Incident Library
  • 원인
  • 구성 요소
  • 증상
  • 기여 요인
  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    2024-07-30 PDT 오후 2:45 부터 US-EAST-1 리전의 여러 AWS 서비스에서 지연과 오류율이 올랐다. CloudWatch Logs, Amazon Data Firehose, Amazon S3 이벤트를 게시하는 이벤트 프레임워크, Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon Redshift, AWS Glue 가 영향을 받았다. 같은 리전의 다른 Kinesis Data Streams 셀로 가는 요청은 정상이었다.

    촉발

    2024-07-30 PDT 오전 9:09 에 내부 Kinesis 셀 하나의 가용 영역 한 곳에서 정기 배포가 시작됐다. 이 셀에는 처리량이 아주 낮은 샤드가 아주 많았다. 배포가 호스트를 서비스에서 뺐다가 다시 넣자 셀 관리 시스템이 잘못 동작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • PDT 오후 4:25 에 덜 급한 내부 워크로드의 유입 스트림을 줄여 부하를 덜어 내는 변경을 배포했다. 셀 관리 시스템이 처리할 데이터가 줄어 오후 5:39 에 오류율과 지연이 나아지기 시작했다.
    • 보안 연결을 만드는 하위 시스템에 용량을 더해 셀 관리 시스템의 상태를 되살렸다. 오후 5:55 에 셀 관리 시스템이 Kinesis 요청 처리에 쓰는 보안 연결을 제대로 맺었다.
    • 오후 6:32 에 연결 프로비저닝을 더 나아지게 하려고 용량을 더 늘렸고, 오류율이 더 내려갔다.
    후속 조치
    • 장애 중에 한 변경을 US-EAST-1 에 그대로 남긴다. 데이터 플레인 연결을 만드는 용량을 늘리고, 부하를 덜어 내는 도구를 운영에 넣고, 연결 한도를 바꾼 것이 여기에 든다.
    • 새 Kinesis Data Streams 아키텍처의 셀이 있는 다른 모든 AWS 리전에도 같은 변경을 이미 적용했다.
    • 이번 장애를 일으킨 워크로드를 더 잘 다루도록 셀 관리 시스템을 더 고친다.
  2. 증상

    2021-12-07 PST 오전 7시 33분부터 us-east-1 에서 새 인스턴스를 띄우거나 기존 인스턴스를 조회하는 EC2 API 의 오류율과 지연이 늘었다. AWS 운영팀은 혼잡이 시작되자 곧바로 실시간 모니터링 데이터를 볼 수 없었다.

    촉발

    PST 오전 7시 30분에 주 AWS 네트워크에서 도는 한 AWS 서비스의 용량을 늘리는 자동 작업이, 내부 네트워크 안의 많은 클라이언트에서 예상하지 못한 동작을 일으켰다. 연결 시도가 한꺼번에 몰려 내부 네트워크와 주 네트워크 사이의 네트워크 장비가 감당하지 못했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    혼잡이 시작되자 운영팀의 실시간 모니터링 데이터가 곧바로 끊겼다. 운영자는 로그를 보고 상황을 파악했고, 처음에는 내부 DNS 오류가 늘어난 것을 찾았다.

    조치
    • 내부 DNS 트래픽을 혼잡한 네트워크 경로에서 옮겼다. PST 오전 9시 28분에 이 작업을 마치자 DNS 해석 오류가 완전히 회복됐지만 혼잡은 남았다.
    • 내부 네트워크의 트래픽을 가장 많이 내는 출처를 찾아 전용 네트워크 장비로 분리했다.
    • 네트워크 트래픽이 많은 서비스 일부를 껐다. PST 오후 12시 35분에는 EventBridge 이벤트 전달도 껐다.
    • 네트워크 용량을 늘렸다. 혼잡은 오후 1시 34분에 크게 나아졌고 오후 2시 22분에 모든 네트워크 장비가 회복됐다.
    • 이번 일을 촉발한 확장 작업을 즉시 껐다.
    후속 조치
    • 모든 개선 조치를 배포할 때까지 이번 일을 촉발한 확장 작업을 다시 켜지 않는다.
    • 네트워크 클라이언트가 혼잡에서 제대로 back-off 하지 못하게 한 잠재 문제를 고치는 수정을 만들어 2주 안에 배포한다.
    • 비슷한 혼잡이 다시 생겨도 영향받을 수 있는 네트워크 장비를 보호하도록 네트워크 설정을 추가한다. 이 설정은 이미 배포했다.
    • 내부 네트워크를 쓸 수 없을 때도 API Gateway 서버가 정상으로 남게 하는 완화책을 만들고, 비슷한 일이 생겼을 때 더 빨리 복구하도록 서버 교체 과정을 개선한다.
    • 서비스 영향을 더 쉽게 알아볼 수 있는 새 Service Health Dashboard 를 내년 초에 내놓는다.
    • 고객과의 소통이 늦어지지 않도록 여러 AWS 리전에서 동시에 도는 새 구조의 지원 시스템을 내놓는다.
  3. 증상

