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그래프

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사례12건

12건 중 2~6번째

  1. 증상

    2026년 1월 27일 17:25 UTC 에 메시지 백로그가 지나치게 쌓였다는 워커 알람이 울려 장애가 자동으로 선언되었다. 일부 고객의 받은편지함에서 지연이 들쭉날쭉했고 오래된 데이터가 보였다.

    촉발

    내부 앱 삭제 작업과 ETL 파이프라인이 한 샤드에 겹쳤다. 앱 삭제 작업은 속도 제한 없이 평소보다 많은 삭제 단계를 동시에 돌렸고, ETL 파이프라인은 분석과 보고에 쓸 데이터를 같은 샤드에서 읽고 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    17:25 UTC 에 워커에서 메시지 백로그가 지나치게 쌓였다는 알람이 울렸고, 이 알람으로 장애가 자동으로 선언되었다.

    조치
    • 18:25 UTC 에 영향받은 샤드의 부하를 줄이려고 ETL 처리를 껐다.
    • 21:33 UTC 에 앱 삭제 워커를 0 으로 줄였다.
    • 모니터링에서 지표가 안정된 것을 확인한 뒤 ETL 을 조심스럽게 다시 켰다.
    후속 조치
    • 예상하지 못한 부하 급증에 대비할 여유를 두려고 샤드 용량을 미리 늘렸다.
    • 앱 삭제 작업에 속도 제한과 자원 통제를 넣어 데이터베이스 인프라를 짓누르지 못하게 했다. 이제 워커는 용량 한도를 지키고, 데이터베이스 부하가 높으면 처리 속도를 늦춘다.
    • ETL 과 유지보수 작업 같은 백그라운드 작업이 운영 데이터베이스 용량과 어떻게 얽히는지 검토한다. 이런 작업이 고객이 쓰는 기능과 핵심 자원을 다투지 못하게 하는 것이 목표다.
    • 복제 지연을 더 일찍 잡고 특정 작업과 연결해 볼 수 있도록 알림을 보강한다.
    • 영향 범위가 좁은 장애에서도 영향받은 고객에게 먼저 연락하도록 절차를 고친다. 상태 페이지 전체에 올릴 일이 아니어도 영향받은 고객은 제때 소식을 받게 한다.
    교훈

    Intercom 은 이 장애가 샤딩한 데이터베이스 구조의 가치를 보여 줬다고 밝혔다. 데이터를 서로 독립된 여러 샤드에 나눠 두었기 때문에, 플랫폼 전체의 성능 저하가 될 수 있었던 일이 고객 1% 미만에 그쳤다.

  2. 증상

    AWS eu-west-1 에 복제본이 있는 Upstash 리전 Redis 데이터베이스 일부에서 성능이 떨어지고 지연이 높아졌다. 이 데이터베이스들의 CPU 부하가 매우 높았다.

    촉발

    AWS eu-west-1 의 리전 Upstash Redis 데이터베이스에 유지보수 업데이트를 하던 중, 그 리전의 여러 데이터베이스가 주 복제본과 백업 복제본 사이에서 필요 없는 전체 동기화를 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • AWS eu-west-1 의 리전 데이터베이스 클러스터에 자원을 더했다.
    • 15:06 UTC 에 영향받은 데이터베이스의 스로틀링을 풀고 처리량을 늘렸다.
    후속 조치
    • 리전 데이터베이스에서 불필요한 전체 동기화가 일어나지 않게 하는 수정을 배포한다.
    • 리전 데이터베이스 사용자에게 Upstash Global 로 옮기는 방법을 안내한다.
  3. 증상

    2022년 11월 23일 9:39 UTC 에 트래픽 전부가 새 Aurora PostgreSQL 14.x 클러스터로 넘어갔고, 지연이 나빠져 인프라 팀이 조사를 시작했다. 9:54 UTC 에는 쿼리가 평소보다 훨씬 오래 걸리면서 데이터베이스 연결을 모두 차지하고 있었다.

