사례3건

3건 중 1~3번째

1. IL-0100 노드가 파드의 CPU 요청에 비해 작아 CPU 가 포화되면서 PostHog 기능 플래그 서비스에 열흘 사이 장애가 세 번 났다.

   PostHog2025

   증상

   2025-10-21 21:45 UTC, 타임아웃 오류를 줄이려는 배포 직후 자동 모니터링이 기능 플래그 서비스의 오류율 상승을 잡았다. 2분 만에 롤백했지만 오류율은 내려가지 않았고, US 데이터센터에서 평가 요청의 약 38% 가 오류를 냈다.

   노드 CPU 고부하오류율 상승지연 시간 증가컨테이너 재시작 반복데이터베이스 과부하

   촉발

   10월 21일에는 증상만 고치려던 타임아웃 처리 배포가 장애를 일으켰다. 28일에는 플래그 서비스와 무관한 일상 배포가 파드 롤아웃을 일으켰고, 이 롤아웃이 장애로 이어졌다. 24일에는 로드밸런서 뒤에서 모든 트래픽을 IP 하나에서 온 것으로 본 레이트 리밋 배포가 장애를 일으켰다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀파드 스케줄링과 배치인메모리 캐시애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   한계 경보 부재재시도 폭주롤백 무효단일 장애점단계적 배포 부재스테이징 불일치

   감지

   21일에는 배포 2분 뒤 자동 모니터링이 오류율 상승을 잡았고, 28일에는 온콜이 높은 오류 수 경보를 받았다. PostHog 는 대부분의 경우 2분 안에 감지했다고 정리했다. 24일에는 429 오류 경보가 없어서 18:10 UTC 부터 들어온 고객 신고로 알았고, 감지까지 62분이 걸렸다. CPU 경보가 아예 없어서 공통 원인인 CPU 포화는 오래 드러나지 않았고, 29일에서 30일 사이 장애는 7시간 넘게 이어졌다.

   조치

   • 10월 21일 타임아웃 처리를 바꾼 배포를 2분 안에 롤백했지만 오류는 멈추지 않았다.
   • 10월 21일 23:00 UTC 부터 연결과 Redis 쓰기를 조절해 23:28 UTC 에 서비스를 복구했다.
   • 10월 28일 롤아웃을 멈추고 US 플래그 파드를 0개로 줄여 Redis 가 회복되기를 기다린 뒤, 파드를 차례로 다시 올렸다.
   • 10월 30일 00:03 UTC 에 하드웨어 변경을 롤백해 오류는 대부분 가라앉혔지만 지연은 남았다.
   • 파드 리소스 요청을 늘리고 쿠버네티스 플릿 크기를 조정해 노드당 파드 수를 줄였다.
   • 로드밸런서와 서비스 사이 Envoy 재시도에 한도를 걸었다.
   • 데이터베이스 연결 타임아웃과 다른 중요한 설정을 런타임 설정으로 옮기고, 타임아웃 값을 피크 부하에 맞게 늘렸다.
   • 노드마다, 파드마다 CPU 사용률이 80% 를 5분 동안 넘으면 온콜을 호출하는 CPU 경보를 추가했다.

   후속 조치

   • 플래그, 수집, 인프라 팀 엔지니어로 전담 팀을 꾸려 애플리케이션과 인프라 전체를 살피고 남은 병목을 찾는다.
   • 플래그 서비스의 Redis 를 본 애플리케이션의 Redis 와 분리하는 방안을 검토한다.
   • ArgoCD 동기화를 다시 켜기 전에 플래그 서비스 차트 설정을 ArgoCD 의 현재 값에 맞추고, 배포 전략과 Redis 전략을 정한다.
   • 플래그 관련 코드의 필수 코드 오너를 기능 플래그 팀으로 정한다.
   • 중요한 플래그 지표와 런북 링크를 한데 모은 대시보드를 만들고, 기능 플래그 런북을 고친다.
   • 기존 서비스 지표와 인프라 지표에 빠져 있는 경보를 추가한다.
   • readiness 검사가 liveness 검사를 그대로 따라 하지 않고, 데이터베이스에 ping 을 보내는 식으로 부하가 걸렸을 때 약해졌던 의존성을 확인하게 바꾼다.
   • 캐시 채우기 작업에 레이트 리밋을 걸어 Redis 에 감당하지 못할 만큼 작업이 몰리지 않게 한다.
   • 연결 풀을 모니터링해 풀이 바닥에 가까워지면 자동으로 요청을 조절하고, 동시 연결 수에 상한을 둔다.
   • 운영 규모의 부하 시험 체계를 만든다.
   • 점진적 롤아웃 기반을 만들어 배포가 미치는 범위를 줄인다.
   • Postgres 에서 Redis 로 가는 데이터 흐름을 문서로 정리하고, 데이터 전송이 한꺼번에 몰릴 때 쓸 런북을 만든다.

