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  • 사례

사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    2025년 8월 초부터 일부 사용자가 Claude 의 응답이 나빠졌다고 알리기 시작했다. 처음 들어온 보고는 평소에도 늘 오르내리는 사용자 피드백과 구분하기 어려웠다. 8월 말이 되자 보고가 더 잦아지고 끊이지 않아 조사가 시작됐다.

    촉발

    8월 5일 Sonnet 4 요청 일부를 1M 토큰 컨텍스트 윈도우용 서버로 보내는 라우팅 버그가 들어갔다. 8월 25일과 26일 배포에서 TPU 서버의 잘못된 설정과 토큰 선택 코드 변경이 더해졌다. 8월 29일에는 로드 밸런싱 변경으로 잘못 라우팅되는 트래픽이 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    8월 초부터 사용자 보고가 들어왔지만 평소에도 늘 오르내리는 피드백과 구분되지 않았다. 8월 말 보고가 잦아지고 끊이지 않자 조사를 시작했고, 그 조사에서 버그 세 개가 드러났다. 벤치마크, 안전성 평가, 성능 지표, 소규모 카나리 배포는 이 저하를 잡지 못했다. XLA 버그는 Haiku 3.5 에서 먼저 관찰했고, Opus 3 의 문제는 나중에 이 버그와 맞아떨어지는 사용자 보고가 들어온 뒤에 알았다.

    조치
    • 짧은 컨텍스트 요청과 긴 컨텍스트 요청이 맞는 서버 풀로 가도록 라우팅 로직을 고쳐 9월 4일 배포했다.
    • TPU 서버의 잘못된 설정을 9월 2일 롤백했다.
    • 토큰 선택 코드 변경을 Haiku 3.5 는 9월 4일, Opus 3 는 9월 12일에 롤백했고, Sonnet 4 도 만약을 위해 롤백했다.
    • 근사 top-k 를 정확한 top-k 로 바꾸고 일부 연산을 fp32 정밀도로 통일했다.
    후속 조치
    • 배포 과정에 예상하지 못한 글자 출력을 잡는 테스트를 넣었다.
    • 정상 구현과 망가진 구현을 더 확실히 가려내는 평가를 만들었다.
    • 실제 운영 시스템에서 품질 평가를 계속 돌려 컨텍스트 윈도우 로드 밸런싱 오류 같은 문제를 잡는다.
    • 사용자 개인정보를 해치지 않으면서 커뮤니티 피드백을 디버깅할 수 있는 인프라와 도구를 만든다.
    • XLA:TPU 팀과 함께 컴파일러 버그 수정을 진행한다.
    교훈

    이번 세 버그는 잡음이 많은 평가에 크게 기대는 검증으로는 잡히지 않았다. Claude 가 한 번씩 하는 실수에서는 잘 회복해서 문제가 평가 점수에 드러나지 않았다. 온라인 보고가 늘어도 그 보고를 최근 변경 하나하나와 연결할 방법이 없었다. 겹친 버그가 플랫폼마다 다른 증상을 다른 빈도로 내면 원인 없는 무작위 저하처럼 보인다. 근본 원인을 고쳤다고 믿고 오래된 우회 코드를 지우면 그 코드가 가리던 다른 버그가 드러날 수 있다. 문제를 좁히는 데 결국 도움이 된 것은 사용자가 알려 준 구체적인 변화와 예상 밖 동작의 예시, 그리고 여러 사용 사례에 걸쳐 나타난 패턴이었다.

  2. 증상

    2024-04-22 CET 8:45 부터 Hugging Face Hub 가 불안정해졌고, 9:30 에는 응답하지 않았다. 대부분의 사용자에게 Hub 웹사이트가 느려지거나 아예 열리지 않았다.

    촉발

    *_info_cache 컬렉션을 쓰는 무거운 API 요청이 갑자기 늘었다. 첫 장애 직전에는 https://huggingface.co/api/datasets/lighteval/mmlu/revision/main 호출이 크게 늘었고, 4월 23일 밤에는 https://huggingface.co/api/models/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2/revision/main 요청이 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    장애는 4월 22일 8:45 부터 Hub 가 불안정해지다가 9:30 에 응답하지 않으면서 드러났다. MongoDB Atlas 지표에서 읽기 전용 노드 두 대가 계속 재시작하는 것이 보였다. 24일 10:03 에는 팀이 수상한 지표를 보고 Hub 가 다시 멈추기 전에 rate limit 을 걸었다. 근본 원인은 URL 별 요청 수 그래프를 새로 만든 뒤에 찾았다.

