰다.
   • 상태 페이지 자동 게시가 되지 않자 엔지니어링 팀을 더 부르고 백업 절차를 시작해 상태 페이지에 손으로 공지를 올렸다.
   • Kafka 가 돌아온 뒤 여러 애플리케이션을 손으로 복구했고, ksqlDB 스트림 관리 중 생긴 데이터 손실은 스크립트로 백필했다.
   • 두 번째 장애 때 당번 대응자가 힙 크기를 다시 두 배로 늘리고 롤링 재시작했다.
   • API 사용 기능의 롤아웃과 힙 증가 사이의 강한 상관관계를 찾아, 이 기능이 Kafka 메시지를 더는 보내지 않게 하는 풀 리퀘스트로 기능을 되돌렸다.

   후속 조치

   • 상태 페이지 자동 게시를 막은 의존을 없앴고, 손으로 공지하는 런북을 단순하게 고쳐 다시 냈다.
   • 플랫폼 일부가 망가져도 상태 공지가 빨리 나가도록 실전 연습을 평소 업무에 더 꾸준히 넣는다.
   • 힙, 가비지 컬렉션, 프로듀서와 컨슈머 상태 같은 JVM 과 Kafka 수준의 모니터링을 넓혀 가용성에 영향이 가기 전에 부하 신호를 드러낸다.
   • 서비스 의존 관계 지도를 보강해 대응 중에 연쇄 장애를 더 쉽게 따라가게 한다.
   • 고객 영향 지표 수집을 인시던트 작업 흐름에 자동으로 넣어 대응자가 영향 범위를 늘 볼 수 있게 한다.
   • 큰 롤아웃에 준비 점검표와 더 느린 증가 기간 같은 변경 관리 장치를 더 엄격하게 두고, 큰 장애 직후에는 특히 그렇게 한다.
   • 스트리밍 시스템의 복구 방법을 고쳐 장애가 길어질 가능성을 줄인다.
   • 상태 페이지 공지, 내부와 외부 동기화, 알림 같은 소통 작업을 자동화해 혼선을 줄이고 이해관계자가 같은 정보를 보게 한다.
   • 상태 페이지 장애 조치와 PD-on-PD 절차 같은 큰 장애 대응 흐름을 카오스 엔지니어링으로 매달 시험해 자동화에 덜 기댄다.
   • 인시던트 심각도 등급과 전담 소통 담당을 포함한 역할 정의를 더 분명히 해 혼란을 줄이고 대응을 빠르게 한다.

   교훈

   PagerDuty 는 연쇄 장애가 본래 예측하기 어렵고, 한 서비스의 작은 문제가 시스템 도표로는 보이지 않는 길로 다른 서비스에 번진다고 봤다. 관측성의 빈틈 때문에 대응자는 하위 시스템 여러 개가 망가질 때까지 처음 무너진 것을 보지 못했다. 사람은 의존 관계를 직선으로 생각하지만 운영 시스템은 그렇게 움직이지 않는다. 통화에 참여한 누구도 시스템 전체를 머릿속에 담고 있지 않아 의존 관계를 잇는 데 시간이 걸렸다. 새 기능은 안전하게 내려고 별도 배포 대신 설정으로 조금씩 켰는데, 이 때문에 장애와 변경을 바로 잇기 어려웠다. 이 기능은 잘 쓰지 않는 프레임워크와 라이브러리로 만들어서, 요청마다 프로듀서를 새로 만든다는 것이 코드에 드러나지 않았다. 여기에 Kafka 알림이 적었던 것이 겹쳐 점진적 롤아웃 절차가 있어도 장애를 막지 못했다. 중요한 알림이 우선순위 낮은 웹훅 알림에 묻혔고, 백업 절차로 상태 페이지에 공지하는 일처럼 일부 운영 절차는 더 자주 연습해야 했다. 미리 만들어 둔 백필 스크립트와, 처리를 일시 정지했다가 재개하는 런북은 완벽하지 않았지만 대응자에게 출발점을 줬다.

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2. IL-0382 Newark 와 Atlanta 의 Linode Object Storage 가 느려지고 모든 클라이언트에 503 - Slow Down 으로 응답했다

   Linode2022

   증상

   10월 19일과 20일 Newark 와 Atlanta 데이터 센터의 Linode Object Storage 에서 성능과 가용성이 떨어졌다. 고객은 “503 - Slow Down” HTTP 응답 코드로 나타나는 속도 제한을 더 많이 받았다.

   오류율 상승메모리 압박

   촉발

   10월 19일과 20일 Newark 와 Atlanta 의 Object Storage 클러스터로 요청 수와 처리량이 모두 아주 높은 트래픽이 들어왔다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   오브젝트 스토리지

   기여 요인

   미패치 알려진 버그과도한 영향 범위

   조치

   • Object Storage 클러스터 경계의 속도 제한을 고쳐 공개한 한도인 버킷당 초당 750 요청을 정확히 지키게 했다. 이전에는 클라이언트가 이 값보다 훨씬 많은 I/O 를 할 수 있었다.
   • 일부 내부 Object Storage 인프라에서 메모리를 지나치게 쓰게 하던 Ceph 버그를 해결하고, 하드웨어나 네트워크 고장 뒤 클러스터 복구 같은 스토리지 압박 상황에서 메모리가 폭주하지 않게 설정 값을 조정했다.
   • 자원 경합을 겪던 내부 Object Storage 구성 요소를 덜 붐비고 더 안정적이며 성능이 더 높은 인프라로 옮겼다.
   • 내부 Object Storage 구성 요소와 백엔드 클러스터의 성능 설정 값 몇 개를 조정해 고객을 너무 일찍 속도 제한하지 않게 했다.

   후속 조치

   • 처리량 제한을 더 세밀하게 만든다.
   • 부하를 더 효율적으로 나누도록 내부 Object Storage 인프라를 키운다.
   • 내부 Object Storage 인프라의 하드웨어 성능을 더 높일 방법을 찾는다.
   • 클러스터에 부하가 한곳에 몰리지 않도록 부하 분산 알고리즘을 다듬는다.

   교훈

   백엔드 속도 제한은 한번 걸리면 공개한 한도를 넘지 않은 클라이언트까지 모든 클라이언트에 영향을 준다. Linode 는 버킷당 프런트엔드 속도 제한이 뜻한 대로 동작한다면 클라이언트를 가리지 않는 이런 백엔드 제한은 아예 걸리지 않아야 한다고 봤고, 그래서 백엔드 설정 값을 바꿨다.

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원인별2