사례4건

4건 중 1~4번째

1. IL-0542 Twingate 의 인증과 인가 요청 일부에서 약 30분 동안 오류율이 올라갔다

   Twingate2025

   증상

   Twingate 서비스로 가는 인증과 인가 요청 일부에서 오류율이 올라갔다. 처음에는 여러 GKE 클러스터 가운데 하나에서 이상 동작이 보였다.

   오류율 상승

   촉발

   GKE 클러스터 하나에서 이상 동작이 보이자 시스템 전체를 지키려고 그 클러스터의 디플로이먼트를 미리 줄였고, 트래픽이 평소 부하가 가벼운 다른 클러스터로 옮겨 갔다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   클라우드 로드 밸런서GKE 컨트롤 플레인수평 파드 오토스케일러클러스터 오토스케일러

   기여 요인

   재시도 폭주여유 용량 부재장애 중첩수동 조치 악화

   감지

   사고 초기에 엔지니어들이 GKE 클러스터 하나에서 이상 동작을 관찰했다.

   조치

   • 앞서 디플로이먼트를 줄였던 클러스터에 용량을 다시 넣어 리전 사이의 트래픽을 다시 나눴고, 오류율과 재시도가 가라앉았다.

   후속 조치

   • 예상하지 못한 타임아웃과 클러스터 업데이트의 영향이 왜 생겼는지 클라우드 사업자와 계속 함께 조사한다.
   • HPA 설정을 고쳐 모든 리전의 디플로이먼트 레플리카 수를 같게 맞췄다.
   • 클러스터 노드 오토스케일러의 최대 노드 수를 늘려 확장할 여유를 키웠다.
   • HPA 가 더 빨리 확장하도록 설정했다.

   사례 보기
2. IL-0115 OpenAI 의 운영 AKS 클러스터 세 개 중 하나가 사람의 실수로 통째로 내려가 Codex, Embeddings, 구형 GPT 모델과 파인튜닝 모델이 최대 12시간 동안 제대로 응답하지 못했다

   OpenAI2022

   증상

   2022년 6월 23일 18시 56분 PDT, UTC 로는 6월 24일 01시 56분에 여러 모델이 한꺼번에 오프라인이 됐다. 일부 파인튜닝 모델인 curie 와 davinci, 일부 Codex 베타 모델인 code-davinci-001 과 code-cushman-001, 일부 구형 GPT 모델인 curie, babbage, ada, 그리고 모든 Embeddings 모델이 응답하지 않았다.

   서비스 중단오류율 상승간헐적 타임아웃

   촉발

   사람의 실수로 운영 클러스터 하나에 파괴적인 작업이 실행돼 클러스터가 완전히 내려갔다. 안전장치에 예상하지 못한 구멍이 있었고, 그 작업이 어떤 영향을 주는지 알려 주는 정보가 미묘하게 빠져 있었다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러모델 허브

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재여유 용량 부재미뤄 둔 업그레이드장애 중첩

   조치

   • 내려간 클러스터가 맡던 모델을 남은 두 운영 클러스터에 다시 배치했다.
   • 클러스터 구성 중 AKS 연결이 끊기자 Azure 지원팀과 함께 VPN 링크를 다시 만들었다.
   • Azure Private Link 연결이 다시 끊기자 Azure 지원팀과 우회 방법을 만들었다.
   • 업그레이드한 쿠버네티스 버전이 인그레스와 호환되지 않자 클러스터를 지우고 처음부터 다시 만들었다.
   • 05시 30분부터 06시 30분 PDT 사이에 다시 만든 클러스터로 트래픽을 옮겼다.

   후속 조치

   • 이번 클러스터처럼 운영에 꼭 필요한 인프라가 실수로 바뀌지 않도록 검사와 잠금을 더한다. 기존 보호 장치는 범위가 좁아 이번 같은 클러스터 장애를 막지 못했다.
   • 실행 중인 작업이 더 잘 보이게 하고, 시스템 구성 요소의 이름이 글자만 봐도 서로 확실히 구별되도록 바꾼다.
   • AKS 네트워크 연결 문제를 Azure 와 계속 조사해 새 클러스터 작업이 다시 방해받지 않게 한다.
   • 이번에 드러난 클러스터 장애 유형을 플레이북에 넣고, 새 클러스터와 인프라를 구성하는 절차를 고친다.
   • 쿠버네티스를 체계적으로 업그레이드하고, 앞으로 버전이 뒤처지지 않도록 업그레이드할 시간을 따로 확보한다.
   • 파인튜닝 모델을 여러 클러스터에 나눠 배치하고, 클러스터 사이 복제를 더 자동으로 하는 방법을 만든다.
   • Azure Blob Storage 를 분산하고 복제해 파인튜닝 모델을 더 빠르고 안정적으로 불러올 수 있게 한다.
   • Azure Blob Storage 병목을 덜어 줄 노드 간 캐시의 배포를 마무리한다.
   • 모델 가중치를 저장하는 방식을 바꿔 더 효율적이고 빠르게 불러올 수 있게 한다.

