사례3건

3건 중 1~3번째

1. IL-0192 Crossplane 컴포지션의 병합 정책 변경이 Service 타입을 ClusterIP 로 바꿔 클라우드 로드 밸런서가 지워지고 Grafana Cloud 서비스의 약 25%가 끊겼다.

   Grafana Labs2025

   증상

   2025년 2월 18일 08:41 UTC, Grafana Labs 의 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다.

   서비스 중단리소스 삭제

   촉발

   로드 밸런서의 TLS 정책 버전을 올리면서, 기본 TLS 정책을 덮어쓸 수 있도록 Crossplane 컴포지션의 병합 정책을 바꾼 변경이 개발, 스테이징, 운영 환경에 동시에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   설정 템플릿클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   미검증 가정단계적 배포 부재과도한 영향 범위파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   08:41 UTC 에 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다. 조사해 보니 최근의 TLS 정책 설정 변경 때문에 그 엔드포인트의 로드 밸런서가 사라져 있었다.

   조치

   • 문제의 코드 변경을 롤백했다.
   • 영향받은 쿠버네티스 Service 를 다시 만들어 쿠버네티스가 로드 밸런서를 새로 만들게 했다.

   후속 조치

   • 한 번에 두 개 이상의 웨이브로 배포하는 것을 막는 CI 검사를 넣어, 개발에서 스테이징, 카나리, 운영으로 이어지는 순서를 벗어나는 배포를 잡아내게 했다.
   • 논의만 하던 더 정교한 웨이브 설계의 우선순위를 올려 개선안을 합의하고 구현한다.
   • 실수로 지워지지 않도록 로드 밸런서에 삭제 보호를 켜기 시작했다. Crossplane 수준의 삭제 보호보다 한 층 아래에서 막는다.
   • 로드 밸런서 말고도 중요한 클라우드 리소스를 하나씩 살펴 필요한 곳에 삭제 보호를 켠다.
   • 변경 검증과 가시성을 높이려고 만든 Crossplane Managed Resources exporter 를 플랫폼 엔지니어링 안에서 베타로 시험하고 있다. 이번 장애를 일으킨 변경에 적용해 보면 차이가 분명히 드러난다.
   • TLS 정책을 다시 설정하는 기능을 제대로 완성하고 시험해, 애플리케이션 팀이 배포할 수 있게 했다.

   교훈

   작은 변경이라 위험이 낮다고 가정하고 충분한 시험과 영향 범위 줄이기를 건너뛴 것이 장애로 이어졌다. 웨이브 배포는 절차로 기대하는 데 그치지 않고 시스템이 강제해야 한다. 비상 예외는 웨이브를 고르지 않았을 때의 기본 동작이 아니라 말 그대로 예외여야 한다. 이번 변경은 시험을 안 한 것이 아니라 시험한 범위가 충분하지 않았다. 클라우드 로드 밸런서 컨트롤러와 자체 도구까지 처음부터 끝까지 돌려 봐야 의도한 작은 변화만 일어나는지 알 수 있었다. 개발 웨이브부터만 적용하도록 강제했다면 제대로 시험할 수밖에 없었을 것이다.

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2. IL-0191 Loki distributor 서비스에 레이블 셀렉터가 하나 더 들어가 롤아웃 중 새 파드 몇 개에만 쓰기 트래픽이 몰렸고, 그 파드들이 OOM으로 죽으면서 로그 쓰기 경로가 약 25분간 멈췄다.

   Grafana Labs2022

   증상

   Grafana Cloud Logs 의 한 환경에서 Grafana Loki 의 쓰기 경로가 내려갔다. 롤아웃 중이던 distributor 파드가 OOM으로 죽었다가 다시 뜨기를 되풀이했다.

   서비스 중단OOMKilled부하 불균형프로브 실패

   촉발

   키-값 저장소에서 내장 memberlist 로 옮기는 마이그레이션의 1단계가 distributor 디플로이먼트와 서비스에 새 레이블을 붙였다. 서비스를 만드는 함수가 이 레이블을 셀렉터로도 복사했기 때문에, 롤아웃이 시작되자 distributor 서비스는 새 레이블을 단 새 파드만 가리켰다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   설정 템플릿서비스 디스커버리컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   기본 설정 방치초기 신호 무시스테이징 불일치

   감지

   처음에는 distributor 가 OOM으로 죽는 장애로 보였다. 첫 단서는 kubectl get pods 와 kube_deployment_status_replicas_updated 지표에서 distributor 의 10%만 재시작됐다는 점이었다. 팀은 PR 마다 Kubernetes 매니페스트 diff 를 만들어 PR 에 올리고 별도 레포에도 저장하는 자동화를 갖고 있었다. 이 diff 에서 distributor 서비스에 셀렉터가 추가되고 서비스가 다시 만들어진 것을 찾았다. 평소 배포에서는 서비스가 다시 만들어지지 않는다.

