사례12건

12건 중 2~6번째

1. IL-0150 DynamoDB DNS 자동화의 경쟁 조건이 us-east-1 리전 엔드포인트의 DNS 레코드를 비워 DynamoDB 와 EC2 인스턴스 시작이 실패했고, 그 여파로 EKS, ECS, Fargate 의 컨테이너 시작과 클러스터 스케일링이 14시간 넘게 막혔다

   Amazon Web Services2025

   증상

   2025년 10월 19일 23시 48분 PDT 부터 us-east-1 리전에서 공개 엔드포인트로 DynamoDB 에 연결하려던 모든 시스템이 DNS 조회에 실패했다. 고객 트래픽과 DynamoDB 에 기대는 AWS 내부 서비스가 함께 실패했다.

   DNS 조회 실패오류율 상승노드 증설 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   DynamoDB DNS 관리 시스템에 잠재해 있던 경쟁 조건 때문에 리전 엔드포인트 dynamodb.us-east-1.amazonaws.com 의 DNS 레코드가 빈 값이 됐고, 자동화가 이를 복구하지 못했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   DNS 서버와 레코드애플리케이션 데이터베이스클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   자동화 증폭재시도 폭주런북 부재

   감지

   영향받은 AWS 서비스의 엔지니어링 팀이 23시 48분 장애가 시작되자 바로 투입돼 조사했고, 00시 38분 DynamoDB 의 DNS 상태를 원인으로 찾았다. NLB 헬스 체크 문제는 06시 52분 모니터링 시스템이 감지했다.

   조치

   • 01시 15분 PDT 까지 임시 조치를 적용해 일부 내부 서비스가 DynamoDB 에 연결되게 하고 복구에 필요한 핵심 내부 도구를 고쳤다.
   • 운영자가 손으로 DynamoDB 리전 엔드포인트의 DNS 정보를 바로잡아 02시 25분 모두 복구했다.
   • 04시 14분 DWFM 으로 들어오는 작업을 스로틀링하고 DWFM 호스트를 골라 재시작해 큐를 비우고 droplet 리스를 다시 맺게 했다.
   • Network Manager 의 부하를 줄이고 복구를 앞당기는 조치를 해 10시 36분 네트워크 구성 전파 시간을 정상으로 되돌렸다.
   • 09시 36분 NLB 의 자동 헬스 체크 장애 조치를 꺼서 정상인 NLB 노드와 백엔드 대상을 모두 서비스로 되돌렸고, EC2 가 회복된 뒤 14시 09분 다시 켰다.
   • 11시 23분부터 EC2 하위 시스템을 보호하려고 걸어 둔 요청 스로틀링을 풀기 시작해 13시 50분 EC2 API 와 새 인스턴스 시작을 정상화했다.

   후속 조치

   • DynamoDB DNS Planner 와 DNS Enactor 자동화를 전 세계에서 껐다.
   • 자동화를 다시 켜기 전에 경쟁 조건을 고치고, 잘못된 DNS 계획이 적용되지 않도록 보호 장치를 더한다.
   • 헬스 체크 실패로 가용 영역 장애 조치가 일어날 때 NLB 하나가 서비스에서 뺄 수 있는 용량을 제한하는 속도 제어 장치를 넣는다.
   • 기존 규모 테스트에 더해 DWFM 복구 흐름을 실행해 보는 테스트 스위트를 만들어 회귀를 찾는다.
   • EC2 데이터 전파 시스템의 스로틀링을 개선해 대기 큐 크기에 따라 들어오는 작업의 속도를 제한한다.

   교훈

   DNS 자동화가 스스로 고칠 수 없는 상태에 빠지면 사람이 손대기 전까지 리전 엔드포인트가 통째로 사라진다. 계획이 더 새로운지 적용 전에 한 번만 확인하면, 처리가 길게 지연됐을 때 그 확인 결과는 낡은 정보가 된다. 기반 서비스가 돌아와도 그 위의 시스템은 밀린 작업 때문에 혼잡 붕괴에 빠질 수 있다. 이번에는 정해진 복구 절차가 없어 엔지니어들이 여러 조치를 조심스럽게 시도한 끝에 04시 14분에야 스로틀링과 호스트 재시작으로 풀었다. EKS 처럼 EC2 인스턴스 시작에 기대는 서비스는 DynamoDB 가 회복된 뒤에도 EC2 와 네트워크 전파가 정상화될 때까지 컨테이너 시작과 스케일링이 막혔다. 헬스 체크에 따른 자동 장애 조치는 상태 정보가 흔들릴 때 정상 용량까지 빼 버릴 수 있다.

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2. IL-0131 새로운 형태의 GenerateContent 요청이 Vertex AI 예측 API 서버에 세그폴트를 일으켰고, 동시에 재시작하는 서버가 늘자 서빙 용량이 모자라 여러 리전에서 오류가 치솟았다.

   Google Cloud2024

   증상

   2024년 6월 12일 12:06 US/Pacific 부터 Vertex AI Online Prediction, Dialogflow CX, Agent Assist 에서 여러 리전에 걸쳐 오류율이 올라갔다. 영향을 받은 리전은 us-central1, asia-southeast1, europe-west3, europe-west4, us-east1, us-west1, northamerica-northeast1, us-east4 였다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   6월 8일부터 새로운 형태의 GenerateContent API 요청이 Vertex Serving Prediction API 서버에 간헐적인 세그폴트를 일으켰고, 6월 12일 이런 요청의 비율이 늘었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   모델 추론 서버클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   부분 배포여유 용량 부재

   감지

   6월 10일 07:35 US/Pacific 에 내부 운영 모니터링이 엔지니어들에게 세그폴트 문제를 알렸다. 이때는 고객 영향이 없었다. 6월 12일 12:06 에는 Vertex Prediction 위에 만든 여러 서비스에서 운영 중인 사용자 요청이 영향을 받았다는 보고가 올라왔다.

