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그래프
사례1건
1건 중 1~1번째
- 증상
2020년 11월 25일 5:15 AM PST 에 Kinesis 레코드를 넣고 가져오는 호출의 오류 알람이 울리기 시작했다. Kinesis 를 쓰는 CloudWatch, CloudWatch Events, EventBridge 도 같은 시각부터 오류와 지연을 보였다.
- 촉발
2:44 AM PST 부터 3:47 AM PST 까지 Kinesis 프런트엔드 서버군에 비교적 작은 용량을 더했다. AWS 는 이것이 촉발 요인이었지만 근본 원인은 아니었다고 밝혔다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
5:15 AM PST 에 Kinesis 레코드를 넣고 가져오는 호출의 오류 알람이 울리기 시작했고, 팀이 로그를 보기 시작했다.
- 조치
- 조심하려고 다른 오류를 조사하면서 새로 더한 프런트엔드 용량을 빼기 시작했다.
- 재시작을 빠르게 하려고, 프런트엔드 서버가 시작할 때 이웃 프런트엔드 서버 대신 정본 메타데이터 저장소에서 바로 데이터를 받도록 설정을 넣기 시작했다.
- 10:07 AM PST 부터 프런트엔드 서버를 다시 올리며 시간당 수백 대씩 천천히 트래픽을 더했다.
- Cognito 팀은 장애 초기에 용량을 더해 Kinesis 호출을 버퍼링할 여유를 늘렸다.
- 10:15 AM PST 에 Cognito 의 Kinesis 의존을 줄이는 변경을 배포하기 시작했고, 오류율이 내려가기 시작했다.
- 10:36 AM PST 에 엔지니어들이 Lambda 함수 호출 호스트의 메모리 경합을 줄이는 조치를 해서 호출 오류가 풀렸다.
- 의존이 적은 예비 도구로 Service Health Dashboard 에 게시하고, Personal Health Dashboard 로 영향받은 고객에게 직접 알리고, Service Health Dashboard 에 전역 배너 요약을 올려 고객에게 상황을 알렸다.
- 후속 조치
- CPU 와 메모리가 더 큰 서버로 옮겨 서버 수를 줄이고, 서버마다 서버군 안에서 통신하는 데 필요한 스레드 수를 줄인다.
- 서비스의 스레드 사용량에 세밀한 알람을 더한다.
- 운영체제 설정의 스레드 수 한도를 올리는 시험을 마친다.
- 프런트엔드 서버군의 콜드 스타트 시간을 크게 줄이는 변경을 한다.
- 프런트엔드 서버 캐시를 전용 서버군으로 옮긴다.
- CloudWatch 같은 큰 AWS 서비스 몇 개를 따로 나눈 프런트엔드 서버군으로 옮긴다.
- 백엔드에서 한 것처럼 프런트엔드 서버군의 셀 단위 분리를 크게 앞당긴다.
- Cognito 웹 서버가 Kinesis API 오류를 겪어도 버퍼를 다 쓰지 않고 버티도록 고쳤다.
- CloudWatch 로컬 지표 데이터 저장소에 지표 데이터 3시간 치를 보관해, CloudWatch 사용자와 AutoScaling 같은 서비스가 최근 지표를 바로 읽게 한다. US-EAST-1 에는 적용을 마쳤고 앞으로 몇 주 동안 전 세계에 배포한다.
- 지원 엔지니어가 Service Health Dashboard 예비 게시 도구를 정기적으로 훈련받도록 지원 교육을 바꿨다.
- 교훈
프런트엔드 서버마다 유지할 스레드 수는 서버군의 서버 수에 비례하므로, 서버 수를 줄이면 스레드 수에 큰 여유가 생긴다. AWS 에 따르면 셀 단위 분리는 서비스 안에서 장애의 영향을 가두고, shard-map 캐시 같은 구성 요소가 이미 시험하고 운영해 본 범위 안에서 돌게 하는 방법이다. 프런트엔드 서버군의 셀 단위 분리는 진행 중이었지만 일이 커서 아직 끝나지 않았다. AWS 는 이 작업이 끝나면 앞으로 드러날 모르는 확장 한도에도 더 잘 대비할 수 있다고 봤다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기
이 사례에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 메시지 브로커, 서버리스 함수 플랫폼. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.