그래프
사례2건
2건 중 1~2번째
IL-0333사양을 낮춘 RDS PostgreSQL 인스턴스가 피크 부하를 못 버텨 헬스 체크가 실패하고 Buildkite 대시보드가 몇 시간 동안 내려갔다Buildkite2016- 증상
2016년 8월 22일 17:21 UTC 부터 buildkite.com 에 아무도 로그인하지 못했고 빌드 로그와 문서도 볼 수 없었다. 빌드는 계속 돌았고 GitHub 와 Bitbucket 의 Pull Request 상태도 계속 갱신됐다.
- 촉발
AWS 크레딧이 곧 떨어질 상황이라 비용을 줄이려고, 주말 유지 보수 시간에 m4.10xlarge Multi-AZ RDS PostgreSQL 데이터베이스를 r3.2xlarge 로 낮췄다. 연결 하나당 메모리를 줄이려고 중앙 pgbouncer 로도 옮겼다. 월요일 미국 피크 시간에 이 데이터베이스가 부하를 버티지 못했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
New Relic, Pingdom, Datadog, Calibre, CloudWatch 가 문제를 감지하면 PagerDuty 알림이 온콜 개발자에게 전화를 건다. 하지만 온콜 담당자의 PagerDuty 설정에서 "Immediately phone me" 규칙이 빠져 소리 없는 푸시 알림만 갔다. 에스컬레이션을 받을 다른 팀원들은 휴대폰을 무음으로 두어 아무도 깨지 않았다. 팀은 21:00 UTC 에 깨어 이메일, 트윗, Slack 메시지로 장애를 알았다.
- 조치
- Agent API 서버 일부를 빼서 대시보드 요청을 받는 ELB 에 연결해 buildkite.com 을 다시 올렸다. 데이터베이스가 여전히 부하에 눌려 있어 요청은 느렸다.
- EC2 요청 한도에 걸린 뒤 Auto Scaling Group 의 헬스 체크를 EC2 헬스 체크로 바꾸고 원하는 서버 수를 고정했다.
- AWS Console 이 여전히 문제가 있어 aws-cli 로 데이터베이스를 부하를 감당할 수 있는 인스턴스 유형으로 올렸다.
- https://buildkite.com/_secret/version 을 참조하지 않는 새 AMI 를 만들고, 스스로 배포하는 문제를 고친 새 서버를 aws-cli 로 내보냈다.
- 중앙 pgbouncer 서버를 없애고, 잘 동작하던 이전 구성대로 호스트마다 pgbouncer 를 다시 두었다.
- 후속 조치
- 다른 사용자에게 영향을 주지 않고 큰 인프라 변경 뒤 부하 시험을 하는 방법을 계획한다.
- 헬스 체크가 애플리케이션에 닿기만 하면 "OK" 를 내도록 바꿨다. 이 요청에서는 더 이상 데이터베이스 연결을 확인하지 않는다.
- 애플리케이션이 데이터베이스와 의존 서비스에 접속되는지 확인하는 헬스 체크 엔드포인트를 따로 두고 Pingdom 이 호출하게 하는 방안을 검토한다.
- 최근 배포된 리비전을 S3 의 파일에 저장하고, 새로 뜬 서버가 스스로 배포할 때 그 파일을 참조하게 바꿨다.
- 팀원 모두가 PagerDuty 전화가 실제로 오는지 수동으로 시험했다.
- 모든 팀원의 설정이 맞는지 정기적으로 확인하는 회사 전체 시험을 할 수 있는지 알아본다.
- 팀원이 온콜에 들어갈 때 PagerDuty 가 전화를 걸게 하거나, 모든 Notification Rules 에 "Immediately phone" 규칙을 두도록 요구하는 방안을 PagerDuty 에 문의한다.
- 교훈
AWS 크레딧을 미리 지켜봐야 짧은 기간에 큰 인프라 변경을 서두르지 않는다. 크레딧을 쓰는 동안 AWS Billing Reports 는 0달러 청구서를 보여 줘서 실제 비용을 알기 어렵다. 큰 인프라 변경 뒤에는 부하 시험을 해야 한다. 헬스 체크가 실제로 무엇을 확인해야 하는지 다시 생각해야 한다. 의존하는 서버에 모두 접속되는지 확인하던 헬스 체크는 ELB 의 모든 서버가 실패할 때 어떻게 되는지 고려하지 않았다. 새 서버가 배포할 리비전을 자기 서비스에 물어보는 방식은 쓰면 안 된다. 온콜에 들어가기 전에 모든 팀원의 PagerDuty 와 iPhone 설정이 맞는지 확인해야 한다. AWS 에서 서버가 계속 떴다 내려가면 헬스 체크와 오토스케일링 규칙을 멈춰 EC2 요청 한도에 걸리지 않게 해야 한다. 팀은 사후 분석을 쓰면서 AWS 에서 Auto Scaling 프로세스를 일시 중지하고 재개할 수 있다는 것을 알았다.
