사례8건

8건 중 1~5번째

1. IL-0136 Sweden Central 리전에서 내부 서비스 배포가 캐시를 비워 메타데이터 백엔드에 평소 20배의 트래픽이 몰렸고, 데이터베이스 연결에 기대는 헬스 체크가 인스턴스를 계속 재시작시켜 Azure OpenAI 요청이 6시간 가까이 실패했다

   Microsoft Azure2026

   증상

   2026년 9월 29일 10시 03분 UTC 부터 15시 58분 UTC 까지 Sweden Central 리전의 Azure OpenAI Service, Foundry Agent Service, Foundry Models, Azure AI services 에서 요청이 간헐적으로 실패했다. 고객은 이 리전에 올라간 모델과 데이터 플레인 API 에 요청을 보낼 때 지연 증가, HTTP 500 오류, HTTP 503 오류를 겪었다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 연결 실패간헐적 타임아웃프로브 실패아웃바운드 연결 고갈

   촉발

   09시 38분 UTC 에 Sweden Central 에서 내부 서비스 하나의 계획된 배포가 시작됐다. 이 배포가 그 서비스의 캐시를 비웠고, 배포 시점이 리전의 트래픽 정점과 겹쳤다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   인메모리 캐시애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   피크 시간 변경재시도 폭주자동화 증폭모니터링 사각지대런북 부재의존성에 묶인 헬스 체크

   감지

   10시 17분 UTC 서비스 모니터링이 리전의 Azure OpenAI Service 요청 실패율 상승을 감지해 엔지니어링 팀에 경보를 보냈다. 고객 영향이 시작되고 14분 뒤였다. 10시 28분 엔지니어가 투입돼 조사를 시작했다.

   조치

   • 15시 40분 UTC 백엔드 서비스의 자동 헬스 체크가 원격 연결에 의존하지 않도록 구성을 바꿔 재시작 루프를 멈췄다.

   후속 조치

   • 백엔드 서비스의 자동 헬스 체크가 데이터베이스 계층 연결에 의존하지 않도록 바꿔, 의존 서비스에 문제가 생겨도 인스턴스가 불필요하게 재시작되지 않게 했다.
   • 백엔드 서비스가 쓰는 캐시 계층의 부하와 지연에 모니터링과 경보를 더했다.
   • 이런 연결 고갈 상황에 맞춰 문제 해결 가이드와 절차를 고쳐 온콜 엔지니어가 비슷한 상황을 수습할 수 있게 했다.
   • 트래픽이 갑자기 늘어도 백엔드 서비스가 버티도록 스로틀링과 요청 속도 제한을 더한다. 완료 목표는 2026년 10월이다.
   • 여러 리전에서 백엔드 서비스가 쓰는 캐시 계층의 용량을 늘린다. 완료 목표는 2026년 10월이다.
   • 진단 지표와 자동 탐지를 개선해 이런 문제를 더 빨리 찾게 한다. 완료 목표는 2026년 10월이다.
   • 장기적으로 백엔드 서비스가 쓰는 캐시 계층을 파티션으로 나눠 처리량을 높인다. 완료 목표는 2026년 12월이다.

   교훈

   헬스 체크가 원격 의존성 연결에 기대면, 의존성 쪽 문제가 인스턴스를 계속 재시작시키는 루프로 번진다. 이번 장애는 트래픽 급증 자체보다 이 재시작 루프 때문에 6시간 가까이 이어졌다. 캐시를 비우는 배포를 트래픽 정점에 내보내면 캐시 미스가 뒤쪽 서비스로 한꺼번에 몰린다. 연결 고갈은 기존 네트워크 지표에 잘 드러나지 않았고, 그 사이 규모 조정과 자원 증설처럼 원인과 맞지 않는 조치에 시간을 썼다. Microsoft 는 고객에게 지수 백오프를 쓰는 재시도 패턴과 Microsoft Foundry 의 비즈니스 연속성 지침을 검토하라고 권했다.

