사례14건

14건 중 6~10번째

1. 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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2. IL-0132 잘못된 리소스 정리 작업이 Vertex AI 예측 엔드포인트를 전역에서 삭제된 것으로 표시해 고객 모델이 내려가고 예측 요청이 4시간 넘게 실패했다.

   Google Cloud2022

   증상

   2022-06-02 10:10 US/Pacific 부터 Vertex AI Online Prediction 의 오류율이 올라갔다. 리전과 사용 패턴에 따라 요청의 30% 에서 100% 가 실패했다.

   오류율 상승리소스 삭제서비스 중단

   촉발

   잘못된 리소스 정리 작업이 Vertex 예측 엔드포인트를 전역에서 삭제된 것으로 표시했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   모델 요청 라우팅

   기여 요인

   자동화 증폭과도한 영향 범위

   감지

   Google 은 13:58 US/Pacific 에 상태 페이지에 첫 공지를 올렸고, 이 공지는 문제가 10:20 US/Pacific 에 시작됐다고 적었다. 나중에 나온 짧은 장애 보고서는 시작 시각을 10:10 으로 적었다.

   조치

   • 삭제된 것으로 표시된 Vertex 예측 엔드포인트를 복구했고, 서비스가 완전히 회복됐다.

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3. IL-0010 템플릿 중괄호가 빠진 설정 변경으로 ArgoCD 가 전 세계 모든 클러스터의 서비스를 지웠다

   Skyscanner2021

   증상

   2021년 8월 25일 Skyscanner 는 네 시간 반 동안 전 세계에서 완전히 멈췄다. skyscanner.net 웹사이트에 접속할 수 없었고 모바일 앱도 동작하지 않았다. 여행자와 비즈니스 파트너 모두 Skyscanner 를 쓸 수 없었다.

   서비스 중단리소스 삭제

   촉발

   GMT 15:30 무렵 한 엔지니어가 앞으로 할 큰 변경을 준비하면서 템플릿 시스템에 변경을 올렸다. 시스템 동작은 바꾸지 않으려던 변경이었다. 셀 설정 루트 파일의 cell: {{ default $cluster.name $cluster.unique_name }} 줄을 cell: $cluster.name 으로 바꿨다. 변경은 동료 리뷰를 거쳐 master 에 머지됐고 자동으로 배포됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Argo CD설정 템플릿

   기여 요인

   리뷰 누락단계적 배포 부재설정 테스트 부재미검증 백업자동화 증폭과도한 영향 범위

   조치

   • 클러스터마다 올바른 설정을 되돌려 놓고, GitOps 로 클러스터가 스스로 올바른 상태로 돌아오게 했다.
   • 팀이 익숙하게 다루던 백업과 복원 절차로 서비스를 복원했다.
   • 리전 하나와 핵심 서비스를 먼저 복구해 GMT 20:30 무렵 리전 하나에서 모든 트래픽을 받았다.
   • 목요일과 금요일에 걸쳐 나머지 리전과 핵심이 아닌 서비스를 되살리고 확인했다.

   후속 조치

   • 이번처럼 드물게 쓰이는 변경 경로에서도 설정 변경을 전 세계에 한꺼번에 배포하지 않게 한다.
   • 템플릿과 로직이 들어간 설정을 코드로 다루고, 테스트와 린트를 도입한다.
   • 시나리오와 런북이 최악의 재해 규모까지 다루게 하고, 더 극단적인 상황을 워게임으로 연습한다.
   • 백업과 복원 절차를 검증한다. 필요할 때 백업을 실제로 꺼낼 수 있는지, 리전 하나가 내려간 경우에도 되는지 확인한다.
   • 새벽에 긴장한 엔지니어가 읽어도 맥락과 단계가 분명하고, 필요하면 여러 번 실행해도 결과가 같도록 런북을 고쳐 쓴다.
   • 이 설정을 리전마다 템플릿으로 찍어 낼 필요가 있었는지 다시 따지고, 리전마다 설정이 어긋날 위험과 자동화로 변경이 여러 리전에 한꺼번에 퍼질 위험 사이에서 균형을 찾는다.

   교훈

   설정에 템플릿과 로직을 넣는 순간 그 설정은 코드가 된다. 팀은 설정의 복잡도를 높이면서도 이 파일을 설정으로만 여겨 테스트도 린트도 두지 않았다. 전역 설정 배포를 막으려고 오래 공을 들였지만, 이 경로로 변경이 나가는 일은 아주 드물어서 미처 떠올리지 못했다. 시나리오와 런북은 이 정도 규모의 장애를 상정하지 않았다. 백업은 복원해 보기 전까지 백업이 아니다. 장애 대응을 지휘하는 인시던트 커맨더를 가장 경험 많은 사람이 맡아 누구도 탓하지 않고 상황을 이끈 것이 복구에 큰 도움이 됐다.

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4. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다

   Jetstack2019

   증상

   Jetstack 은 europe-west1 에 있는 GKE 리전 클러스터의 마스터를 업그레이드하고 있었다. 이 개발 클러스터는 여러 팀이 낮 동안 앱을 시험하는 데 쓴다. GKE Terraform 파이프라인으로 업그레이드를 시작했는데, 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않았다. GKE 콘솔에는 클러스터가 여전히 업그레이드 중으로 나왔다.

   업그레이드 정체컨트롤 플레인 무응답노드 재생성 반복서비스 중단

   촉발

   마스터 업그레이드 중 두 번째 마스터 인스턴스의 API 서버가 ca-registration PostStartHook 을 실행하면서 kube-system 의 extension-apiserver-authentication ConfigMap 을 갱신하려 했다. 이 요청은 설정해 둔 OPA 검증 웹훅의 백엔드가 응답하지 않아 타임아웃 났다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   어드미션 웹훅GKE 컨트롤 플레인쿠버네티스 API 서버kubelet

   기여 요인

   과도한 영향 범위헬스 프로브 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   GKE Terraform 파이프라인으로 시작한 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않은 것이 첫 신호였다. 파이프라인을 다시 돌리자 kube-apiserver 가 unhealthy 라는 오류가 났다. 원인은 Google Support 의 도움을 받아 찾았다.

   조치

   • API 서버에 간헐적으로 접근될 때를 이용해 OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 리소스를 지워 클러스터를 복구했다.

   후속 조치

   • OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 이 정책이 적용되고 개발 팀이 접근하는 네임스페이스만 보도록 범위를 좁혔다.
   • 웹훅을 정책이 실제로 검증하는 Ingress 와 Service 리소스에만 켰다.
   • OPA 가 응답하지 않으면 재시작되도록 liveness probe 를 더하고 문서를 고쳤다.
   • 이 동작을 개선하자는 쿠버네티스 업스트림 이슈가 아직 열려 있어, 그 진행을 지켜본다.

   교훈

   API 서버 응답 시간에 알림을 걸어 두었다면, OPA 웹훅을 처음 배포한 뒤 모든 CREATE 와 UPDATE 요청의 응답 시간이 늘어난 것을 알아챘을 수도 있다. 모든 워크로드에 프로브를 설정하는 것이 중요하다. 팀은 OPA 배포가 너무 간단해 보여서 Helm 차트를 쓰지 않았는데, 그 차트에는 어드미션 컨트롤러 컨테이너의 livenessProbe 를 포함해 튜토리얼 기본 설정에 없는 조정이 여럿 들어 있었다. 노드 자동 복구를 끄는 것도 검토했지만 끄지 않기로 했다. 같은 문제를 겪은 것은 Jetstack 이 처음이 아니며, 관련 업스트림 이슈는 아직 열려 있다.

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5. 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.

   사례 보기

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