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그래프

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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2019년 4월 3일 2:30 am CEST 부터 updown.io 의 주 MongoDB 서버가 쿼리에 평소보다 약 200배 느리게 응답했다. 웹사이트와 모니터링 데몬이 거의 전부 멈췄다.

    촉발

    주 MongoDB 서버의 RAID5 를 이루는 SSD 3개 가운데 하나가 고장 나기 시작해 디스크 I/O 가 크게 느려졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    감지

    MongoDB 의 자동 페일오버는 하트비트가 계속 빠르게 응답해 문제를 감지하지 못했다. 운영자는 자고 있다가 8:45 am CEST 에야 문제를 알아챘다.

    조치
    • 보조 서버가 넘겨받을 준비가 됐는지 확인한 뒤 주 서버를 강제로 step down 시켰다. 8:56 am CEST 에 웹과 데몬 전체가 돌아왔지만, 보조 서버의 사양이 낮아 성능은 떨어졌다.
    • I/O 문제를 일으킨 SSD 를 RAID 어레이에서 빼자 서버가 원래 성능으로 돌아왔다.
    • 호스팅 업체에 SSD 교체 일정을 잡는 티켓을 열었다.
    • 4월 6일 12:48 pm 에 보조 서버를 더 높은 사양의 서버로 바꿨고, 그 뒤 응답 시간이 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • MongoDB 팀이 이 문제를 곧 고칠 것 같지 않아, MongoDB 가 살아 있지만 응답하지 않는 상황을 찾아 자동으로 step down 시키는 스크립트를 만든다.
    • 더 조사할 것이 없다고 확인되면 옛 보조 서버를 내리고 지운다.
    • 새 보조 서버가 며칠 동안 주 서버 역할을 버틸 수 있는지, clamscan 이 도는 밤까지 포함해 확인한다.
    • 주 서버가 정상으로 돌아오면 자동 step down 스크립트를 시험한다.
    • updown.io 의 제대로 된 상태 페이지를 만든다.
    • MongoDB 가 Storage Node Watchdog 을 커뮤니티 에디션에도 제공하자 이를 켜서 한동안 시험했다. 잘 동작해 직접 만든 스크립트는 지웠다.
  2. 증상

    2017년 10월 10일 15:09 BST 에 모니터링이 API 와 대시보드가 완전히 멈춘 것을 찾았다. 그동안 들어온 요청은 모두 실패하고 오류를 받았다.

    촉발

    10월 10일 오후 Postgres 프라이머리 노드의 RAID 컨트롤러가 디스크 3개를 동시에 잃어 디스크 어레이가 망가졌다. 거의 같은 때 동기 복제본에서 Postgres 하위 프로세스 하나가 죽었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    15:09 BST 에 모니터링이 API 와 대시보드의 완전한 중단을 찾았고 엔지니어들이 조사를 시작했다.

    조치
    • 15:17 BST 에 디스크 어레이가 망가진 채 켜져 있는 노드를 클러스터에 두지 않으려고 망가진 Postgres 프라이머리 노드의 전원을 껐다. 클러스터는 여전히 새 프라이머리를 승격하지 않았다.
    • 15:18 BST 에 Pacemaker 가 Postgres 인스턴스 상태를 다시 파악하게 하려고 crm resource cleanup 으로 오류 횟수를 지웠지만 효과가 없었다.
    • Pacemaker 클러스터를 유지보수 모드로 두고 동기 복제본의 recovery.conf 에서 복제본 설정을 지운 뒤 유지보수 모드를 풀어 직접 승격하려 했지만, 매번 원래 recovery.conf 로 돌아갔다.
    • 16:18 BST 에 클러스터를 마지막으로 유지보수 모드로 두고 동기 복제본을 프라이머리로 설정해 Postgres 를 직접 띄웠다.
    • 클러스터가 유지보수 모드라 가상 IP 를 옮길 수 없었으므로 백엔드 애플리케이션이 새 프라이머리의 실제 IP 주소로 접속하게 다시 설정했다.
    • 평소 수준의 이중화를 되찾으려고 세 번째 노드를 비동기 복제본으로 띄웠다.
    • Pacemaker 가 유지보수 모드라 자동 페일오버가 없었으므로 인프라 팀이 손으로 관리할 가상 IP 를 하나 더 두어, 프라이머리가 망가지면 동기 복제본을 승격하고 가상 IP 를 직접 옮길 수 있게 했다.
    • 디스크 어레이 장애였으므로 생각할 수 있는 모든 시험으로 데이터 무결성을 확인했고 데이터 손상의 증거는 없었다.
    • Pacemaker 가 다시 관리하는 새 데이터베이스 클러스터를 만들고, 유지보수 시간을 공지한 뒤 문제없이 옮겼다. 옛 클러스터는 내렸다.
    후속 조치
    • Backup VIP 의 colocation 규칙을 Postgres 프라이머리와의 -INF 선호 대신 복제본과의 INF 선호로 바꿔, 같은 장애 조건에서도 동기 복제본이 승격되게 했다.
    • 특정 Postgres 인스턴스로 트래픽을 보내는 가상 IP 를 없애고, 애플리케이션 서버에서 클러스터 상태에 따라 알맞은 노드로 트래픽을 보내는 프록시를 돌려 Pacemaker 가 관리하는 자원 수를 줄인다.
    • Postgres 클러스터를 더 거칠게 시험하고, Chaos Monkey 처럼 계속 장애를 주입하는 자동화를 검토한다.
    • 장애 대응 훈련인 게임 데이에 임의의 제약을 넣는 방안을 검토한다. 예를 들어 자동화가 실패하고 원인도 찾을 수 없는 상황에서 다른 방법으로 서비스를 되살리게 한다.
    교훈

    GoCardless 는 단순해 보이는 Pacemaker 설정이 매우 이상한 동작을 부를 수 있다는 것을 배웠다. 두 자원이 함께 돌면 안 된다는 규칙과 함께 돌아야 한다는 규칙은 반대말처럼 보이지만, 특정 장애 조건에서는 시스템이 완전히 다르게 움직였다. 프로세스 두 개가 거의 동시에 죽을 때만 드러나는 설정 오류는 기본 시험이나 평소 운영으로는 찾을 수 없고, 장애 주입으로만 드러나는 버그가 있다. 자동화가 2년 동안 장애를 잘 처리하자 그 아래 인프라를 손으로 다루는 기술이 녹슬었다. 런북을 써 두어도 몇 년 뒤에 꺼내 보면 거의 확실히 낡아 있다.

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

원인별1