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그래프

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  • 사례

사례1건

1건 중 1~1번째

  1. 증상

    월말 마지막 영업일 아침 6시쯤부터 Cloud Pub/Sub 메시지가 밀리기 시작했고, Cloud Spanner에 새 회계 데이터를 등록하지 못하는 상태가 간헐적으로 이어졌다. 밀린 메시지는 1000만 건 규모에 이르렀다. 복구와 재발을 거듭하며 수습하기까지 하루가 넘게 걸렸다.

    촉발

    장애 한 달여 전 Cloud Functions를 1st gen에서 Cloud Run 기반 2nd gen으로 옮기면서 --max-instances 를 지정하지 않아, 스케일 상한이 1st gen 기본값인 사실상 무제한에서 2nd gen 기본값인 100으로 내려갔다. 월말 아침 부하가 쉬는 구간 없이 약 40분 이어지자 이 상한에 걸렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 별도 pull 구독으로 Dataflow가 Cloud Storage에 저장해 둔 데이터를 다시 넣어 데이터 손실을 피했다.
    후속 조치
    • max-instances 를 비롯한 스케일 관련 파라미터를 배포 정의에 모두 명시해 세대나 기본값이 바뀌어도 영향을 받지 않게 했다. max-instances 는 Spanner 부하를 생각해 100에서 1000까지 단계적으로 올렸다.
    • 콜드 스타트를 피하려고 min-instances 를 1로 두고, 핸들러의 공유 상태가 안전한지 확인한 뒤 concurrency 를 1에서 10으로 올렸다. 이에 맞춰 cpu는 1, memory는 512MB에서 1Gi로 늘렸다.
    • mercari/spanner-autoscaler를 관리하는 SRE 팀이 High priority CPU와 Total CPU를 OR 조건으로 보는 dual CPU scaling mode를 구현했다. 팀은 이 기능이 담긴 v0.8.0을 도입해 Total CPU 임계값 70%를 새로 뒀다.
    • 스케일업이 더 빨리 시작되도록 High priority CPU 임계값을 60%에서 55%로 내렸다.
    • 월말 피크가 시작될 때 확보한 PU가 줄지 않도록 아침 5시부터 7시까지 Spanner 스케일다운을 막는다.
    • 월말 아침이나 대규모 리컨사일이 도는 달처럼 부하를 예상할 수 있는 기간에는 일정에 따라 PU를 미리 확보한다.
    • Datadog에 Cloud Run 인스턴스 수가 상한의 40%와 60%에 이르면 각각 경고 단계와 심각 단계로 알리는 모니터를 더했다.
    • Datadog에 Pub/Sub의 전달되지 않은 메시지 수가 임계값을 넘으면 알리는 모니터를 더했다. 오탐을 피하려고 보수적인 임계값에서 시작해 평소 상태를 알아 가며 단계적으로 낮춘다.
    교훈

    관리형 서비스의 세대를 옮길 때는 직접 바꾸지 않은 기본값이 부하가 걸릴 때 문제로 드러난다. 스케일 상한, 동시 처리 수, 타임아웃처럼 평소에는 효과가 보이지 않는 파라미터는 옮길 때마다 명시해야 한다. 장애 원인은 하나가 아닐 수 있으므로 촉발, 증폭, 실제 피해로 이어진 요인을 각각 봐야 한다. 설정 최적화와 그 한계에 가까워지는 것을 알아채는 모니터링은 늘 함께 갖춰야 하고, 물려받아 운영하는 시스템일수록 설정과 전제를 정기적으로 다시 살펴야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

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

원인별1