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2. IL-0063 Redis 스테이트풀셋을 다시 만들자 Redis 클러스터가 한꺼번에 재시작되며 일부가 망가졌고, 재연결 폭주로 백엔드가 OOM 으로 죽어 AdGuard VPN 이 약 50분 멈췄다.

   AdGuard VPN2025

   증상

   8:10 UTC 에 팀은 Redis 스테이트풀셋을 고아 삭제했다. 고아 삭제는 파드와 디스크는 그대로 두고 스테이트풀셋 객체만 지우는 방식이다. 스테이트풀셋을 다시 만들자 쿠버네티스가 8:10 부터 8:15 UTC 사이에 스테이트풀셋 전체를 빠르게 재시작했다. 처음에는 백엔드 서비스가 Redis 연결 오류를 냈지만 서비스 전체가 곧바로 무너지지는 않았다.

   서비스 중단OOMKilled프로브 실패지연 시간 증가

   촉발

   팀은 디스크를 온라인으로 늘린 뒤 Git 의 선언적 설정을 실제 상태와 맞추려고 Redis 스테이트풀셋을 고아 삭제했다. 고아 삭제는 파드와 디스크는 남기고 스테이트풀셋 객체만 지우는 방식이다. 그다음 늘린 크기를 적은 저장소 템플릿으로 스테이트풀셋을 다시 만들었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   영구 볼륨과 스테이트풀셋인메모리 캐시컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   헬스 프로브 부재미검증 가정단일 장애점재시도 폭주여유 용량 부재

   감지

   Redis 클러스터 여러 인스턴스의 디스크 여유 공간이 바닥나고 있다는 알림이 시작이었다. 그 뒤의 장애는 스테이트풀셋을 다시 만든 직후 백엔드 서비스가 Redis 연결 오류를 내면서 드러났다.

   조치

   • 망가진 Redis 클러스터를 손으로 복구했다. 마스터에서 쓸모없어진 노드 ID 를 지우고, 해당 레플리카를 리셋한 뒤 클러스터에 다시 붙이고 복제가 따라잡기를 기다렸다.
   • 실제로 메모리가 바닥난 구성 요소를 찾아낸 뒤, 백엔드 서비스를 확장하고 그 구성 요소의 메모리 한도를 올렸다.
   • 프로브를 잠시 느슨하게 해, 백엔드 인스턴스가 ready 와 not ready 를 오가지 않고 바로 트래픽을 받게 했다.
   • 10:00 UTC 에 임시 조치를 되돌렸다.

   후속 조치

   • 빠져 있던 스타트업 프로브를 넣는다. 데이터셋을 다 읽기 전에는 파드를 ready 로 표시하지 않는다.
   • 재시작한 파드가 옛 마스터 IP 주소에 묶여 있을 때 쓸 수 있도록 Redis 용 자체 컨트롤 플레인을 만든다.
   • 서비스 전체의 단일 장애점이 된 이 Redis 클러스터 의존을 줄인다. 중요한 정보 일부를 서버마다 따로 둔 Redis 클러스터 같은 다른 데이터 저장소로 옮기고, 백엔드 일부 구성 요소에 Kafka 를 쓰기 시작한다.

   교훈

   장애를 일으킨 것은 디스크 확장이 아니라 상태를 맞추려고 컨트롤러 객체를 다시 만든 단계였다. 고칠 수 없는 필드가 있으면 객체를 통째로 바꾸는 위험한 방법을 쓰게 된다. 그렇게 바꾸면 쿠버네티스가 워크로드를 넓은 범위에서 다시 조정할 수 있다. 스타트업 프로브와 엄격한 레디니스 프로브가 있어야 롤링 재시작이 현재 파드가 정말 준비될 때까지 기다린다. 이번 장애에서 가장 뼈아픈 것은 프로브가 없었다는 점이다. 분산 클러스터가 다시 붙고 복제를 따라잡는 데는 시간이 걸리므로, 의존하는 서비스는 그동안 기능을 줄여서라도 버티도록 설계해야 한다.