   조치

   • distributor 디플로이먼트의 레플리카를 늘렸다. 새로 뜬 파드도 새 레이블을 달고 있어서 부하가 더 많은 파드로 나뉘었고, OOM으로 죽는 파드가 줄면서 Kubernetes 가 옛 파드 교체를 이어 갔다.
   • 마이그레이션 단계의 변경을 되돌려 장애를 완전히 끝내고 원인을 조사할 시간을 벌었다.
   • service_ignored_labels:: [$._config.gossip_member_label] 을 설정하고 서비스 생성 함수 k.util.serviceFor 에 넘겨, memberlist 레이블이 서비스 셀렉터로 복사되지 않게 했다.

   후속 조치

   • 디플로이먼트나 스테이트풀셋의 레이블을 서비스 셀렉터로 복사하던 함수가 이번 같은 예외 상황도 처리하도록 고쳤다.

   교훈

   서비스 셀렉터를 디플로이먼트 레이블에서 자동으로 만들면, 롤아웃 중에 새 레이블이 붙는 순간 서비스가 새 파드만 가리킬 수 있다. 다른 환경에서 본 작은 오류를 롤아웃 때 흔한 잡음으로 넘기면 이런 신호를 놓친다. 환경마다 수평 확장과 메모리 한도 설정이 다르면 다른 환경에서 문제없던 변경이 특정 환경에서만 장애를 낸다. 원인을 빨리 찾는 데에는 Loki 와 Kubernetes 지표, PR 마다 남겨 둔 매니페스트 diff 가 도움이 됐다.

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3. IL-0004 새 Cortex 클러스터에서 기본 우선순위를 받은 파드가 우선순위가 없는 운영 Ingester 를 연쇄적으로 선점해 Hosted Prometheus 쓰기가 실패했다

   Grafana Labs2019

   증상

   2019년 7월 19일 금요일, Grafana Cloud 의 Hosted Prometheus 서비스가 장애를 겪었다. 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

   파드 축출오류율 상승서비스 중단OOMKilled

   촉발

   7월 19일 한 엔지니어가 큰 고객을 위한 전용 Cortex 클러스터를 새로 띄웠다. 새 클러스터 설정에는 새로 도입한 파드 우선순위 지정이 없어서, 모든 파드가 기본값인 medium 우선순위를 받았다. 쿠버네티스 클러스터에는 새 Cortex 클러스터를 올릴 자원이 부족했다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   파드 우선순위와 선점

   기여 요인

   부분 배포자동화 증폭리뷰 누락여유 용량 부재재시도 폭주

   감지

   새로 도입한 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

   조치

   • 쿠버네티스 클러스터를 늘려 새 Cortex 클러스터와 기존 운영 Cortex 클러스터가 모두 들어가게 했다.
   • Cortex 앞의 인증 리버스 프록시에서 난 OOM 을 찾아 고쳤다.

   후속 조치

   • 운영 Ingester 에 high 우선순위 지정을 반영했다.
   • 클러스터 전역 설정처럼 네임스페이스 밖에 있는 객체의 배포는 더 많은 사람이 리뷰한다.
   • 네임스페이스 밖 설정 변경에는 모두 설계 문서를 요구한다.
   • 인증 리버스 프록시의 규모 조정을 자동화해 과부하 때 OOM 이 나지 않게 한다.
   • 한꺼번에 몰려드는 재시도를 막으려고 Prometheus 의 기본 백오프와 확장 동작을 조사한다.

   교훈

   운영 Ingester 에 high 우선순위를 지정하기 전에 medium 을 기본 우선순위로 만들지 말았어야 했다. 운영 Ingester 의 high 지정도 더 일찍 배포했어야 했다. 팀은 이 변경이 설계 문서를 쓸 만큼 크지 않다고 보고 GitHub 이슈에서만 논의했다. 좋은 점도 있었다. Cortex 는 자원이 충분해지자 추가 조치 없이 스스로 회복했다. 팀은 새 로그 수집 시스템인 Grafana Loki 로 Ingester 가 정상적으로 종료됐는지 확인했다.

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원인별1