Incident Library
적용된 필터 원인운영 실수구성 요소데이터베이스 복제모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
추천 필터 검색하면 검색어에서 찾은 분류 값이 여기에 나옵니다.

그래프

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

사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    2025년 9월 2일 디스크 용량을 늘리는 작업 중 11:17 UTC 에 primary 데이터베이스 서버 db-02 의 RAID 배열에서 기존 드라이브 하나가 사라졌고 모니터링 알림이 울렸다. RAID 10 이라 데이터는 잃지 않았고 배열은 degraded 모드로 계속 동작했지만, 드라이브가 하나 더 고장 나면 버티지 못할 수 있었다.

    촉발

    디스크 용량을 늘리는 정기 작업 중 primary 데이터베이스 서버 db-02 의 RAID 배열에서 드라이브가 빠져 secondary 인 db-01 로 장애 조치를 했다. 그 뒤 db-02 를 복원하던 운영자가 실패한 복원의 흔적을 지우려다 db-01 에 있던 새 primary 의 데이터 디렉터리를 지웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    11:17 UTC 에 db-02 의 RAID 배열에서 드라이브가 빠지자 모니터링 알림이 울렸고 Mythic Beasts 가 문제를 확인했다. 운영자가 db-01 의 데이터 디렉터리를 지운 것을 스스로 알아챘다. 그 뒤 백엔드 팀을 호출하고, 장애 대응을 시작하며 비상 상황을 선언했다.

    조치
    • 16:11 UTC 에 새로 만든 RAID 10 배열로 db-02 서버를 다시 올렸다.
    • 16:50 UTC 에 db-01 에 있던 primary 에서 막혀 있던 WAL 의 S3 보관을 다시 돌아가게 했다. 그래서 db-01 이 쌓인 WAL 을 지울 수 있게 됐다.
    • 17:30 UTC 에 S3 에서 백업을 가져오는 wal-g 로 db-02 에 데이터베이스 복원을 시작했다.
    • 알 수 없는 데이터베이스 상태를 피하려고 Synapse 와 db-01 의 primary 데이터베이스를 모두 내렸다.
    • 18:06 UTC 에 db-01 의 데이터 파티션을 읽기 전용으로 다시 마운트해, 나중에 살릴 경우에 대비해 데이터베이스가 더 망가지지 않게 했다.
    • S3 로 보관되지 못한 WAL 을 db-01 에서 db-02 로 복사해, S3 백업 복원이 끝나면 바로 재생할 수 있게 준비했다.
    • wal-g 를 같은 메이저 버전의 최신 릴리스로 올린 뒤, 전체 백업이 이미 들어 있는 비어 있지 않은 데이터 디렉터리를 받아들이도록 wal-g 를 고쳐 빌드했다. 09:23 UTC 에 이 wal-g 를 db-02 에 써서 S3 에서 다시 받지 않고 증분 백업을 복원했다.
    • S3 와 db-01 에서 옮겨 온 파일 시스템 양쪽에서 WAL 을 가져오는 래퍼 스크립트로 restore_command 를 설정하고 Postgres 를 standby 모드로 띄웠다. 11:00 UTC 부터 WAL 을 재생했다.
    • 16:45 UTC 에 db-02 를 primary 데이터베이스로 승격하고, Synapse 시험 worker 를 띄워 새 WAL 이 S3 에 올라오는 것을 확인한 뒤 16:54 에 Synapse 를 시작했다. 18:00 에 모든 worker 가 안정됐다.
    • WAL 재생이 느렸기 때문에, 없어진 복제본 대신 primary 데이터베이스에서 백업을 받도록 다시 설정했다. 03:26 UTC 에 새 증분 백업이 끝났다.
    • db-01 에 NVMe 디스크 두 개를 RAID 배열과 LVM 볼륨 그룹에 넣었다. 배열 재구성 중 재부팅해 서버가 올라오지 않자 배열을 부팅할 수 있는 상태로 고쳤고, db-02 의 basebackup 을 복사해 db-01 을 다시 복제 상태로 두었다.
    후속 조치
    • 저장 공간이 늘어난 지금 pg_repack 을 돌려 빈 공간을 되찾는다.
    • 증분 백업은 WAL 재생보다 훨씬 빨리 복원되므로 증분 백업을 더 자주 받도록 이미 바꿨다.
    • Synapse 가 데이터를 저장하는 방식을 고쳐 앞으로 필요한 저장 공간을 크게 줄인다.
    • 데이터베이스가 클러스터에서 맡은 역할에 따라 터미널 배경색을 바꾸는 방법을 검토한다. 데이터 디렉터리에 standby.signal 파일이 있는지 보고 primary 인지 secondary 인지 판단해 배경색을 바꾸는 안이 나왔다.
    • rm 의 alias 처럼 위험한 명령을 감싸는 래퍼 스크립트를 두거나, primary 에서 secondary 로 base backup 을 시작하는 일 같은 작업을 자동화하는 방법을 논의했다.
    • 복구 목표 시간을 줄인다. 더 쉽고 빠르게 복구할 수 있는 무료 인프라를 얻으려고 서비스 제공자들과 이야기하고 있다.
    • 재해 복구 서버뿐 아니라 모든 서버의 wal-g 를 올렸고, 올린 wal-g 로 재해 복구 시험을 한 차례 했다. 재해 복구 서버와 운영 서버를 계속 같게 유지하는 방법은 아직 찾지 않았다.
    • 다음 하드웨어 교체 때 ZFS 를 검토해, 엉뚱한 데이터베이스를 지우는 사고에서도 로컬 스냅숏으로 훨씬 빨리 복구할 수 있게 한다.
    • 장애 대응 절차에 status.matrix.org 를 장애 중 공식 정보원으로 갱신하는 단계를 넣고, advocacy 팀과 함께 소셜 미디어도 계속 갱신한다.
    교훈

