사례9건

9건 중 1~5번째

1. IL-0181 외부 커뮤니티 게시글로 트래픽이 몰려 상품 API 파드가 CPU limit 1코어에서 스로틀링되면서 상품 조회 페이지가 매우 느려졌다

   Kevin2026

   증상

   운영 중인 이커머스 플랫폼의 응답이 갑자기 느려졌다. 상품 조회 페이지가 특히 심했고, 사용자들에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어왔다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   외부 커뮤니티인 뽐뿌에 플랫폼 링크가 담긴 게시글이 올라와 짧은 시간에 많은 사용자가 몰렸고, 이 사용자들이 상품 조회 API 를 집중적으로 호출했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   사용자에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어와 장애를 알았다. 대시보드의 파드 상태는 정상이었고, 네임스페이스 CPU 사용량과 CPU 메트릭을 직접 보고서야 CPU 스로틀링을 확인했다.

   조치

   • HPA 의 minReplicas 를 5에서 10으로 늘렸다.
   • Deployment 의 CPU limit 을 1코어에서 2코어로 올렸다.

   후속 조치

   • CPU limit 을 무작정 높이면 노드 자원을 과하게 차지할 수 있으므로, 모니터링하면서 적정 수준으로 계속 조정한다.

   교훈

   글쓴이는 예측 가능한 이벤트성 트래픽까지는 받아낼 수 있게 설정해 뒀다고 생각했다. 그러나 외부 커뮤니티 게시글 하나로 트래픽이 폭증하자 그동안 문제없던 리소스 설정이 순식간에 병목이 됐다. CPU 스로틀링은 파드 상태와 로그에 드러나지 않아서 파드 목록이 아니라 CPU 메트릭을 봐야 찾을 수 있었다. 글쓴이는 대규모 트래픽에 미리 대비한 경험이 부족했다고 돌아보고, 트래픽 패턴이 바뀔 때의 대비와 리소스 설정을 더 고민하기로 했다.

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2. IL-0581 이구위크 첫날 Redis 커넥션이 실패하며 29CM 상품 전시 서버의 파드가 다운되고 Netty 이벤트 루프가 포화됐다

   MUSINSA2025

   증상

   이구위크가 시작되고 얼마 지나지 않아 검색 결과와 상품 리스팅 같은 전시 도메인을 맡은 서버에 이상 징후가 나타났다. 파드 일부가 다운되어 트래픽을 받지 못했고, 남은 파드도 처리할 수 있는 양을 넘어 Netty 이벤트 루프가 포화됐다.

   프로브 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   2025년 11월 3일 29CM 최대 규모의 블랙프라이데이 행사인 이구위크가 시작되면서 트래픽이 몰렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시라이브니스·레디니스 프로브

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대의존성에 묶인 헬스 체크

   감지

   팀은 이구위크가 시작되고 얼마 지나지 않아 전시 서버의 파드 일부가 다운되고 Netty 이벤트 루프가 포화된 것을 보고 이상을 알아챘다. 원인을 분석하던 중 Redis 헬스체크 실패 로그를 보고 네트워크 지표에서 대역폭 초과를 찾았다.

   조치

   • 원인을 찾은 즉시 Redis 노드를 cache.r7g.large 에서 기본 대역폭이 1.875Gbps 로 약 2배인 cache.r7g.2xlarge 로 스케일업했다.

   후속 조치

   • 네트워크 In/Out 대역폭의 초과 여부를 실시간으로 볼 수 있게 모니터링 대시보드를 강화했다. 주요 지표는 aws.elasticache.network_bytes_in, aws.elasticache.network_bytes_out, aws.elasticache.network_bandwidth_in_allowance_exceeded, aws.elasticache.network_bandwidth_out_allowance_exceeded, aws.elasticache.traffic_management_active 다.
   • 네트워크 대역폭이 임계치를 넘으면 곧바로 알림이 오도록 Datadog Alert 를 연동했다.
   • 응답이 자주 바뀌지 않는 데이터를 중심으로 Redis 하나에 기대던 구조를 Caffeine 로컬 캐시, Redis 원격 캐시, DB 로 이어지는 캐시 계층 구조로 바꿨다.
   • Redis 네트워크 대역폭 사용량을 줄이려고 CPU 사용량이 적고 압축과 해제가 빠른 Snappy 로 캐시 데이터를 압축하는 방안을 검토한다.
   • JSON 으로 저장하던 캐시 데이터를 Protocol Buffers 형식으로 바꾸는 방안을 검토한다. 팀이 캐싱 중인 Item Document 데이터로 재 본 결과, Snappy 압축과 protobuf 를 함께 쓰면 용량을 약 73% 줄일 수 있을 것으로 예상됐다.
   • 캐시 구조 개선, 모니터링 고도화, 읽기 분리 적용으로 기술 부채를 해소했고, 이를 바탕으로 트래픽 증가에 대비한 아키텍처 개선을 진행한다.