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3. 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 캐시애플리케이션 데이터베이스

   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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4. IL-0150 DynamoDB DNS 자동화의 경쟁 조건이 us-east-1 리전 엔드포인트의 DNS 레코드를 비워 DynamoDB 와 EC2 인스턴스 시작이 실패했고, 그 여파로 EKS, ECS, Fargate 의 컨테이너 시작과 클러스터 스케일링이 14시간 넘게 막혔다

   Amazon Web Services2025

   증상

   2025년 10월 19일 23시 48분 PDT 부터 us-east-1 리전에서 공개 엔드포인트로 DynamoDB 에 연결하려던 모든 시스템이 DNS 조회에 실패했다. 고객 트래픽과 DynamoDB 에 기대는 AWS 내부 서비스가 함께 실패했다.

   DNS 조회 실패오류율 상승노드 증설 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   DynamoDB DNS 관리 시스템에 잠재해 있던 경쟁 조건 때문에 리전 엔드포인트 dynamodb.us-east-1.amazonaws.com 의 DNS 레코드가 빈 값이 됐고, 자동화가 이를 복구하지 못했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   DNS 서버와 레코드애플리케이션 데이터베이스클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   자동화 증폭재시도 폭주런북 부재

   감지

   영향받은 AWS 서비스의 엔지니어링 팀이 23시 48분 장애가 시작되자 바로 투입돼 조사했고, 00시 38분 DynamoDB 의 DNS 상태를 원인으로 찾았다. NLB 헬스 체크 문제는 06시 52분 모니터링 시스템이 감지했다.

   조치

   • 01시 15분 PDT 까지 임시 조치를 적용해 일부 내부 서비스가 DynamoDB 에 연결되게 하고 복구에 필요한 핵심 내부 도구를 고쳤다.
   • 운영자가 손으로 DynamoDB 리전 엔드포인트의 DNS 정보를 바로잡아 02시 25분 모두 복구했다.
   • 04시 14분 DWFM 으로 들어오는 작업을 스로틀링하고 DWFM 호스트를 골라 재시작해 큐를 비우고 droplet 리스를 다시 맺게 했다.
   • Network Manager 의 부하를 줄이고 복구를 앞당기는 조치를 해 10시 36분 네트워크 구성 전파 시간을 정상으로 되돌렸다.
   • 09시 36분 NLB 의 자동 헬스 체크 장애 조치를 꺼서 정상인 NLB 노드와 백엔드 대상을 모두 서비스로 되돌렸고, EC2 가 회복된 뒤 14시 09분 다시 켰다.
   • 11시 23분부터 EC2 하위 시스템을 보호하려고 걸어 둔 요청 스로틀링을 풀기 시작해 13시 50분 EC2 API 와 새 인스턴스 시작을 정상화했다.

   후속 조치

   • DynamoDB DNS Planner 와 DNS Enactor 자동화를 전 세계에서 껐다.
   • 자동화를 다시 켜기 전에 경쟁 조건을 고치고, 잘못된 DNS 계획이 적용되지 않도록 보호 장치를 더한다.
   • 헬스 체크 실패로 가용 영역 장애 조치가 일어날 때 NLB 하나가 서비스에서 뺄 수 있는 용량을 제한하는 속도 제어 장치를 넣는다.
   • 기존 규모 테스트에 더해 DWFM 복구 흐름을 실행해 보는 테스트 스위트를 만들어 회귀를 찾는다.
   • EC2 데이터 전파 시스템의 스로틀링을 개선해 대기 큐 크기에 따라 들어오는 작업의 속도를 제한한다.

   교훈

   DNS 자동화가 스스로 고칠 수 없는 상태에 빠지면 사람이 손대기 전까지 리전 엔드포인트가 통째로 사라진다. 계획이 더 새로운지 적용 전에 한 번만 확인하면, 처리가 길게 지연됐을 때 그 확인 결과는 낡은 정보가 된다. 기반 서비스가 돌아와도 그 위의 시스템은 밀린 작업 때문에 혼잡 붕괴에 빠질 수 있다. 이번에는 정해진 복구 절차가 없어 엔지니어들이 여러 조치를 조심스럽게 시도한 끝에 04시 14분에야 스로틀링과 호스트 재시작으로 풀었다. EKS 처럼 EC2 인스턴스 시작에 기대는 서비스는 DynamoDB 가 회복된 뒤에도 EC2 와 네트워크 전파가 정상화될 때까지 컨테이너 시작과 스케일링이 막혔다. 헬스 체크에 따른 자동 장애 조치는 상태 정보가 흔들릴 때 정상 용량까지 빼 버릴 수 있다.

