사례2건
2건 중 1~2번째
IL-0229손상된 SmartEdge 데이터 파일을 받은 bunny.net 의 전 세계 DNS 서버가 크래시를 되풀이해 플랫폼 대부분이 2시간 넘게 멈췄다.bunny.net2021- 증상
2021-06-22 UTC 8:25 에 업데이트를 내보내고 몇 분 만에 전 세계에 있는 100대 가까운 bunny.net DNS 서버가 거의 모두 죽었다. bunny.net 은 트래픽의 60% 넘게 잃었고, 수백 Gbit 의 처리량이 사라졌으며, 750,000개가 넘는 웹사이트가 영향을 받았다.
- 촉발
2021-06-22 UTC 8:25 에 최적화 데이터베이스의 다운로드 크기를 줄이려는 업데이트가 손상된 파일을 Edge Storage 에 올렸다. DNS 서버가 이 파일을 읽자 BinaryPack 직렬화 라이브러리가 stack overflow 예외를 일으켰고, 예외 처리를 건너뛴 채 DNS 프로세스가 종료됐다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
팀은 무슨 일인지 알아채는 데 시간이 걸렸다. 업데이트 10분 뒤에야 DNS 서버가 다시 시작했다가 죽기를 되풀이하고 있고, 이 상태로는 되살릴 방법이 없다는 것을 알았다.
- 조치
- UTC 8:45 에 SmartEdge 시스템을 끄는 업데이트를 DNS 노드에 손으로 배포했다. 하지만 손상된 GeoDNS 데이터베이스 때문에 요청이 Madrid 로 몰렸다.
- 9:40 무렵 임시 조치로 모든 요청을 가장 큰 리전인 Frankfurt 로 보내는 라우팅 업데이트를 준비해 DNS 서버 몇 대에 손으로 배포했다. 트래픽의 상당 부분이 돌아왔다.
- 자체 시스템을 쓰지 않으려고 배포 시스템과 파일을 모두 외부 클라우드 스토리지 서비스로 옮겼다.
- 10:15 에 배포 시스템과 DNS 소프트웨어를 새 스토리지에 연결하도록 바꾸고 배포했다. 10:30 에 트래픽이 돌아왔지만 잘못된 GeoDNS 데이터베이스 버전 때문에 요청은 여전히 Madrid 로 갔다.
- 10:45 에 외부 서비스를 거쳐 데이터베이스를 동기화하고 최신 파일 세트를 배포해 서비스를 되살렸다. 11:00 에 상황이 안정되기 시작했다.
- 후속 조치
- 긴급 수정으로 BinaryPack 라이브러리를 단계적으로 걷어 낸다.
- 앞으로 쓰는 외부 라이브러리를 더 폭넓게 시험한다.
- 내부 API 를 외부의 독립 서비스로 완전히 옮긴다. 그 서비스가 내려가면 업데이트를 못 하지만, bunny.net 시스템이 내려가도 무너지는 인프라에 갇히지 않고 빠르게 대응할 수 있다.
- 중요하지 않다고 본 소프트웨어 하나가 여러 클러스터에 걸친 단일 장애 지점이 되지 않게 하는 방법을 조사한다.
- DNS 시스템이 모든 백업 데이터의 로컬 사본을 갖추고 장애를 자동으로 감지하게 해, 시스템끼리 최대한 독립시키고 장애가 연쇄로 번지지 않게 한다.
- 교훈
bunny.net 은 내부 인프라의 핵심 부분까지 모든 시스템이 서로 기대도록 설계했다. 그 때문에 손상된 파일 하나가 여러 겹의 이중화를 무너뜨리고 복구할 길까지 막았다. 자체 인프라를 자기 생태계 안에 지으면 한 곳의 장애가 연쇄로 번질 수 있다. 업데이트는 카나리 방식으로 잘게 배포하려 했지만, 중요하지 않다고 본 소프트웨어 하나가 여러 클러스터에 동시에 걸친 단일 장애 지점이 됐다. 급하게 고치는 동안 오타와 실수가 늘었고, 결국 침착하게 모든 것을 다시 확인한 뒤의 마지막 배포로 복구했다.