    촉발

    복제를 이용해 Aurora PostgreSQL 10.x 클러스터에서 새 14.x 클러스터로 트래픽을 넘겼다. 그런데 가장 큰 테이블 하나의 vacuum 이 전환 전에 끝나지 않아, 새 클러스터의 가장 큰 테이블들에 ANALYZE 가 돌지 않은 상태였다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    9:39 UTC 에 트래픽 전부가 새 클러스터로 넘어갔을 때 지연이 나빠 보였고, 인프라 팀이 바로 조사를 시작했다.

    조치
    • 9:54 UTC 에 쿼리가 데이터베이스 연결을 너무 오래 잡지 않도록 데이터베이스 사용자에 statement timeout 을 걸었다.
    • 9:58 UTC 에 로드 밸런서에서 트래픽의 90% 에 503 을 보내 부하를 덜고 시스템이 회복할 여유를 만들었다.
    • 10:00 UTC 무렵부터 오래 걸리는 쿼리에 EXPLAIN 을 돌려 보고, 해만 끼치고 필요 없는 인덱스를 지우기 시작했다.
    • 트래픽을 100% 로 되돌리는 동안 Apple 웹훅을 잠시 받지 않았다.
    • New Relic 이 느린 쿼리마다 돌리는 EXPLAIN 쿼리를 없애려고 New Relic 을 끈 새 릴리스를 냈다.
    • 12:00 UTC 무렵부터 가장 큰 테이블들에 손으로 ANALYZE 를 돌렸다.
    • 미리 준비해 둔 스크립트로 영향받은 시퀀스 값을 자동으로 올려 기본 키 중복을 풀었다.
    • 전환 몇 분 뒤 통합 이벤트 발송 작업이 이벤트 테이블을 갱신하지 못하는 것을 잡고 발송 작업을 손으로 멈췄다.
    • 발송되었지만 데이터베이스에 기록되지 않은 웹훅을 만일에 대비해 다시 보냈다.
    • 13:33 UTC 에 통합 이벤트 발송, ETL, 웹 서버 밖의 작업을 모두 되살렸다.
    후속 조치
    • 사업에 중요한 시기에는 변경 동결을 두는 것을 검토한다.
    • 백엔드 장애 때 SDK 가 얼마나 믿을 만하게 동작하는지 더 잘 알린다.
    • 개발자 대시보드와 기술 담당자에게 보내는 직접 이메일을 써서 유지보수와 장애를 고객에게 더 잘 알린다.
    • 사전 연습에서 트래픽 일부를 재생해 전환 당일과 더 비슷한 조건을 만든다. 이번 연습은 쓰기 트래픽을 재생하지 않았다.
    • API 를 빠르고 안정적으로 유지하려고 비용이 큰 작업을 최대한 비동기로 옮기는 데 더 투자한다.
    • 테이블 인덱스를 다시 검토한다. 쓰이지 않는 인덱스가 있고, 데이터베이스가 쿼리에 그 인덱스를 고르면 성능이 떨어질 수 있다.
    • 데이터베이스 대시보드에서 엔드포인트와 시스템별 부하를 더 잘 보여 줘 부하가 어디서 오는지 빨리 찾게 한다. 이번에는 Apple 웹훅 부하가 복구를 막는다는 것을 아는 데 너무 오래 걸렸다.
    • 장애 중에 고객 지원과 고객 커뮤니케이션 담당을 불러 소통을 맡긴다.
    교훈

    RevenueCat 은 처음부터 롤백했으면 더 나았다고 돌아봤다. 사전 연습에서는 데이터 일관성과 쿼리 성능만 보고 쓰기 트래픽을 재생하지 않았다. 쓰기는 인덱스가 얽히지 않아 읽기보다 단순하다고 여겼기 때문이다. 복제를 멈추고 평소처럼 쓰기를 해 봤다면 문제를 찾을 수 있었다. 시퀀스 상태가 복제되지 않는다는 한계를 놓치고 상태도 함께 복제된다고 가정했다. 사전 연습 때는 새 클러스터가 오래 떠 있어 vacuum 과 통계가 이미 끝나 있었기 때문에 ANALYZE 가 없는 문제를 보지 못했다. 시기로는 추수감사절과 블랙 프라이데이 전에 끝내려 했지만, 미국 지원팀 일부가 이미 휴가 중인 민감한 때였으므로 그다음 주로 미뤘어야 했다고 밝혔다.