    이번 장애가 이렇게 힘들었던 데에는 데이터베이스가 너무 크다는 점이 크게 작용했다. 엉뚱한 서버에서 파괴적인 명령을 실행한 것이 결정적인 순간이었다. 하지만 팀은 개인을 탓하지 않고, 사람이 쓰는 도구와 절차를 고쳐 같은 일이 다시 일어날 가능성을 줄여야 한다고 보았다. 세 사람이 함께 작업했지만 급박한 상황에서는 실수를 잡지 못했다. db-01 은 primary, db-02 는 secondary 처럼 읽히지만 실제 역할은 서로 바뀔 수 있으므로, 뜻이 담긴 서버 이름은 혼란을 부른다. primary 와 secondary 를 모두 잃고도 데이터를 잃지 않은 것은 정기적으로 시험한 특정 시점 복구 절차 덕분이었다. 다만 복구 목표 시간은 줄여야 한다. 재해 복구 시험에서 찾은 wal-g 수정이 운영 서버에 빠져 있었으므로, 재해 복구 서버와 운영 서버를 같게 맞춰야 한다.

  2. 증상

    Mackerel 을 온프레미스 데이터 센터에서 AWS 로 옮긴 뒤 애플리케이션 동작을 확인하다가, 특정 시간대의 데이터가 사라진 것을 발견했다. 2017년 8월 7일 14시 30분부터 15시 30분 사이에 PostgreSQL 서버에서 갱신된 데이터가 없었다.

    촉발

    새 마스터인 db001 로 접속을 바꾸고 한 시간 뒤 db001 과 네트워크 통신이 끊겼고, 복제가 멈춰 있던 스탠바이 서버 db002 로 의도하지 않은 장애 조치가 일어났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    마이그레이션 작업 뒤 애플리케이션 동작을 확인하던 중 특정 시간대의 데이터가 사라진 것을 발견했다.