    조치
    • Java/* user-agent 를 단 요청을 모두 막는 방화벽 규칙을 넣었다.
    • Hub 의 quicksearch 기능을 껐다.
    • MongoDB Atlas 클러스터를 손으로 tier 2 에서 tier 3 으로 올렸다.
    • AWS WAF 로 유지보수 모드를 켜 503 페이지를 띄우고 들어오는 트래픽을 막았다.
    • Hub 파드를 모두 0 으로 줄였다가 다시 올렸다.
    • 아주 엄격한 rate limit 을 걸었다.
    • 요청에 타임아웃을 넣고, 오래 걸리거나 응답 본문이 큰 데이터베이스 쿼리를 다시 짰다.
    후속 조치
    • 요청마다 평소 완료 시간에 맞춘 타임아웃을 넣었다.
    • 장애 중 오래 걸리거나 응답 본문이 큰 요청을 찾아 최적화하고, 잘못 설계된 데이터베이스 쿼리를 다시 짰다.
    • 쓰지 않는 오래된 인덱스를 지워 데이터베이스를 정리했다.
    • 장애 중 새 대시보드와 모니터링 지표를 만들었다.
    • *_info_cache 를 Redis 로 옮긴다.
    • 클라이언트가 요청을 취소하면 데이터베이스 요청도 취소할 수 있게 한다.
    교훈

    Hub 팀은 모든 차트를 봐도 답이 없을 때 URL 별 요청 수라는 새 그래프를 만들어서야 원인을 찾았다. 클라이언트가 떠난 뒤에도 서버가 데이터베이스 요청을 계속 돌리면, 서비스가 느려졌을 때 사용자가 누르는 새로고침이 부하를 몇 배로 키운다. 무거운 요청 몇 가지가 데이터베이스 전체를 흔들 수 있으므로 요청별 타임아웃과 취소가 필요하다. 팀은 이번 일로 어떤 지표를 더 가까이 봐야 장애를 미리 막을 수 있는지 알게 됐다. 원인을 찾는 데 2-3일이 걸렸고, 관계없는 장애가 동시에 겹쳐 복구가 더 힘들었다.

  3. 증상

    2022-10-31 13:45 UTC 에 팀은 계획된 vpc-cni EKS 애드온 업그레이드를 배포 파이프라인으로 시작했다. 14:10 에 파이프라인이 업그레이드 중 타임아웃으로 실패했다. 45개 aws-node 파드 가운데 약 10개만 업그레이드됐다. 5개는 Terminating 에 멈췄고, 나머지 30개는 업그레이드를 시도하지도 못했다.

    촉발

    매일 도는 노드 롤오버가 2022-10-31 07:30 UTC 에 가장 최신 EKS 노드 AMI 인 v20221027 을 가져와 기존 노드를 이 AMI 로 만든 새 노드로 바꿨다. 이 AMI 는 나중에 커널 문제로 회수됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    07:30 롤오버 뒤 14:10 에 vpc-cni 업그레이드 파이프라인이 타임아웃으로 실패했다. 팀은 롤오버 7시간 뒤인 14:30 에 노드가 NodeNotReady 를 오가는 것을 보고 이상을 알았다. 감지까지 7시간이 걸렸다. 알림은 NodeNotReady 이벤트와 소켓 증가를 잡지 못했다. 팀은 17:21 에 GitHub 에서 v20221027 의 PLEG 관련 이슈를 찾고 나서 원인을 알았다.

    조치
    • Terminating 에 멈춘 노드를 하나씩 cordon, drain, 삭제해 vpc-cni 업그레이드를 끝냈다. 모두 15대를 지웠다.
    • 특정 AMI 를 지정할 수 있도록 인프라 모듈의 terraform 을 고치고 테스트해 master 브랜치에 머지했다.
    • 파이프라인으로 EC2 Auto Scaling 그룹 launch configuration 의 AMI 를 이전의 정상 버전으로 되돌려 노드를 다시 만들었다.
    후속 조치
    • 각 팀에 readiness, liveness 프로브를 쓰자고 제안한다.
    • readiness, liveness 프로브 적용 현황을 보여 주는 대시보드를 만든다.
    • readiness, liveness 프로브와 그 쓸모를 설명하는 위키 글을 쓴다.
    • 인프라 모듈에서 특정 AMI 를 지정할 수 있게 고친다.
    • 최신 AMI 를 바로 받을지, 새 AMI 를 배포 전에 어떻게 시험할지 논의하는 자리를 잡는다.
    • 비정상적인 NodeNotReady 이벤트나 소켓 사용 증가를 잡는 알림을 만든다.
    • 팀 안에 Kubernetes 학습 과정을 만든다.
    • 노드 로그를 중앙에서 모은다.
    • 나와 있는 최신 AMI 를 조회하는 Prometheus exporter 를 만들고, 이를 쓰는 대시보드와 알림도 만든다.
    교훈

