사례46건

46건 중 29~33번째

1. IL-0461 메트릭 질의 서비스를 롤아웃할 때마다 DNS 오류가 나며 질의가 실패했다

   Datadog2022

   증상

   2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스의 업데이트를 롤아웃할 때마다 오류가 늘었다. 서비스 로그에는 DNS 오류 때문에 메트릭 데이터 저장소에 연결하지 못했다는 내용이 찍혔다. 클라이언트가 실패한 질의를 자동으로 재시도해 사용자에게 보이는 오류는 적었지만, 재시도 때문에 대시보드와 모니터의 지연이 늘었다.

   오류율 상승DNS 조회 실패지연 시간 증가OOMKilled패킷 손실오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   2021년 8월 메트릭 질의 클라이언트의 업데이트를 롤아웃하면서 새 기본값인 gRPC round_robin 부하 분산 정책이 처음 적용됐다. round_robin 은 끊긴 채널을 자동으로 다시 연결하는데, 오래전에 넣어 둔 매우 공격적인 gRPC 재연결 타임아웃과 겹쳐 서비스 롤아웃 때마다 사라진 파드 IP 로 SYN 이 쏟아졌다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   conntrack 테이블Cilium리눅스 커널CoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시external-dnsHTTP·RPC 클라이언트 라이브러리

   기여 요인

   늦게 드러난 변경재시도 폭주한계 미인지모니터링 사각지대

   감지

   2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스 롤아웃 때 오류가 늘어나는 것을 보았고, 서비스 로그에서 DNS 오류가 데이터 저장소 연결을 막는 것을 확인했다.

   조치

   • node-local-dns 파드의 메모리를 64 MB 에서 256 MB 로 올렸다. OOM 오류는 멈췄지만 DNS 오류는 계속됐다.
   • AWS 가 더 많은 연결을 추적할 수 있다고 한 더 큰 인스턴스 유형으로 서비스 인프라를 올려 보았고, 그것만으로 문제가 사라지는 것을 확인했다.
   • SYN 폭주를 일으킨 사용자 지정 gRPC 재연결 파라미터를 지우고 기본값으로 되돌리는 PR 을 만들었다. 다음 롤아웃에서는 오류가 나지 않았다.

   후속 조치

   • Cilium 프로젝트에 PR 을 기여한다. 이 PR 은 옛 파드 IP 에 unreachable 경로를 더해, 지워진 파드로 가는 요청이 martian 패킷이 되지 않게 한다. 그러면 역경로 필터가 SYN 을 버리지 않고, 클라이언트는 분명한 ICMP 오류를 받는다.

   교훈

   gRPC, 쿠버네티스, AWS 같은 강력한 추상화도 엣지 케이스에서는 평소에 숨어 있던 복잡함이 오류로 드러난다. 몇 달을 조사한 끝에, 이번 장애의 뿌리가 팀이 직접 한 변경에 있다는 것을 찾았다. 의존성의 버그를 피해 가려던 변경, 이전 장애를 고치려던 변경, 기본 재연결 파라미터를 덮어쓴 변경이었다. 이 변경들은 당시에는 안전해 보였지만 한참 뒤에 상관관계를 찾기 어려운 때에 뜻밖의 결과를 냈다. DNS 문제처럼 보여도 DNS 문제가 아닐 때가 있다. AWS ENA 지표와 VPC Flow Logs 는 연결 추적을 들여다보는 데 중요하다. DNS 전파 시간은 여러 요인에 좌우된다.

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2. IL-0208 GitLab Helm 차트 업그레이드가 Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿔 GCP 로드 밸런서가 다시 구성되는 동안 GitLab.com 요청이 느려지고 50x 오류가 났다

   GitLab2022

   증상

   2022-03-31 07:53 UTC 에 GitLab.com 웹 서비스의 50x 오류가 늘기 시작했고, 1분 뒤 당직 엔지니어가 오류율 증가 페이지를 받았다. 사용자에게는 GitLab.com 이 느려졌고 간헐적으로 500 오류 페이지가 떴다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1643 머지 요청을 배포하는 파이프라인이 07:49 UTC 에 gprd-cny 로 배포를 시작했다. 이 변경에는 GitLab 차트 버전 업그레이드가 들어 있었고, 새 차트는 Prometheus ServiceMonitor, PodMonitor 설정과 관련된 변경으로 Kubernetes Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿨다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Helm클라우드 로드 밸런서HAProxy

   기여 요인

   자동화 증폭

   감지

   07:53 UTC 에 50x 오류가 늘기 시작했고 07:54 에 PagerDuty 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 변경을 배포하던 엔지니어가 오류를 보고 그 변경과 연결해 원인을 짚었다.

   조치

   • 08:05 UTC 에 당직 엔지니어가 카나리 환경을 트래픽에서 뺐다가 08:25 에 다시 넣었다.
   • 08:15 에 cluster c 와 cluster d 배포 작업을 시작 전에 취소했다.
   • 08:51 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-d 클러스터를 뺐다가 08:56 에 다시 넣었다.
   • 09:31 에 최소 레플리카 수를 100 넘게 올리는 변경 !1650 을 머지했다.
   • 09:53 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-c 클러스터를 빼고, 09:57 에 이 클러스터에 !1643 을 배포한 뒤 10:07 에 다시 넣었다.
   • 10:19 에 최소 레플리카 상향을 되돌리는 변경 !1652 를 머지했다.

