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사례12건

12건 중 1~5번째

  1. 증상

    2026년 8월 19일 09:40 UTC 무렵부터 InfiniBand 패브릭 성능 저하와 GPU 과열 알림이 쌓이기 시작했고, 10:00 이 조금 지나 첫 고객 제보가 들어왔다. 10:15 에 핵심 부품 온도 알림으로 온콜 엔지니어가 호출됐다.

    촉발

    폭풍과 관련된 사건이 데이터센터 건물에 영향을 줘 건물 관리 시스템이 꺼지고 냉수 냉각 루프가 멈췄다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    시설을 감시하는 건물 관리 시스템이 같은 사건으로 꺼져 시설 수준의 알림이 없었다. 대시보드에는 09:15 무렵부터 온도 상승이 보였지만 이 지표에 알림이 없어 나중에야 확인했다. 09:40 무렵부터 InfiniBand 패브릭 저하와 GPU 과열 알림이 쌓였고, 엔지니어가 실제로 반응한 첫 신호는 10:15 의 핵심 부품 온도 알림이었다. 장애는 10:21 에 선언됐다.

    조치
    • 시설 운영사가 냉각을 수동 우회 모드로 돌리고 랙 뒷문을 열어 열을 뺐다.
    • 차단된 랙에 컨트롤 플레인 랙부터 전원을 다시 넣었다.
    • 리전 인프라 컨트롤 플레인을 손으로 되살렸다.
    • 블록 스토리지 호스트 구성 요소를 재시작해 갑작스러운 전원 차단으로 남은 디스크 연결 상태를 지웠다.
    • 개별 장애에 맞춰 둔 VM 복구 속도 제한을 리전 규모 복구에 맞게 손으로 올렸다.
    • 접근할 수 없는 Managed Kubernetes 클러스터의 컨트롤 플레인 인스턴스를 손으로 시작했다.
    • 영향받은 컨트롤 플레인 인스턴스를 통제된 방식으로 멈췄다 다시 시작하는 완화책을 대규모로 적용했다.
    • 장애로 멈춘 고객 VM 104개를 찾아 시작했다.
    후속 조치
    • 시설 운영사와 함께 회복력 검토를 마친다. 검토 범위는 시설 관리 시스템과 감시 시스템의 이중화, 그 시스템이 고장 나도 냉각 설비가 계속 도는지 여부, 냉각 설비의 전기 보호, 현장 대응 인력이다.
    • 냉각 설비 상태와 실내 온도 추세를 보는 시설 수준의 환경 알림을 만든다. 이 알림은 건물 관리 시스템과 상관없이, 워크로드 증상이 나타나기 전에 온콜 엔지니어를 호출한다.
    • 시설 운영사와 비상 에스컬레이션 경로를 문서로 만든다. 온콜 연락망과 보장된 응답 시간을 담는다.
    • 냉각이 끊겼을 때 워크로드를 끄거나 줄이는 비상 열 부하 감축 절차를 정한다. 기준과 책임자와 방법을 분명히 한다.
    • 서비스 계층마다 책임자를 정하고 의존 순서를 따르는 리전 콜드 스타트 절차를 정식으로 마련한다. 콜드 스타트는 꺼진 리전 전체를 처음부터 다시 올리는 일을 말한다.
    • 리전 단위 복구 훈련을 정기적으로 하고, 핵심 플랫폼 구성 요소와 고객 워크로드인 VM, 스토리지 연결, Managed Kubernetes 클러스터를 처음부터 끝까지 검증한다.
    • Managed Kubernetes 장애를 늘린 디스크 연결 버그를 고치고 모든 운영 리전에 배포했다.
    • Compute 사용자가 인스턴스 복구 정책을 설정하는 방법을 개선하고, 모든 Managed Kubernetes 컨트롤 플레인 노드를 개선된 복구 정책으로 옮긴다.
    • 호스트가 갑자기 고장 난 뒤 남은 스토리지 연결 상태를 자동으로 정리해, 손대지 않아도 디스크를 마운트하고 지울 수 있게 한다.
    • 모니터링 스택의 시작과 복구 경로에서 리전 내부 의존을 없애고, 리전 간 모니터링을 넓혀 리전 자체 모니터링이 약해져도 그 리전을 볼 수 있게 한다.
    • 전역 트래픽 관리에 쓰는 리전 헬스 체크가 실제 서비스 가용성을 반영하게 해, 비정상 리전에서 트래픽을 빼고 너무 일찍 되돌리지 않게 한다.
    교훈