   교훈

   CPU 와 Memory 지표만으로는 Redis 대역폭 초과를 알아채기 어려웠고, 팀은 네트워크 관점의 모니터링이 필요하다는 것을 다시 느꼈다. 버스트 크레딧 구간이 있으면 Baseline 을 넘은 시점과 Throttling 이 시작된 시점 사이에 시간이 벌어져 원인을 찾기가 늦어진다. 트래픽이 더 늘면 스케일업만으로는 같은 문제가 되풀이될 수 있어 근본적인 재발 방지가 필요하다고 봤다.

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3. IL-0413 Microsoft 클라우드 LLM 추론 서비스의 추론 엔진이 몰린 트래픽에 포화돼 HTTP 429·5xx 와 타임아웃을 냈다

   Microsoft2025

   증상

   Microsoft 의 클라우드 LLM 추론 서비스에서 추론 엔진이 요청을 감당하지 못해 고객이 HTTP 429, 5xx 오류와 타임아웃을 받았다. 2025년 4월부터 6월까지의 높은 심각도 장애 156건 가운데 94건, 약 60% 가 추론 엔진 장애였다.

   간헐적 타임아웃오류율 상승지연 시간 증가

   촉발

   몰려드는 트래픽에 이미지 인코더와 모델 컨테이너가 포화됐다. 샘플링 파라미터가 유난히 높은 트래픽까지 겹쳐 서빙이 감당하지 못했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   모델 추론 서버

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   논문은 고객 신고보다 먼저 헬스 프로브나 DRI 파이프라인이 낸 알림을 자동 감지로 셌다. 전체 156건 가운데 115건, 약 74% 가 자동 감지됐고 나머지는 자동으로 감지되지 않았다.

   조치

   • 로드 밸런서에서 대기 토큰과 대기 요청에 상한을 두는 동적 pushback 을 켰다.
   • request batching 과 GPU·CPU 레플리카 수를 조정했다.
   • gRPC backoff 와 오류 매핑을 고쳤다.
   • 샘플링 파라미터에 제한을 두고 클라이언트별 throttling 을 걸었다.
   • 오래 걸리는 요청에서 엔진 연결이 타임아웃 나는 문제에는 스트리밍을 켜고, request batching 을 조정하고, 대기 토큰에 상한을 뒀다. 그 결과 HTTP 408 이 줄고 성공률이 높아졌다.
   • 용량 증설, 트래픽 라우팅, 재시작을 주로 추론 엔진 장애를 완화하는 데 썼다.

   후속 조치

   • 오래 걸리는 요청과 높은 샘플링 조건에 맞게 서빙을 최적화해 타임아웃과 자원 고갈을 줄인다.
   • 헬스 프로브 기반 failover 와 GPU 용량 인지 라우팅을 넓혀, 상태가 나빠진 엔드포인트에서 트래픽이 스스로 빠져나가게 한다.
   • 토큰과 처리량 증가를 예측하고 용량 증설 결정을 자동화해, 완화 시간을 늘리는 수동 핫픽스와 수동 증설을 피한다.
   • 적응형 알림을 배포하고 엔진 수준 텔레메트리를 늘려, 트래픽이 적은 엔드포인트에서, 그리고 오류가 모호하게 변환되는 곳에서 생기는 감지 빈틈을 메운다.

   교훈

   논문은 AIOps 를 써도 적지 않은 장애가 여전히 사람의 감지나 판단을 거쳐야 했다고 밝혔다. 핫픽스는 정확성을 되찾지만 완화까지 걸리는 시간을 늘렸고, 과부하와 타임아웃 유형에서는 트래픽 라우팅과 노드 재조정이 더 빨리 완화했다. 그래서 헬스 프로브 기반 트래픽 라우팅, 재시작, 용량 증설 결정을 먼저 자동화해야 한다고 봤다. 대부분의 장애가 코드 변경이 아니라 운영 조치나 자가 복구로 끝났으므로 관측 가능성, 자동화, 잘 정해진 장애 대응 절차가 중요하다. HTTP 500 이 많았던 것은 엔진이 요청을 처리할 수 없는데도 요청을 라우팅하게 둔 모니터링 빈틈 때문이었다.

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4. IL-0028 쿠버네티스에서 Temporal History 파드가 CPU 사용률이 60% 아래인데도 CPU 스로틀링을 받아 요청 지연이 불안정했다

   Temporal2023

   증상

   자체 호스팅한 Temporal Server 의 History 서비스에서 요청 지연이 일정하지 않았다. 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래로 나왔지만 파드는 CPU 스로틀링을 받고 있었다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   노드는 8코어였고 history 파드의 CPU 한도는 2코어였는데, Go 로 작성된 Temporal Server 는 GOMAXPROCS 기본값대로 노드의 코어 8개를 모두 쓸 수 있다고 보고 동작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도언어 런타임 설정Prometheus

   기여 요인

   기본 설정 방치모니터링 사각지대

   감지

   kube-prometheus 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래였지만 스로틀링 비율은 0보다 컸다. 15초 이상 간격으로 수집하는 CPU 사용률 지표로는 0.1초 단위로 일어나는 스로틀링이 보이지 않으므로, 스로틀링 지표를 따로 보고서야 문제를 찾았다.