   교훈

   클러스터 하나를 통째로 잃으면 평소의 여유 용량이 한 번에 바닥난다. GPU 처럼 몇 시간 안에 늘릴 수 없는 자원을 쓰는 서비스는 남은 클러스터만으로 완전히 되살릴 수 없다. 운영 클러스터를 지울 수 있는 작업에는 그 영향을 분명히 보여 주는 정보와 잠금이 있어야 한다. 쿠버네티스 버전이 뒤처져 있으면 급하게 하는 업그레이드가 인그레스 호환성 같은 새 문제를 만든다. AKS 는 다운그레이드가 되지 않아 되돌릴 수도 없었다. 대용량 모델을 처음부터 다시 올리는 상황에서는 스토리지 대역폭과 캐시 무효화가 복구 시간을 좌우했다.

   사례 보기
3. IL-0193 GCP SSD 영구 디스크 장애로 Cassandra 파드가 볼륨을 붙이지 못했고, OrderedReady 정책 때문에 나머지 파드도 다시 뜨지 못한 데다 Metrictank 가 바뀐 Cassandra IP 로 다시 연결하지 못해, Grafana Cloud Graphite 쿼리 일부가 최대 23시간 실패했다.

   Grafana Labs2019

   증상

   Metrictank 인스턴스 일부가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림이 왔다. Metrictank 가 Cassandra 에 쓰지 못하고 있다는 뜻이었다.

   오류율 상승노드 NotReady파드 Pending서비스 중단

   촉발

   GCP SSD 영구 디스크의 성능이 크게 떨어져 많은 I/O 가 오랫동안 실패했고, 그 때문에 노드가 자동으로 재부팅됐다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   영구 볼륨과 스테이트풀셋데이터베이스노드 루트 디스크

   기여 요인

   장애 중첩미패치 알려진 버그미검증 가정

   감지

   팀은 Metrictank 쓰기 인스턴스가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림을 받고 장애를 알았다. Metrictank 가 대부분의 쿼리를 메모리에서 계속 처리해서 오류율은 아주 천천히 올라갔기 때문에, 이 알림이 없었다면 발견이 훨씬 늦었을 것이다.

   조치

   • 새 노드라면 디스크를 붙일 수 있을 것이라 보고 클러스터의 컴퓨트 노드를 늘렸지만 효과가 없었다.
   • GCP 장애가 풀린 뒤 Cassandra StatefulSet 을 지우고 Pod Management Policy 를 바꿔 다시 만들었다. 파드 하나를 빼고 모두 떠서 Cassandra 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
   • 긴 장애 동안 데이터를 잃지 않도록 Kafka 토픽 보존 기간을 늘렸다.
   • Metrictank 재시작이 CPU 부족으로 느려지지 않도록 클러스터에 노드를 임시로 더 붙였다.
   • 모든 Metrictank 인스턴스를 재시작해 새 Cassandra IP 로 연결되게 했다. 재시작은 20시간 넘게 걸렸다.

   후속 조치

   • 모든 Cassandra IP 가 바뀌면 Metrictank 가 다시 연결하지 못하는 버그를 고쳤다. 연결이 죽은 것을 감지하면 gocql 연결을 새로 만든다.
   • 쓰기 큐가 가득 찬 상태에서 새 데이터가 들어오면 생기던 교착을 고쳤다. 내부 자료 구조 하나를 잠금으로 보호하는 대신 atomic 연산으로 갱신한다.

