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

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2026년 9월 16일 20:04 UTC 부터 AssemblyAI 의 US Async API 에서 서버 오류가 늘었다. 정점에는 US 엔드포인트의 async 전사 요청 약 50% 가 실패했고, 성공한 요청 일부도 평소보다 오래 걸렸다.

    촉발

    AWS 쪽의 변경으로 SQS Fair Queues 가 메시지를 InvalidParameterValue 오류로 거부하기 시작했다. 거부된 메시지의 파라미터는 AssemblyAI 서비스가 몇 달 동안 보내던 것이었다. AWS 는 이것이 자기 서비스 쪽 문제라고 확인했고 그날 저녁 변경을 되돌렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    조치
    • 모든 서비스에서 Fair Queues 를 끄고 일반 SQS 큐로 되돌렸다. 첫 오류로부터 약 한 시간 뒤 정상 운영이 돌아왔다.
    후속 조치
    • 환경 변수에 있는 서비스 설정을 전역 feature flag 시스템으로 옮겨, 이번 같은 조치가 몇 분이 아니라 몇 초 안에 끝나게 한다.
    • 검토를 거친 break-glass 경로, 곧 긴급 배포용 우회 경로를 만들어 급한 수정은 꼭 필요하지 않은 CI 단계를 건너뛸 수 있게 한다.
    • 한 지역에서 제공업체의 의존 서비스가 나빠질 때 기능 단위의 완화 조치에만 기대지 않고 US 파이프라인을 두 번째 지역으로 넘길 수 있게 하는 작업을 우선한다.
  2. 증상

    2026년 1월 29일 AssemblyAI 의 Async Transcription API 와 LLM Gateway 가 500 오류를 내며 25분 동안 멈췄다. 상태 페이지에는 17:54 UTC 에 첫 공지가 올라왔다.

    촉발

    평소보다 많은 배치 전사 작업이 한꺼번에 들어왔다. 오토스케일링이 워커를 늘리다가 spot 인스턴스가 바닥나 on-demand 로 넘어갔고, 그다음 AWS 의 Elastic Network Interface 한도에 걸렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 쌓인 요청을 모두 처리했고, 처리 완료 시간이 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • ENI 사용률에 알림을 건다.
    • 인증 서비스를 전용 자원으로 떼어 낸다.
    • AWS API 를 마구 호출한 Lambda 함수를 고친다.
    • 중기적으로 모든 서비스를 완전한 다중 지역 구성으로 옮긴다.
    교훈

    AssemblyAI 는 ENI 사용률을 모니터링하지 않은 것과, 인증 서비스가 배치 워커와 자원을 함께 쓴 것을 실제 잘못으로 꼽았다. 한쪽에 몰린 트래픽이 다른 쪽이 쓸 자원을 빼앗았다. 장애 대응을 돕도록 만든 Lambda 함수가 오히려 복구를 막았다. AssemblyAI 는 이 장애를 막을 수 있었고, 경고 신호가 있었지만 그 신호들을 함께 놓고 보지 못했다고 밝혔다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: Amazon ECS, 메시지 브로커. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2