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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

    2017년 11월 17일 PST 11시 52분에 엔지니어들이 서비스 영향을 알아채고 사고 채팅방에 올렸다. 이어서 sessions 클러스터의 다른 노드들에서 메모리 부족 알림이 차례로 울렸다.

    촉발

    Google 이 Google Cloud Platform 네트워크 스택에 내보낸 업그레이드가 Discord VM 의 네트워크 연결을 짧게 여러 번 끊었다. 네트워크를 많이 쓰는 sessions 클러스터 노드에서만 16번 일어났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    17일 11시 52분에 엔지니어들이 서비스 영향을 알아채고 사고 채팅방에 올렸다. 그 뒤로는 sessions 노드의 메모리 부족 알림으로 당번 엔지니어가 호출됐다. 18일에는 11시 38분 네트워크 문제로 당번 엔지니어가 호출됐고, 11시 40분에 고객 경험 팀이 지원 채널의 신고를 올렸다.

    조치
    • 12시 14분 sessions-1-9 를 안전하게 빼는 절차가 실패하자 노드를 강제로 종료했다. 같은 증상이 난 다른 sessions 노드도 강제로 종료했다.
    • 12시 42분 Google 지원 티켓을 가장 높은 등급인 P1 로 올리고 기술 담당 매니저에게 알렸다.
    • 14시 21분 Discord 의 핵심 서비스 여러 개를 재시작했다. 이 작업으로 연결된 클라이언트 수백만 대가 약 20분에 걸쳐 다시 연결됐다.
    • 17일 밤 강제 종료하고 재부팅한 노드가 다시 망가지지 않는 것을 보고 sessions 클러스터 전체를 종료하고 재부팅하기 시작했다.
    • 18일 12시 4분 서비스 복구를 도우려고 전 세계에서 메시지 전송을 껐다.
    • 18일 12시 4분 sessions 클러스터의 모든 멤버를 재시작했다.
    • 18일 12시 31분 첫 정상화를 알리고 메시지 전송을 다시 켰다.
    • Google 이 금요일에 네트워크 스택에 넣은 소프트웨어 변경을 18일 13시 30분 무렵부터 롤백했고, 15시 30분쯤 롤백이 끝났다.
    후속 조치
    • Discord 를 재부팅해야 했던 이전 장애에서 Erlang 클러스터가 노드 장애를 다루는 방식의 문제를 찾았다. 그 문제를 고치는 프로젝트를 이어 간다.
    • 그 개선을 안전하게 내보낼 수 있도록 이 서비스들의 업그레이드 부하 테스트 방식을 넓힌다.
    • Elixir 와 Erlang 서비스에서 쓰는 HTTP 라이브러리를 바꾼다.
    • Erlang 의 net_kernel 구성 요소에서 본 불안정을 재현했고 수정을 넣었다.
    • 장애 동안 성능이 떨어진 서비스 디스커버리 구성 요소의 일부를 더 성능이 좋은 구현으로 바꾼다.
    • 이번 장애를 Google 과 같이 처리하며 겪은 문제들을 Google 과 함께 고쳐 나간다.
    • P1 문제의 진행 상황을 제대로 추적하도록 Google 과 소통하는 내부 절차를 넓혔다.
    교훈

    Discord 는 두 번의 큰 장애가 그만큼 커진 데에는 Discord 시스템의 성능과 안정성 문제가 크게 작용했다고 봤다. 이런 형태의 네트워크 장애가 서비스의 연쇄 장애를 일으킬 수 있었기 때문이다. 일부 사용자에게만 머물렀어야 할 문제가 시스템 전체 장애 두 번으로 번진 데에는 여러 문제가 있었고, Discord 는 후속 조치로 그 문제 대부분을 풀 수 있다고 봤다.

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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