Incident Library
적용된 필터 구성 요소노드 루트 디스크증상처리량 저하도메인쿠버네티스모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2022년 4월 11일 13:17 UTC 에 고객과 Gitpod 직원들이 워크스페이스가 간헐적으로 응답하지 않는다고 알렸다. 4월 8일과 9일에 새 세대 워크스페이스 클러스터 ws39 를 모든 리전에 배포한 직후였다.

    촉발

    2022년 4월 8일과 9일에 새 세대 워크스페이스 클러스터 ws39 를 모든 리전에 배포한 것이 시작이었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    2022년 4월 11일 13:17 UTC 에 고객과 Gitpod 직원들의 신고로 알았고, incident.io 연동으로 Slack 에 장애를 열었다. 4월 12일에도 고객과 직원의 신고로 알았고, 4월 17일에는 엔지니어들이 워크스페이스 노드의 CPU 부하가 오른 것을 보고 내부 장애를 열었다.

    조치
    • IO 제한 기능이 없어 워크스페이스 시작 트래픽을 이전 세대 클러스터 ws38 로 돌렸고, 4월 11일 15:37 UTC 에 마쳤다.
    • t2d 대신 더 빠른 c2d 머신 유형과 로컬 SSD 를 쓰는 새 클러스터 ws39a 를 만들어 트래픽을 옮겼다.
    • Let's Encrypt 속도 제한 문제를 풀고, Let's Encrypt 에 한도를 올려 달라고 요청했다.
    • ws38 클러스터를 쓸 수 없어 EU XL 트래픽을 임시로 리전 EU 클러스터로 보내 워크스페이스를 다시 시작할 수 있게 했다. 그리고 망가진 ws-eu39xl 을 대신할 ws-eu39bxl 클러스터를 새로 만들었다.
    • stopping 상태에 걸린 워크스페이스를 정리해 사용자가 다시 시작할 수 있게 했다.
    • 4월 8일 배포 전처럼 1TB 부트 디스크를 단 노드로 ws40 을 만들어 디스크 IO 대역폭을 늘렸다.
    • 모니터링으로 노드의 작업을 직접 살펴 과도한 CPU 시간을 쓰는 워크스페이스를 찾아 시스템에서 지웠다.
    • 노드를 손으로 뒤지고 채굴 탐지 시스템을 함께 써서 부정 사용자를 찾아 Gitpod 사용을 막았다.
    • ws38 세대에는 없던 ws-daemon 변경을 되돌려 CPU 제한을 다시 안정시켰고, 이 수정을 ws34 클러스터에 담아 배포했다.
    • 새 ws34 배포에서 워크스페이스 포트로 가는 ACME HTTP 요청을 막아 Let's Encrypt 한도에 다시 걸리지 않게 했다.
    • 워크스페이스 사이에 디스크 IO 를 공정하게 나누는 ws41xl 클러스터와 일반 리전용 ws41 클러스터를 만들어 트래픽을 단계적으로 옮겼다.
    후속 조치
    • 테스트 결과가 진행하면 안 되는 배포를 미리 걸러 내도록 테스트 자동화에 계속 투자한다.
    • 새 클러스터로 트래픽 비율을 옮기는 간격을 배포마다 다르게 하고, 큰 배포일수록 단계 사이를 길게 둔다.
    • 워크스페이스 클러스터 배포에 위험 평가 단계를 넣어 변경 묶음의 크기와 배포 속도를 정하고, 이 단계를 자동화하는 것을 목표로 한다.
    • 팀 사이 의존이 롤백을 막지 않도록 팀끼리 주는 영향을 계속 줄인다.
    • PR 을 머지하기 전에 하위 호환이 깨지는 변경을 찾는 리뷰 기준을 더하고, 그런 PR 은 나눠서 배포를 롤백하기 어려운 상황을 피한다.
    • 장애 완화의 첫 수단으로 롤백을 권하도록 절차를 고쳤고, 이 과정을 자동화하는 방법을 논의한다.
    • 상태 페이지의 워크스페이스 서비스가 장애를 주황이나 빨강으로 제대로 표시하도록 고쳤고, 플레이북도 그에 맞게 고쳤다.
    • 장애 중 내부 소통을 Slack 채널 하나와 Google Meet 하나로 모으고, 장애 절차를 그에 맞게 고쳤다.
    • 당번 체계를 다시 짜서 5월 9일부터 엔지니어링 인력의 10% 가 늘 당번을 맡고, 그 시간으로 관측성과 알림과 시스템 안정성을 개선한다.
    교훈

    4월 11일에 롤백을 결정했다면 가장 좋았다. 롤백하지 않고 수정을 계속 만들어 배포하면서 고객은 필요 이상으로 오래 성능 저하를 겪었고 일부는 데이터를 잃었다. 규모가 크고 바로 앞 배포와 가까운 변경을 너무 빨리 내보냈고, 테스트 결과가 배포를 막았어야 했다. 배포 묶음을 작게 하고 배포를 자주 한다는 원칙을 ws39 에서 지키지 못했고, 팀 사이 의존이 롤백을 어렵게 만들었다. 기여 요인 가운데 일부는 막을 수 있었다.

  2. 증상

    2019년 5월 30일 13:26 PDT 에 Slack 으로 Prow 가 이상하다는 신고가 들어왔다. GitHub 에는 잡이 실패했다고 올라왔는데 Deck 에서는 같은 잡이 아직 실행 중으로 보였다. 많은 테스트가 뜻밖의 방식으로 실패하거나 실행 도중 뚜렷한 이유 없이 중단됐다.

    촉발

    Kubernetes 1.15 code freeze 를 앞두고 테스트 사용량이 치솟아, k8s-prow-build 클러스터 노드의 디스크 I/O 가 GCP 의 스로틀링 한도에 걸렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    여러 사용자가 GitHub 에는 실패로 올라왔지만 잡 상태로는 아직 실행 중인 잡이 있다고 신고했다. 첫 신고는 13:26 에 Slack 으로 들어왔다. 이런 장애를 잡는 알림은 없거나 동작하지 않았다.

    조치
    • 디스크 quota 를 더 요청해 15:14 에 받았다.
    • 17:10 에 500 GB 디스크 노드 55개를 띄웠다.
    • 23:55 에 새 노드 풀로 옮기는 일을 마쳐 모든 노드가 500 GB 디스크를 쓰게 됐다.
    후속 조치
    • tide 가 일을 멈추면 온콜 담당자가 호출을 받도록 모니터링을 만들거나 고친다. 이 일은 이슈 #12829 에서 다룬다.
    • 온콜 순번에 새 사람을 넣는 절차와 지침을 만들어, 새 사람이 준비나 추가 지원 없이 혼자 맡겨지지 않게 한다.
    교훈

    사고 전에 Prow 지표가 기록되지 않아 무슨 일인지 파악하기 어려웠다. 이런 장애를 잡는 알림은 없거나 동작하지 않았다. 원인을 찾고 해결책을 정한 뒤에도 두 시간 동안 아무것도 하지 않았다. 사고로 1.15 code freeze 가 밀렸다. IOPS 가 문제라는 것을 알아본 사람이 마침 자리에 있었던 것은 운이었다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 노드 루트 디스크, 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.

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