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사례5건

5건 중 1~5번째

  1. 증상

    자동 모니터링이 오류 증가를 잡아 사고 대응이 시작됐다. 이슈와 풀 리퀘스트의 페이지와 API 가 오류를 내거나 느리게 응답했고, 같은 데이터센터의 로드 밸런서를 지나는 다른 서비스들도 오류와 지연을 보였다.

    촉발

    트래픽이 새 최고치를 찍으면서 한 데이터센터의 로드 밸런서가 한계를 넘었다. 서비스 메시 사이드카 하나가 동시 처리 한도에 닿았는데도 확장되지 않았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    자동 모니터링이 오류 증가를 잡아 사고 대응이 시작됐다. 영향받은 제품은 공개 상태 페이지에 degraded 로 표시됐다.

    조치
    • 트래픽 일부를 다른 데이터센터로 옮기기 시작했다.
    • 부담을 덜려고 게이트웨이의 재시도를 줄였다.
    • 포화된 노드의 로드 밸런서 프로세스를 멈췄다.
    • 재시도를 일으키는 요청 가운데 가장 영향을 많이 받은 내부 엔드포인트로 가는 요청을 막았다. 이 조치와 로드 밸런서 프로세스 중지로 서비스 전반이 곧바로 회복됐다.
    • 클라이언트 재시도가 트래픽을 부풀려 인증 오류가 남아 있었다. 엔지니어들은 트래픽을 천천히 다시 올리면서 이 오류를 가라앉혔다.
    후속 조치
    • 오토스케일링 정책이 호스트 서비스만이 아니라 서비스 메시 사이드카의 동시 처리 수와 용량도 따지도록 고친다.
    • 영향받은 서비스 전반에서 서비스 메시의 요청 한도, 동시 처리 한도, 스케일링 한도를 점검한다.
    • 일부 구간의 성능 저하가 더 넓은 과부하로 커지지 않도록 게이트웨이와 클라이언트 전반의 재시도와 백오프 한도를 다시 살핀다.
    • 사고 동안 인증 트래픽을 부풀린 클라이언트 재시도 동작을 고친다.
    • 로드 밸런서 용량 모니터링을 개선한다.
    • 리전 페일오버 안전장치를 강화한다.
    교훈

    GitHub 는 핵심 약점을 두 가지로 봤다. 서비스 메시 사이드카가 확장되지 않은 것과 재시도 동작이다. 클라이언트에 충분한 제한이 없어서 일부 구간의 성능 저하가 더 넓은 과부하로 커지는 것을 막지 못했다.

  2. 증상

    2026-08-06 15:05 UTC 부터 GitHub Actions 워크플로 실행이 시작하지 못하거나 도중에 실패했고, 일부 Actions REST API 요청이 오류를 냈다. 일부 고객은 워크플로에서 예상하지 못한 rate limiting 을 겪었다.

    촉발

    이벤트를 처리하고 Actions 작업을 만드는 Actions 내부 서비스에 일상 배포를 했다. 배포로 파드가 교체되는 동안 남은 용량이 포화됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 용량을 늘렸고, 처음 무너진 서비스들은 17:00 에 회복했다.
    • 시스템이 회복할 수 있게 웹훅으로 들어오는 작업을 줄였다. 한때 웹훅의 약 15% 만 처리했다.
    • 밀린 이벤트를 처리할 용량을 늘렸다.
    • 러너가 유효하지 않은 작업을 되풀이해 가져가려 하지 않도록 하는 변경을 배포했다.
    • 작업을 가져가지 못하던 자체 호스트 러너를 위한 수정을 배포하고 조금씩 켰다.
    • 완화 작업에 도움이 되도록 GitHub Enterprise Importer 마이그레이션을 멈췄다.
    • 웹훅으로 시작하는 Actions 워크플로를 전체 처리량으로 되돌렸다.
    • 완화 조치 하나 때문에 오프라인으로 남은 Actions Runner Controller 러너는 손으로 복구했고, 그 변경은 나중에 롤백했다.
    • 재시도도 취소도 되지 않는 작업을 고객이 정리할 수 있는 CLI 와 UI 방법을 GitHub 커뮤니티 토론 글로 공유했다.
    후속 조치
    • 영향받은 서비스의 배포 안전장치와 용량 안전장치를 개선한다.
    • 이번 장애에 앞서 나타난 조건을 잡아내도록 모니터링을 강화한다.
    • 장애가 나도 큐에 쌓인 작업과 러너 배정이 버티고 빨리 복구되도록 개선한다.
    • 다음 Actions Runner 와 Actions Runner Controller 릴리스에 자동 복구를 넣어 손으로 하는 조치가 필요 없게 한다.
    • 대규모 Actions 장애에서 연쇄 장애가 번질 위험을 줄이고 복구를 앞당기는 개선을 더 한다.
  3. 증상