    시설 감시는 감시 대상 시스템과 독립돼 있어야 한다. 폭풍과 관련된 사건 하나가 냉각 설비와 그 고장을 알렸어야 할 건물 관리 시스템을 함께 껐다. 환경 데이터에도 알림이 있어야 한다. 한 시간 뒤에야 울린 알림은 원인이 아니라 결과인 부품 과열을 알린 것이었다. 리전 단위 복구는 연습한 절차여야 한다. 이전 장애 뒤에 개선한 것들은 의도대로 작동했다. 컨트롤 플레인 랙에 먼저 전원을 넣었고, 네트워크 게이트웨이는 전원이 돌아오고 약 두 시간 안에 살아났고, 오브젝트 스토리지는 자동으로 복구됐다. 하지만 의존 계층 사이의 복구 순서는 장애 중에 손으로 정하고 조율해야 했다. 복구 자동화는 개별 장애뿐 아니라 대량 장애에도 맞게 설계해야 한다. 한 번만 시도하는 복구, 보수적인 속도 제한, 장애로 멈춘 인스턴스와 사용자가 멈춘 인스턴스를 구분하지 못하는 점 때문에 대규모 수작업이 필요했다. 모니터링과 트래픽 관리는 리전이 무너져도 함께 무너지지 않아야 한다. 모니터링 구성 요소는 시작 과정도 데이터도 리전 안의 구성 요소에 기대고 있었다. 전역 콘솔 트래픽 관리에 쓰는 리전 헬스 체크는 리전이 정상이 아닌데도 정상이라고 보고해 트래픽을 잠깐 리전으로 되돌렸다.

  2. 증상

    2025-10-21 21:45 UTC, 타임아웃 오류를 줄이려는 배포 직후 자동 모니터링이 기능 플래그 서비스의 오류율 상승을 잡았다. 2분 만에 롤백했지만 오류율은 내려가지 않았고, US 데이터센터에서 평가 요청의 약 38% 가 오류를 냈다.

    촉발

    10월 21일에는 증상만 고치려던 타임아웃 처리 배포가 장애를 일으켰다. 28일에는 플래그 서비스와 무관한 일상 배포가 파드 롤아웃을 일으켰고, 이 롤아웃이 장애로 이어졌다. 24일에는 로드밸런서 뒤에서 모든 트래픽을 IP 하나에서 온 것으로 본 레이트 리밋 배포가 장애를 일으켰다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    21일에는 배포 2분 뒤 자동 모니터링이 오류율 상승을 잡았고, 28일에는 온콜이 높은 오류 수 경보를 받았다. PostHog 는 대부분의 경우 2분 안에 감지했다고 정리했다. 24일에는 429 오류 경보가 없어서 18:10 UTC 부터 들어온 고객 신고로 알았고, 감지까지 62분이 걸렸다. CPU 경보가 아예 없어서 공통 원인인 CPU 포화는 오래 드러나지 않았고, 29일에서 30일 사이 장애는 7시간 넘게 이어졌다.

