사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0390 PostHog US Cloud 의 Persons Postgres 데이터베이스 쓰기가 크게 느려져 이벤트와 persons 수집이 최대 2일 지연됐다

   PostHog2025

   증상

   2025년 11월 11일 16:02 UTC 부터 PostHog 수집 처리 파이프라인의 성능이 크게 떨어져, US 리전 모든 고객의 이벤트 처리가 지연되기 시작했다. 고객이 최근에 보낸 이벤트가 PostHog 에 보이지 않았다.

   처리량 저하지연 시간 증가

   촉발

   Persons 테이블의 properties 열은 자주 2KB 를 넘어 TOAST 테이블에 따로 저장되는데, 이 값마다 할당하는 32비트 OID 공간이 거의 다 찼다. 그러자 쓰기 한 건마다 비어 있는 OID 를 찾느라 이미 쓴 OID 를 길게 훑어야 했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   데이터베이스메시지 브로커

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대런북 부재

   조치

   • 새 TOAST 테이블과 새 OID 공간을 갖는 파티션 Persons 테이블 구조를 새로 만들었다.
   • 실시간 쓰기가 옛 테이블과 새 테이블에 함께 맞춰지도록 데이터베이스 트리거를 넣었다.
   • 백필 스크립트로 기존 Person 데이터를 옛 테이블에서 새 테이블로 복사했다.
   • 새 쓰기는 모두 새 테이블로 가고, 옮기는 동안 읽기는 새 테이블을 먼저 본 뒤 옛 테이블로 넘어가도록 수집과 애플리케이션 로직을 바꿨다.
   • 장애 중 새 문제를 만들 위험이 있어, 웹 앱은 완전 자동 롤아웃 대신 사람이 통제하는 배포로 운영에 내보냈다. 엔지니어 여럿이 주말 내내 교대로 Feature flags API, Error tracking 수집, Django 웹 애플리케이션을 고쳤다.
   • 새 Persons 테이블에서 수집 성능이 돌아온 뒤, 파티션별 지연, 처리량, 자원 사용률을 지켜보며 수집 워커를 늘려 밀린 이벤트를 처리했다.
   • MSK 로컬 디스크 사용률이 약 85% 에 닿자 수집을 잠시 멈췄다.
   • 해당 Kafka 토픽의 로컬 보존 기간을 줄여, S3 로 넘기기 전에 디스크에 두는 데이터를 줄였다.
   • 디스크 여유가 충분한 것을 확인한 뒤 수집을 다시 시작했다.
   • 오래 걸리는 백필 작업을 더 잘 지켜보고 안정적으로 돌리려고 백필 과정을 Dagster 로 옮겼고, 남은 백필과 정리 작업을 주말 동안 Dagster 로 끝냈다.

   후속 조치

   • 쓰기마다 디스크 읽기가 크게 늘어나는 현상에 지표와 알림을 더한다.
   • TOAST 테이블 통계에 지표와 알림을 더한다.
   • 큰 규모에서 문제가 될 수 있는 다른 Postgres 엔진 한계에도 지표와 알림을 더한다.
   • 비슷한 Postgres 엔진 수준 문제의 증상과 진단 방법을 런북으로 정리하고, 옮길지 제자리에서 고칠지 정하는 의사 결정 트리를 분명하게 넣는다.
   • 고객에게 언제 어떻게 알릴지, 누구에게 에스컬레이션할지, 누가 대신 맡을지를 분명히 정한 고객 소통 런북을 새로 만든다.
   • persons 데이터베이스에 다른 데이터 저장소를 쓰는 방안을 계속 검토한다.
   • 새 테이블로 통합하는 작업을 마무리한다.
   • 백필 도구와 Kafka tiered storage 의 안전장치를 개선한다.
   • Person 과 비슷한 테이블을 처음부터 비슷한 한계에 닿지 않게 설계하고 운영한다.

