[한빛앤 MSA 세미나] 서비스 장애 잘 이해하고 대비하기

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[한빛앤 MSA 세미나] 서비스 장애 잘 이해하고 대비하기 | 박순영

민돌v 2024. 6. 21. 15:21

한빌앤 MSA 세미나 2-7 : 볼트업 CTO 박순영 연사님의 "서비스 장애 잘 이해하고 대비하기" 오프라인 세미나를 듣고 정리한 글 입니다.

✔️ 세미나 Keyword : Reliability

서비스 장애를 주제로 어떤 원인에 의해서 발생하는지 이해하고 정의 내리고, 이를 잘 대응할 수 있도록 해보자

[목차]

어디까지 장애라고 볼 수 있을까?
장애는 어떻게 잘 대응할 수 있을까?
장애를 예방할 수 있을까?
부록: 장애 대응의 2가지 사례

(1) 장애의 정의 (어디까지 장애일까?)

🧐 간단한 오류도 장애에 포함해야 할까? → 장애를 나누는 기준

1. 서비스 장애의 기준

# 민감도와 심각도

민감도 (범위)

사용자 범위
- 장애 발생 시 어떤 사용자까지 피해를 보고 있는가 (개발자, 내부자, 전체 사용자 등)
- → 즉, 장애/오류를 경험하는 사용자 수를 의미합니다.
기능 범위
- 장애/오류로 인해 영향을 받는 서비스의 범위
- ex) 서비스는 돌아가지만 일부기능만 안된다. | 전체 기능이 안된다.

2. 서비스 장애의 범주

장애는 어느 수준까지 발생 할 수 있을까?

✔️ 서비스의 장애는 통제 가능 영역과 통제 불가능 영역으로 나눌 수 있습니다.

통제 가능한 장애		통제 불가능
기술적	인적
소프트웨어 코드 예외 또는 실수 데이터 오류 아키텍처의 실패 내/외부 시스템 오류 (결제, 메일, 외부 API) 운영체제 오류 최적화 실패 취약점 유출 네트워크 트래픽 부하 (지표관리의 필요성) 패킷 유실 연결 실패 Fallback 시스템 미흡 하드웨어 네트워크 장비(스위치, 로드밸런서 등)의 손상 적절치 못한 하드웨어 구성 서버 자원의 고장 및 손상 (디스크, 메모리 등) 환경 전원 공급 이상 항온, 항습 미흡 공조시설 고장 건물 손상	운영 조작 실수 (배포 실수 등등) 업무 중 파손 해커의 침입 바이러스 감염 유출 사고	전쟁, 화재, 지진, 수재 등

(2) 장애는 어떻게 잘 대응할 수 있을까?

1. 장애 대응의 원칙

장애는 “언제든 발생”할 수 있다.
최대한 “빠르게 감지”하고 “빠르게 복구”하며 “재발을 방지”한다.

✔️ 빠르게 감지

고객보다 먼저 감지하는 것
장애의 영향도 파악 후 공유가 필요하다. → 장애 징후 감지 후 심각도[장애 발생 시의 서비스 영향도] 파악 → 유관부서에게 전파까지

✔️ 빠르게 복구

임시 대처라도 장애 영향을 줄이자
(임시 대처로 인한 추가 장애 영역이 발생하지 않도록하자는 의미였던 것 같습니다.)
잘못된 복구 대응이 되지 않도록 최소한의 장애 분석 필요

✔️ 재발 방지

상세 장애 원인 분석과 회고
- 장애로그 분석 등과 같은 심도있는 분석 필요
- ex) 트래픽 증가 → 서버 다운 → 로그 분석 → 장애 지점 파악 → 만약 redis 의 atomic 연산 부분의 비효울적인 사용이 원인이라면 → redis 오픈소스 장애 분석
- 재발방지를 위해 이런 식의 깊이있는 분석이 필요
가능한 완전한 솔루션 적용 (이상적인 이야기😭)

2. 일반적인 장애 대응 프로세스

감지 → 전파 → 판정 → 복구 → 분석 → 공유 → 회고

3. 시스템의 가시성

평소 모니터링 시스템을 구축하여 원인 분석의 단서를 확보해 두는 것이 중요하다.
빠른 장애대응을 위한 시스템 가시성을 확보하자

📌 도식화

시스템 가시성 확보의 순차적인 프로세스

1. 시스템

2. 모니터링 [APM, ELK, Prometheus 등]
    - 시스템 지표/로그
        - 인프라 장비 지표
        - 미들웨어 자체 로그
        - CPU/Memory 등의 사용량
        - 네트워크 지표

    -어플리케이션 지표/로그
        - 어플리케이션. 로그
        - JVM, 스레드 등의 지표
        - 처리 시간 등의 지표
        - 이슈 트래킹 : 비슷한 에러에 대한 그룹화..?

