사례13건

13건 중 12~13번째

1. IL-0061 Terraform 상태 파일이 리뷰 빌드에서 바뀐 데다 권한 차이까지 겹쳐 Terraform 이 운영 GKE 클러스터 세 개 중 두 개를 삭제했다

   Spotify2019

   증상

   Terraform 이 아시아 운영 GKE 클러스터를 지웠다. 사내 서비스 디스커버리가 사라진 클러스터에 닿지 못하자 클러스터 운영 팀이 호출을 받았다.

   리소스 삭제

   촉발

   클러스터 운영 팀이 아시아 클러스터를 Terraform 상태 파일로 가져오는 PR 을 올렸고, 그 리뷰 빌드가 운영에 쓰이는 전역 상태 파일을 바꿨다. 그런데 이 PR 보다 클러스터 사용자의 PR 이 먼저 머지됐고, 그 PR 에는 아시아 클러스터 정의가 없었다. Terraform 은 정의에 없는 아시아 클러스터를 삭제했다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   TerraformCI 시스템GKE 컨트롤 플레인

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재리뷰 누락미검증 가정

   감지

   사내 서비스 디스커버리가 사라진 클러스터에 닿지 못하자 클러스터 운영 팀이 호출을 받았다.

   조치

   • 서비스 디스커버리 설정에서 사라진 클러스터를 빼고 사내 서비스 디스커버리를 재시작해 파드 IP 를 백엔드 목록에서 지웠고, 트래픽을 쿠버네티스 밖 인스턴스로 넘겼다.
   • 쿠버네티스와 VM 에 반씩 나눠 돌던 한 팀이 부하를 받으려고 쿠버네티스 밖 VM 을 더 만들었다.
   • 미리 복원을 시험해 둔 클러스터 백업으로 삭제된 클러스터를 다시 만들었다.
   • 옛 클러스터 마스터 IP 를 하드코딩한 곳을 찾아 모두 새 값으로 고쳤다.

   후속 조치

   • 드라이런 결과를 PR 댓글로 달아 무엇이 바뀔지 바로 보이게 했다.
   • 머지 전에 브랜치가 최신 master 를 반영해야 하는 필수 상태 검사를 켜서, 드라이런이 실제로 일어날 일을 보여 주게 했다.
   • PR 머지에 승인 리뷰를 필수로 했다.
   • destroy 같은 키워드가 보이면 리뷰를 바로 실패시키고, 클러스터 삭제는 이 저장소 밖에서 손으로 하게 했다.
   • 클러스터 설정을 린터와 검증기로 검사하게 했다.
   • 일정을 미리 잡아 널리 알린 뒤, 클러스터가 사라지는 경우와 그보다 작은 실패를 다루는 재해 복구 훈련을 했다.

   교훈

   Terraform 은 상태 파일을 보고 할 일을 정한다. 리뷰 빌드가 운영 상태 파일을 바꾸게 두면 머지 순서 하나로 운영 리소스가 지워질 수 있다. 같은 리소스도 API 를 호출하는 권한에 따라 다른 속성으로 보이므로, 가져올 때와 관리할 때 권한이 다르면 Terraform 이 그 차이를 변경으로 읽는다. 처음부터 실패에 대비하고, 큰 인프라를 서서히 옮기고, 되돌릴 방법을 남겨 둔 덕분에 운영 클러스터 두 개가 사라져도 최종 사용자 영향이 없었다. 복원을 시험해 보지 않은 백업은 백업이 아니다. 실수를 누가 했는지보다 무엇을 배웠고 같은 종류의 실수를 어떻게 막을지가 중요하다.

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2. IL-0506 UC Berkeley DataHub 의 JupyterHub sqlite 데이터베이스가 빈 데이터베이스로 덮어써져 로그인이 실패하고 홈 디렉터리가 비어 보이고 다른 사용자로 로그인되는 문제가 났다

   UC Berkeley2017

   증상

   새벽 1시쯤 DataHub 에 로그인하려는 사용자가 프록시 오류를 받았다. hub 파드는 떠 있었지만 로그가 sqlite 오류로 가득했다.

   서비스 중단데이터 유실요청 오라우팅

   촉발

   엔지니어가 앞서 난 400 오류를 디버깅하려고 hub 파드 안에서 sqlite3 를 다시 열고, 데이터베이스를 ATTACH 하지 않은 채 .save jupyterhub.sqlite 를 실행했다. 이 명령이 JupyterHub 데이터베이스 파일을 빈 데이터베이스로 덮어썼다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   데이터베이스영구 볼륨과 스테이트풀셋JupyterHub

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재안전하지 않은 실패 동작수동 조치 악화

   감지

   새벽 1시쯤 DataHub 가 다운됐다는 신고가 들어왔다. 1:12 에는 한 사용자가 로그인은 되지만 노트북이 모두 사라졌다고 알렸다.

   조치

   • hub 파드의 replicas 를 0으로 줄여 hub 를 내렸다.
   • 쿠버네티스 PVC 를 사용자 id 와 다시 짝지어 JupyterHub sqlite 데이터베이스를 다시 만들었다. PVC 이름에 정리된 사용자 이름과 사용자 id 가 들어 있어서 할 수 있었다.
   • 처음 넣은 가짜 cookie_id 값을 null 로 바꾸고, sqlite 파일을 DataHub 에 다시 붙였다.
   • 모든 사용자를 로그아웃시키려고 hub 파드의 /srv/jupyterhub/jupyterhub_cookie_secret 을 바꿨다. 끝 근처 한 글자를 바꿨을 때는 효과가 없었고, 앞쪽 한 글자를 바꾸고 재시작하자 모두 로그아웃됐다.
   • 사용자 파드를 모두 지워 모든 사용자를 확실히 로그아웃시켰다.
   • 모든 사용자의 cookie_id 를 채우는 스크립트를 돌렸고, 메모리에 남은 오래된 캐시를 없애려고 hub 를 재시작한 뒤 사용자 파드를 다시 모두 지웠다.
   • 이름에 '.' 이 들어간 새 사용자를 지우고, 이름에 '-' 가 있는 모든 사용자의 '-' 를 '.' 으로 바꾸는 스크립트를 돌렸다.

   후속 조치

   • JupyterHub 가 cookie secret 의 일정 길이만 쓰고 나머지를 버려서, 로그아웃시키려고 값을 바꿀 때 혼란이 생긴다는 문제를 JupyterHub 에 보고한다.
   • users 테이블의 cookie_id 열에 UNIQUE 와 NOT NULL 제약을 두자고 JupyterHub 에 제안한다.
   • 데이터베이스가 지워져도 파드와 PVC 이름이 그대로 남도록, 이름에 사용자 id 대신 사용자 이름 해시를 쓰는 기능을 KubeSpawner 에 요청한다.
   • 사용자 테이블의 id 를 Google 인증이 주는 'id' 와 같게 두어, 처음 로그인한 때와 상관없이 사용자 id 가 바뀌지 않게 하는 기능을 OAuthenticator 에 요청한다.
   • 관리형 MySQL 서비스인 Google Cloud SQL 로 옮긴다.
   • 데이터베이스를 정기적으로 백업하고 그 백업을 시험한다.
   • 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 담은 운영 FAQ 를 쓰기 시작한다.
   • 모니터링과 호출 체계를 개선한다.
   • 에스컬레이션 절차를 분명하게 문서로 남긴다.

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