    2018년 10월 21일 22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 여러 시스템에서 장애가 났다는 알림을 쏟아내기 시작했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀은 여러 데이터베이스 클러스터의 토폴로지가 예상하지 못한 상태라는 것을 확인했다.

    촉발

    10월 21일 22:52 UTC 에 고장 난 100G 광 장비를 교체하는 정기 유지보수 작업 중 미국 동부 네트워크 허브와 동부 주 데이터센터 사이의 연결이 끊겼다. 연결은 43초 만에 돌아왔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 알림을 내기 시작해 여러 엔지니어가 알림을 분류했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀이 Orchestrator API 를 조회해 복제 토폴로지에 서부 데이터센터 서버만 남은 것을 확인했다.

    조치
    • 23:07 UTC 에 내부 배포 도구를 수동으로 잠가 더는 변경이 들어오지 않게 했다.
    • 푸시 같은 메타데이터를 쓰는 작업을 멈추려고 웹훅 전송과 GitHub Pages 빌드를 일시 중지했다.
    • 10월 22일 06:51 UTC 까지 여러 클러스터를 미국 동부 데이터센터에서 백업으로 복원했고, 복원된 서버는 서부에서 새 데이터를 복제받기 시작했다.
    • 외부 저장소에서 내려받는 처리량 한계를 피하려고 서부 데이터센터에서 직접 복원하는 방법을 찾았다.
    • 11:12 UTC 에 모든 데이터베이스 프라이머리를 다시 미국 동부에 세웠다.
    • 미국 동부 퍼블릭 클라우드에 MySQL 읽기 복제본을 추가로 띄워 읽기 요청을 더 많은 서버로 나눴고, 복제본 전체의 사용률이 내려가 복제가 따라잡았다.
    • 복제본이 맞춰진 뒤 16:24 UTC 에 원래 토폴로지로 페일오버했다.
    • 밀린 웹훅 이벤트와 Pages 빌드를 처리했다. 웹훅 페이로드 약 200,000건이 내부 TTL 을 넘겨 버려진 것을 발견하자 처리를 멈추고 TTL 을 당분간 늘리는 변경을 배포했다.
    후속 조치
    • 각 클러스터에서 서부로 복제되지 않은 쓰기를 담은 MySQL 바이너리 로그를 분석해, 자동으로 맞출 수 있는 쓰기와 사용자에게 연락해야 하는 쓰기를 가린다.
    • GitHub Pages 빌드가 멈춘 상황에서도 공지 글을 낼 수 있게 한다.
    • 장애 중 복구 예상 시간을 더 정확하게 알린다.
    • Orchestrator 설정을 고쳐 데이터베이스 프라이머리가 리전 경계를 넘어 승격되지 않게 한다.
    • 녹색, 노란색, 빨간색 세 단계만 있던 상태 표시를 새 상태 보고 방식으로 옮겨 플랫폼 구성 요소마다 상태를 보여 준다.
    • 여러 데이터센터에서 트래픽을 받는 active/active/active 구성으로 옮기는 일을 앞당겨, 시설 단위 N+1 이중화로 데이터센터 하나가 통째로 망가져도 사용자에게 영향이 없게 한다.
    • 시스템이 기대는 가정을 더 적극적으로 시험한다.
    • 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하는 관행을 들이고, 장애 주입과 카오스 엔지니어링 도구에 투자한다.
    교훈

    GitHub 은 Orchestrator 가 설정대로 움직였지만 애플리케이션 계층은 그 토폴로지 변경을 견디지 못했다고 봤다. 리전 안의 리더 선출은 대체로 안전하지만, 갑자기 생긴 대륙 간 지연이 이번 장애를 키운 큰 요인이었다. 자동 페일오버 설정은 애플리케이션이 기대하는 것과 맞춰야 한다. GitHub 은 이만큼 복잡한 서비스 체계에서는 운영 통제를 조이거나 대응을 빠르게 하는 것만으로는 안정성을 지킬 수 없다고 판단했다. 그래서 가정을 더 적극적으로 시험하고, 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하기로 했다. 복구 예상 시간은 모든 변수를 고려하지 못해 틀렸다.

