사례12건

12건 중 5~9번째

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-0152 정비 작업 중 FRA1 내부 인프라 클러스터에 잘못된 설정이 들어가 그 위에서 돌던 DOKS 클러스터 200개의 컨트롤 플레인이 자동으로 삭제됐다.

   DigitalOcean2024

   증상

   2024-01-23 13:02 UTC 에 DigitalOcean 은 12:18 UTC 부터 FRA1 리전의 쿠버네티스 클러스터 문제를 조사하고 있다고 공지했다. 사용자는 FRA1 클러스터와 통신할 때 오류를 겪을 수 있었다.

   리소스 삭제컨트롤 플레인 무응답

   촉발

   정비 작업 중 FRA1 내부 인프라 클러스터에 잘못된 설정 변경이 실수로 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   자동화 증폭파괴적 변경 보호 장치 부재과도한 영향 범위

   감지

   13:02 UTC 의 첫 상태 페이지 공지는 12:18 UTC 부터 조사 중이라고 했다. 사후 보고서의 타임라인에서는 12:36 에 잘못된 설정을 원인으로 확인했다.

   조치

   • 영향받은 클러스터마다 가장 최근 백업으로 etcd 클러스터를 되살렸다.
   • etcd 를 되살린 뒤 상태가 없는 컨트롤 플레인 컴포넌트를 다시 올려 컨트롤 플레인 복구를 마쳤다.
   • 13:00 에 복구 중 예상하지 못한 문제가 생기자 복구 메커니즘을 추가로 패치했고, 15:00 에 문제를 모두 해결했다.
   • 복구 도중 추가로 발견한 작은 버그를 고쳤다.
   • 고객지원팀이 영향받은 고객에게 직접 연락해 다음 조치를 안내했다.

   후속 조치

   • 운영 환경에서 어떤 경우에도 인프라 클러스터 자원이 자동으로 삭제되지 않게 막는 수정을 배포했다.

   교훈

   컨트롤 플레인을 받치는 인프라 클러스터의 설정 변경 하나가 한 리전의 DOKS 클러스터 200개의 컨트롤 플레인을 한꺼번에 지웠다. 하루 두 번 받아 둔 etcd 백업으로 클러스터를 되살릴 수 있었지만, 컨트롤 플레인 데이터는 백업 주기만큼, 최대 12시간 전 상태로 돌아갔다. 컨트롤 플레인이 사라진 동안에도 노드의 워크로드는 계속 돌았다.

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3. IL-0207 로컬 개발 환경에서 돌린 작업이 운영 컨텍스트로 넘어가 Kubernetes 클러스터의 Consul 릴리스를 통째로 지웠고, Patroni 가 무너져 GitLab.com 전체가 5XX 오류를 냈다.

   GitLab2022

   증상

   모니터링과 알림이 곧바로 울렸다. 알림 하나는 Patroni 페일오버를 가리켰다. GitLab.com 으로 가는 트래픽은 모두 5XX 오류로 끝났다.

   서비스 중단오류율 상승리소스 삭제

   촉발

   엔지니어가 로컬 개발 환경에서 사내 도구로 일상적인 작업을 돌렸다. 로컬 배포나 롤백 도중 컨텍스트가 로컬 개발에서 운영으로 바뀌었고, 이때 잘 알려진 오픈소스 도구가 예상하지 못한 동작을 해 운영 환경에 변경이 들어갔다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   모니터링과 알림 인프라가 곧바로 경보를 보냈다. 팀은 Consul 클러스터가 내려가 Patroni 클러스터에 영향을 주자마자 큰 장애가 난 것을 알았고, 근본 원인도 몇 분 안에 찾았다.

   조치

   • 지워진 Consul 릴리스를 운영에 다시 적용했다. Consul 클러스터가 올라오자 데이터베이스 클러스터가 회복했다.

   후속 조치

   • Kubernetes 배포 방식을 개선해 로컬 환경에서 운영 환경을 대상으로 위험한 배포 작업이 돌아갈 가능성을 줄인다. 개념 검증은 reliability 이슈 16875 에서 진행한다.
   • Teleport 를 Kubernetes 클러스터와 연동한다. 이렇게 하면 SRE 에게 기본으로 읽기 전용 역할을 줄 수 있어 실수로 운영 환경을 바꿀 위험이 줄어든다.