    2020년 11월 25일 5:15 AM PST 에 Kinesis 레코드를 넣고 가져오는 호출의 오류 알람이 울리기 시작했다. Kinesis 를 쓰는 CloudWatch, CloudWatch Events, EventBridge 도 같은 시각부터 오류와 지연을 보였다.

    촉발

    2:44 AM PST 부터 3:47 AM PST 까지 Kinesis 프런트엔드 서버군에 비교적 작은 용량을 더했다. AWS 는 이것이 촉발 요인이었지만 근본 원인은 아니었다고 밝혔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    5:15 AM PST 에 Kinesis 레코드를 넣고 가져오는 호출의 오류 알람이 울리기 시작했고, 팀이 로그를 보기 시작했다.

    조치
    • 조심하려고 다른 오류를 조사하면서 새로 더한 프런트엔드 용량을 빼기 시작했다.
    • 재시작을 빠르게 하려고, 프런트엔드 서버가 시작할 때 이웃 프런트엔드 서버 대신 정본 메타데이터 저장소에서 바로 데이터를 받도록 설정을 넣기 시작했다.
    • 10:07 AM PST 부터 프런트엔드 서버를 다시 올리며 시간당 수백 대씩 천천히 트래픽을 더했다.
    • Cognito 팀은 장애 초기에 용량을 더해 Kinesis 호출을 버퍼링할 여유를 늘렸다.
    • 10:15 AM PST 에 Cognito 의 Kinesis 의존을 줄이는 변경을 배포하기 시작했고, 오류율이 내려가기 시작했다.
    • 10:36 AM PST 에 엔지니어들이 Lambda 함수 호출 호스트의 메모리 경합을 줄이는 조치를 해서 호출 오류가 풀렸다.
    • 의존이 적은 예비 도구로 Service Health Dashboard 에 게시하고, Personal Health Dashboard 로 영향받은 고객에게 직접 알리고, Service Health Dashboard 에 전역 배너 요약을 올려 고객에게 상황을 알렸다.
    후속 조치
    • CPU 와 메모리가 더 큰 서버로 옮겨 서버 수를 줄이고, 서버마다 서버군 안에서 통신하는 데 필요한 스레드 수를 줄인다.
    • 서비스의 스레드 사용량에 세밀한 알람을 더한다.
    • 운영체제 설정의 스레드 수 한도를 올리는 시험을 마친다.
    • 프런트엔드 서버군의 콜드 스타트 시간을 크게 줄이는 변경을 한다.
    • 프런트엔드 서버 캐시를 전용 서버군으로 옮긴다.
    • CloudWatch 같은 큰 AWS 서비스 몇 개를 따로 나눈 프런트엔드 서버군으로 옮긴다.
    • 백엔드에서 한 것처럼 프런트엔드 서버군의 셀 단위 분리를 크게 앞당긴다.
    • Cognito 웹 서버가 Kinesis API 오류를 겪어도 버퍼를 다 쓰지 않고 버티도록 고쳤다.
    • CloudWatch 로컬 지표 데이터 저장소에 지표 데이터 3시간 치를 보관해, CloudWatch 사용자와 AutoScaling 같은 서비스가 최근 지표를 바로 읽게 한다. US-EAST-1 에는 적용을 마쳤고 앞으로 몇 주 동안 전 세계에 배포한다.
    • 지원 엔지니어가 Service Health Dashboard 예비 게시 도구를 정기적으로 훈련받도록 지원 교육을 바꿨다.
    교훈

    프런트엔드 서버마다 유지할 스레드 수는 서버군의 서버 수에 비례하므로, 서버 수를 줄이면 스레드 수에 큰 여유가 생긴다. AWS 에 따르면 셀 단위 분리는 서비스 안에서 장애의 영향을 가두고, shard-map 캐시 같은 구성 요소가 이미 시험하고 운영해 본 범위 안에서 돌게 하는 방법이다. 프런트엔드 서버군의 셀 단위 분리는 진행 중이었지만 일이 커서 아직 끝나지 않았다. AWS 는 이 작업이 끝나면 앞으로 드러날 모르는 확장 한도에도 더 잘 대비할 수 있다고 봤다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 메시지 브로커, 서버리스 함수 플랫폼. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2