3. 전파 시스템
    - 에러 감지 시, 해당 담당개발자에게 전파가 되어야 함

4. 장애 대응할 지점 파악하기 : 약한 고리부터 탐색하기

✔️ 최근 주요한 변화 찾기 → 롤백 증설?

코드 변화, 배포
트래픽의 변화
구성 환경의 변화
데이터(캐시 포함)의 변화

✔️ 연관 취약점 탐색 → 복구 조치/ 회고

경험에서 유력한 후보 고려 : 먼저 일반적으로 에러가 발생할 수 있는 상황 탐색 [경험 및 다양한 사례가 필요]
소거법으로 하나씩 제거

5. 장애 회고와 피드백

📌 장애 대응을 했다면 회고를 해야한다.
📌 조치는 빠르게 해도, 분석은 low 레벨까지 해야한다.

✔️ 장애 조치는 빠르게 대응하더라도 정확한 원인 파악까지는 시간이 걸릴 수 있다.

→ 임시 조치로 인한 복구시에는 완전 조치로까지 이루어져야 한다.
→ 당시 모니터링 시스템에서 수집된 정보들로 최대한 하위 레벨까지 분석해야한다.

✔️ 장애에 대한 후속 조치

원인에 따라 고객이나 시스템에 대한 후속 조치가 필요하다. (CS or Data)
정확한 원인 파악 후에는 시스템 개선을 진행한다.

✔️ 회고와 공유

장애 재발 대책과 조직 내 공유를 통한 학습과 고객 공지가 필수로 이루어져야 한다.
당시 원인에 의한 지표, 로그 패턴들을 고려하여 장애 대비 및 성장을 위한 회고를 하는 것이 좋다

(3) 장애를 예방할 수 있을까?

성능 지표를 통한 모니터링환경을 구축하여 가시성 높은 시스템을 만들자

1. 인프라 설치 및 관리하던 시스템 관리자로부터 출발하여 클라우드의 출현으로 서비스 안정성을 책임지는 엔지니어링의 발달
2. 컴퓨팅 파워가 증가, 인프라와 클라우드 시스템의 발달, 다양한 에러상황의 생성 → SRE 관련 측면이 중요해짐

↓

SRE(Site Reliability Engineering, 사이트 신뢰성 엔지니어링)

IT 운영에 대한 소프트웨어 엔지니어링 접근 방식입니다.
SRE 팀은 소프트웨어를 툴로 활용하여 시스템을 관리하고, 문제를 해결하고, 운영 태스크를 자동화합니다.

장애 발생시 즉각적인 처리를 위한 태도

시스템의 상태와 가용성 확인
문제에 대한 긴급 대응
변화의 추적과 관리
서비스 트래픽의 수요 예측

1. 주요 시스템 지표의 정의

가용성에 대한 지표: Usage (사용량)
- Connections
- Usage, Utilization (Server, Pod, Pool, CPU, Memory)  
응답 성능에 대한 지표 : Latency (지연성) - 응답 성능
- Write/Read IO
- Network Latency (각 구간별)
- Application Latency (각 시스템 별)
- Query 
오류에 대한 지표
- Error Rate (5xx, DeadLock, Exception Rate 등)

2. 가시성 있는 모니터링 시스템

오토스케일링 등을 사용하자
장애 전에 특정 지표를 활용하여 파악해 미리 예방할 수 있도록 하는게 중요

✔️ 가시성 있는 모니터링 시스템을 구축해야하는 이유

감지와 대비를 위해서도 중요
특정 패턴 발생 또는 임계치 근접 시 사전 대응올 장애에 사전 조치가 가능하다.
- 장애 회고에 의한 학습으로 장애 사전 예방
- 적절한 임계치 설정과 알람 설정으로 사전 대응으로 장애 예방

3. 빠른 감지와 전파 시스템

위에서도 말했지만, 가시성있는 모니터링 시스템으로 장애 징조를 파악했다면 → 담당자에게 전파할 수 있는 시스템까지 구축해보자~~

4. 신뢰성 있는 테스트와 품질관리

1) 조직 내 테스트와 QA에 대한 적절한 체계가 수립되고 운영되어야 함

속도와 품질의 균형
배포 주기와 버전 관리
- 배포 기능의 명확한 추적 및 릴리즈 노트 작성 (장애 파악에 용이)

