Incident Library
적용된 필터 구성 요소데이터베이스증상간헐적 타임아웃기여 요인단일 장애점모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
추천 필터 검색하면 검색어에서 찾은 분류 값이 여기에 나옵니다.

그래프

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

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2026-06-11 06:16 UTC 에 Pingdom 알림이 https://gitlab.com 의 HTTP 503 오류를 알렸다. 웹, 프런트엔드, API, git, 웹소켓, web-pages, CI 러너가 06:16~06:22 UTC 와 07:03~07:12 UTC 두 차례 503 을 냈다. 오류는 여러 서비스에 걸쳐 끊겼다 이어지기를 반복했고, 매번 5~10분 안에 저절로 회복했다.

    촉발

    us-east1-b 존의 GCP 스토리지 장애로 주 데이터베이스 노드가 쓰는 디스크의 스토리지 IO 성능이 떨어졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    06:16:12 UTC 에 Pingdom 알림이 장애를 알렸다. 영향은 06:12 에 시작됐으므로 감지까지 약 4분이 걸렸다. 사용자에게 보이는 503 은 알림이 잡았지만, 먼저 나타난 신호인 디스크 IO 포화, pgBouncer 풀 포화, LWLock 경합에는 알림이 없었다.

    조치
    • 두 번째 구간이 데이터베이스와 연결 계층을 가리키자 07:11 UTC 에 데이터베이스 운영 tier2 로 장애를 에스컬레이션했다. 데이터베이스 전문가가 LWLock 경합, pg_wait_sampling_buffer_mapping 급증, 복제 지연을 깊이 진단했다.
    • 배포를 멈췄다.
    • 08:13 UTC 에 GCP TAM 에 연락하고 08:56 에 GCP 지원 케이스를 열었다. 클라우드 제공자가 스토리지 장애를 확인해 줬다.
    • 다시 나빠지면 바로 실행할 수 있게 us-east1-d 의 04 노드로 Patroni 주 노드 전환을 준비했다. 쓰기 처리량에 줄 영향도 따져 두었지만 실행하지는 않았다.
    • GCP 쪽 문제가 가라앉은 것으로 보이자 15:19 UTC 에 장애를 멈춰 두고 3시간 동안 지켜봤고, 재발이 없음을 확인한 뒤 해결로 처리했다.
    후속 조치
    • Patroni 주 데이터베이스 노드에 디스크 IO 포화와 큐 깊이 알림을 넣는다.
    • 명시적인 실행 기준을 담은 Patroni 주 노드 전환 런북을 쓴다.
    • 끊겼다 저절로 회복하는 장애에서 장애 상태를 언제 바꿀지 지침을 분명히 한다.
    • 디스크 IO 가 떨어지는 동안 자동으로 장애 조치했어야 했는지 검토한다.
    • Cells 는 장기적으로 영향 범위를 줄이도록 설계됐다. 그와 별도로 디스크 하나가 GitLab.com 전체를 멈추지 않도록 단기 완화책을 마련한다.
    • 주 노드가 응답하지 않을 때 애플리케이션의 데이터베이스 부하 분산이 요청을 덜어 내거나 다른 곳으로 보내, 요청이 60초 Rack 타임아웃까지 쌓이지 않고 빨리 실패하게 한다.
    • pgBouncer 풀 포화와 LWLock 경합이 전면 장애보다 먼저 튀었으므로, 이 둘을 먼저 나타나는 신호로 보고 알림을 걸지 검토한다.
    교훈

    디스크 하나가 나빠진 것만으로 GitLab.com 전체가 멈췄다. 데이터베이스 부하 분산이 빨리 실패하지 않아 요청이 60초 Rack 타임아웃까지 쌓였다. 빨리 실패하지 않는 문제는 이전 장애 #18269 에서 얻은 교훈과 겹쳤다. 장애 조치 기준이 미리 정해져 있지 않아 문제가 다시 날지 몰라 지켜보고 기다리는 데 많은 시간을 썼다. 클라우드 제공자 장애가 넓게 퍼진 상황이라 어느 존이 정상인지 미리 확인할 수도 없었다. 끊겼다 저절로 회복하는 장애에서는 장애 상태를 언제 Fixing 이나 Monitoring 으로 옮길지 정하기 어려웠다.

  2. 증상

    2017년 1월 12일 14:09 UTC 에 한 운영 리전의 클릭·오픈 트래킹 서비스와 주 MongoDB 클러스터에서 알림이 울렸다. 대부분의 읽기를 맡는 MongoDB secondary 서버가 높은 부하 때문에 요청을 제때 처리하지 못했고, 트래킹 서비스의 오류도 여기서 왔다.

    촉발

    전날 낸 MongoDB 설정 변경 몇 건과 거의 같은 때부터 MongoDB secondary 서버로 들어오는 연결이 서서히 늘었다. 이 변경을 롤백하는 과정에서 사람의 실수로 API 와 SMTP 서비스가 읽기를 primary 로 보내게 됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    14:09 UTC 에 클릭·오픈 트래킹 서비스와 주 MongoDB 클러스터의 알림이 울려 엔지니어들이 대응을 시작했다.

    조치
    • 전날 낸 MongoDB 설정 변경을 15:15 UTC 부터 새 pull request 여러 개로 롤백했다. 이 과정에서 사람의 실수로 API 와 SMTP 서비스의 읽기를 primary 로 옮기는 변경이 함께 들어갔다.
    • 더 많은 연결을 감당하도록 MongoDB 서버 크기를 키웠다.
    • 근본 원인을 찾는 동안 서버를 안정시키려고 서버 단에 연결 한도를 넣었다. 서버 크기 조정과 함께 이 조치로 이 리전 API 가 평소 처리량의 약 75% 를 처리했다.
    • 20:28 UTC 부터 서비스가 MongoDB primary 서버에 열 수 있는 연결 수에 한도를 두는 변경을 배포했다.
    • 읽기에 secondary 서버를 우선하는 설정을 다시 배포했다. 20:35 UTC 에 이 리전 서비스가 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 그동안 한 리전에서만 돌던 트래킹 인프라를 독립된 두 리전에서 운영한다.
    • 이 데이터베이스를 쓰는 모든 서비스에 열 수 있는 연결 수의 한도를 둬서, 서비스 하나가 다른 서비스에 주는 피해를 줄인다.
    • 주 MongoDB 클러스터 크기를 영구히 키우고, 같은 변경을 다른 데이터센터에도 적용한다.
    • 하위 서비스가 실패해도 클릭 리디렉션은 제대로 동작하도록 트래킹 서비스를 고친다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 클라우드 블록 스토리지. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2