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그래프

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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    가용 영역 장애 대비 훈련을 마친 뒤 정리 단계에서 런북대로 Kafka 브로커를 없애자, 운영 환경의 여러 토픽 파티션이 리더 없이 남았다. 망가진 파티션만 배정된 팀과 환경은 데이터 수집이 실패했다.

    촉발

    12월 5일 운영 환경에서 가용 영역 장애 훈련을 마친 뒤, 워크로드 균형을 되돌리는 정리 단계를 런북대로 진행하다 Kafka 브로커를 일부러 없앴다. 이때 동기화가 끝나 있던 기존 브로커까지 함께 없어졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    대응자들은 알림이 쏟아지는 가운데 수집 서비스 Shepherd 의 크래시 루프를 한 시간 넘게 지나서야 알아챘다. 토요일 아침에는 대응자들이 Kafka 밸런싱 작업이 나아가지 않고 디스크 사용량이 줄지 않는 것을 봤다. 메타데이터 토픽을 고치자 SLO 처리 트리거가 약 18시간 늦은 데이터를 알렸다.

    조치
    • 망가진 파티션을 프로듀서 쪽에서 읽기 전용으로 돌려 수집 서비스의 크래시 루프를 멈췄다.
    • 파티션 재배치를 돌려 고객들의 수집을 정상으로 되돌렸다.
    • Kafka autobalancer 를 끄고, 균형을 일부 되찾는 수동 재배치 계획을 세워 밤새 돌렸다.
    • 자정 무렵 PT 에 브로커 디스크가 너무 빨리 차자 Kafka 의 로컬 보존 기간을 줄이고 긴 보존은 S3 tiered storage 에 맡기려 했다.
    • _confluent-tier-state 와 __consumer_offsets 토픽의 깨진 파티션을 고쳤다. 그러자 막혀 있던 SLO 처리 서비스가 늦은 데이터를 따라잡기 시작했다.
    • 토요일 아침 7시 PT 에 디스크 여유 공간이 5.07% 일 때 수집을 껐다. 디스크 사용량은 멈췄지만 줄지 않았다.
    • tiered storage 를 끄자 디스크 공간이 바로 돌아왔다. 2021년 예전 장애 때 통했던 방법이었다.
    • 수집을 다시 열었고, 이때 고객 영향이 끝났다.
    • 그날 늦게 완전히 망가진 Retriever 토픽 파티션을 손으로 고쳐 잘라 내고 읽기 전용으로 두었다. Retriever 가 offset 초기화를 감당하지 못해 오래된 데이터를 한동안 조회할 수 없었지만 데이터를 잃지는 않았다.
    • Activity Log 가 Kafka 로 이벤트를 보내지 못하게 되자 Honeycomb MySQL 읽기 전용 복제본의 binlog 보존 기간을 늘렸다.
    • offset 이 망가졌어도 Retriever 노드가 죽지 않고 대기 상태로 남아 오래된 데이터를 조회할 수 있게, 작은 수정 여러 개를 넣었다.
    • 금요일 정오 무렵 Storage 팀이 Retriever 의 offset 초기화 장치가 동작하게 만들었다.
    • 새 Kafka 클러스터로 옮기는 마이그레이션을 화요일에 두 시간 만에 큰 문제 없이 끝냈고, 신호 지연은 많아야 한 시간이었다.
    • 새 복제본으로 binlog 보존 기간을 늘리려던 방법이 통하지 않자, 12월 9일 화요일 시점의 인스턴스를 띄워 그때부터 복제해 Activity Log 손실을 줄였다.
    • 옛 Kafka 클러스터를 정리하고 EU 리전의 Activity Log 일부를 따라잡았다.
    후속 조치
    • 조직이 커지는 만큼 여러 곳에 흩어진 정보를 더 잘 모은다.
    교훈