  4. 증상

    14:43 UTC 에 네트워크 스위치 하나가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 장애 동안 API 쿼리 성공률이 한때 75%까지 떨어졌고, 대시보드는 평소보다 최대 80배 느려졌다.

    촉발

    14:43 UTC 에 제어 플레인 데이터 센터의 네트워크 스위치 하나가 일부만 동작하는 상태에 빠졌다. LACP 와 BGP 는 계속 돌았지만 받은 패킷 일부를 전달하지 못했고, 스위치는 6분 뒤 스스로 회복했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    14:43 UTC 에 스위치가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 그 뒤 엔지니어들이 주 인증 데이터베이스가 과부하에 걸린 것을 확인했다.

    조치
    • SSL 인증서를 엣지로 보내는 속도와 메일 발송 같은 기능을 줄여 주 인증 데이터베이스가 늘어난 부하를 감당할 여유를 만들었다.
    • 읽기 복제본으로 처리할 수 있는 API 트래픽을 손으로 보조 데이터 센터로 돌렸다. API 가용성이 크게 나아졌다.
    • 대시보드 사용자의 불편이 커지자 인증 호출을 모두 주 데이터 센터로 되돌렸고, 성능이 떨어진 상태에서도 최대한 버티도록 주 데이터베이스를 계속 손봤다.
    • 21:20 UTC 에 첫 데이터베이스 복제본이 다시 만들어지자마자 자동으로 서비스에 투입됐고, 성능이 정상으로 돌아왔다.
    • 줄였던 서비스를 모두 다시 올려 밀린 비동기 처리가 따라잡게 했고, 한동안 지켜본 뒤 장애 종료를 선언했다.
    후속 조치
    • 새 primary 를 승격하면 데이터베이스 복제본을 모두 다시 만들어야 하는 클러스터 관리 시스템의 제약을 고친다. Cloudflare 는 글을 쓸 무렵 이 결함을 이미 고쳤다고 밝혔다.
    • 트래픽을 다른 데이터 센터로 돌려야 할 때 유연하게 대응하지 못하는 사용자 세션 시스템을 다시 설계한다.
    • 자동 복구 조치의 설정 값을 다시 검토한다. 적어도 데이터베이스 하나에서는 복제본을 primary 로 승격하는 절차를 그렇게 빨리 시작하지 않도록 장애 직후 설정을 바꿨다.
    • 이 장애에 얽힌 시스템마다 자기가 의존하는 시스템의 고장을 더 잘 견디도록 계속 조정한다.
    교훈

    모든 시스템에 이중화가 있었지만, 고장 난 시스템들은 완전히 멈추지 않고 성능이 떨어진 채로 동작했다. 그래서 뒤이어 일어난 일들을 미리 모델링하고 예상하기가 훨씬 어려웠다. 1분 만에 복제본을 승격하는 자동 조치는 Cloudflare 가 자랑하던 기능이었지만, 적어도 데이터베이스 하나에서는 그 조치가 원래 문제보다 더 큰 피해를 낼 수 있었다. 대부분의 범용 클러스터 관리 시스템은 비잔틴 장애를 견디는 프로토콜을 쓰지 않고 RAFT 처럼 단순한 프로토콜을 쓴다. 드문 장애 유형에 약하다고 알려진 단순한 프로토콜이 구현과 디버깅이 어려운 복잡한 프로토콜보다 안전한 경우가 많다고 Cloudflare 는 보았다.

  5. 증상

    2020년 8월 28일 금요일 11:59AM CDT 에 PagerDuty, Nagios, Prometheus 에서 알림이 쏟아졌다. 모니터링에는 새 메트로 회선이 20~30초쯤 끊긴 것이 보였고, 네트워크가 돌아온 뒤에도 BC3 응답이 계속 느렸다.