    조치
    • db001 에 남은 테이블 데이터로 손으로 복구할 수 있는지 검토했지만, 이미 많은 데이터가 갱신되어 테이블 사이 정합성을 지키며 db002 에 반영하기 어렵다고 보고 포기했다.
    • 점검 전 베이스 백업, db001 에 남은 WAL, 백업 서버로 보내 둔 WAL 아카이브로 PostgreSQL 의 PITR 복구를 시도했지만, 갈라진 두 타임라인을 이어서 복구할 수 없어 포기했다.
    • 장애 조치 직후 db002 를 마스터로 하고 새 슬레이브 서버 db003 을 만들어 db002 와 db003 으로 이중화했다.
    • 장애가 난 db001 은 조사용으로 점검 상태에 남겨 두었다.
    • db002 에서 db001 과 같은 문제가 나지 않는지 일정 시간 지켜본 뒤 마이그레이션 점검을 마쳤다.
    후속 조치
    • PostgreSQL 레플리카 생성 스크립트가 recovery.conf 에 recovery_target_timeline = 'latest' 를 기본으로 넣도록 바꾼다.
    • Serverspec 같은 서버 구성 관리 테스트 도구에 recovery.conf 안에 recovery_target_timeline = 'latest' 문자열이 있는지 확인하는 항목을 더한다.
    교훈

    Hatena 는 이 문제가 평소 운영에서는 일어나지 않지만, PostgreSQL 버전을 올리거나 다른 리전으로 옮길 때 같은 구성을 다시 쓸 수 있다고 보았다. recovery_target_timeline = 'latest' 는 평소 스탠바이 서버에 두어도 문제가 없으므로, 사람이 빠뜨릴 여지를 없애려고 슬레이브를 만들 때 기본으로 넣도록 운영을 바꿨다. 이 설정을 쓰려는 사람은 자기 구성에서 문제가 없는지 먼저 확인하라고 덧붙였다.

  3. 증상

    2017년 1월 31일 19:00 UTC 무렵 GitLab.com 의 데이터베이스 부하가 올랐고, 많은 사용자가 이슈와 머지 리퀘스트에 댓글을 달지 못했다. 스팸으로 의심되는 부하였고, 잡는 데 몇 시간이 걸렸다.

    촉발

    1월 31일 23:00 UTC 무렵 데이터베이스 부하로 세컨더리의 복제가 멈췄고, 세컨더리를 다시 맞추던 엔지니어가 세컨더리가 아니라 프라이머리에서 PostgreSQL 데이터 디렉터리를 지웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    프라이머리에서 데이터 디렉터리를 지운 엔지니어가 스스로 실수를 알아채고 1~2초 만에 삭제를 멈췄다.

