사례12건

12건 중 1~5번째

1. IL-0058 Argo CD 에서 여러 앱이 함께 선언한 네임스페이스가 force 동기화로 지워져 앱 약 97개가 Missing/OutOfSync 상태에서 빠져나오지 못했다.

   Argo CD users2026

   증상

   application-controller 를 롤링 재시작한 뒤, 여러 앱이 함께 쓰는 네임스페이스가 Terminating 상태가 됐다. 이 네임스페이스를 쓰는 앱 약 97개가 Missing/OutOfSync 상태에서 빠져나오지 못했다.

   리소스 삭제

   촉발

   여러 앱이 같은 네임스페이스를 매니페스트에 선언했고, 네임스페이스의 app.kubernetes.io/instance 레이블은 그중 다른 앱을 가리켰다. application-controller 를 롤링 재시작한 직후, UI 에서 레이블이 가리키지 않는 앱을 force: true 로 수동 동기화했다. Argo CD 가 kubectl replace --force 로 네임스페이스를 지우고 다시 만들었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   Argo CD

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재미검증 가정수동 조치 악화

   후속 조치

   • 보고자가 이 이슈를 닫고, 재시작과 상관없는 재현 절차와 함께 force 동기화와 tracking-ID 충돌 문제를 다루는 #29739 를 새로 열었다.

   교훈

   argocd.argoproj.io/sync-options: Prune=false 는 prune 경로만 막고, force replace 로 일어나는 삭제는 막지 않는다. 수동 동기화는 자동 동기화와 달리 OutOfSync 검사를 거치지 않으므로 언제든 실행된다. 여러 앱이 같은 클러스터 범위 리소스를 선언하면 tracking-ID 충돌이 생기고, 소유하지 않은 앱을 force 동기화하면 그 리소스가 지워졌다가 다시 만들어질 수 있다. 처음 세운 재시작과 캐시 가설은 코드를 읽어 보니 맞지 않았다.

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2. IL-0124 서킷 브레이커가 풀리자 낡은 상태를 근거로 쌓여 있던 용량 조정이 한꺼번에 실행돼 여러 추론 엔진이 동시에 빠졌고, OpenAI API 의 오류율과 지연 시간이 올랐다.

   OpenAI2026

   증상

   2026년 3월 4일 오후 4시 26분 PST 무렵부터 약 30분 동안 여러 모델의 API 요청에서 오류율과 지연 시간이 올랐다. 영향은 주로 API 트래픽에 나타났고, Codex 트래픽 일부도 영향을 받았다.

   오류율 상승지연 시간 증가

   촉발

   보호용 서킷 브레이커가 일부 스케줄링 작업을 멈춰 둔 사이에 인프라 작업이 큐에 쌓였고, 서킷 브레이커가 풀리자 이 작업이 한꺼번에 실행됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   자동 용량 관리 시스템

   기여 요인

   자동화 증폭늦게 드러난 변경파괴적 변경 보호 장치 부재모니터링 사각지대

   조치

   • 엔지니어들이 영향을 받은 모델에 인프라 자원을 손으로 다시 배정했다.
   • 추론 엔진을 다시 올리고 모델에 재배정해 서비스를 되살렸다.

   후속 조치

   • 자동 용량 관리 시스템이 실제 상태와 어긋났을 때 이를 더 잘 감지하고 대응하도록 보호 장치를 보강한다.
   • 서킷 브레이커와 스케줄링 시스템의 상태와 그 영향을 쉽게 알아볼 수 있도록 관측성을 높인다.
   • 오래 멈췄다가 풀린 뒤 큐에 쌓인 작업이 대량으로 한꺼번에 실행되지 않도록 보호 장치를 더한다.
   • 용량 조정이 실제 상태와 어긋나는 문제를 잡아내도록 모니터링과 알림을 개선한다.

