사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0100 노드가 파드의 CPU 요청에 비해 작아 CPU 가 포화되면서 PostHog 기능 플래그 서비스에 열흘 사이 장애가 세 번 났다.

   PostHog2025

   증상

   2025-10-21 21:45 UTC, 타임아웃 오류를 줄이려는 배포 직후 자동 모니터링이 기능 플래그 서비스의 오류율 상승을 잡았다. 2분 만에 롤백했지만 오류율은 내려가지 않았고, US 데이터센터에서 평가 요청의 약 38% 가 오류를 냈다.

   노드 CPU 고부하오류율 상승지연 시간 증가컨테이너 재시작 반복데이터베이스 과부하

   촉발

   10월 21일에는 증상만 고치려던 타임아웃 처리 배포가 장애를 일으켰다. 28일에는 플래그 서비스와 무관한 일상 배포가 파드 롤아웃을 일으켰고, 이 롤아웃이 장애로 이어졌다. 24일에는 로드밸런서 뒤에서 모든 트래픽을 IP 하나에서 온 것으로 본 레이트 리밋 배포가 장애를 일으켰다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀파드 스케줄링과 배치인메모리 캐시애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   한계 경보 부재재시도 폭주롤백 무효단일 장애점단계적 배포 부재스테이징 불일치

   감지

   21일에는 배포 2분 뒤 자동 모니터링이 오류율 상승을 잡았고, 28일에는 온콜이 높은 오류 수 경보를 받았다. PostHog 는 대부분의 경우 2분 안에 감지했다고 정리했다. 24일에는 429 오류 경보가 없어서 18:10 UTC 부터 들어온 고객 신고로 알았고, 감지까지 62분이 걸렸다. CPU 경보가 아예 없어서 공통 원인인 CPU 포화는 오래 드러나지 않았고, 29일에서 30일 사이 장애는 7시간 넘게 이어졌다.

   조치

   • 10월 21일 타임아웃 처리를 바꾼 배포를 2분 안에 롤백했지만 오류는 멈추지 않았다.
   • 10월 21일 23:00 UTC 부터 연결과 Redis 쓰기를 조절해 23:28 UTC 에 서비스를 복구했다.
   • 10월 28일 롤아웃을 멈추고 US 플래그 파드를 0개로 줄여 Redis 가 회복되기를 기다린 뒤, 파드를 차례로 다시 올렸다.
   • 10월 30일 00:03 UTC 에 하드웨어 변경을 롤백해 오류는 대부분 가라앉혔지만 지연은 남았다.
   • 파드 리소스 요청을 늘리고 쿠버네티스 플릿 크기를 조정해 노드당 파드 수를 줄였다.
   • 로드밸런서와 서비스 사이 Envoy 재시도에 한도를 걸었다.
   • 데이터베이스 연결 타임아웃과 다른 중요한 설정을 런타임 설정으로 옮기고, 타임아웃 값을 피크 부하에 맞게 늘렸다.
   • 노드마다, 파드마다 CPU 사용률이 80% 를 5분 동안 넘으면 온콜을 호출하는 CPU 경보를 추가했다.

   후속 조치

   • 플래그, 수집, 인프라 팀 엔지니어로 전담 팀을 꾸려 애플리케이션과 인프라 전체를 살피고 남은 병목을 찾는다.
   • 플래그 서비스의 Redis 를 본 애플리케이션의 Redis 와 분리하는 방안을 검토한다.
   • ArgoCD 동기화를 다시 켜기 전에 플래그 서비스 차트 설정을 ArgoCD 의 현재 값에 맞추고, 배포 전략과 Redis 전략을 정한다.
   • 플래그 관련 코드의 필수 코드 오너를 기능 플래그 팀으로 정한다.
   • 중요한 플래그 지표와 런북 링크를 한데 모은 대시보드를 만들고, 기능 플래그 런북을 고친다.
   • 기존 서비스 지표와 인프라 지표에 빠져 있는 경보를 추가한다.
   • readiness 검사가 liveness 검사를 그대로 따라 하지 않고, 데이터베이스에 ping 을 보내는 식으로 부하가 걸렸을 때 약해졌던 의존성을 확인하게 바꾼다.
   • 캐시 채우기 작업에 레이트 리밋을 걸어 Redis 에 감당하지 못할 만큼 작업이 몰리지 않게 한다.
   • 연결 풀을 모니터링해 풀이 바닥에 가까워지면 자동으로 요청을 조절하고, 동시 연결 수에 상한을 둔다.
   • 운영 규모의 부하 시험 체계를 만든다.
   • 점진적 롤아웃 기반을 만들어 배포가 미치는 범위를 줄인다.
   • Postgres 에서 Redis 로 가는 데이터 흐름을 문서로 정리하고, 데이터 전송이 한꺼번에 몰릴 때 쓸 런북을 만든다.