    Honeycomb 은 "다음에는 Kafka 클러스터를 없애지 말자" 는 설명에서 멈추지 않고 더 넓은 영향을 봐야 한다고 밝혔다. 사전 운영 클러스터는 노드가 적어 구조상 이 문제를 재현하기 어려웠고, 운영과 더 닮은 클러스터에서 시험했다면 잡을 가능성이 훨씬 높았다. 이번 장애에 얽힌 요소 상당수는 이미 알려져 있었고 우회 계획, RFC, 안전하게 훈련하는 절차를 적은 문서도 있었지만, 쓴 사람 말고는 그런 문서가 있는지 몰랐거나 검색으로 찾을 수 없었다. 마감이 멀고 범위가 불확실한 내부 작업은 급한 작업에 밀려 거듭 미뤄지기 쉽다. 핵심 개입 상당수는 이제 그 구성 요소를 맡지 않는 사람들에게서 나왔고, 이는 팀 구성과 기술 구성 사이에 틈이 벌어졌다는 뜻이다. 에스컬레이션을 더 빨리 했어야 했다는 의견과 대응을 지속 가능하게 해야 한다는 의견이 함께 나왔다. 선임 엔지니어들이 들어오자마자 저절로 지휘를 잡는 문제와, 베타 기능의 손실을 너무 자세히 알린 대외 소통도 과제로 남았다.

  2. 증상

    2023년 7월 24일 밤 저장소와 쿼리 엔진인 Retriever 의 클러스터를 바꾼 지 몇 시간 뒤 수집 서비스 Shepherd 의 내부 SLO 에러 버짓이 천천히 소진되기 시작했다. 엔지니어들은 소진이 느리고 들쭉날쭉하며 뚜렷한 설명이 없어서 아침에 조사해도 되는 작은 문제라고 판단했다.

    촉발

    7월 24일 밤 미묘한 버그를 피하려고 Retriever 클러스터 두 개 사이를 전환했다. 전환 뒤 Retriever 가 마지막 쓰기 시각 기록을 데이터베이스에 쓰지 않았고, 그 뒤 쓰기만 되돌리려고 기능 플래그를 바꾸자 남은 쓰기마저 완전히 멈췄다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Shepherd 의 내부 SLO 에러 버짓이 천천히 소진되는 것을 엔지니어들이 봤지만 작은 문제로 판단해 아침으로 미뤘다. 아침에 Retriever 의 데이터베이스 호출이 끊긴 차트를 찾아 성능 문제의 원인을 알았다.

    조치
    • 클러스터의 쓰기에 문제가 있다고 보고 자주 쓰던 기능 플래그를 바꿔 쓰기만 다른 클러스터로 되돌렸지만 고쳐지지 않았다.
    • 데이터베이스를 보호하려고 서킷 브레이커를 걸어 모든 Shepherd 트래픽을 5xx 오류로 거부했다.
    • 데이터베이스 호스트가 완전히 잠겨 살릴 수 없자 복제본으로 페일오버했고, 데이터베이스와 그에 기대는 서비스들이 돌아왔다.
    • 데이터베이스가 살아난 뒤 캐시에 데이터를 채우려고 Retriever 호스트를 모두 재시작했다.
    • 지난 하루 동안 트래픽이 있던 모든 스키마의 마지막 쓰기 시각을 지금으로 손으로 바꿔 스키마 저장소가 캐시를 모두 다시 읽게 했다.
    • 서킷 브레이커를 풀어 수집을 완전히 되살렸고, 데이터베이스 오류로 내부 점검에 실패한 호스트를 다시 재시작해 쿼리 용량을 되찾았다.
    후속 조치
    • 클러스터 이전을 마쳤고, 캐시 뒤의 쓰기를 끌 수 있는 코드를 모두 지웠다.
    • 캐시를 더 튼튼하게 하는 방법을 찾는다.
    • 새 스키마로 갱신이 몰릴 때 데이터베이스에 거는 경합을 줄이는 방법을 찾는다.
    • 시스템 안 일부 작업의 성능 비용이 들쭉날쭉하지 않게 한다.
    • 이런 드문 경우를 더 잘 찾고 다루기 위한 계측과 실험 방법을 검토한다.
    교훈

    Honeycomb 은 기능 플래그, 잦은 배포, 장애 중 배포 중단, 지난 아차 사고에서 배운 것처럼 시스템을 안전하게 만드는 가장 믿는 관행들이 함께 이번 장애의 원인이 됐다고 봤다. 저마다 합리적인 결정들이 간접 의존 관계를 따라 예상하지 못하게 얽혔고, 환경 한쪽의 문제가 다른 쪽 서비스를 망가뜨렸다. 최근 여러 장애와 아차 사고에서 미묘한 버그를 피하려던 조치가 더 큰 예상 밖 장애로 이어진 일이 자주 있었다. 이런 드문 데이터베이스 잠김에는 페일오버가 가장 빠른 복구 방법이라는 것도 배웠다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인메모리 캐시, 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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