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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2024년 7월 30일 11시 45분 UTC 부터 Azure Front Door 와 Azure CDN 을 거치는 Microsoft 서비스에 접속하던 일부 고객이 간헐적인 연결 오류, 타임아웃, 지연 급증을 겪었다. 11시 47분에 Azure Portal 팀이 먼저 서비스 성능 저하를 알아챘다.

    촉발

    Azure 네트워크 DDoS 보호 서비스가 TCP SYN flood DDoS 공격을 자동으로 막은 뒤 트래픽을 Azure Front Door 로 직접 돌려보내려 했다. 그런데 유럽의 한 사이트에서는 지역 정전으로 네트워크 컨트롤 플레인이 실패해 그 사이트의 경로를 바꾸지 못했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    장애가 시작되고 2분 뒤인 11시 47분 UTC 에 Azure Portal 팀이 서비스 성능 저하를 알아채고 조사를 시작했다. 12시 10분에 네트워크 모니터링이 이 포털 장애를 유럽의 한 사이트에서 난 네트워크 문제와 연결 지었다.

    조치
    • 12시 55분 UTC 에 국지적인 혼잡을 확인하고, 트래픽 경로 변경을 포함한 혼잡 완화용 표준 플레이북을 실행했다. 13시 58분에 영향 대부분이 사라졌다.
    • 16시 58분, 네트워크 컨트롤 플레인이 명령을 다시 내리게 했지만 문제의 장비에는 명령이 닿지 않았다.
    • 17시 50분부터 문제의 장비를 네트워크에서 안전하게 빼면서 다른 문제가 없는지 네트워크를 훑었다. 장비는 19시 32분에 다 뺐다.
    후속 조치
    • 한 지역의 DDoS 완화 문제가 다른 지역으로 번지지 않도록, 네트워크 장비에 빠져 있던 설정을 넣었다. 이 일은 끝났다.
    • 잘못된 설정을 찾아내도록 Azure 네트워크의 기존 검증과 모니터링을 강화한다. 2024년 11월에 끝낼 예정이다.
    • DDoS 보호 서비스가 컨트롤 플레인에서 닿지 않는데도 트래픽을 계속 받는 상황을 잡아내도록 모니터링을 개선한다. 2024년 11월에 끝낼 예정이다.
  2. 증상

    10시 51분 Redis 에 장애 조치가 일어난 뒤 애플리케이션 서버가 Redis 에 접속하지 못해 Mackerel 이 요청에 제대로 응답하지 못했다. Mackerel 시스템 전체가 불안정해졌고 생존 여부 감시가 멈췄다.

    촉발

    감시 데이터를 담는 Redis 를 스케일업하려고 복제를 구성하는 작업을 했다. 복제 구성에 시간이 걸리는 동안 Redis 가 응답하지 않았고, keepalived 가 이를 노드 고장으로 판단해 의도하지 않은 장애 조치를 일으켰다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • Redis 를 올바른 쪽으로 다시 전환하고 애플리케이션이 돌아온 것을 잠시 확인했다.
    • 애플리케이션 서버를 차례로 재시작했지만 증상은 나아지지 않았다.
    • 부적절한 메트릭을 보내는 Mackerel 조직을 찾아 그 요청을 차단했다.
    • 애플리케이션 서버의 타임아웃 간격을 조정했다.
    • TSDB 인 Diamond 를 임시로 증설했다.
    • Kinesis 샤드 수와 Redis Cluster 샤드 수를 늘렸다.
    • API 용 애플리케이션 서버를 스케일아웃했다.
    • 잠시 점검 모드로 바꿔 사내에서 확인한 뒤 외부 요청을 조금씩 되돌렸다.
    후속 조치
    • 짧은 부하 증가로는 장애 조치가 일어나지 않도록 Redis 의 keepalived 헬스 체크 횟수를 늘렸다.
    • 애플리케이션 성능에 여유를 두려고 Redis 를 스케일업했다.
    • 애플리케이션 서버 대수를 늘렸다.
    • 애플리케이션을 고쳐 필요한 감시 데이터만 Redis 에 저장하게 해 Redis 메모리 사용량을 줄였다.
    • 부적절한 API 요청을 빨리 찾아내 대시보드에서 볼 수 있는 체계를 만들었다.
    • 부적절한 요청을 보내는 조직을 빨리 차단하는 기능을 만들었다.
    • 부적절한 요청을 더 정확히 찾아내고 API Limit 같은 기능을 더하는 것을 검토한다.
    • 애플리케이션 서버의 내부 처리 모니터링을 강화해 장애가 나기 전에 대응할 수 있게 한다.
    교훈

    Hatena 는 상세한 원인을 밝히지 못했다. 그래도 장애 조치 오작동을 막고, 애플리케이션 성능에 여유를 더 두고, Redis 에 저장하는 데이터를 줄이고, 부적절한 요청을 빨리 찾아 막으면 이번처럼 긴 장애는 막을 수 있다고 보았다. 장애가 나더라도 영향이 좁은 범위에 그치도록 하는 작업을 이어 가겠다고 했다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인메모리 캐시, CDN 과 엣지 네트워크. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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