사례96건

96건 중 26~30번째

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-0489 Kubernetes 위 3노드 MySQL 클러스터에 노드를 다시 붙이다 메타데이터가 깨져 Magic Pages 고객 사이트가 내려갔다

   Magic Pages2025

   증상

   2025-01-15 09:55 CET 무렵부터 11:36 CET까지 데이터베이스 장애로 Magic Pages의 고객 웹사이트가 영향을 받았다. 노드 세 대로 된 MySQL 클러스터에서 내려간 노드를 다시 붙이려 하자 데이터베이스 서버가 메타데이터 정보가 없다는 모호한 오류를 냈다.

   서비스 중단

   촉발

   그날 앞서 MySQL 클러스터의 세 노드 중 하나가 내려갔고, 창업자가 그 노드를 클러스터에 다시 붙이려 했다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   데이터베이스영구 볼륨과 스테이트풀셋

   기여 요인

   수동 조치 악화단일 장애점모니터링 사각지대

   조치

   • PVC 프로비저닝 문제를 풀려고 스토리지 서버를 재시작했다. 재시작은 몇 초 만에 끝났다.
   • 스토리지가 돌아온 뒤 클러스터 메타데이터를 다시 만들 수 있도록 MySQL 노드들이 복원되고 서로 동기화되기를 약 45분 기다렸다.
   • 깨진 클러스터 메타데이터를 정리했다.
   • 데이터베이스 노드로 트래픽을 보내는 MySQL Router를 다시 배포했다.

   후속 조치

   • 스토리지 시스템의 상태 모니터링을 강화한다.
   • MySQL Router의 장애 조치 절차를 개선한다.
   • 상태 페이지가 믿을 만한 정보를 보이도록 문제를 조사하고 고친다.

   교훈

   고가용성 구성 덕분에 데이터는 잃지 않았고 첫 노드 장애도 클러스터가 문제없이 넘겼다. 하지만 중복 구성인데도 클러스터 메타데이터가 단일 장애 지점이었다. PVC 상태를 더 잘 모니터링했다면 비슷한 문제를 막을 수 있었고, 45분 걸린 복구는 더 줄일 여지가 있다. 상태 페이지는 고객 사이트 실패를 감지하도록 설정했는데도 이 장애를 바로 알아채지 못했다.

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3. IL-0005 새 텔레메트리 서비스가 모든 노드에서 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보내 대형 클러스터의 컨트롤 플레인이 무너졌고, DNS 기반 서비스 디스커버리가 깨져 OpenAI 의 모든 서비스가 멈췄다

   OpenAI2024

   증상

   2024년 12월 11일 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 3시 16분부터 ChatGPT, API, Sora 를 포함한 OpenAI 의 모든 서비스가 크게 느려지거나 완전히 멈췄다.

   서비스 중단오류율 상승컨트롤 플레인 무응답DNS 조회 실패

   촉발

   오후 3시 12분 PST 에 쿠버네티스 컨트롤 플레인 지표를 자세히 수집하는 새 텔레메트리 서비스를 배포했다. 이 서비스의 설정 때문에 각 클러스터의 모든 노드가 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보냈다. 이 요청은 클러스터가 클수록 비용이 커진다. 변경은 오후 2시 51분부터 3시 20분 사이에 모든 클러스터에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   스테이징 불일치단계적 배포 부재캐시로 가려진 장애모니터링 사각지대디버그 접근 제한

   감지

   변경이 모든 클러스터에 적용되던 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 탐지 도구는 고객이 영향을 받기 몇 분 전에 문제를 잡았고, 엔지니어들은 3시 16분에 원인을 찾았다. 다만 노드의 DNS 캐시가 실제 실패를 늦춰, 문제의 전체 범위가 보이기 전에 배포가 계속 진행됐다.

