사례3건

3건 중 1~3번째

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 캐시데이터베이스

   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.

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2. IL-0467 Prow 빌드 클러스터의 노드 업그레이드 중 Boskos 파드가 크래시 루프에 빠져 GCP 프로젝트가 필요한 테스트 작업이 9시간 넘게 모두 실패했다

   Kubernetes project2019

   증상

   Boskos 에서 GCP 프로젝트를 받아야 하는 Prow 테스트 작업이 밤사이 전부 실패했다. kubernetes/kubernetes 의 모든 PR 에 필수인 pull-kubernetes-e2e-gce 가 계속 실패해서 PR 을 하나도 병합할 수 없었다.

   컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   촉발

   Prow 클러스터를 쿠버네티스 1.11 에서 1.13 으로 올리는 노드 업그레이드 중 23:04 에 Boskos 파드 하나가 돌던 노드가 drain 됐다. 새 노드에서 다시 만들어진 Boskos 파드는 StatefulSet 스펙에 적힌 새 이미지로 시작했는데, 이 이미지에 버그가 있었다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   CI 시스템노드 풀

   기여 요인

   늦게 드러난 변경미검증 가정단일 장애점한계 경보 부재업무 종료 직전에 시작한 변경

   감지

   알림은 울리지 않았다. Boskos 대시보드에는 실패가 뚜렷하게 보였지만 이를 잡는 알림이 없었다. 사용자들이 02:50 에 GitHub 로, 05:16 과 06:27 에 Slack 으로 장애를 알렸고, 담당자는 07:16 에 일어나 Slack 의 보고를 보고서야 알았다.

   조치

   • 버그를 찾은 뒤 고친 Boskos 이미지를 새로 빌드해 배포했고, Boskos 는 곧바로 살아났다.
   • 장애 동안 반납되지 않고 열린 채로 남은 GCP 프로젝트들을 그 뒤 몇 분에 걸쳐 정리했다.

   후속 조치

   • Boskos 설정을 고쳐 배포하면 실제로 파드가 교체되게 한다.
   • Boskos 배포를 자동화한다.
   • Boskos 상태를 지켜보는 알림을 개선한다.

   교훈

   팀은 당직자가 오후 6시까지만 있는 날 오후 5시가 넘어 10시간짜리 배포를 시작하지 말았어야 했다고 보았다. 배포는 실제로 무언가가 바뀌었는지 확인할 수 있게 지켜봐야 하고, 그럴 수 없으면 아예 하지 않아야 한다고 정리했다. Boskos 의 StatefulSet 은 업데이트하도록 설정되어 있지 않아서 배포해도 아무것도 바뀌지 않았다. 12월의 변경은 한 번도 시험되지 않은 것으로 보였다. Prow 의 다른 부분과 달리 Boskos 는 손으로 배포해서 실수할 여지가 컸다. 담당자가 대응을 시작한 뒤로는 문제를 비교적 빨리 풀었다.

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3. IL-0503 GKE 노드의 메모리가 바닥나 mybinder.org 의 proxy 파드가 OOM 으로 죽고 새 서버 실행이 실패했다

   Binder Project2017

   증상

   mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   서비스 중단컨테이너 재시작 반복프로브 실패OOMKilled

   촉발

   GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러컨테이너 메모리 한도JupyterHub

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화한계 경보 부재

   감지

   엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   조치

   • 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
   • cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.

   후속 조치

   • repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
   • jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
   • 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
   • 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.

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