  4. 증상

    2012년 11월 30일 금요일, GitHub 는 18분 동안 완전히 접속이 안 됐고, 하루 종일 응답이 이따금 느려지고 오류가 간헐적으로 났다. 파일 서버 한 쌍이 하루 대부분 내려가 있어 일부 저장소가 영향을 받았다.

    촉발

    새 애그리게이션 스위치를 들이려고 액세스 스위치를 떼어 설정을 바꾸고 다시 연결하는 작업을 했다. 11월 30일 아침 A 스위치를 옮기던 중 마지막 스위치에서 브리지 루프가 생겼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    마지막 A 스위치를 연결할 때 같은 캐비닛의 B 스위치와 연결이 끊겼다. 문제를 고친 뒤에도 성능이 기대만큼 나오지 않아 들여다보다가 액세스 스위치와 애그리게이션 스위치 사이 링크가 모두 포화된 것을 봤다.

    조치
    • 마지막 A 스위치에서 난 첫 문제를 빨리 해결하고, 영향받은 B 스위치를 다시 서비스에 넣어 이전을 마쳤다.
    • 액세스 스위치에서 잘못된 설정을 지웠다. 그 뒤로는 링크를 시험해도 페일오버가 기대대로 작동했고, 애그리게이션 계층이나 액세스 계층의 스위치 하나를 빼도 서버에 영향이 없었다.
    • 몇 시간을 더 찾아도 설정 문제가 나오지 않자 네트워크 공급사에 다시 에스컬레이션했고, 공급사는 이 문제를 가장 높은 심각도 등급으로 올려 바로 함께 조사했다.
    • 태평양 시간 토요일 오전 6시에 네트워크 점검 시간을 잡고 애그리게이션 스위치의 핵심 프로세스 일부를 재시작해 MAC 주소를 다시 학습하게 했다. 이 우회책이 통해서 트래픽과 성능이 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 공급사가 MAC 학습 문제의 근본 원인을 찾았고, 1주일쯤 안에 최종 수정이 나오면 스위치에 소프트웨어 업데이트를 배포한다.
    • 그때까지 애그리게이션 계층과 액세스 계층 사이 용량을 면밀히 지켜보고, 문제가 다시 나면 쓸 우회 절차를 둔다.
    • 라우터부터 액세스 계층 스위치까지 네트워크 스택을 똑같이 한 벌 더 갖춰 스테이징 환경으로 쓰고, 이런 변경을 미리 더 충분히 시험한다.
    • 비슷한 문제가 생기면 더 빨리 알림을 받도록 네트워크에 자동 모니터링을 더한다.
    • 앞으로 몇 달 동안 정기적인 장애 대응 훈련을 늘리고, 한 가지 가설에 매달리지 않도록 하는 시나리오를 만든다.
    • 앞으로는 네트워크에 문제 조짐이 처음 보일 때 바로 공급사 지원팀에 연락한다.
    교훈

    GitHub 는 고객에게 영향이 없도록 설계한 점검 작업이 결국 고객에게 영향을 줬다고 인정했다. 장애 대응 중에 브리지 루프라는 생각에 오래 매달려 다른 원인을 보지 못했고, 그래서 한 가지 가설에 갇히는 것을 더 경계해야 한다고 했다. GitHub 는 공급사 지원팀과 일한 경험이 좋았다며, 앞으로는 문제 조짐이 처음 보일 때 바로 지원팀에 연락하겠다고 했다.

  5. 증상

    2012년 9월 10일 월요일, 스키마 마이그레이션이 데이터베이스에 높은 부하를 걸자 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다. Percona Replication Manager 는 'active' 역할을 다른 노드로 옮겼고, 새 노드가 느려지면서 GitHub.com 이 멈췄다.

