사례3건

3건 중 1~3번째

1. IL-0005 새 텔레메트리 서비스가 모든 노드에서 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보내 대형 클러스터의 컨트롤 플레인이 무너졌고, DNS 기반 서비스 디스커버리가 깨져 OpenAI 의 모든 서비스가 멈췄다

   OpenAI2024

   증상

   2024년 12월 11일 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 3시 16분부터 ChatGPT, API, Sora 를 포함한 OpenAI 의 모든 서비스가 크게 느려지거나 완전히 멈췄다.

   서비스 중단오류율 상승컨트롤 플레인 무응답DNS 조회 실패

   촉발

   오후 3시 12분 PST 에 쿠버네티스 컨트롤 플레인 지표를 자세히 수집하는 새 텔레메트리 서비스를 배포했다. 이 서비스의 설정 때문에 각 클러스터의 모든 노드가 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보냈다. 이 요청은 클러스터가 클수록 비용이 커진다. 변경은 오후 2시 51분부터 3시 20분 사이에 모든 클러스터에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   스테이징 불일치단계적 배포 부재캐시로 가려진 장애모니터링 사각지대디버그 접근 제한

   감지

   변경이 모든 클러스터에 적용되던 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 탐지 도구는 고객이 영향을 받기 몇 분 전에 문제를 잡았고, 엔지니어들은 3시 16분에 원인을 찾았다. 다만 노드의 DNS 캐시가 실제 실패를 늦춰, 문제의 전체 범위가 보이기 전에 배포가 계속 진행됐다.

   조치

   • 클러스터 규모를 줄여 쿠버네티스 API 부하의 총량을 낮췄다.
   • 쿠버네티스 관리 API 로 가는 네트워크 접근을 막아 새로 들어오는 무거운 요청을 차단하고 API 서버가 회복할 시간을 벌었다.
   • 쿠버네티스 API 서버를 증설해 밀린 요청을 처리할 자원을 늘리고 수정을 적용할 수 있게 했다.
   • 컨트롤 플레인 제어권을 되찾은 뒤 문제의 텔레메트리 서비스를 지웠다.
   • 오후 3시 27분부터 영향받은 클러스터에서 트래픽을 빼기 시작했고, 가능한 곳에서는 트래픽을 정상 클러스터로 옮겼다.
   • 많은 서비스가 동시에 자원을 내려받아 자원 한도가 찬 클러스터에는 추가로 수동 조치를 했다.

   후속 조치

   • 모든 인프라 설정 변경에 단계적 배포를 적용하고, 서비스 워크로드와 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 포함한 클러스터 상태를 계속 감시한다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인 없이 버티는 상황과 잘못된 변경을 일부러 배포하는 상황을 시험하는 장애 주입 테스트를 돌린다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인을 지나치게 압박할 때도 엔지니어가 쿠버네티스 API 서버에 접근할 수 있는 비상 접근 수단을 만든다.
   • 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 분리한다. 서비스 디스커버리가 쿠버네티스 DNS 에 묶여 있는 구조를 풀어, 핵심 서비스가 요청을 처리할 때 컨트롤 플레인에 기대지 않게 한다.
   • 클러스터 기동에 필요한 자원에 캐시와 동적 속도 제한을 더하고, 클러스터 하나를 통째로 빠르게 교체하는 훈련을 정기적으로 한다.

   교훈

   이 장애는 여러 시스템과 절차가 동시에 실패하며 예상하지 못한 방식으로 얽혀 생겼다. 테스트는 이 변경이 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 주는 영향을 잡지 못했다. DNS 캐시 때문에 변경과 서비스 실패 사이에 시간 차가 생겼다. 컨트롤 플레인에 접근할 수 없게 되면서 복구가 매우 느렸다. 데이터 플레인이 컨트롤 플레인과 따로 돌도록 설계되어 있어도, DNS 기반 서비스 디스커버리가 컨트롤 플레인에 기대면 컨트롤 플레인 장애가 서비스 장애로 번진다. 배포 전 점검은 클러스터의 CPU 와 메모리 사용량만 봤고 API 서버 부하는 보지 않았다.

   사례 보기
2. IL-0116 CNI 설정 변경이 스테이징에 없던 하드웨어 종류와 호환되지 않아 GPU 클러스터 하나의 워크로드가 네트워크 연결을 잃었고, text-davinci-003 모델이 완전히 멈췄다.

   OpenAI2023

   증상

   2023년 1월 25일 태평양 시각 오후 4시 53분, GPU 클러스터 하나에 큰 장애가 나서 text-davinci-003 모델이 완전히 멈췄다.

   서비스 중단처리량 저하

   촉발

   컨테이너에 네트워크 연결을 제공하는 CNI 플러그인의 설정을 바꿨고, 이 변경이 운영에만 있는 하드웨어 종류를 쓰는 클러스터에 배포됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   CNI 플러그인

   기여 요인

   스테이징 불일치모니터링 사각지대

   감지

   엔지니어들은 네트워크 연결 문제임을 곧바로 알아봤지만, CNI 가 원인임을 밝히는 데 거의 한 시간이 걸렸다.

   조치

   • CNI 를 원인으로 찾은 뒤 수정을 적용해 트래픽의 80% 를 바로 되살렸다.
   • 이후 약 3시간에 걸쳐 모델을 GPU 에 다시 올려 용량을 완전히 안정시켰다.

   후속 조치

   • 스테이징 환경에 가능한 모든 하드웨어 구성을 갖춰 운영 환경과 더 가깝게 만든다.
   • CNI 시스템 자체의 상태를 직접 모니터링하고 알림을 걸어 장애가 더 잘 보이게 한다.
   • 모델 복제본을 빠르게 대량으로 배포하지 못하게 막는 네트워크와 스토리지 인프라의 병목을 고친다.

   교훈

   변경을 스테이징에서 충분히 시험해도, 운영에만 있는 하드웨어 종류가 스테이징에 없으면 문제를 잡지 못한다. 다른 클러스터에 24시간 동안 배포돼 안전하다고 본 변경도, 하드웨어가 다른 클러스터에서는 깨졌다.

   사례 보기
3. 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

원인별2