   조치

   • 클러스터 규모를 줄여 쿠버네티스 API 부하의 총량을 낮췄다.
   • 쿠버네티스 관리 API 로 가는 네트워크 접근을 막아 새로 들어오는 무거운 요청을 차단하고 API 서버가 회복할 시간을 벌었다.
   • 쿠버네티스 API 서버를 증설해 밀린 요청을 처리할 자원을 늘리고 수정을 적용할 수 있게 했다.
   • 컨트롤 플레인 제어권을 되찾은 뒤 문제의 텔레메트리 서비스를 지웠다.
   • 오후 3시 27분부터 영향받은 클러스터에서 트래픽을 빼기 시작했고, 가능한 곳에서는 트래픽을 정상 클러스터로 옮겼다.
   • 많은 서비스가 동시에 자원을 내려받아 자원 한도가 찬 클러스터에는 추가로 수동 조치를 했다.

   후속 조치

   • 모든 인프라 설정 변경에 단계적 배포를 적용하고, 서비스 워크로드와 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 포함한 클러스터 상태를 계속 감시한다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인 없이 버티는 상황과 잘못된 변경을 일부러 배포하는 상황을 시험하는 장애 주입 테스트를 돌린다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인을 지나치게 압박할 때도 엔지니어가 쿠버네티스 API 서버에 접근할 수 있는 비상 접근 수단을 만든다.
   • 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 분리한다. 서비스 디스커버리가 쿠버네티스 DNS 에 묶여 있는 구조를 풀어, 핵심 서비스가 요청을 처리할 때 컨트롤 플레인에 기대지 않게 한다.
   • 클러스터 기동에 필요한 자원에 캐시와 동적 속도 제한을 더하고, 클러스터 하나를 통째로 빠르게 교체하는 훈련을 정기적으로 한다.

   교훈

   이 장애는 여러 시스템과 절차가 동시에 실패하며 예상하지 못한 방식으로 얽혀 생겼다. 테스트는 이 변경이 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 주는 영향을 잡지 못했다. DNS 캐시 때문에 변경과 서비스 실패 사이에 시간 차가 생겼다. 컨트롤 플레인에 접근할 수 없게 되면서 복구가 매우 느렸다. 데이터 플레인이 컨트롤 플레인과 따로 돌도록 설계되어 있어도, DNS 기반 서비스 디스커버리가 컨트롤 플레인에 기대면 컨트롤 플레인 장애가 서비스 장애로 번진다. 배포 전 점검은 클러스터의 CPU 와 메모리 사용량만 봤고 API 서버 부하는 보지 않았다.

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4. IL-0404 Karpenter 가 운영 EKS 노드를 Bottlerocket v1.26.0 으로 바꾼 뒤 BSEE SaaS 고객 인스턴스의 파드가 모두 crash loop back off 에 빠졌다

   PortSwigger2024

   증상

   2024년 10월 24일 BSEE SaaS 고객 인스턴스가 모두 Environment Unavailable 메시지를 띄웠다. 04:45 에 SaaS Uptime Over Time 지표의 가용률이 크게 떨어졌고, 08:07 에 Growth 팀이 장애를 채널에 알렸다.

   컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   촉발

   2024년 10월 24일 eu-west-1 에 Bottlerocket v1.26.0 이 최신 AMI 로 나오자, Karpenter 가 이를 알아채고 04:00 부터 운영 EKS 클러스터의 EC2 노드를 새 버전으로 바꾸기 시작했다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지Karpenter

   기여 요인

   버전 미고정

   감지

   04:45 에 SaaS Uptime Over Time 지표의 가용률이 크게 떨어졌다. 08:07 에 Growth 팀이 BSEE cloud onboarding issues 채널에 장애를 알렸고, 08:15 에 Product 팀원이 기술팀에 구두로 알렸다.

   조치

   • 기술팀이 SaaS 운영 계정의 EC2 인스턴스를 모두 Bottlerocket v1.25.0 으로 되돌리기 시작했고, 09:15 에 고객 인스턴스가 다시 올라와 서비스가 복구됐다.
   • 모든 EKS 클러스터에 Bottlerocket 1.25.0 을 배포하고 새 EKS 노드로 교체했다.