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5. IL-0024 무거운 API 요청이 MongoDB 에 과부하를 걸고 취소되지 않은 요청이 쌓여 Hugging Face Hub 가 사흘 동안 세 번 멈췄다

   Hugging Face2024

   증상

   2024-04-22 CET 8:45 부터 Hugging Face Hub 가 불안정해졌고, 9:30 에는 응답하지 않았다. 대부분의 사용자에게 Hub 웹사이트가 느려지거나 아예 열리지 않았다.

   서비스 중단지연 시간 증가데이터베이스 과부하

   촉발

   *_info_cache 컬렉션을 쓰는 무거운 API 요청이 갑자기 늘었다. 첫 장애 직전에는 https://huggingface.co/api/datasets/lighteval/mmlu/revision/main 호출이 크게 늘었고, 4월 23일 밤에는 https://huggingface.co/api/models/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2/revision/main 요청이 늘었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스모델 허브클러스터 오토스케일러

   기여 요인

   여유 용량 부재재시도 폭주장애 중첩

   감지

   장애는 4월 22일 8:45 부터 Hub 가 불안정해지다가 9:30 에 응답하지 않으면서 드러났다. MongoDB Atlas 지표에서 읽기 전용 노드 두 대가 계속 재시작하는 것이 보였다. 24일 10:03 에는 팀이 수상한 지표를 보고 Hub 가 다시 멈추기 전에 rate limit 을 걸었다. 근본 원인은 URL 별 요청 수 그래프를 새로 만든 뒤에 찾았다.

   조치

   • Java/* user-agent 를 단 요청을 모두 막는 방화벽 규칙을 넣었다.
   • Hub 의 quicksearch 기능을 껐다.
   • MongoDB Atlas 클러스터를 손으로 tier 2 에서 tier 3 으로 올렸다.
   • AWS WAF 로 유지보수 모드를 켜 503 페이지를 띄우고 들어오는 트래픽을 막았다.
   • Hub 파드를 모두 0 으로 줄였다가 다시 올렸다.
   • 아주 엄격한 rate limit 을 걸었다.
   • 요청에 타임아웃을 넣고, 오래 걸리거나 응답 본문이 큰 데이터베이스 쿼리를 다시 짰다.

   후속 조치

   • 요청마다 평소 완료 시간에 맞춘 타임아웃을 넣었다.
   • 장애 중 오래 걸리거나 응답 본문이 큰 요청을 찾아 최적화하고, 잘못 설계된 데이터베이스 쿼리를 다시 짰다.
   • 쓰지 않는 오래된 인덱스를 지워 데이터베이스를 정리했다.
   • 장애 중 새 대시보드와 모니터링 지표를 만들었다.
   • *_info_cache 를 Redis 로 옮긴다.
   • 클라이언트가 요청을 취소하면 데이터베이스 요청도 취소할 수 있게 한다.

   교훈

   Hub 팀은 모든 차트를 봐도 답이 없을 때 URL 별 요청 수라는 새 그래프를 만들어서야 원인을 찾았다. 클라이언트가 떠난 뒤에도 서버가 데이터베이스 요청을 계속 돌리면, 서비스가 느려졌을 때 사용자가 누르는 새로고침이 부하를 몇 배로 키운다. 무거운 요청 몇 가지가 데이터베이스 전체를 흔들 수 있으므로 요청별 타임아웃과 취소가 필요하다. 팀은 이번 일로 어떤 지표를 더 가까이 봐야 장애를 미리 막을 수 있는지 알게 됐다. 원인을 찾는 데 2-3일이 걸렸고, 관계없는 장애가 동시에 겹쳐 복구가 더 힘들었다.

   사례 보기

원인별4