    촉발

    2020년 8월 28일 11:59AM CDT 에 Ashburn 의 주 데이터센터와 Chicago 데이터센터를 잇는 이중 메트로 회선이 짧게 끊겼다. 모니터링에는 새 회선이 20~30초 끊긴 것만 보였지만, 로그에서는 두 회선이 모두 잠깐씩 끊긴 것이 드러났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    PagerDuty, Nagios, Prometheus 에서 알림이 쏟아졌다. Redis 문제는 상황이 진정된 뒤 Redis DB 인스턴스 하나에 계속 떠 있던 알림을 보고 찾았다.

    조치
    • 로드 밸런서 계층에서 채팅을 꺼 나머지 BC3 를 안정시켰다.
    • 레플리카의 Redis 를 재시작했다.
    후속 조치
    • 알려진 Redis 문제의 문서화된 우회 방법대로 Redis 서버의 설정을 바꾼다.
    • 두 메트로 회선이 펜실베이니아에서 같은 물리 경로를 지나는 문제를 없앨 구체적인 계획을 세운다.
    • 장애 조치 시스템을 최대 부하 때 운영 환경에서 직접 검증한다.
    • 사고 후속 조치를 할 시간을 명시적으로 비우고, 우선순위를 밝혀 다른 일을 뒤로 미룬다.
    교훈

    이중화를 계획하고 실제 시험을 늘려 왔지만 충분하지 않았고, 특히 최대 부하에서는 안전하다는 착각을 하고 있었다. 데이터센터 사이로 부하를 옮기거나 이중 회선 사이를 오가는 일은 문제없이 돼야 한다. 그렇지 않다면 팀 전체가 준비된 통제된 상황에서 그 사실을 알아야 한다. 장애에서 나온 후속 조치는 목록에 더하는 데서 그치지 말고 더 급하게 처리해야 한다.

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이 12건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스 복제, 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별7

용량 한계4건

  1. IL-0379 Azure West Europe 의 InfluxDB Cloud 에서 9월 27일부터 30일까지 쿼리가 느려지고 타임아웃됐다
  2. IL-0305 Intercom 의 PlanetScale 샤드 하나에서 복제본이 CPU 100% 로 주 데이터베이스를 따라가지 못해 받은편지함에 최대 2.2시간 전의 데이터가 보였다
  3. IL-0443 Aurora MySQL reader 가 이유 없이 재시작한 뒤 writer 의 insert latency 가 7배쯤 오르고 replication lag 가 하루 넘게 이어졌다
    Repro2019
  4. IL-0296 Transloadit 의 us-east 리전 Redis 클러스터가 대역폭에 막혀 작업과 하트비트를 잃었다

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0376 AWS eu-west-1 의 Upstash 리전 Redis 데이터베이스가 CPU 부하로 몇 시간 동안 느려졌다
  2. IL-0303 GitHub 의 새 3노드 MySQL 클러스터에서 자동 페일오버가 잘못 일어나고 클러스터 상태가 갈라져 GitHub.com 이 두 번 멈췄다
    GitHub2012

업그레이드로 깨진 호환성1건

  1. IL-0308 RevenueCat 이 Aurora PostgreSQL 10 에서 14 새 클러스터로 넘어간 직후 쿼리가 극도로 느려져 대시보드와 SDK 엔드포인트가 세 시간 넘게 실패했다

DNS·네트워크 장애2건

  1. IL-0240 인증 데이터베이스가 과부하에 걸려 Cloudflare API 와 대시보드가 6시간 33분 동안 실패하고 느려졌다
  2. IL-0210 43초 네트워크 단절 뒤 MySQL 프라이머리가 미국 서부로 넘어가 GitHub.com 이 24시간 11분 동안 느려지고 오래된 데이터를 보여 줬다
    GitHub2018

의존성 장애1건

조직
  1. IL-0255 데이터센터 사이 메트로 회선이 잠깐 끊긴 뒤 Redis 레플리카가 재동기화 루프에 빠져 BC3 가 느려지고 채팅이 멈췄다

하드웨어 고장1건

  1. IL-0323 s3 주 데이터베이스 마스터 db1075 가 완전히 멈춰 s3 위키 전체가 읽기 전용이 됐다

설정 변경1건

조직
  1. IL-0430 Redis 장애 조치 뒤 Mackerel 전체가 느려지고 생존 여부 감시가 4시간 넘게 멈췄다
    Hatena2018