   교훈

   로컬 개발 환경에서 운영 클러스터에 접근할 수 있으면 도구가 컨텍스트를 예상과 다르게 바꾸는 순간 일상 작업이 운영 장애가 된다. GitLab 은 Kubernetes 배포 방식을 개선하고, Teleport 로 SRE 의 기본 권한을 읽기 전용으로 둘 수 있게 하면 이런 위험이 크게 줄어든다고 봤다. 알림과 원인 파악은 빨랐다. 지워진 릴리스를 다시 배포하는 데는 손으로 해야 할 일이 있었지만 비교적 빨리 끝났다.

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4. IL-0009 ArgoCD Application 이름이 겹쳐 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 삭제됐다

   InfluxData2022

   증상

   PR 하나를 머지한 직후 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 사라졌다. 쓰기와 읽기를 비롯한 모든 API 엔드포인트가 404 오류를 냈다.

   서비스 중단리소스 삭제오류율 상승

   촉발

   팀원 한 명이 설정 파일에 새 객체 여러 개를 더하는 PR 을 올렸다. 그중 새 ArgoCD Application 과 AppProject 의 이름이 자동화 오류로 app02-cluster01 이 아니라 기존 것과 같은 app01-cluster01 로 정해졌다. 코드 리뷰에서도 app01 과 app02 의 차이를 알아채지 못해 PR 이 그대로 머지됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Argo CD영구 볼륨과 스테이트풀셋설정 템플릿

   기여 요인

   리뷰 누락런북 부재파괴적 변경 보호 장치 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   모니터링과 경보 시스템은 이 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그래서 팀은 계획을 세워 복구하기 전에 먼저 변경을 되돌리려 했다. 팀이 장애를 무엇으로 알게 됐는지는 글에 나오지 않는다.

   조치

   • 머지된 PR 을 되돌리기 시작했다가 곧바로 멈췄다.
   • etcd 메타데이터 클러스터를 복원했다.
   • 지워진 쿠버네티스 객체를 다시 만들어 남아 있던 PersistentVolume 을 다시 쓸 수 있게 하고, StatefulSet 을 다시 만들었다.
   • Zookeeper 볼륨을 Velero 로 매시간 받아 둔 백업에서 복원했다.
   • 헬스 체크와 readiness 체크를 끈 채 Kafka StatefulSet 을 파드 하나씩 다시 만들었다.
   • 쓰기 선행 로그 역할을 하는 Kafka 로 다시 쓰기를 받고, 쓰기를 처리하는 컴포넌트의 레플리카 수와 메모리 request 와 limit 을 늘렸다.
   • 스토리지 파드를 다시 만들었다. 파드는 오브젝트 스토리지에서 데이터를 내려받아 인덱싱한 뒤 쓰기 선행 로그에 밀려 있던 데이터를 읽어 들였다.
   • ArgoCD, 쿼리, 대시보드, 예약 작업을 다시 켜고, 레플리카 수를 원래대로 돌린 뒤 최종 QA 점검을 했다.

   후속 조치

   • 상태를 되살리는 절차를 담은 런북을 만들었다. PVC 같은 쿠버네티스 객체는 지워졌지만 디스크와 볼륨에 데이터는 남아 있을 때 할 일을 자세히 적었다.
   • 모든 환경의 모든 볼륨이 PVC 객체가 지워져도 데이터를 유지하도록 설정했다.
   • 외부에 드러나는 장애를 다루는 절차를 개선했다.
   • 생성된 YAML 을 객체 하나당 파일 하나로 저장하도록 바꿨다. 예를 들어 etcd Service 는 v1.Service-(namespace).etcd.yaml 파일이 된다. 이제 이번과 같은 PR 은 새 객체를 더하는 변경이 아니라 기존 객체를 덮어쓰는 변경으로 보인다.
   • YAML 생성 도구가 중복 객체를 찾아 리뷰를 요청하기 전에 경고하도록 고쳤다. 파일 이름만 보지 않고, apiVersion 이 networking.k8s.io/v1beta1 과 networking.k8s.io/v1 처럼 달라도 네임스페이스와 이름이 같으면 같은 객체로 판단한다.
   • 모든 상태 저장 리소스와 ArgoCD 가 관리하는 Namespace 객체에 Prune=false 어노테이션을 달아, 설정이 잘못돼도 ArgoCD 가 지우지 않게 했다.
   • ArgoCD Application 에 FailOnSharedResource=true 옵션을 넣었다. 다른 Application 이 관리하거나 관리했던 객체를 바꾸려 하면 ArgoCD 는 변경을 적용하지 않고 동기화를 실패로 멈춘다.