   교훈

   받은 데이터를 처리하기 전에 쓰기 선행 로그인 Kafka 에 먼저 저장해 둔 덕분에, Cassandra 를 되살린 뒤 그동안 받은 데이터를 모두 처리해 저장할 수 있었다. Kafka 가 SSD 가 아닌 디스크를 쓴 것은 운이 좋았다. 그렇지 않았다면 Kafka 도 Cassandra 와 같은 장애를 겪었을 수 있다. 23시간 동안 파라과이, 알바니아, 호주에 있는 세 사람이 시간대를 나눠 대응했다. 두 버그를 고친 지금은 같은 상황이 와도 복구가 23시간이 아니라 3시간 안에 끝날 것으로 본다. 오래 미룬 문제도 새로 보면 생각보다 간단히 풀릴 수 있다. 장애가 주말에 나서 고객 부하가 대부분 캐시 데이터를 읽는 알림 쿼리뿐이었던 것도 운이 좋았다.

   사례 보기
4. IL-0003 etcd 클러스터 재구성 뒤 쿠버네티스 버그로 linkerd 가 서비스 위치 갱신을 받지 못했고, linkerd 를 모두 재시작하자 엔드포인트가 없는 서비스를 파싱하지 못하는 오류가 드러나 플랫폼 전체가 멈췄다

   Monzo2017

   증상

   14:10 에 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스 하나를 배포하자 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했다. 이때부터 입출금 계좌 고객의 결제가 실패했다. 선불 카드는 이 서비스를 쓰지 않아 아직 영향이 없었다.

   오류율 상승오래된 엔드포인트 라우팅서비스 중단

   촉발

   14:10 에 엔지니어가 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스에 변경을 배포했다. 2주 전 etcd 클러스터를 재구성한 뒤로 쿠버네티스와 etcd 클라이언트 버그가 요청 타임아웃을 낼 수 있는 상태였고, 이 때문에 linkerd 는 배포 뒤 새 파드의 위치를 받지 못했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버Linkerdkubelet

   기여 요인

   롤백 무효수동 조치 악화장애 중첩모니터링 사각지대단일 장애점

   감지

   14:10 배포 직후 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했고 입출금 계좌 결제가 실패하기 시작했다. 14:12 롤백 뒤에도 오류가 계속되자 14:16 에 내부적으로 장애를 선언했다. 15:13 에 플랫폼 전체가 멈추자 자동 알림이 거의 모두 울렸다.

   조치

   • 14:12 에 배포한 변경을 롤백했지만 오류는 계속됐다.
   • 고객 영향을 줄이려고 장애 때 쓰는 내부 백업 절차를 가동해 대부분의 고객이 계속 카드를 쓸 수 있게 했다.
   • 14:26 에 linkerd 인스턴스 수백 개를 모두 재시작하기 시작했고, 이 조치가 장애를 키웠다.
   • 14:37 에 kubelet 이 apiserver 에서 설정을 받지 못하자 apiserver 프로세스 세 개를 재시작했다.
   • 15:27 에 플랫폼 팀이 새 linkerd 버전을 배포하기 시작했다. 이 버전에는 비호환 문제를 고친 코드가 들어 있었고, 스테이징에서 몇 주째 시험하던 버전이었다.
   • 15:31 에 엔드포인트가 없는 쿠버네티스 서비스를 지워 linkerd 가 서비스 디스커버리 정보를 읽게 했고, 플랫폼이 회복했다.

   후속 조치

   • 클러스터 재구성 뒤 타임아웃을 일으킬 수 있는 쿠버네티스 버그를 고친다.
   • 파싱 오류를 고친 새 linkerd 버전을 배포한다.
   • 영향을 받은 구성 요소에 더 나은 헬스 체크, 대시보드, 알림을 만들어 무엇이 잘못됐는지 더 분명한 신호를 주고 사람의 실수를 막는다.
   • 장애를 내부와 외부에 더 분명하고 빠르게 알리도록 절차를 개선한다.

   교훈

   분산 시스템의 대규모 장애는 이해하기 매우 어렵고, 사람이 좋은 뜻으로 한 조치가 오히려 문제를 키울 수 있다. 이번에는 linkerd 를 모두 재시작한 결정이 또 다른 버전 비호환 문제를 드러내 장애를 더 키웠다. 배포가 잦고 노드와 애플리케이션 장애에 자동으로 대응하는 백엔드에서는 네트워크가 매우 동적이다. 그래서 배포와 요청 라우팅 시스템을 믿을 수 있는 것이 무엇보다 중요하다. Monzo 는 인터페이스를 바꿀 때 앞뒤 버전과 호환되게 해서 롤백을 안전하게 할 수 있게 해 두었지만, 이번에는 롤백한 뒤에도 오류가 계속됐다.

   사례 보기

원인별3