   교훈

   Persons 테이블 하나에 analytics, feature flag, replay 필터, CDP 같은 핵심 기능 다수가 기대고 있어, 이 테이블이 느려지자 제품의 넓은 부분이 영향을 받았다. TOAST 증가, OID 사용량, 쓰기당 디스크 읽기 증폭을 보는 모니터링이 없어 OID 고갈을 원인으로 확정하는 데 하루 반쯤 걸렸다. 처음의 백필 방식은 길고 큰 마이그레이션에 필요한 가시성과 견고함이 모자라 장애 중에 Dagster 로 옮겨야 했다. MSK 디스크가 차오른 일로 tiered storage 설정과 알림이 큰 백로그 상황에 맞춰져 있지 않았다는 것이 드러났다. 평소 고객 소통을 맡는 팀원이 장애 내내 모두 자리에 없어 대신할 사람을 급히 찾아야 했다. PostHog 는 잘된 점으로 네 가지를 꼽았다. 데이터를 잃지 않았다. 여러 팀과 외부 컨설턴트, AWS 엔지니어가 함께 드문 엔진 수준 문제를 진단했다. 시스템을 살려 둔 채 트리거와 백필로 새 Persons 테이블로 옮겼다. 엔지니어가 직접 정기적으로 상태를 알렸다.

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2. IL-0232 codfw WikiKube 클러스터에서 Calico 구성 요소가 자원 한도에 걸려 calico-node 파드가 하나씩 죽고 노드가 차례로 빠지면서 MediaWiki 지연과 오류가 났다

   Wikimedia Foundation2024

   증상

   2024-10-09 05:01:36 UTC 에 codfw 의 rest-gateway 에서 page-analytics_cluster 의 5xx 오류가 늘었다는 GatewayBackendErrorsHigh 알림이 울렸다. 05:03:32 UTC 에는 KubernetesCalicoDown 알림이 16건 묶여 울렸고, 알림 문구는 kubernetes2037.codfw.wmnet is not running calico-node Pod 였다. 05:04:15 UTC 에는 MediaWiki memcached 오류율이 전 세계에서 올랐다는 MediaWikiMemcachedHighErrorRate 알림이 울렸다.

   오류율 상승지연 시간 증가컨테이너 재시작 반복프로브 실패컨트롤 플레인 지연

   촉발

   한 운영자가 새 mwscript-k8s 도구로 TimedMediaHandler 의 requeueTranscodes.php 를 돌려 동영상 트랜스코딩을 일괄 정비했다. mwscript-k8s 는 스크립트를 실행할 때마다 helm 릴리스를 통째로 배포하므로, 이 작업이 몇 시간 동안 리소스를 계속 만들었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CalicoHelm잡과 크론잡

   기여 요인

   늦게 드러난 변경런북 부재

   감지

   자동 모니터링이 알아채고 당직 SRE 가 대응했다. 05:01:36 UTC 에 GatewayBackendErrorsHigh, 05:03:32 UTC 에 KubernetesCalicoDown 16건, 05:04:15 UTC 에 MediaWikiMemcachedHighErrorRate 알림이 울렸다.

   조치

   • calico 와 typha 의 자원 한도를 올리는 변경을 CI 를 기다리지 않고 반영하고, helmfile -e codfw --selector name=calico apply -i --context 5 로 적용했다. 적용 중 새 calico 파드가 정상으로 떴고, 06:10 UTC 에 Calico 가 회복되었다.

   후속 조치

   • mwscript-k8s 가 리소스를 너무 많이 만드는 문제를 해결한다.

   교훈

   완전한 장애 직전까지 갔다. 자동 모니터링이 장애를 잡았다. 새로 들어온 여러 사람이 함께 본 덕에 근본 원인을 찾았다. 미주 SRE 에서 EMEA SRE 로 장애 대응을 문제없이 넘겼다. 반면 최종 사용자에게 영향이 갔고, 비상시에 eqiad 로 전환할 수 있는지 확신하지 못했다. 운도 따랐다. 장애는 미주 SRE 근무가 끝나고 EMEA SRE 근무가 시작되기 바로 전에 발견되었다. 이 시간대는 오래전부터 대응 인력이 비는 때로 알려져 있었다. 트랜스코딩 작업을 미국의 금요일 저녁에 넣지 않은 것도 다행이었다.

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원인별1