    조치
    • pg_basebackup 이 복제 연결이 모자라다고 알리자 max_wal_senders 를 기본값 3 에서 32 로 잠시 올렸고, PostgreSQL 이 재시작을 거부하자 max_connections 를 8000 에서 2000 으로 낮췄다.
    • 엔지니어가 프라이머리에서 데이터를 지우고 있다는 것을 알아채고 1~2초 만에 삭제 작업을 멈췄지만, 약 300 GB 가 이미 지워졌다.
    • 데이터 손실을 가장 줄일 수 있는 유일한 방법으로 장애 6시간 전에 만든 LVM 스냅샷을 쓰기로 하고, 스테이징의 PostgreSQL 데이터 디렉터리를 약 18시간 동안 운영으로 복사해 복원했다.
    • 웹훅 삭제를 거치지 않은 별도 스테이징 데이터베이스를 LVM 스냅샷으로 띄워 웹훅 테이블의 SQL 덤프를 만들고, 복원한 GitLab.com 데이터베이스에 가져왔다.
    • 장애 전에 쓰였을 수 있는 ID 를 다시 쓰지 않도록 모든 데이터베이스 시퀀스를 100,000 씩 올렸다.
    • GitLab.com 을 차례로 다시 열었다.
    • 17:20 UTC 이후에 만든 프로젝트는 NFS 클러스터에 남은 Git 저장소로 가장 기본적인 형태만 복원했고, 이슈와 머지 리퀘스트 같은 데이터는 되살리지 못했다.
    후속 조치
    • 모든 호스트의 셸 프롬프트인 PS1 을 고쳐 호스트와 환경을 더 분명히 구분한다.
    • 백업을 Prometheus 로 모니터링한다.
    • PostgreSQL 의 max_connections 를 알맞은 값으로 둔다.
    • PostgreSQL 의 시점 복구와 연속 아카이빙을 검토한다.
    • 운영 데이터베이스의 LVM 스냅샷을 매시간 뜬다.
    • 운영 데이터베이스에 Azure 디스크 스냅샷을 켠다.
    • 스테이징을 ARM 환경으로 옮긴다.
    • 운영 복제본을 되살린다.
    • PostgreSQL 백업 복원을 자동으로 시험한다.
    • PostgreSQL 복제 문서와 런북을 고친다.
    • PostgreSQL 백업에 pgbarman 을 쓸지 검토한다.
    • 데이터베이스 백업과 실시간 복제에 WAL-E 를 쓸지 검토한다.
    • 스트리밍 방식의 데이터베이스 복원을 만든다.
    • 데이터 내구성을 책임질 담당자를 정한다.
    • 세컨더리를 여러 대 두고 부하를 나누도록 pgpool-II 3.6.1 을 묶고 PostgreSQL 연결 풀링과 부하 분산을 구성한다.
    • 개발자가 데이터베이스 마이그레이션을 시험할 수 있도록 스테이징에서 Rails 마이그레이션을 실행하고 되돌리는 도구를 만든다.
    • 데이터베이스뿐 아니라 GitLab.com 인프라 전체의 복구 절차를 만들고 그 절차의 담당자를 정한다.
    • 공개 백업 모니터링 대시보드를 만들었고, 지금은 pg_dump 백업 데이터만 있지만 데이터를 더 넣는다.
    • 어뷰징 신고와 대응 시스템을 고쳐 스팸 신고로 사용자를 지울 때 데이터를 바로 영구 삭제하지 않게 한다.
    • 앞으로 공개하는 장애 문서에서는 엔지니어의 이름을 가린다.
    교훈

    GitLab 은 장애를 GitLab.com 이 약 18시간 멈춘 문제와 복원이 18시간 넘게 걸린 문제로 나눠 5 Whys 로 분석했다. 세컨더리를 다시 만드는 작업은 자동화되지도 제대로 문서화되지도 않아 손으로 해야 했다. 표준 백업은 PostgreSQL 버전이 맞지 않아 조용히 실패했고, 실패 알림 메일은 DMARC 서명이 없어 거부됐다. 다른 백업 절차를 믿고 Azure 디스크 스냅샷을 켜지 않았다. 백업 절차를 맡은 사람이 없어 아무도 정기적으로 시험하지 않았다. GitLab 은 운영 엔지니어가 특정 명령을 못 쓰게 막는 것보다 재해 복구를 고치고 지금 어느 호스트를 쓰는지 더 분명히 보이게 하는 데 집중하기로 했다. rm 을 더 안전한 별칭으로 바꾸면 실수로 지우는 것은 막지만 디스크 손상처럼 데이터를 잃는 다른 경우는 막지 못한다. 이상적인 환경은 실수해도 영향이 거의 없이 빠르게 복구할 수 있는 곳이고, 그러려면 복구 절차를 정기적으로 해 보고 변경을 쉽게 시험하고 되돌릴 수 있어야 한다.

  4. 증상

    복제 오류를 고치려고 mysql2 의 데이터베이스를 하나씩 지우던 중, 몇 분 뒤 mysql1 에서도 데이터베이스가 지워지고 있는 것을 알아챘다. 지워진 데이터베이스들은 복원될 때까지 쓸 수 없었다.