    조치
    • 10월 21일 타임아웃 처리를 바꾼 배포를 2분 안에 롤백했지만 오류는 멈추지 않았다.
    • 10월 21일 23:00 UTC 부터 연결과 Redis 쓰기를 조절해 23:28 UTC 에 서비스를 복구했다.
    • 10월 28일 롤아웃을 멈추고 US 플래그 파드를 0개로 줄여 Redis 가 회복되기를 기다린 뒤, 파드를 차례로 다시 올렸다.
    • 10월 30일 00:03 UTC 에 하드웨어 변경을 롤백해 오류는 대부분 가라앉혔지만 지연은 남았다.
    • 파드 리소스 요청을 늘리고 쿠버네티스 플릿 크기를 조정해 노드당 파드 수를 줄였다.
    • 로드밸런서와 서비스 사이 Envoy 재시도에 한도를 걸었다.
    • 데이터베이스 연결 타임아웃과 다른 중요한 설정을 런타임 설정으로 옮기고, 타임아웃 값을 피크 부하에 맞게 늘렸다.
    • 노드마다, 파드마다 CPU 사용률이 80% 를 5분 동안 넘으면 온콜을 호출하는 CPU 경보를 추가했다.
    후속 조치
    • 플래그, 수집, 인프라 팀 엔지니어로 전담 팀을 꾸려 애플리케이션과 인프라 전체를 살피고 남은 병목을 찾는다.
    • 플래그 서비스의 Redis 를 본 애플리케이션의 Redis 와 분리하는 방안을 검토한다.
    • ArgoCD 동기화를 다시 켜기 전에 플래그 서비스 차트 설정을 ArgoCD 의 현재 값에 맞추고, 배포 전략과 Redis 전략을 정한다.
    • 플래그 관련 코드의 필수 코드 오너를 기능 플래그 팀으로 정한다.
    • 중요한 플래그 지표와 런북 링크를 한데 모은 대시보드를 만들고, 기능 플래그 런북을 고친다.
    • 기존 서비스 지표와 인프라 지표에 빠져 있는 경보를 추가한다.
    • readiness 검사가 liveness 검사를 그대로 따라 하지 않고, 데이터베이스에 ping 을 보내는 식으로 부하가 걸렸을 때 약해졌던 의존성을 확인하게 바꾼다.
    • 캐시 채우기 작업에 레이트 리밋을 걸어 Redis 에 감당하지 못할 만큼 작업이 몰리지 않게 한다.
    • 연결 풀을 모니터링해 풀이 바닥에 가까워지면 자동으로 요청을 조절하고, 동시 연결 수에 상한을 둔다.
    • 운영 규모의 부하 시험 체계를 만든다.
    • 점진적 롤아웃 기반을 만들어 배포가 미치는 범위를 줄인다.
    • Postgres 에서 Redis 로 가는 데이터 흐름을 문서로 정리하고, 데이터 전송이 한꺼번에 몰릴 때 쓸 런북을 만든다.
    교훈

    가장 큰 교훈은 CPU 크기 산정이었다. 노드가 파드 요청에 비해 작으면 노드 하나에 파드가 너무 많이 몰리고, CPU 포화가 과도한 병렬 처리, 연결 풀 고갈, 느린 쿼리처럼 서로 다른 모습으로 나타난다. 증상만 고친 수정 때문에 21일의 장애가 28일에 되풀이됐다. PostHog 는 CPU 를 넉넉히 받은 파드를 적은 수로 돌리는 편이 낫다고 정리했다. 기능 플래그 서비스와 본 애플리케이션이 Redis 를 같이 쓰면 한쪽 과부하가 다른 쪽을 쓰러뜨리는 단일 장애 지점이 된다. CPU 지표는 처음부터 경보로 걸어야 하고, Postgres 에서 Redis 로 가는 전송 급증도 경보 대상이다. 재시도, 캐시 채우기, 연결 생성에 한도가 없으면 장애가 커진다. 과부하 패턴은 운영 트래픽에서만 드러났으므로 부하 시험이 필요하고, 중요한 설정은 배포 없이 바꿀 수 있어야 한다.

  3. 증상

    2025-03-18 09:36, 사용자들이 운영과 비운영 환경 모두에서 파드가 종료되고 자동으로 다시 뜨지 않는다고 알렸다. 자동 인프라 알림도 함께 울렸고, 운영 서비스에 장애가 났다.

    촉발

    EKS 1.30 업그레이드 중 디스케줄러가 cordon 된 노드의 파드를 모두 한꺼번에 다시 스케줄하려 했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 자동 인프라 알림과 사용자 보고로 장애를 알았다. 09:36 에 사용자들이 파드가 종료되고 다시 뜨지 않는다고 알렸다.

