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적용된 필터 증상오류율 상승조직Grafana Labs모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    2020년 3월 16일 11:31 UTC에 SLO 기반 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 런던 리전 Hosted Prometheus 로 들어오는 쓰기의 약 20%가 실패하고 있었다. 문제는 이미 11분 전에 시작된 상태였다.

    촉발

    예약된 쿠버네티스 버전 업그레이드가 etcd 리더가 돌던 노드를 정상 종료 절차 없이 갑자기 종료했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    SLO 기반 알림이 11:31 UTC에 당직 엔지니어를 호출했다. 장애가 시작되고 11분이 지난 시점이었다. 오류율이 20% 수준이었기 때문에 이대로 두었다면 월간 SLA 를 넘기기까지 약 18시간이 걸렸을 것이다.

    조치
    • 11:32 UTC에 영향받은 distributor 를 재시작했고, 오류가 멈췄다.
    후속 조치
    • Cortex 의 etcd 클라이언트 설정에 gRPC keepalive 프로브를 켠다. DialKeepAliveTime 은 10초, DialKeepAliveTimeout 은 DialTimeout 의 두 배로 두고 PermitWithoutStream 을 true 로 한다.
    • 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고쳐, etcd operator 가 관리하는 etcd 파드까지 포함해 파드와 머신을 정상 종료 절차로 내리게 한다.
    교훈

    노드가 죽으면 TCP 연결이 정상적으로 닫히지 않고 멈춘 채 남을 수 있다. etcd 클라이언트에 keepalive 를 설정하지 않으면 새 리더가 뽑힌 뒤에도 클라이언트는 죽은 연결을 계속 쓴다. 노드를 내리는 업그레이드 스크립트는 operator 가 관리하는 파드까지 정상 종료할 수 있어야 한다. 장애 대응과 복구, 사후 분석 동안 Grafana Loki 로 로그를 빠르게 뒤질 수 있어서 복구 시간이 줄었다.

  2. 증상

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

    촉발

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

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    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.

  3. 증상

    2019년 7월 19일 금요일, Grafana Cloud 의 Hosted Prometheus 서비스가 장애를 겪었다. 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

    촉발

    7월 19일 한 엔지니어가 큰 고객을 위한 전용 Cortex 클러스터를 새로 띄웠다. 새 클러스터 설정에는 새로 도입한 파드 우선순위 지정이 없어서, 모든 파드가 기본값인 medium 우선순위를 받았다. 쿠버네티스 클러스터에는 새 Cortex 클러스터를 올릴 자원이 부족했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    새로 도입한 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

    조치
    • 쿠버네티스 클러스터를 늘려 새 Cortex 클러스터와 기존 운영 Cortex 클러스터가 모두 들어가게 했다.
    • Cortex 앞의 인증 리버스 프록시에서 난 OOM 을 찾아 고쳤다.
    후속 조치
    • 운영 Ingester 에 high 우선순위 지정을 반영했다.
    • 클러스터 전역 설정처럼 네임스페이스 밖에 있는 객체의 배포는 더 많은 사람이 리뷰한다.
    • 네임스페이스 밖 설정 변경에는 모두 설계 문서를 요구한다.
    • 인증 리버스 프록시의 규모 조정을 자동화해 과부하 때 OOM 이 나지 않게 한다.
    • 한꺼번에 몰려드는 재시도를 막으려고 Prometheus 의 기본 백오프와 확장 동작을 조사한다.
    교훈

    운영 Ingester 에 high 우선순위를 지정하기 전에 medium 을 기본 우선순위로 만들지 말았어야 했다. 운영 Ingester 의 high 지정도 더 일찍 배포했어야 했다. 팀은 이 변경이 설계 문서를 쓸 만큼 크지 않다고 보고 GitHub 이슈에서만 논의했다. 좋은 점도 있었다. Cortex 는 자원이 충분해지자 추가 조치 없이 스스로 회복했다. 팀은 새 로그 수집 시스템인 Grafana Loki 로 Ingester 가 정상적으로 종료됐는지 확인했다.

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이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 애플리케이션 데이터베이스, etcd. 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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