→ 단, 회사 사정과 규모에 따라서 어디까지 적용해야할지가 다르다.
→ 하지만 ! 릴리즈 노트만은 작성하자~~

2) 적절한 테스트 코드, 코드 품질을 유지하는 개발 문화

변화 후 사이드 이펙트 방지
개발 의도의 공유
지나친 의존성 지양
코드 리뷰를 통한 원칙 유지

5. Tolerance 가 높은 시스템 설계

✔️ 각 시스템 별 실패에 대한 고려로 장애 발생 시에도 서비스의 가용성 최대화 하자

데이터베이스의 실패
- → "데이터 베이스 이중화"
서버간 통신의 실패
- → Fallback 메소드 구현 [하나의 서버에 너무 의존하지 않도록 하는 것 (이것도 서킷 브레이크(임시 응답, 트래픽 파킹)로 대응 가능)]
급격한 트래픽의 대응 실패
- → 파킹 서버, 서킷 브레이커
배포 실패
- → 빠른 롤백, 블루그린 및 카나리 배포
인프라 실패
- → 각 인프라의 이중화, 임시 백업 시스템

(04) 부록: 장애 대응의 2가지 사례

## 1. 티켓팅 시스템의 서비스 전면 장애 사례

[문제 상황]

유명하지 않았던 서비스의 티켓팅 이벤트를 오픈
- 트래픽의 증가
- 레이턴시의 증가, 커넥션이 증가하지 않음
- 데이터베이스 CPU 점유율 상승

[장애 원인 파악]

티켓팅 해당 로직 장애 테스트 했음 → 하지만 예상하지 못했던 회원가입이 몰림(유명하지 않았던 서비스였기 때문에)
외부 메일 서버의 장애 였음
- 회원 가입 시의 메일 처리 비동기 스레드 수 증가 → 타임아웃이 너무 길고, 감지가 늦음
- 스레드 한계치 사용으로 서버 자원 부족
- 요청 응답에 성능 저하 및 전면 장애
응모 등의 화면에서 데이터베이스 쓰기 증가
- 응모 시의 과도한 트래픽이 Write DB로 바로 접근
  1. Slave / Read DB만으로 대응 불가
  2. 과도한 락 사용으로 점유 증가
결국 서버를 올려도, 커넥션이 없어서 대기하다가 스레드 증가로 다시 다운 (서버 자원의 부족) → 전면 장애

[임시 조치]

회원가입시 메일 인증을 잠시 스킵함
이후 서비스가 안정화 되었을 때 복구 메일로 다시 인증 절차 진행

[내가 느낀점] : 듣기만 해도 아찔하다,,

스트레스 테스트 중요하다.
외부 써드 파트 API 부분에서 장애가 날 수 있다는 것을 열어 두자
임시 조치라도, 그로인해 장애 다시 발생하지 않게 시간이 조금 더 걸리더라도 침착하게 대응하고 이후 완전 조치로 마무리하자

## 2. 클라이언트 앱의 HTTP 요청의 일부 사용자 요청 실패 사례

[문제 상황]

모바일 앱에서 서버로 데이터 요청 시 일부 사용자들만 안됨
클라이언트의 요청 건수와 Web(Nginx, Ingress) 서버로 유입되는 실 커넥션 수가 다름
일부 클라이언트에서는 요청 실패 오류의 증가

[원인 파악]

일부 모바일 OS에서 쿠버네티스 버전 업데이트 작업에 따른 TLS 스펙 미지원
인그레스에서 지원 TLS의 버전 변경이 가해짐
과거 OS에서 TLS 암호화 미지원으로 오류 발생

정리 끝..!

(추가) 가볍게 정리한 Q&A 내용

1. 장애가 나면 당황하지 말자~

데이터 복구전에 복구한 데이터 때문에 추가적인 장애는 없는지 한번 더 확인하자

2. B2c 중요 지표

일반적으로 CPU, Memory 20~30 % | 50% 넘어가면 증설 필요
Db, Persitantcy 레이어 단의 지표

⭐️ 3. 로그 잘남기는 방법 ⭐️

API 요청 로그 당연 (요청 바디, 응답 로그) → 단, 로그가 너무 커지기에 response 는 주로 유효기간을 두어 따로 빼서 남기는 것을 추천
데이터 생성에 관련된 로그는 미들웨어 로그로 대응 가능(DB)

장애 회고는 어떻게

타임라인 : 원인
대응, 등

참고

한빛앤 MSA 세미나 (이전 세미나 링크) : https://www.hanbitn.com/seminarwelcome/
박순영 연사님 링크드인 : syparkme

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