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

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2026년 3월 4일 오후 4시 26분 PST 무렵부터 약 30분 동안 여러 모델의 API 요청에서 오류율과 지연 시간이 올랐다. 영향은 주로 API 트래픽에 나타났고, Codex 트래픽 일부도 영향을 받았다.

    촉발

    보호용 서킷 브레이커가 일부 스케줄링 작업을 멈춰 둔 사이에 인프라 작업이 큐에 쌓였고, 서킷 브레이커가 풀리자 이 작업이 한꺼번에 실행됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 엔지니어들이 영향을 받은 모델에 인프라 자원을 손으로 다시 배정했다.
    • 추론 엔진을 다시 올리고 모델에 재배정해 서비스를 되살렸다.
    후속 조치
    • 자동 용량 관리 시스템이 실제 상태와 어긋났을 때 이를 더 잘 감지하고 대응하도록 보호 장치를 보강한다.
    • 서킷 브레이커와 스케줄링 시스템의 상태와 그 영향을 쉽게 알아볼 수 있도록 관측성을 높인다.
    • 오래 멈췄다가 풀린 뒤 큐에 쌓인 작업이 대량으로 한꺼번에 실행되지 않도록 보호 장치를 더한다.
    • 용량 조정이 실제 상태와 어긋나는 문제를 잡아내도록 모니터링과 알림을 개선한다.
    교훈

    실행을 멈춘 동안에도 작업을 큐에 쌓는 자동화는 멈춤이 풀리는 순간 낡은 상태를 근거로 한 변경을 한꺼번에 쏟아낼 수 있다. 서킷 브레이커가 무엇을 멈춰 두었는지, 풀릴 때 무엇이 실행될지 눈으로 확인할 수 있어야 한다. 긴 멈춤 뒤에 쌓인 작업이 대량으로 한 번에 실행되지 않게 막아야 한다.

  2. 증상

    2024년 11월 25일 태평양 시각 오전 10시 15분부터 API 와 ChatGPT 트래픽의 상당 부분이 타임아웃과 503 오류로 실패했다.

    촉발

    쿠버네티스 네임스페이스 라벨을 전역으로 바꿨고, 이 변경 때문에 네트워크 계층이 의도치 않게 메타데이터를 다시 계산했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 영향받은 클러스터에서 워크로드를 손으로 빼냈다. 컨트롤 플레인이 응답하지 않아 이 작업이 더 복잡했다.
    • 클라우드 업체와 함께 컨트롤 플레인 노드 수를 늘리고 동시에 데이터 플레인 노드 수를 줄여 컨트롤 플레인을 회복시켰다.
    후속 조치
    • 같은 장애가 다시 나지 않도록 네임스페이스 변경을 잠갔다.
    • 일부 종류의 인프라 배포를 동결했다.
    • 같은 종류의 장애가 반복되지 않도록 신원을 허용 목록으로 관리한다.
    • 가능한 경우에는 트래픽이 자동으로 다른 곳으로 더 잘 옮겨 가도록 GPU 로드 밸런싱 로직을 고친다.
    • 플릿 전체에 걸친 인프라 변경을 관리하는 방식을 개선한다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 자동 용량 관리 시스템, 쿠버네티스 API 서버. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2