   교훈

   실행을 멈춘 동안에도 작업을 큐에 쌓는 자동화는 멈춤이 풀리는 순간 낡은 상태를 근거로 한 변경을 한꺼번에 쏟아낼 수 있다. 서킷 브레이커가 무엇을 멈춰 두었는지, 풀릴 때 무엇이 실행될지 눈으로 확인할 수 있어야 한다. 긴 멈춤 뒤에 쌓인 작업이 대량으로 한 번에 실행되지 않게 막아야 한다.

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3. IL-0095 엔지니어가 kubectl 이 다른 클러스터를 가리키는 줄 모르고 prod 네임스페이스를 지워 LEAP JupyterHub 가 약 1시간 동안 멈췄다.

   2i2c2025

   증상

   새 temple 클러스터에 허브를 배포하던 엔지니어가 NFS 문제를 만나 prod 네임스페이스를 지웠는데 삭제가 멈춘 채 끝나지 않았다. 파드 목록을 보니 다른 클러스터의 사용자 파드가 잔뜩 있었다.

   리소스 삭제서비스 중단

   촉발

   2i2c 엔지니어가 새 허브의 NFS 배포 버그를 우회하던 중, kubectl 이 LEAP 클러스터를 가리키고 있는 줄 모르고 prod 네임스페이스를 지웠다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   영구 볼륨과 스테이트풀셋잡과 크론잡인그레스 컨트롤러Terraform

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재런북 부재

   감지

   네임스페이스를 지운 엔지니어가 삭제가 멈춘 것을 보고 파드 목록을 확인하다 다른 클러스터의 사용자 파드를 발견했고, 17:00 BST 에 장애를 선언했다. 모니터링 알림보다 먼저였다. 업타임 검사 실패 알림은 17:32 에 왔고 사용자의 404 제보는 17:37 에 들어왔다.

   조치

   • prod 네임스페이스에 남아 있던 사용자 파드 하나를 지워 멈춰 있던 네임스페이스 삭제를 끝냈다.
   • 재배포를 막고 있던 nfs-share-creator 잡을 종료했다.
   • 바뀐 NFS 서버 IP 주소로 prod 허브를 다시 배포했다.
   • 배포 도중 사용자가 서버를 띄우지 못하게 prod 인그레스를 지웠다.

   후속 조치

   • 장애 보고서를 쓴다.
   • "I deleted prod, what next?" 같은 상황에서 바로 볼 수 있는 짧은 장애 대응 문서를 쓴다.
   • jupyterhub-home-nfs 를 업그레이드하고 nfs-share-creator 잡을 없앤다.
   • deployer 시스템에 kubeconfig 컨텍스트가 중첩되는 것을 막는 보호 장치를 넣었다. 기본으로는 꺼져 있고 쓰는 사람이 켜야 동작한다.
   • 해당 엔지니어의 셸 설정을 바꿔 kubeconfig 컨텍스트를 더 쉽게 구분하게 했다.

   교훈

   쿠버네티스 리소스를 잃는 경우에 대비해 영구 스토리지를 Terraform 으로 따로 프로비저닝해 둔 설계 덕분에 사용자 데이터가 살아남았다. 반면 엔지니어에게 지금 어느 클러스터를 다루고 있는지 알려 주는 단서가 없었던 것이 실수로 이어졌다. 복구 방법을 알고 있어도 데이터 손실 위험을 확인해 줄 사람이 다른 시간대에 있어 재배포가 늦어졌다. NFS 배포의 순환 의존과 nfs-share-creator 잡도 복구를 늦췄다.

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4. IL-0121 우선순위 낮은 워크로드를 관리하는 컨트롤 플레인 클러스터에 잘못된 코드가 배포되어, 그 클러스터가 함께 관리하던 운영 추론 워크로드가 망가졌다

   OpenAI2025

   증상

   2025-07-09 오후 2:10 PDT 부터 gpt-4.1-mini 모델의 API 성공률이 떨어지고 ChatGPT 검색의 오류율이 크게 올랐다.