    조치
    • cordon 어노테이션을 지워 파드가 다시 스케줄되게 했다.
    • 멈춘 1.30 노드를 지워 새로 만들어지게 했다.
    • 1.30 노드 20대로 된 새 노드 그룹을 손으로 추가했다.
    • 예전 1.29 노드를 모두 cordon 하고 drain 해 워크로드를 새 1.30 노드로 옮겼다.
    후속 조치
    • AWS 에 Production System Down 지원 요청을 올려 추가 안내를 받았다. 요청 번호는 174229643100496 이다.
    • 비슷한 장애의 원인을 찾을 때 컨트롤 플레인 로그를 어떻게 조회하는지 AWS 지원팀에서 안내받았다.
    • 용량이 갑자기 모자랄 때 새 노드 그룹을 급히 늘리는 런북을 쓴다.
    • 오토스케일링 그룹과 쿠버네티스가 보는 노드가 어긋나면 울리는 알림을 만든다.
    • 디스케줄러가 왜 cordon 된 노드에서 파드를 쫓아내는지 설정을 검토하고, 가능하면 고친다.
    • Pending 파드 수가 갑자기 늘면 울리는 알림을 만든다.
    교훈

    이 글은 교훈 대신 후속 조치를 적었다. 조치를 보면 팀에는 비상용 노드 그룹을 급히 추가하는 문서화된 절차가 없었다. 오토스케일링 그룹과 쿠버네티스가 보는 노드가 어긋날 때 울리는 알림도, Pending 파드가 급증할 때 울리는 알림도 없었다. 팀은 디스케줄러가 cordon 된 노드를 어떻게 다루는지도 분명히 알지 못했다.

  4. 증상

    14:27 에 사용자가 #ask-cloud-platform 채널로 Kibana 에 13:45 부터 로그가 들어오지 않는다고 알려 왔다.

    촉발

    OpenSearch 의 디스크 공간이 바닥나 인덱스 쓰기가 막혔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    원문은 처음 감지된 시각을 12:10 으로 적었다. 이때 cp-live-app-logs 에서 ClusterIndexWritesBlocked 경보가 시작됐다. 팀이 실제로 문제를 알게 된 것은 14:27 에 사용자가 #ask-cloud-platform 채널로 Kibana 에 13:45 부터 로그가 들어오지 않는다고 알려 왔을 때였다.

    조치
    • 14:59 에 fluent-bit 컨테이너를 모두 rollout restart 했다. 로그가 잠깐 일부 흘렀지만 같은 오류가 다시 났다.
    • OpenSearch 디스크 공간을 8000 에서 12000 으로 늘렸다.
    • 근본 원인을 조사하는 동안 임시 조치로 fluent-bit 가 OpenSearch 로 로그를 보내지 않게 설정했다.
    후속 조치
    • OpenSearch 와 Elasticsearch 의 인덱스 날짜 문제를 살핀다.
    • Elasticsearch 와 OpenSearch 에 우선순위 높은 경보를 만든다.
    • OpenSearch 를 live 로깅에 다시 넣는다.
    • fluent-bit 의 “failed to flush chunk” 오류를 조사한다.
  5. 증상

    운영 EKS 클러스터가 읽기 전용 상태가 됐다. etcd 데이터베이스 공간이 한도를 넘자 API 서버가 새 파드 생성이나 디플로이먼트 스케일 조정처럼 객체를 바꾸는 요청을 모두 거부했다. 글쓴이는 이를 P1 장애로 다뤘다.

    촉발

    Kyverno 1.12 가 ephemeralreports 객체를 너무 많이 만들어 etcd 에 쌓았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    클러스터가 읽기 전용이 되어 쓰기 요청이 거부되면서 드러났다. 글쓴이는 kube-apiserver 감사 로그에서 mvcc: database space exceeded 를 찾는 CloudWatch Logs Insights 쿼리로 오류가 처음 나온 시각을 확인하는 방법을 소개했다.