   교훈

   가장 큰 교훈은 CPU 크기 산정이었다. 노드가 파드 요청에 비해 작으면 노드 하나에 파드가 너무 많이 몰리고, CPU 포화가 과도한 병렬 처리, 연결 풀 고갈, 느린 쿼리처럼 서로 다른 모습으로 나타난다. 증상만 고친 수정 때문에 21일의 장애가 28일에 되풀이됐다. PostHog 는 CPU 를 넉넉히 받은 파드를 적은 수로 돌리는 편이 낫다고 정리했다. 기능 플래그 서비스와 본 애플리케이션이 Redis 를 같이 쓰면 한쪽 과부하가 다른 쪽을 쓰러뜨리는 단일 장애 지점이 된다. CPU 지표는 처음부터 경보로 걸어야 하고, Postgres 에서 Redis 로 가는 전송 급증도 경보 대상이다. 재시도, 캐시 채우기, 연결 생성에 한도가 없으면 장애가 커진다. 과부하 패턴은 운영 트래픽에서만 드러났으므로 부하 시험이 필요하고, 중요한 설정은 배포 없이 바꿀 수 있어야 한다.

   사례 보기
2. IL-0037 imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프를 돌며 이미지를 계속 받아, NAT 세 대를 같이 쓰던 리전 전체가 이미지 레지스트리에서 429로 막혔다

   Datadog2019

   증상

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 왔다. 평소에는 모니터링이 먼저 잡아내는 편이었지만 이번에는 사용자 보고가 먼저였다. 처음부터 이미지 풀과 관련된 흔적이 보였다.

   이미지 풀 실패서비스 중단

   촉발

   애플리케이션 하나가 읽어야 하는 버킷의 권한을 바꾸면서 그 애플리케이션이 시작하지 못하게 됐다. 이 애플리케이션은 약 1,000대 노드에서 도는 DaemonSet이었고 크래시 루프에 빠졌다. imagePullPolicy가 Always여서 재시작할 때마다 노드에 이미 있는 이미지를 다시 받았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 레지스트리와 자격 증명NAT 게이트웨이애플리케이션 데이터베이스어드미션 웹훅

   기여 요인

   자동화 증폭단일 장애점한계 미인지수동 조치 악화과도한 영향 범위

   감지

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 와서 알았다. 모니터링보다 사용자 보고가 먼저였다. 팀은 파드 상태, 이미지 풀 지표, 레지스트리 응답 코드를 차례로 확인해 429 속도 제한을 찾았다.

   조치

   • 영향을 받은 NAT 인스턴스를 교체해 레지스트리로 나가는 출발지 IP를 바꿨다.
   • Cloud SQL 접속에 쓰던 고정 IP 설정과 방화벽 규칙을 다시 맞춰 데이터베이스 연결을 되살렸다.

   후속 조치

   • latest 같은 유동 이미지 태그를 막는 어드미션 웹훅을 만들어 워크로드 리소스와 파드에 걸었다.
   • 웹훅이 클러스터가 만드는 파드까지 거부하자, 파드 객체에서는 빼고 워크로드 객체에만 적용하도록 바꿨다.

   교훈

   imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프에 빠지면 노드 수만큼 이미지 풀이 반복된다. 레지스트리 트래픽이 NAT 몇 대로 모이면 출발지 IP 몇 개가 속도 제한에 걸려 리전 전체가 이미지를 받지 못한다. NAT를 바꾸면 그 IP를 허용해 둔 외부 서비스 연결도 함께 끊긴다. 파드에 거는 어드미션 웹훅은 사용자가 아니라 컨트롤러가 만드는 파드까지 막는다. 발표자들은 대규모 클러스터에서는 DaemonSet을 특히 조심하라고 했다. DaemonSet이 기대는 DNS, Vault, 이미지 저장소도 모두 망가뜨려 본 적이 있다고 했다. 수천 대 단위로 무언가를 다루면 그만큼 망가뜨리기 쉽다는 것이다. kubelet 아래에도 인프라가 있다는 것을 잊지 말라고도 했다.

   사례 보기
3. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

   사례 보기

원인별1