   오류율 상승

   촉발

   잘못된 코드 변경이 주로 우선순위 낮은 워크로드를 관리하는 컨트롤 플레인 클러스터에 배포되었다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   –

   기여 요인

   과도한 영향 범위파괴적 변경 보호 장치 부재

   조치

   • 잘못된 코드 변경을 롤백했다.

   후속 조치

   • 운영 추론 워크로드가 이 컨트롤 플레인 클러스터에서 관리되지 않도록 막는 안전장치를 더했다.
   • 영향이 큰 컨트롤 플레인 변경을 배포할 때 쓰는 테스트를 강화했다.
   • 기존 운영 추론 워크로드를 모두 운영용 컨트롤 플레인 클러스터가 관리하도록 옮긴다.
   • 의도하지 않은 대규모 변경이 서비스에 일어나지 않게 막는 서킷 브레이커를 만든다.

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5. IL-0192 Crossplane 컴포지션의 병합 정책 변경이 Service 타입을 ClusterIP 로 바꿔 클라우드 로드 밸런서가 지워지고 Grafana Cloud 서비스의 약 25%가 끊겼다.

   Grafana Labs2025

   증상

   2025년 2월 18일 08:41 UTC, Grafana Labs 의 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다.

   서비스 중단리소스 삭제

   촉발

   로드 밸런서의 TLS 정책 버전을 올리면서, 기본 TLS 정책을 덮어쓸 수 있도록 Crossplane 컴포지션의 병합 정책을 바꾼 변경이 개발, 스테이징, 운영 환경에 동시에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   설정 템플릿클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   미검증 가정단계적 배포 부재과도한 영향 범위파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   08:41 UTC 에 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다. 조사해 보니 최근의 TLS 정책 설정 변경 때문에 그 엔드포인트의 로드 밸런서가 사라져 있었다.

   조치

   • 문제의 코드 변경을 롤백했다.
   • 영향받은 쿠버네티스 Service 를 다시 만들어 쿠버네티스가 로드 밸런서를 새로 만들게 했다.

   후속 조치

   • 한 번에 두 개 이상의 웨이브로 배포하는 것을 막는 CI 검사를 넣어, 개발에서 스테이징, 카나리, 운영으로 이어지는 순서를 벗어나는 배포를 잡아내게 했다.
   • 논의만 하던 더 정교한 웨이브 설계의 우선순위를 올려 개선안을 합의하고 구현한다.
   • 실수로 지워지지 않도록 로드 밸런서에 삭제 보호를 켜기 시작했다. Crossplane 수준의 삭제 보호보다 한 층 아래에서 막는다.
   • 로드 밸런서 말고도 중요한 클라우드 리소스를 하나씩 살펴 필요한 곳에 삭제 보호를 켠다.
   • 변경 검증과 가시성을 높이려고 만든 Crossplane Managed Resources exporter 를 플랫폼 엔지니어링 안에서 베타로 시험하고 있다. 이번 장애를 일으킨 변경에 적용해 보면 차이가 분명히 드러난다.
   • TLS 정책을 다시 설정하는 기능을 제대로 완성하고 시험해, 애플리케이션 팀이 배포할 수 있게 했다.

   교훈

   작은 변경이라 위험이 낮다고 가정하고 충분한 시험과 영향 범위 줄이기를 건너뛴 것이 장애로 이어졌다. 웨이브 배포는 절차로 기대하는 데 그치지 않고 시스템이 강제해야 한다. 비상 예외는 웨이브를 고르지 않았을 때의 기본 동작이 아니라 말 그대로 예외여야 한다. 이번 변경은 시험을 안 한 것이 아니라 시험한 범위가 충분하지 않았다. 클라우드 로드 밸런서 컨트롤러와 자체 도구까지 처음부터 끝까지 돌려 봐야 의도한 작은 변화만 일어나는지 알 수 있었다. 개발 웨이브부터만 적용하도록 강제했다면 제대로 시험할 수밖에 없었을 것이다.

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원인별4