   후속 조치

   • 리전 클러스터 하나에서 트래픽을 통째로 안전하게 빼는 graceful drain 기능을 만든다.
   • PagerDuty 를 유지보수 모드로 바꾸는 ChatOps 명령을 만든다.

   교훈

   알림은 정확하게 울렸다. 원인이 바로 직전에 배포한 변경이라는 것을 알았기 때문에, 그 변경을 배포하던 파이프라인을 멈추는 것이 자연스러운 첫 대응이었다.

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3. IL-0442 운영 중인 KEEL 쿠버네티스 클러스터에서 priority 0 파드가 한꺼번에 선점되어 istio-ingressgateway 를 비롯한 파드가 재시작되고 서비스가 잠시 끊겼다

   LIFULL2021

   증상

   새 PriorityClass 를 적용하고 low PriorityClass 파드의 선점을 확인한 직후 팀에 알림이 대량으로 왔다. 알림은 외부 모니터링에서 왔고, 클러스터 밖에서 들어오는 요청의 오류율이 급격히 올라가 있었다.

   파드 축출오류율 상승

   촉발

   운영 중인 KEEL 클러스터에 globalDefault: true 이고 value: 1000 인 medium PriorityClass 를 배포했다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   파드 우선순위와 선점인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   미검증 가정

   감지

   외부 모니터링에서 클러스터 밖 요청의 오류율이 급격히 올랐다는 알림이 팀에 대량으로 왔다.

   후속 조치

   • PriorityClass 를 여섯 개로 다시 정의했다. low 와 low-nonpreempting 은 value: -10, medium 과 medium-nonpreempting 은 value: 0, high 와 high-nonpreempting 은 value: 10 이고, nonpreempting 쪽에는 preemptionPolicy: Never 를 뒀다. globalDefault: true 는 value 가 0 인 medium 에 두어, 나중에 PriorityClass 를 설정해도 기존 파드가 선점되지 않게 했다. cluster-autoscaler 는 priority 가 --expendable-pods-priority-cutoff 기본값보다 낮은 파드를 무시하므로, 하한을 -10 으로 정했다.

   교훈

   운영 중인 클러스터에 PriorityClass 를 설정할 때는 조심해야 한다. 모든 파드의 기본 priority 는 0 이어서 PriorityClass 설정이 의도하지 않은 선점을 일으킬 수 있다. globalDefault: true 인 PriorityClass 의 값이 0 을 넘으면 도입 전의 모든 파드가 선점 대상이 된다. 멀티 테넌시 클러스터라면 사용자가 PriorityClass 를 마음대로 배포하지 못하게 권한을 좁히고, ResourceQuota 나 OPA Gatekeeper 로 쓸 수 있는 PriorityClass 를 세밀하게 통제해야 한다.

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4. IL-0111 메인 인그레스 컨트롤러를 Traefik v2 로 바꾸자 X-Forwarded 헤더가 전달되지 않아 Okta 로그인이 깨졌고, DFDS 온라인 예약이 한 시간 넘게 멈췄다

   DFDS2021

   증상

   09:26 UTC 에 한 개발자가 HTTP 307 리다이렉트 응답이 유난히 많다고 알렸다. 특히 Okta 서비스에서 많았다. 6분 뒤인 09:32 UTC 에 온라인 예약 시스템이 다운됐다는 연락이 왔다.

   서비스 중단

   촉발

   Traefik v1 을 걷어 내는 마이그레이션 작업으로 08:22 UTC 에 AWS 로드밸런서가 새 Traefik v2 리버스 프록시로 요청을 보내도록 바뀌었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   리뷰 누락모니터링 사각지대

   감지

   09:26 UTC 에 한 개발자가 HTTP 307 리다이렉트가 많다고 보고하면서 문제가 드러났다. 특히 Okta 서비스에서 많았다. 변경 뒤 64분 만이었다. 09:32 UTC 에는 온라인 예약 시스템이 다운됐다는 연락을 받았다.

   조치

   • 조사보다 롤백을 먼저 하기로 하고 09:48 UTC 에 변경을 롤백했다.

   후속 조치

   • 중요한 공지가 더 잘 보이게 할 방법을 검토한다.
   • 시험에 쓴 ALB 를 각 팀에 알려 팀이 자기 시나리오를 직접 시험하게 했어야 하는지 검토한다. 이번에 멈춘 서비스는 ALB 앞에 CloudFront 가 있어서 그렇게 했어도 시험하기 어려웠을 수 있다.

   교훈

   Cloud Engineering 팀이 모든 시나리오를 시험할 수는 없었다. 팀은 자기 애플리케이션 몇 개로 몇 주 동안 시험했지만 Okta 로그인 흐름의 문제는 잡지 못했다. 마이그레이션 전후의 요청 헤더를 비교했다면 미리 알 수 있었을지도 모른다는 물음도 남았다.

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5. 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.

   사례 보기

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