   교훈

   가장 큰 교훈은 CPU 크기 산정이었다. 노드가 파드 요청에 비해 작으면 노드 하나에 파드가 너무 많이 몰리고, CPU 포화가 과도한 병렬 처리, 연결 풀 고갈, 느린 쿼리처럼 서로 다른 모습으로 나타난다. 증상만 고친 수정 때문에 21일의 장애가 28일에 되풀이됐다. PostHog 는 CPU 를 넉넉히 받은 파드를 적은 수로 돌리는 편이 낫다고 정리했다. 기능 플래그 서비스와 본 애플리케이션이 Redis 를 같이 쓰면 한쪽 과부하가 다른 쪽을 쓰러뜨리는 단일 장애 지점이 된다. CPU 지표는 처음부터 경보로 걸어야 하고, Postgres 에서 Redis 로 가는 전송 급증도 경보 대상이다. 재시도, 캐시 채우기, 연결 생성에 한도가 없으면 장애가 커진다. 과부하 패턴은 운영 트래픽에서만 드러났으므로 부하 시험이 필요하고, 중요한 설정은 배포 없이 바꿀 수 있어야 한다.

   사례 보기
2. IL-0101 자동 업그레이드를 꺼 둔 GKE 클러스터의 컨트롤 플레인이 지원 종료 기한에 1.33.2 로 강제 업그레이드된 뒤 새 노드가 모두 초기화에 실패해, 오토스케일링과 스팟 노드 복구가 15시간 멈췄다.

   Wealthy2025sev1

   증상

   2025년 9월 14일, 이미 떠 있던 노드는 계속 돌았지만 새로 만들어지는 노드는 하나도 클러스터에 제대로 들어오지 못했다. 스팟 인스턴스에서 돌던 백그라운드 워커, 리포트 서비스, 주문 할당 시스템이 완전히 멈췄다. API 는 기존 노드에서 계속 응답했지만 부하가 늘어도 확장할 수 없었다.

   노드 증설 실패컨테이너 재시작 반복서비스 중단DNS 조회 실패

   촉발

   노드 풀의 자동 업그레이드를 꺼 두었는데도 Google 이 버전 지원 종료 기한을 이유로 컨트롤 플레인을 v1.32.x 에서 v1.33.2 로 강제 업그레이드했다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시영구 볼륨과 스테이트풀셋컨피그맵과 시크릿

   기여 요인

   미뤄 둔 업그레이드단일 장애점롤백 무효여유 용량 부재

   조치

   • 강제 업그레이드와 같은 버전인 v1.33 으로 새 GKE 클러스터를 만들었다.
   • 쿠버네티스 1.33 과 호환되도록 Istio 를 1.27.1 로 올렸다.
   • 쿠버네티스 1.33 에 맞게 cert-manager 설정을 갱신했다.
   • 모든 운영 워크로드를 새 클러스터로 옮기고, 파드 스케줄링, DNS 조회, PVC 마운트, 외부 연동이 정상인지 확인했다.
   • 손상된 기존 클러스터를 폐기했다.

   후속 조치

   • 모든 클러스터를 GKE stable 릴리스 채널로 설정한다.
   • 2025년 4분기까지 Argo CD 와 모니터링 같은 관리용 구성 요소를 따로 돌리는 관리 클러스터를 만든다.
   • 중요한 워크로드의 스팟 인스턴스 사용을 다시 검토하고, 온디맨드 대체 노드 풀을 추가한다.
   • SRE 업그레이드 절차를 문서로 남긴다. 관리 클러스터를 먼저 올리고, 며칠 동안 지켜본 뒤 운영 클러스터를 올린다.
   • 쿠버네티스, Istio, cert-manager 사이의 호환 표를 문서로 남긴다.
   • 업그레이드를 자동으로 시험하는 파이프라인을 만든다.
   • 빠르게 이전할 수 있도록 고정 IP 를 예약해 둔다.
   • Istio, cert-manager, CSI, DNS 애드온의 버전을 고정한다.
   • 지원 종료 기한에 몰리지 않도록 stable 릴리스를 따라 제때 올리고, GKE 알림과 공지를 정기적으로 확인한다.

   교훈

   Google 은 자동 업그레이드를 꺼 두어도 버전 지원 종료 기한이 되면 컨트롤 플레인을 강제로 올린다. 강제 업그레이드를 피하려면 지원 버전 범위 안에 머물러야 한다. 기존 노드가 멀쩡해도 새 노드 초기화는 완전히 실패할 수 있다. 선점된 스팟 노드가 클러스터에 돌아오지 못하면 장애가 연쇄로 번진다. 컨트롤 플레인을 올린 뒤 노드 초기화가 되돌릴 수 없게 망가지면 클러스터를 통째로 다시 만들어야 할 수도 있다. 예측할 수 있고 검증된 릴리스 주기를 원하면 GKE stable 채널을 쓴다. 쿠버네티스를 올릴 때는 Istio, cert-manager 같은 의존 구성 요소를 함께 맞춰야 한다. 같은 클라우드에 대기 클러스터가 없으면 바로 넘어갈 곳이 없다. SRE 가 롤아웃을 단계적으로 관리하면 업그레이드 위험이 줄어든다.

   사례 보기

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