    촉발

    7월 30일 오후 4시 PDT 에 팀은 복제 오류를 고치려고 mysql2 를 다시 적재하기로 했다. 슬레이브 복제를 멈춘 뒤 mysql2 의 데이터베이스를 하나 지울 때마다 잠깐씩 쉬면서 지웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    데이터베이스를 지우는 스크립트가 하나를 지울 때마다 짧게 쉬었기 때문에, 시작하고 몇 분 뒤 mysql1 에서도 데이터베이스가 지워지고 있는 것을 알아챘다.

    조치
    • mysql1 에서도 데이터베이스가 지워지는 것을 보고 스크립트를 멈췄다.
    • 곧바로 지워진 데이터베이스의 복원을 시작했다.
    • 인덱스와 외래 키 문제로 복원이 실패한 데이터베이스는 약 200GB 백업 파일에서 따로 꺼내 복원했고, 아직 복원하지 못한 나머지 데이터베이스도 다시 꺼내 복원했다.
    • 백업은 mysql1 보다 뒤처진 mysql2 에서 뜬 것이어서, 17일부터 30일까지의 바이너리 로그로 대부분의 데이터를 되살렸다. 15일과 17일 사이의 데이터 일부는 되살리지 못했다.
    후속 조치
    • 처음 문제였던 복제 오류를 줄이려고 행 기반 복제를 포함해 더 나은 복제 방식을 검토한다.
    • 바이너리 로그를 별도 서버에 백업으로 보관한다.
    • 전체 복원이 훨씬 빨라지도록 Percona XtraBackup 으로 백업한다.
    • 논리 백업 속도를 높이려고 mysql-zrm 대신 mydumper 를 쓴다.
    • 복잡한 시스템의 문서와 교육을 손본다.
    • 백업 절차의 하나로 예비 서버에서 전체 복원을 정기적으로 시험한다.
    • 복원에 걸리는 예상 시간을 더 정확하게 잡는다.
    • 호스팅하는 데이터베이스를 정기적으로 점검한다. 시험용 데이터베이스와 100GB 넘게 불어난 데이터베이스 여러 개가 이번 복원을 크게 늦췄다.
    • 더 크고 성능이 좋은 MySQL 클러스터로 옮긴다. 이 이전은 장애 전부터 계획돼 있었다.
    • 장애와 유지보수, 자원 사용량과 경고 신호를 대시보드로 커뮤니티에 더 잘 알리는 정책과 수단을 만든다.
    • 핵심 서비스의 용량 한계를 정하고 감시한다.
    • 핵심 서비스에 이중화와 복원 절차를 갖추고 직원 훈련을 한다.
    • 핵심 서비스를 더 많이 Chef 로 옮긴다.
    • 문서, 정책, 성능 지표를 주기적으로 검토한다.
    • 커뮤니티의 전문 지식으로 연구소의 역량을 보완할 더 나은 방법을 찾는다.
    • 가장 낡은 인프라를 교체하고 가장 심한 기술 부채를 해소할 기금을 모은다.
    교훈

    Open Source Lab 은 이번 장애에서 MySQL 클러스터를 운영하는 방식과 연구소 전체가 자원을 계획하고 관리하는 방식 모두에서 교훈을 얻었다고 적었다. 디스크 공간을 아끼려고 백업을 강하게 압축한 선택은 전체 복원이 드물었던 그동안에는 괜찮았지만 이번 복원을 크게 늦췄다. 더 많은 프로젝트를 받으려고 자원을 빠듯하게 나눠 써 왔고, 그 대가로 백업을 압축하고 바라던 것보다 이중화를 덜 갖췄다. 장애가 길었던 것과 진행 상황을 알리지 못한 것은 받아들일 수 없는 일이었다고 밝혔다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 데이터베이스 복제. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1