IL-0506UC Berkeley DataHub 의 JupyterHub sqlite 데이터베이스가 빈 데이터베이스로 덮어써져 로그인이 실패하고 홈 디렉터리가 비어 보이고 다른 사용자로 로그인되는 문제가 났다UC Berkeley2017- 증상
새벽 1시쯤 DataHub 에 로그인하려는 사용자가 프록시 오류를 받았다. hub 파드는 떠 있었지만 로그가 sqlite 오류로 가득했다.
- 촉발
엔지니어가 앞서 난 400 오류를 디버깅하려고 hub 파드 안에서 sqlite3 를 다시 열고, 데이터베이스를 ATTACH 하지 않은 채 .save jupyterhub.sqlite 를 실행했다. 이 명령이 JupyterHub 데이터베이스 파일을 빈 데이터베이스로 덮어썼다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
새벽 1시쯤 DataHub 가 다운됐다는 신고가 들어왔다. 1:12 에는 한 사용자가 로그인은 되지만 노트북이 모두 사라졌다고 알렸다.
- 조치
- hub 파드의 replicas 를 0으로 줄여 hub 를 내렸다.
- 쿠버네티스 PVC 를 사용자 id 와 다시 짝지어 JupyterHub sqlite 데이터베이스를 다시 만들었다. PVC 이름에 정리된 사용자 이름과 사용자 id 가 들어 있어서 할 수 있었다.
- 처음 넣은 가짜 cookie_id 값을 null 로 바꾸고, sqlite 파일을 DataHub 에 다시 붙였다.
- 모든 사용자를 로그아웃시키려고 hub 파드의 /srv/jupyterhub/jupyterhub_cookie_secret 을 바꿨다. 끝 근처 한 글자를 바꿨을 때는 효과가 없었고, 앞쪽 한 글자를 바꾸고 재시작하자 모두 로그아웃됐다.
- 사용자 파드를 모두 지워 모든 사용자를 확실히 로그아웃시켰다.
- 모든 사용자의 cookie_id 를 채우는 스크립트를 돌렸고, 메모리에 남은 오래된 캐시를 없애려고 hub 를 재시작한 뒤 사용자 파드를 다시 모두 지웠다.
- 이름에 '.' 이 들어간 새 사용자를 지우고, 이름에 '-' 가 있는 모든 사용자의 '-' 를 '.' 으로 바꾸는 스크립트를 돌렸다.
- 후속 조치
- JupyterHub 가 cookie secret 의 일정 길이만 쓰고 나머지를 버려서, 로그아웃시키려고 값을 바꿀 때 혼란이 생긴다는 문제를 JupyterHub 에 보고한다.
- users 테이블의 cookie_id 열에 UNIQUE 와 NOT NULL 제약을 두자고 JupyterHub 에 제안한다.
- 데이터베이스가 지워져도 파드와 PVC 이름이 그대로 남도록, 이름에 사용자 id 대신 사용자 이름 해시를 쓰는 기능을 KubeSpawner 에 요청한다.
- 사용자 테이블의 id 를 Google 인증이 주는 'id' 와 같게 두어, 처음 로그인한 때와 상관없이 사용자 id 가 바뀌지 않게 하는 기능을 OAuthenticator 에 요청한다.
- 관리형 MySQL 서비스인 Google Cloud SQL 로 옮긴다.
- 데이터베이스를 정기적으로 백업하고 그 백업을 시험한다.
- 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 담은 운영 FAQ 를 쓰기 시작한다.
- 모니터링과 호출 체계를 개선한다.
- 에스컬레이션 절차를 분명하게 문서로 남긴다.
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: CDN 과 엣지 네트워크, 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.