    새 AMI 를 배포한 날에는 다른 컴포넌트 업그레이드를 매우 조심해야 한다. 이번에는 새 노드 AMI 를 쓴 날 EKS 컴포넌트도 함께 올리면서 원인을 가리기 어려웠다. 장애나 문제가 생겼을 때 각 팀과 소통하는 경로도 개선해야 한다. 문제를 알린 팀에게서 자세한 내용을 받기 어려웠고, 팀별 당직 호출 경로도 없었다. 팀이 Kubernetes 컴포넌트를 깊이 이해하지 못했던 점도 장애에 영향을 준 요인이었다.

  4. 증상

    14:10 에 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스 하나를 배포하자 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했다. 이때부터 입출금 계좌 고객의 결제가 실패했다. 선불 카드는 이 서비스를 쓰지 않아 아직 영향이 없었다.

    촉발

    14:10 에 엔지니어가 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스에 변경을 배포했다. 2주 전 etcd 클러스터를 재구성한 뒤로 쿠버네티스와 etcd 클라이언트 버그가 요청 타임아웃을 낼 수 있는 상태였고, 이 때문에 linkerd 는 배포 뒤 새 파드의 위치를 받지 못했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    14:10 배포 직후 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했고 입출금 계좌 결제가 실패하기 시작했다. 14:12 롤백 뒤에도 오류가 계속되자 14:16 에 내부적으로 장애를 선언했다. 15:13 에 플랫폼 전체가 멈추자 자동 알림이 거의 모두 울렸다.

    조치
    • 14:12 에 배포한 변경을 롤백했지만 오류는 계속됐다.
    • 고객 영향을 줄이려고 장애 때 쓰는 내부 백업 절차를 가동해 대부분의 고객이 계속 카드를 쓸 수 있게 했다.
    • 14:26 에 linkerd 인스턴스 수백 개를 모두 재시작하기 시작했고, 이 조치가 장애를 키웠다.
    • 14:37 에 kubelet 이 apiserver 에서 설정을 받지 못하자 apiserver 프로세스 세 개를 재시작했다.
    • 15:27 에 플랫폼 팀이 새 linkerd 버전을 배포하기 시작했다. 이 버전에는 비호환 문제를 고친 코드가 들어 있었고, 스테이징에서 몇 주째 시험하던 버전이었다.
    • 15:31 에 엔드포인트가 없는 쿠버네티스 서비스를 지워 linkerd 가 서비스 디스커버리 정보를 읽게 했고, 플랫폼이 회복했다.
    후속 조치
    • 클러스터 재구성 뒤 타임아웃을 일으킬 수 있는 쿠버네티스 버그를 고친다.
    • 파싱 오류를 고친 새 linkerd 버전을 배포한다.
    • 영향을 받은 구성 요소에 더 나은 헬스 체크, 대시보드, 알림을 만들어 무엇이 잘못됐는지 더 분명한 신호를 주고 사람의 실수를 막는다.
    • 장애를 내부와 외부에 더 분명하고 빠르게 알리도록 절차를 개선한다.
    교훈

    분산 시스템의 대규모 장애는 이해하기 매우 어렵고, 사람이 좋은 뜻으로 한 조치가 오히려 문제를 키울 수 있다. 이번에는 linkerd 를 모두 재시작한 결정이 또 다른 버전 비호환 문제를 드러내 장애를 더 키웠다. 배포가 잦고 노드와 애플리케이션 장애에 자동으로 대응하는 백엔드에서는 네트워크가 매우 동적이다. 그래서 배포와 요청 라우팅 시스템을 믿을 수 있는 것이 무엇보다 중요하다. Monzo 는 인터페이스를 바꿀 때 앞뒤 버전과 호환되게 해서 롤백을 안전하게 할 수 있게 해 두었지만, 이번에는 롤백한 뒤에도 오류가 계속됐다.

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이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, 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