- 증상
2:19am PDT 에 짧은 네트워크 장애가 있은 뒤 DynamoDB 고객 요청의 오류율이 치솟았다. 2:37am PDT 에는 오류율이 지난 3년 동안 겪은 어떤 수준보다 훨씬 높아졌고, 약 55% 에서 머물렀다.
- 촉발
2:19am PDT 의 짧은 네트워크 장애가 DynamoDB 스토리지 서버 일부에 영향을 줬고, 이 서버들이 한꺼번에 메타데이터 서비스에 멤버십 정보를 요청했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
주 문제를 해결한 뒤 남은 낮은 오류율은 월요일에 고객들이 테이블이 updating 이나 deleting 단계에 멈췄다거나 오류율이 높다는 지원 케이스를 열면서 드러났다.
- 조치
- 용량 추가가 여러 번 실패한 뒤 5:06am PDT 에 메타데이터 서비스로 가는 요청을 멈췄다. 재시도가 줄어 메타데이터 서비스의 부하가 크게 덜어졌다.
- 메타데이터 서비스가 관리 요청에 다시 응답하자 용량을 크게 늘렸다.
- 메타데이터 서비스로 가는 요청을 다시 열고 스토리지 서버를 고객 요청 경로에 되돌렸다. 7:10am PDT 에 대부분의 고객과 AWS 서비스가 정상 운영을 이어 갈 만큼 오류율이 내려갔다.
- 받아야 할 만큼 트래픽을 받지 못하던 메타데이터 파티션 하나를 전체 트래픽으로 되돌려 남은 오류를 월요일에 정리했다.
- 후속 조치
- 메타데이터 서비스의 용량을 이미 크게 늘렸다.
- 멤버십 크기 같은 성능 지표를 더 엄격하게 모니터링해 상태를 파악하고 알맞은 용량을 미리 계획한다.
- 스토리지 노드가 멤버십 정보를 요청하는 빈도를 줄인다.
- 메타데이터 서비스가 요청을 처리하는 데 쓸 수 있는 시간을 늘린다.
- DynamoDB 서비스를 나눠 메타데이터 서비스 인스턴스를 여럿 두고, 각 인스턴스가 스토리지 서버의 일부만 맡게 한다.
- SQS 의 메타데이터 캐싱을 고쳐 메타데이터 테이블에 오래 접근하지 못해도 메시지 보내기와 받기가 계속되게 한다.
- Auto Scaling 서버들에 작업을 나누는 방식을 바꿔 쌓인 스케일링 작업을 더 병렬로 처리한다.
- 더 새로운 작업으로 대체된 오래된 스케일링 작업을 걸러 내는 장치를 넣는다.
- 스케일링 작업을 처리하는 용량을 늘린다.
- CloudWatch 가 DynamoDB 의 그룹 멤버십 데이터를 캐싱하는 방식을 바꿔, 갱신이 필요한 지표를 가능한 한 적게 줄인다.
- write-through 캐싱으로 지표를 더 빨리 전달하는 기능을 개발한다. 이 캐시는 지표를 저장하기 전에 바로 보여 준다.
- 타임아웃을 줄인 콘솔 로그인 코드를 며칠 안에 배포한다. 이 코드는 이미 테스트 과정에 들어가 있다.
- 교훈
AWS 는 멤버십 크기처럼 성능에 영향을 주는 값을 자세히 보지 않아 메타데이터 서비스에 필요한 용량을 미리 잡지 못했다. 전체 오류율이 낮아도 일부 고객에게는 오류가 몰릴 수 있다. AWS 는 이를 늦게 알아채 월요일에 상태 대시보드 게시가 늦었다. 콘솔 로그인은 성공하지 않아도 되는 API 호출에 아주 긴 타임아웃이 걸려 수십 초씩 막혔다. 이런 호출은 빨리 실패하고 로그인을 이어 가게 했어야 했다.
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 클라우드 로드 밸런서. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.
원인별1
용량 한계2건
- 기여 요인