    조치
    • AWS 의 EKS 팀과 etcd 팀이 8GB 와 10GB 이던 etcd 저장 공간을 12GB 로 늘려 잠금을 풀었다.
    • AWS 엔지니어가 여러 승인을 거친 뒤, 정리되지 않고 쌓인 ephemeralreports 객체를 etcd 에서 직접 지웠다.
    후속 조치
    • apiserver_storage_size_bytes 지표로 etcd 데이터베이스 크기를 모니터링해 8GB 한도에 닿지 않게 한다.
    • Kyverno 1.12 를 쓰고 있다면 ephemeralreports 가 쌓이는 문제를 고친 v1.12.4 로 업그레이드한다. ephemeralreports 가 계속 생기면 admission 이벤트 보고를 끄거나 --aggregationWorkers 를 늘린다.
    교훈

    EKS 의 etcd 데이터베이스 한도는 8GB 다. 한도를 넘으면 클러스터가 읽기 전용이 되고, 컴팩션도 막혀 객체를 지워 공간을 되찾을 수 없다. 글쓴이가 관찰한 바로는 객체를 지우는 스크립트도 etcd 가 잠기기 전에만 통한다. 그러므로 etcd 크기를 모니터링하고 8GB 에 절대 닿지 않게 해야 한다. EKS 에서는 etcd 에 직접 접근할 수 없어 잠긴 etcd 를 스스로 풀 수 없다. AWS 지원팀에 의존해야 하고, 해결 방법을 알아도 실행되기까지 오래 걸릴 수 있다. apiserver_storage_objects 지표로 리소스 종류별 객체 수를 보면 무엇이 etcd 공간을 차지하는지 찾을 수 있다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 12건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 노드 풀, 컨테이너 메모리 한도. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별6

의존성 장애1건

조직
  1. IL-0133 폭풍으로 데이터센터 냉각이 멈춰 us-central1 리전 전체가 내려갔고, 디스크 핫플러그 버그로 Managed Kubernetes 컨트롤 플레인 약 140개의 복구가 길어졌다.
    Nebius2026

용량 한계5건

  1. IL-0100 노드가 파드의 CPU 요청에 비해 작아 CPU 가 포화되면서 PostHog 기능 플래그 서비스에 열흘 사이 장애가 세 번 났다.
  2. IL-0042 OpenSearch 디스크가 가득 찬 동안 fluent-bit 가 로그를 처리하지 못해 Elasticsearch 와 OpenSearch 에 애플리케이션 로그가 들어오지 않았다.
  3. IL-0043 새 버전 fluent-bit에서 청크를 버리는 방식이 바뀌어 Kibana의 애플리케이션 로그에 긴 공백이 생겼다
  4. IL-0016 네임스페이스와 규칙이 늘어 live 클러스터의 Prometheus 가 메모리 부족으로 OOMKilled 되며 플랫폼 모니터링이 끊겼다
  5. IL-0013 노드 RAM 을 절반으로 줄이자 conntrack 테이블이 가득 차 집계 서비스에 연결 리셋과 오류가 늘었다

배포 결함1건

  1. IL-0020 EKS 1.30 업그레이드 중 디스케줄러가 cordon 된 노드의 파드를 한꺼번에 쫓아내 운영 서비스가 멈췄다

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0077 Kyverno 1.12 가 만든 ephemeralreports 객체가 쌓여 EKS 의 etcd 데이터베이스가 한도를 넘었고 운영 클러스터가 읽기 전용이 되어 모든 쓰기가 거부됐다
  2. IL-0123 응답 버퍼를 재사용하지 않는 버그로 라우팅 계층 노드가 메모리 한도에 걸려 레디니스 검사에 실패했고, 트래픽이 몰리자 남은 노드가 모자라 모든 모델에서 요청 상당수가 502, 503 오류로 실패했다.
    OpenAI2023

설정 변경2건

  1. IL-0019 EKS 모듈 18 업그레이드로 새 노드의 디스크가 20Gb 로 줄어 이미지 풀이 no space left on device 로 실패했다
  2. IL-0035 ElastAlert 에 새로 넣은 알림 규칙 때문에 ElastAlert 파드가 메모리를 끝없이 써서 노드가 잇달아 NotReady 가 되었고, 같은 클러스터의 도구와 Grafana, Prometheus 가 함께 흔들렸다.
    NU.nl2019

인증서·자격 증명 만료1건

조직
  1. IL-0184 kubeadm 클러스터의 API 서버와 내부 인증서가 만료돼 JupyterHub KubeSpawner 가 컨테이너를 만들지 못하고 kubectl 연결이 거부됐다
    dbhang2021