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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2월 9일 데이터 가용성 문제일 수 있다는 첫 티켓이 들어왔다. 2월 10일 상태 페이지는 쿼리 문제를 조사 중이며 최근 데이터 일부가 쿼리 응답에 나오지 않는다고 알렸다.

    촉발

    2월 9일 아주 큰 파티션의 압축을 개선하려는 코드 변경을 prod101-us-east-1 에 배포했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    2월 9일 데이터 가용성 문제일 수 있다는 첫 티켓이 들어와 조사를 시작했다. 2월 10일 티켓이 더 들어온 뒤 근본 원인을 찾았다.

    조치
    • 2월 10일 압축 변경을 롤백해 더 번지지 않게 했다.
    • 최근 데이터를 클러스터의 쓰기를 모두 기록한 Kafka 로그에서 먼저 되살렸다.
    • 2월 17일 과거 데이터를 더 효율적으로 복원하도록 복원 절차를 고쳤다.
    • 과거 데이터를 TSM 스냅숏에서 복원했다.
    • 실시간 쓰기와 쿼리를 방해하지 않도록 클러스터를 켠 채로 조금씩 복원했다.
    후속 조치
    • 압축기처럼 중요한 스토리지 구성 요소를 바꾸는 변경의 테스트 범위를 넓히고, 운영 규모의 작업량을 더 잘 반영하는 테스트 시나리오를 더한다.
    • 압축 과정의 안전장치를 강화해 실패를 찾아내고 안전하게 처리하게 한다.
    • 대규모 복원 중에 TTBR 이 높아지거나 쿼리가 느려질 가능성을 줄이도록 복원 작업 흐름과 운영 절차를 검토한다.
    • 클러스터 전체 복원이 빨라지도록 백업과 복원 전략을 다시 본다.
  2. 증상

    2022년 4월 11일 13:17 UTC 에 고객과 Gitpod 직원들이 워크스페이스가 간헐적으로 응답하지 않는다고 알렸다. 4월 8일과 9일에 새 세대 워크스페이스 클러스터 ws39 를 모든 리전에 배포한 직후였다.

    촉발

    2022년 4월 8일과 9일에 새 세대 워크스페이스 클러스터 ws39 를 모든 리전에 배포한 것이 시작이었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    2022년 4월 11일 13:17 UTC 에 고객과 Gitpod 직원들의 신고로 알았고, incident.io 연동으로 Slack 에 장애를 열었다. 4월 12일에도 고객과 직원의 신고로 알았고, 4월 17일에는 엔지니어들이 워크스페이스 노드의 CPU 부하가 오른 것을 보고 내부 장애를 열었다.

    조치
    • IO 제한 기능이 없어 워크스페이스 시작 트래픽을 이전 세대 클러스터 ws38 로 돌렸고, 4월 11일 15:37 UTC 에 마쳤다.
    • t2d 대신 더 빠른 c2d 머신 유형과 로컬 SSD 를 쓰는 새 클러스터 ws39a 를 만들어 트래픽을 옮겼다.
    • Let's Encrypt 속도 제한 문제를 풀고, Let's Encrypt 에 한도를 올려 달라고 요청했다.
    • ws38 클러스터를 쓸 수 없어 EU XL 트래픽을 임시로 리전 EU 클러스터로 보내 워크스페이스를 다시 시작할 수 있게 했다. 그리고 망가진 ws-eu39xl 을 대신할 ws-eu39bxl 클러스터를 새로 만들었다.
    • stopping 상태에 걸린 워크스페이스를 정리해 사용자가 다시 시작할 수 있게 했다.
    • 4월 8일 배포 전처럼 1TB 부트 디스크를 단 노드로 ws40 을 만들어 디스크 IO 대역폭을 늘렸다.
    • 모니터링으로 노드의 작업을 직접 살펴 과도한 CPU 시간을 쓰는 워크스페이스를 찾아 시스템에서 지웠다.
    • 노드를 손으로 뒤지고 채굴 탐지 시스템을 함께 써서 부정 사용자를 찾아 Gitpod 사용을 막았다.
    • ws38 세대에는 없던 ws-daemon 변경을 되돌려 CPU 제한을 다시 안정시켰고, 이 수정을 ws34 클러스터에 담아 배포했다.
    • 새 ws34 배포에서 워크스페이스 포트로 가는 ACME HTTP 요청을 막아 Let's Encrypt 한도에 다시 걸리지 않게 했다.
    • 워크스페이스 사이에 디스크 IO 를 공정하게 나누는 ws41xl 클러스터와 일반 리전용 ws41 클러스터를 만들어 트래픽을 단계적으로 옮겼다.
    후속 조치
    • 테스트 결과가 진행하면 안 되는 배포를 미리 걸러 내도록 테스트 자동화에 계속 투자한다.
    • 새 클러스터로 트래픽 비율을 옮기는 간격을 배포마다 다르게 하고, 큰 배포일수록 단계 사이를 길게 둔다.
    • 워크스페이스 클러스터 배포에 위험 평가 단계를 넣어 변경 묶음의 크기와 배포 속도를 정하고, 이 단계를 자동화하는 것을 목표로 한다.
    • 팀 사이 의존이 롤백을 막지 않도록 팀끼리 주는 영향을 계속 줄인다.
    • PR 을 머지하기 전에 하위 호환이 깨지는 변경을 찾는 리뷰 기준을 더하고, 그런 PR 은 나눠서 배포를 롤백하기 어려운 상황을 피한다.
    • 장애 완화의 첫 수단으로 롤백을 권하도록 절차를 고쳤고, 이 과정을 자동화하는 방법을 논의한다.
    • 상태 페이지의 워크스페이스 서비스가 장애를 주황이나 빨강으로 제대로 표시하도록 고쳤고, 플레이북도 그에 맞게 고쳤다.
    • 장애 중 내부 소통을 Slack 채널 하나와 Google Meet 하나로 모으고, 장애 절차를 그에 맞게 고쳤다.
    • 당번 체계를 다시 짜서 5월 9일부터 엔지니어링 인력의 10% 가 늘 당번을 맡고, 그 시간으로 관측성과 알림과 시스템 안정성을 개선한다.
    교훈

    4월 11일에 롤백을 결정했다면 가장 좋았다. 롤백하지 않고 수정을 계속 만들어 배포하면서 고객은 필요 이상으로 오래 성능 저하를 겪었고 일부는 데이터를 잃었다. 규모가 크고 바로 앞 배포와 가까운 변경을 너무 빨리 내보냈고, 테스트 결과가 배포를 막았어야 했다. 배포 묶음을 작게 하고 배포를 자주 한다는 원칙을 ws39 에서 지키지 못했고, 팀 사이 의존이 롤백을 어렵게 만들었다. 기여 요인 가운데 일부는 막을 수 있었다.

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

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