Incident Library
적용된 필터 구성 요소코디네이션 키-값 저장소증상서비스 중단기여 요인한계 미인지모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
추천 필터 검색하면 검색어에서 찾은 분류 값이 여기에 나옵니다.

그래프

  • 원인
  • 구성 요소
  • 증상
  • 기여 요인
  • 사례

사례1건

1건 중 1~1번째

  1. 증상

    2026년 3월 25일 12:13 PDT부터 15:30 PDT까지 Discord 의 음성·영상 기능이 크게 망가졌다. 사용자 대부분이 통화를 시작하거나 참여하지 못했고, 통화 상태에는 “Awaiting Endpoint” 메시지가 떴다.

    촉발

    Elixir 서비스를 쿠버네티스로 옮기던 중, 주말 CPU 사용률을 낮추려고 sessions 서비스 파드의 CPU 와 메모리를 늘리고 파드 수를 그만큼 줄이는 변경을 배포했다. 레플리카 수가 줄자 쿠버네티스가 첫 번째 존의 파드 50% 를 종료했고, 진행 중인 다른 작업을 기다리는 안전 검사 때문에 핸드오프가 시작되기 전에 종료 유예 시간이 끝났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 13:43 PDT까지 calls, streams, guilds 서비스에 낮은 syncer 생성 제한을 넣고 voice syncers 클러스터를 다시 재시작했다. 막히는 supervisor 가 gun supervisor 로 바뀌면서 인스턴스들이 etcd 등록을 유지했고 일부 syncer 의 RPC 를 SFU 로 보냈다.
    • 인스턴스를 골라 하나씩 다시 재시작했고, 14:03에 재시작한 인스턴스 2-3 처럼 일부 인스턴스가 완전히 회복했다.
    • 인스턴스 15대를 추가로 올려 voice syncers 클러스터의 용량을 두 배로 늘렸다. 새 인스턴스들은 메일박스 대기열 문제 없이 syncer 를 받았고, 인스턴스당 syncer 수가 절반이 됐다.
    • 14:26에 마지막으로 막혀 있던 인스턴스를 재시작해 두 배로 늘어난 클러스터가 완전히 정상이 됐다.
    후속 조치
    • Elixir 워크로드용 validating admission webhook 을 쿠버네티스 클러스터에 넣어, 파드가 프로세스를 다 넘기기 전에는 워크로드를 줄이는 업데이트를 거부한다.
    • 부하 테스트 뒤 Holster.Pool 의 supervisor 를 PartitionSupervisor 로 바꿔, 연결 풀 요청을 독립된 여러 supervisor 에 나누고 나가는 연결을 동시에 만들거나 꺼낼 수 있게 했다.
    • gun 연결 프로세스의 생명주기 관리를 그 프로세스를 만드는 Holster.Pool 로 옮겨 gun 연결 supervisor 를 아예 쓰지 않게 했다.
    • voice syncers 를 호출하는 상위 서비스의 속도 제한을 다시 조정해 더 정확히 걸리게 했다. 필요하면 로드 셰딩 도구로 이 제한을 강제로 적용해 voice syncer 를 다시 만들게 할 수도 있다.
    • voice syncers 의 엔드포인트 선택에 새 속도 제한을 넣고 조정해, 나가는 연결 생성을 제한하는 수단을 하나 더 뒀다.
    • HTTP 연결 풀링 메일박스에 감시를 더해 언제 문제가 되고 언제 아닌지 더 분명히 알 수 있게 했다.
    • 서비스 디스커버리 등록과 voice syncer 에서 SFU 로 가는 RPC 트래픽의 계측과 로그를 전부 검토하고 넓혔다.
    • 메일박스 상태 합계 같은 간접 지표 대신, 모든 서비스에서 가장 중요한 프로세스를 직접 감시하도록 넓혀 간다.
    • 더 많은 워크로드를 쿠버네티스로 옮겨, VM 을 손으로 준비하는 대신 명령 하나로 파드를 늘릴 수 있게 한다.
    • A/V 인프라의 컨트롤 플레인 서비스를 여러 리전에 수평 확장해 신뢰성과 리전 장애 내성을 얻고, 나가는 연결 급증을 전 세계에 고르게 흩는다.
    교훈

    충분히 큰 트래픽 급증은 시스템 어딘가의 병목을 찾아낸다. 이전의 큰 부하 장애에서는 여러 ScyllaDB 데이터베이스가 복구를 막았지만, 이번에는 데이터베이스가 잘 버텼고 병목이 음성 서비스로 옮겨 갔다. 용량 한계를 만나면 공급을 늘리거나 수요를 줄이는 두 길이 있고, Discord 는 장애 대응과 사후 조치를 정할 때 이 질문을 분명히 던진다. 장애 중에는 쓸 수 있는 도구를 알아야 한다. Elixir 와 BEAM 가상 머신에서는 어떤 프로세스의 상태든 꺼내 볼 수 있고 핫패치로 관측을 더할 수도 있다. 분산 시스템에서는 장애 모드를 따져야 한다. Elixir 프로세스는 메시지를 하나씩 처리하므로 바쁜 프로세스의 핵심 루프가 느려지면 서비스와 사용자 경험이 함께 나빠진다. Discord 는 사후 검토에서 장애를 어떻게 피할지뿐 아니라 일어난 뒤 어떻게 더 빨리 풀지도 물었고, 복구 시간을 줄이면 관계없는 장애에서도 더 빨리 회복할 수 있다고 봤다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 사례에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 코디네이션 키-값 저장소, 데이터베이스 프록시와 커넥션 풀러. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1