   교훈

   무엇보다 모니터링과 경보가 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그 탓에 팀은 계획된 복구 대신 롤백부터 시도했다. InfluxDB Cloud 인스턴스 일부나 전체를 잃었을 때 쓸 런북도 없었다. 상태 저장 애플리케이션은 변경을 되돌린다고 원래대로 돌아오지 않고, 데이터 없는 새 인스턴스가 생길 뿐이다. 이런 PR 은 시스템이 머지를 막았어야 했다. 볼륨을 Retain 으로 둔 데다 Telegraf 처럼 쓰기를 재시도하는 클라이언트가 있어서 데이터를 하나도 잃지 않았다.

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5. IL-0115 OpenAI 의 운영 AKS 클러스터 세 개 중 하나가 사람의 실수로 통째로 내려가 Codex, Embeddings, 구형 GPT 모델과 파인튜닝 모델이 최대 12시간 동안 제대로 응답하지 못했다

   OpenAI2022

   증상

   2022년 6월 23일 18시 56분 PDT, UTC 로는 6월 24일 01시 56분에 여러 모델이 한꺼번에 오프라인이 됐다. 일부 파인튜닝 모델인 curie 와 davinci, 일부 Codex 베타 모델인 code-davinci-001 과 code-cushman-001, 일부 구형 GPT 모델인 curie, babbage, ada, 그리고 모든 Embeddings 모델이 응답하지 않았다.

   서비스 중단오류율 상승간헐적 타임아웃

   촉발

   사람의 실수로 운영 클러스터 하나에 파괴적인 작업이 실행돼 클러스터가 완전히 내려갔다. 안전장치에 예상하지 못한 구멍이 있었고, 그 작업이 어떤 영향을 주는지 알려 주는 정보가 미묘하게 빠져 있었다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러모델 허브

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재여유 용량 부재미뤄 둔 업그레이드장애 중첩

   조치

   • 내려간 클러스터가 맡던 모델을 남은 두 운영 클러스터에 다시 배치했다.
   • 클러스터 구성 중 AKS 연결이 끊기자 Azure 지원팀과 함께 VPN 링크를 다시 만들었다.
   • Azure Private Link 연결이 다시 끊기자 Azure 지원팀과 우회 방법을 만들었다.
   • 업그레이드한 쿠버네티스 버전이 인그레스와 호환되지 않자 클러스터를 지우고 처음부터 다시 만들었다.
   • 05시 30분부터 06시 30분 PDT 사이에 다시 만든 클러스터로 트래픽을 옮겼다.

   후속 조치

   • 이번 클러스터처럼 운영에 꼭 필요한 인프라가 실수로 바뀌지 않도록 검사와 잠금을 더한다. 기존 보호 장치는 범위가 좁아 이번 같은 클러스터 장애를 막지 못했다.
   • 실행 중인 작업이 더 잘 보이게 하고, 시스템 구성 요소의 이름이 글자만 봐도 서로 확실히 구별되도록 바꾼다.
   • AKS 네트워크 연결 문제를 Azure 와 계속 조사해 새 클러스터 작업이 다시 방해받지 않게 한다.
   • 이번에 드러난 클러스터 장애 유형을 플레이북에 넣고, 새 클러스터와 인프라를 구성하는 절차를 고친다.
   • 쿠버네티스를 체계적으로 업그레이드하고, 앞으로 버전이 뒤처지지 않도록 업그레이드할 시간을 따로 확보한다.
   • 파인튜닝 모델을 여러 클러스터에 나눠 배치하고, 클러스터 사이 복제를 더 자동으로 하는 방법을 만든다.
   • Azure Blob Storage 를 분산하고 복제해 파인튜닝 모델을 더 빠르고 안정적으로 불러올 수 있게 한다.
   • Azure Blob Storage 병목을 덜어 줄 노드 간 캐시의 배포를 마무리한다.
   • 모델 가중치를 저장하는 방식을 바꿔 더 효율적이고 빠르게 불러올 수 있게 한다.

   교훈

   클러스터 하나를 통째로 잃으면 평소의 여유 용량이 한 번에 바닥난다. GPU 처럼 몇 시간 안에 늘릴 수 없는 자원을 쓰는 서비스는 남은 클러스터만으로 완전히 되살릴 수 없다. 운영 클러스터를 지울 수 있는 작업에는 그 영향을 분명히 보여 주는 정보와 잠금이 있어야 한다. 쿠버네티스 버전이 뒤처져 있으면 급하게 하는 업그레이드가 인그레스 호환성 같은 새 문제를 만든다. AKS 는 다운그레이드가 되지 않아 되돌릴 수도 없었다. 대용량 모델을 처음부터 다시 올리는 상황에서는 스토리지 대역폭과 캐시 무효화가 복구 시간을 좌우했다.

   사례 보기

원인별4