   후속 조치

   • Karpenter 리소스를 바꿔 최신 AMI 대신 버전을 고정한 Bottlerocket AMI 를 배포하게 했다. 이 방식은 기술팀의 유지 보수 부담을 늘리고 중요한 보안 패치 배포를 늦출 수 있다.
   • Bottlerocket 릴리스 ATOM 피드를 내부 도구 릴리스 대시보드에 넣었다.
   • 고객에게 투명하게 알리는 공개 상태 페이지를 만든다.

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5. IL-0084 베어메탈 업체 vSwitch 의 패킷 드롭으로 Namespace 의 fra3 리전이 빠져 전 세계 용량이 모자랐고, 다음 날에는 컨트롤 플레인 노드의 느린 NVMe 쓰기로 쿠버네티스 API 서버 CPU 가 치솟아 zrh1 이 멈췄다.

   Namespace2024

   증상

   10월 17일부터 fra3 리전에서 패킷이 드문드문 버려지기 시작했다. 처음 이틀은 TCP 와 QUIC 의 재전송이나 컨트롤 플레인의 재시도로 대부분 넘어갔지만, 시스템이 조금씩 불안정했다. 이런 실패는 비결정적이라 겉으로 잘 드러나지 않았다.

   간헐적 연결 실패지연 시간 증가컨트롤 플레인 지연서비스 중단

   촉발

   fra3 에서 베어메탈 업체의 vSwitch 를 지나는 패킷이 무작위로 드문드문 버려지기 시작했다. 두 번째 장애는 컨트롤 플레인 노드 하나의 느린 NVMe 가 쿠버네티스의 변경 속도를 더는 따라가지 못하면서 일어났다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   용량 계획 부재여유 용량 부재장애 중첩

   감지

   패킷 드롭은 비결정적이라 바로 보이지 않았다. 주요 상호작용에 잡아 둔 백분위 지연 SLO 의 에러 버짓이 줄어드는 것을 보고 영향을 알아챘다.

   조치

   • fra3 의 고객 트래픽을 모두 다른 리전으로 돌렸다.
   • vSwitch 대신 Wireguard 로 업체의 물리 머신 하나하나를 zrh1 클러스터에 연결했다.
   • 각 머신을 새 신원, 새 인증서, 새 저장 데이터 암호화 키로 다시 깔았고, 복구를 앞당기려고 캐시를 버렸다.
   • 팀 일부가 데이터셋을 더 분산된 방식으로 복제해 머신을 다시 까는 작업을 앞당겼다.
   • 준비된 머신을 묶음으로 새 리전에 넣고, 충분히 모이자 리전을 컴퓨트 풀에 다시 넣었다.
   • 두 번째 장애에서 워크로드를 zrh1 밖으로 돌렸다.
   • 실패하던 컨트롤 플레인 노드의 핵심 상태를 더 큰 노드로 복제하고, 새 노드가 같은 IP 주소로 옛 노드의 역할을 넘겨받게 했다.

   후속 조치

   • 장애 동안 실행된 모든 인스턴스의 요금을 고객에게 크레딧으로 환급했다.
   • 비슷한 상황이 다시 와도 고객에게 영향을 주지 않도록 백업 리전과 대안을 만든다.

   교훈

   비결정적인 네트워크 드롭은 재시도에 가려져서 SLO 기반 모니터링으로 긴 시간을 봐야 영향이 드러난다. 핵심 인프라의 문제를 직접 고칠 수단을 갖고 있어야 한다. 큰 장애 직후에는 같은 종류의 원인에 매이기 쉽다. 이번 두 번째 장애는 전혀 다른 종류였다. 미리 해 둔 모의 위기 훈련 덕분에 대응을 바로 체계적으로 시작할 수 있었다.

   사례 보기

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