   조치

   • 6월 12일의 새 장애가 6월 10일에 찾은 세그폴트와 원인이 같다는 것을 확인했다.
   • 이미 진행 중이던 수정본 배포를 앞당겨 15:59 US/Pacific 에 마쳤다.

   후속 조치

   • 서버 바이너리 문제의 초기 신호를 운영 상태 분석에서 잡아내고 제때 조사하게 한다.
   • 기능 변경과 업데이트를 운영에 내보낼 때 릴리스 검증을 거치게 한다.

   교훈

   로드밸런서가 크래시로 내려간 서버를 피해 요청을 보내는 동안에는 고객 영향이 보이지 않는다. 하지만 크래시를 일으키는 요청이 늘면 동시에 빠지는 서버가 늘어 서빙 용량이 부하를 감당하지 못하게 된다. 이번에는 6월 10일에 원인과 수정본이 이미 있었지만 단계적 배포가 끝나기 전에 고객 영향이 시작됐다. 서버 바이너리의 초기 이상 신호는 고객 영향이 없을 때도 운영 상태 분석에서 잡고 제때 조사해야 한다.

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3. IL-0123 응답 버퍼를 재사용하지 않는 버그로 라우팅 계층 노드가 메모리 한도에 걸려 레디니스 검사에 실패했고, 트래픽이 몰리자 남은 노드가 모자라 모든 모델에서 요청 상당수가 502, 503 오류로 실패했다.

   OpenAI2023

   증상

   2023년 11월 8일 태평양 시각 오전 5시 42분부터 7시 16분까지 OpenAI 로 가는 요청 상당수가 502 나 503 오류로 실패했다. 모든 모델과 API 엔드포인트에서 실패가 크게 늘었다.

   오류율 상승서비스 중단프로브 실패

   촉발

   그날 아침 completion 요청이 그전 어느 날보다 훨씬 많이 들어왔다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   모델 요청 라우팅컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   한계 경보 부재여유 용량 부재

   조치

   • 들어오는 트래픽을 제한했다.
   • 서비스를 한꺼번에 재배포했다.
   • 트래픽을 천천히 다시 올렸다.

   후속 조치

   • 루프에서 responseBuffer 를 매번 새로 할당하던 코드를 버퍼를 미리 할당해 재사용하도록 고쳤다. 배포 뒤 메모리와 CPU 사용량이 모두 3배 개선됐다.
   • 설정된 메모리 한도를 알맞은 수준으로 조정해 서비스에 여유 용량을 넉넉히 확보했다.
   • 트래픽을 더 매끄럽게 덜어 낼 수 있도록 rate limit 제어를 여러 가지 넣었다.
   • 추가 예방책으로 서비스 용량을 늘렸다.
   • 메모리 동작 이상이 서비스 문제로 커지기 전에 잡아내도록 여러 알림을 바꾼다.
   • 이 서비스에 오토스케일링을 설정한다. 용량을 늘리면 상위 서비스에 영향을 주던 문제를 바로잡았기 때문에 이제 설정할 수 있다.

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4. IL-0151 us-east-1 의 Lambda 셀 하나가 처음 겪는 규모로 커지며 잠재 결함이 드러나 Lambda 호출이 실패했고, Lambda 에 기대는 EKS 의 새 클러스터 생성도 오류와 지연을 겪었다.

   Amazon Web Services2023

   증상

   2023년 6월 13일 11:49 AM PDT 부터 us-east-1 리전에서 Lambda 함수 호출의 오류율과 지연이 늘었다. Amazon EKS 에서는 새 클러스터를 만들 때 오류율과 지연이 늘었고, 기존 EKS 클러스터는 영향을 받지 않았다.

   오류율 상승지연 시간 증가자격 증명 획득 실패

   촉발

   트래픽이 평소 하루 패턴 범위 안에서 늘어 10:01 AM 부터 Lambda Frontend 플릿이 확장했고, 11:49 AM 에 셀 하나가 한 번도 도달한 적 없는 용량 임계를 넘었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   서버리스 함수 플랫폼

   기여 요인

   한계 미인지

   감지

   엔지니어링 팀이 곧바로 투입돼 조사를 시작했고, 12:26 PM 에 잠재 결함과 그 결함이 컴퓨트 용량 공급에 준 영향을 찾았다.

   조치

   • 트래픽이 줄어든 것을 확인하고 Lambda Frontend 플릿을 결함이 나타나지 않는 규모로 줄였다.

   후속 조치

   • 장애를 일으킨 Lambda Frontend 플릿의 확장 작업을 곧바로 막았다.
   • 잠재 결함을 고쳐 모든 리전에 배포했다.
   • 셀 확장에서 드러난 시급한 문제에 대응하는 여러 조치를 마쳤다.
   • 모든 셀을 충분히 시험한 크기 안에 묶어 예상하지 못한 확장 문제를 막는 더 큰 작업을 2023년 안에 마친다.

   교훈

   셀 구조여도 셀 하나가 한 번도 겪지 않은 크기로 커지면 잠재 결함이 드러날 수 있다. 이번 장애로 Lambda Frontend 를 확장할 때 셀 구조에 빈틈이 있다는 것이 드러났다. Lambda 함수 호출에 기대는 STS, 콘솔, EKS 같은 서비스도 함께 오류와 지연이 늘었다. EKS 에서는 새 클러스터 생성만 실패했고 이미 돌던 클러스터는 영향이 없었다.

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5. 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.

   사례 보기

원인별1