    촉발

    무중단 MySQL 스키마 마이그레이션이 이전의 같은 종류 마이그레이션보다 높은 부하를 데이터베이스에 걸었고, 그 부하로 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    9월 11일 아침 한 개발자가 'standby' 역할을 맡은 노드에서 잘못된 쿼리 결과가 나온다고 운영팀에 알렸다. 그 뒤 운영팀은 혼자 마스터로 뽑힌 'c' 노드가 앞서 데이터가 뒤처졌다고 판단한 노드라는 것을 알아챘다.

    조치
    • 9월 10일 Pacemaker 의 maintenance-mode 를 켜서 모든 헬스 체크와 자동 페일오버 동작을 멈췄다.
    • 9월 11일 8:26 AM 에 데이터가 뒤처진 'c' 노드의 전원을 꺼서 갈라진 클러스터 상태를 끝내고 데이터가 더 어긋나지 않게 했다.
    • 클러스터 상태를 깨끗하게 되살리려고 'a' 와 'b' 두 노드에서 Pacemaker 와 Heartbeat 프로세스를 모두 멈춘 뒤 'a' 노드에서 다시 띄웠다.
    • 'a' 노드에서 MySQL 을 띄워 'active' 역할을 맡게 했다.
    • 다른 사용자의 대시보드에 새어 나간 이벤트를 모두 지우고, 그 시간에 경로가 잘못 잡힌 저장소를 모두 점검했다.
    • 협업자가 아닌 사람에게 열려 있던 비공개 저장소 16개의 소유자에게 모두 직접 연락했다.
    후속 조치
    • Pacemaker 설정을 바꿔 'active' 데이터베이스 역할의 페일오버는 운영팀 사람이 시작할 때만 일어나게 한다.
    • 비상시나 정기 유지보수 때 페일오버를 해도 성능이 떨어지지 않도록, 복제본 데이터베이스의 InnoDB 버퍼 풀을 미리 데우는 여러 방법을 조사하고 시험한다.
    • 화요일에 segfault 를 일으킨 코드 경로를 중심으로 Pacemaker 와 Heartbeat 스택 전체를 점검한다.
    • 만일에 대비해 segfault 가 난 서버에서 강도 높은 하드웨어 시험을 한다.
    교훈

    GitHub 은 이번 장애에 세 가지가 겹쳤다고 밝혔다. 일어나지 말았어야 할 'active' 역할 페일오버가 여러 번 일어났고, 클러스터 상태가 갈라져 클러스터 관리 소프트웨어가 잘못된 동작을 했으며, 그 페일오버들이 필요 이상으로 성능과 가용성을 해쳤다. 두 장애는 모두 자동 페일오버에서 시작했는데, 그 페일오버를 해야 하느냐고 운영팀 누구에게 물었어도 하지 말아야 한다고 답했을 것이다. GitHub 은 자동 페일오버가 서비스 가용성을 지키는 좋은 방법인 경우가 많지만, 주 운영 데이터베이스는 그런 경우가 아니라고 결론 내렸다.

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이 5건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 데이터베이스 복제. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별3

용량 한계2건

  1. IL-0262 한 데이터센터의 로드 밸런서가 과부하에 걸려 GitHub 의 인증 경로와 이 데이터센터를 지나는 여러 서비스가 오류와 느린 응답을 냈다
    GitHub2026
  2. IL-0471 GitHub Actions 워크플로 실행이 대량으로 실패하거나 큐에서 오래 기다렸다
    GitHub2026

DNS·네트워크 장애1건

조직
  1. IL-0210 43초 네트워크 단절 뒤 MySQL 프라이머리가 미국 서부로 넘어가 GitHub.com 이 24시간 11분 동안 느려지고 오래된 데이터를 보여 줬다
    GitHub2018

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0263 새 애그리게이션 스위치로 옮기는 작업 뒤 데이터센터 스위치 사이 링크가 포화되어 GitHub 가 하루 종일 느렸고 18분 동안 완전히 멈췄다
    GitHub2012
  2. IL-0303 GitHub 의 새 3노드 MySQL 클러스터에서 자동 페일오버가 잘못 일어나고 클러스터 상태가 갈라져 GitHub.com 이 두 번 멈췄다
    GitHub2012