   조치

   • history 파드 배포에 GOMAXPROCS 환경 변수를 CPU 한도와 같은 2로 설정했다.

   후속 조치

   • Temporal 1.21.0 부터는 CPU 한도가 있고 GOMAXPROCS 환경 변수가 따로 설정되지 않았으면 서버가 GOMAXPROCS 를 CPU 한도에 맞춰 자동으로 설정한다.

   교훈

   CPU 사용률이 낮게 나와도 스로틀링은 일어날 수 있으므로 스로틀링 지표를 따로 관찰해야 한다. Go 서비스에서는 GOMAXPROCS 를 CPU 한도의 정수 코어 수에 맞춘다. GOMAXPROCS 는 CPU 요청값으로는 자동 설정되지 않으므로, CPU 한도를 쓰지 않는다면 CPU 요청값과 같거나 조금 큰 값으로 직접 설정한다. 가능하면 CPU 한도를 쓰지 말고 CPU 요청값을 적절히 잡은 뒤 노드 CPU 사용량을 지켜본다. 노드 CPU 가 자주 바닥나면 파드가 요청값을 넘어 자주 버스트한다는 뜻이므로 요청값을 다시 잡는다.

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5. IL-0461 메트릭 질의 서비스를 롤아웃할 때마다 DNS 오류가 나며 질의가 실패했다

   Datadog2022

   증상

   2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스의 업데이트를 롤아웃할 때마다 오류가 늘었다. 서비스 로그에는 DNS 오류 때문에 메트릭 데이터 저장소에 연결하지 못했다는 내용이 찍혔다. 클라이언트가 실패한 질의를 자동으로 재시도해 사용자에게 보이는 오류는 적었지만, 재시도 때문에 대시보드와 모니터의 지연이 늘었다.

   오류율 상승DNS 조회 실패지연 시간 증가OOMKilled패킷 손실오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   2021년 8월 메트릭 질의 클라이언트의 업데이트를 롤아웃하면서 새 기본값인 gRPC round_robin 부하 분산 정책이 처음 적용됐다. round_robin 은 끊긴 채널을 자동으로 다시 연결하는데, 오래전에 넣어 둔 매우 공격적인 gRPC 재연결 타임아웃과 겹쳐 서비스 롤아웃 때마다 사라진 파드 IP 로 SYN 이 쏟아졌다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   conntrack 테이블Cilium리눅스 커널CoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시external-dnsHTTP·RPC 클라이언트 라이브러리

   기여 요인

   늦게 드러난 변경재시도 폭주한계 미인지모니터링 사각지대

   감지

   2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스 롤아웃 때 오류가 늘어나는 것을 보았고, 서비스 로그에서 DNS 오류가 데이터 저장소 연결을 막는 것을 확인했다.

   조치

   • node-local-dns 파드의 메모리를 64 MB 에서 256 MB 로 올렸다. OOM 오류는 멈췄지만 DNS 오류는 계속됐다.
   • AWS 가 더 많은 연결을 추적할 수 있다고 한 더 큰 인스턴스 유형으로 서비스 인프라를 올려 보았고, 그것만으로 문제가 사라지는 것을 확인했다.
   • SYN 폭주를 일으킨 사용자 지정 gRPC 재연결 파라미터를 지우고 기본값으로 되돌리는 PR 을 만들었다. 다음 롤아웃에서는 오류가 나지 않았다.

   후속 조치

   • Cilium 프로젝트에 PR 을 기여한다. 이 PR 은 옛 파드 IP 에 unreachable 경로를 더해, 지워진 파드로 가는 요청이 martian 패킷이 되지 않게 한다. 그러면 역경로 필터가 SYN 을 버리지 않고, 클라이언트는 분명한 ICMP 오류를 받는다.

   교훈

   gRPC, 쿠버네티스, AWS 같은 강력한 추상화도 엣지 케이스에서는 평소에 숨어 있던 복잡함이 오류로 드러난다. 몇 달을 조사한 끝에, 이번 장애의 뿌리가 팀이 직접 한 변경에 있다는 것을 찾았다. 의존성의 버그를 피해 가려던 변경, 이전 장애를 고치려던 변경, 기본 재연결 파라미터를 덮어쓴 변경이었다. 이 변경들은 당시에는 안전해 보였지만 한참 뒤에 상관관계를 찾기 어려운 때에 뜻밖의 결과를 냈다. DNS 문제처럼 보여도 DNS 문제가 아닐 때가 있다. AWS ENA 지표와 VPC Flow Logs 는 연결 추적을 들여다보는 데 중요하다. DNS 전파 시간은 여러 요인에 좌우된다.

   사례 보기

원인별4