resource-scheduling

2 개의 포스트

spotify

콘텐츠 수집 및 팟캐스트 동영상 사고 보고서 | Spotify Engineering (새 탭에서 열림)

Spotify의 6월 24일 팟캐스트 영상 게시 지연은 트랜스코딩 용량 부족, 대량 배치 작업, 영상 처리 비용 증가, 자원 스케줄링 버그가 동시에 발생해 큐가 폭증하면서 일어났다. 신규 영상 게시가 수시간 지연됐고, 일부 크리에이터의 재업로드가 부하를 더욱 키웠다. Spotify는 배치 작업 중단, 버그 수정, 처리 용량 증설로 다음 날 새벽 backlog를 해소했으며, 이후 용량 계획·우선순위·모니터링을 전반적으로 개선하고 있다. ## 게시 지연이 발생한 과정 - 신규 팟캐스트의 오디오·비디오는 트랜스코딩과 콘텐츠 분석을 거쳐 Spotify에 게시된다. - 6월 24일 영상 트랜스코딩 인프라가 최대 용량에 도달하면서 신규 영상 게시 큐가 급격히 쌓였다. - 평소 수분 내 게시되던 영상이 수시간 동안 표시되지 않았다. - 업로드가 정상적으로 접수·대기 중이라는 확인이 충분히 제공되지 않아 일부 크리에이터가 에피소드를 재업로드했고, 이로 인해 시스템 부하가 추가됐다. - 신규 에피소드용 중간 우선순위 큐와 기존 에피소드 업데이트용 낮은 우선순위 큐가 모두 영향을 받았다. ## 장애를 키운 네 가지 요인 - **부족한 용량 여유** - 평상시 처리량은 감당할 수 있었지만, 대규모 콘텐츠 제출량 급증을 흡수할 여유 용량이 부족했다. - **기존 콘텐츠 재처리 배치 작업** - 재생 시스템 변경에 맞춰 기존 에피소드를 재처리하는 정기 작업이 신규 콘텐츠와 처리 자원을 경쟁했다. - 배치 작업은 처음에는 정상적으로 보였지만, 제출량 급증과 결합되면서 문제가 됐다. - **영상 품질 개선에 따른 처리 비용 증가** - 더 낮은 비트레이트에서 높은 품질을 제공하도록 변경하면서 에피소드당 처리 시간과 필요한 컴퓨팅 자원이 증가했다. - 용량 계획에 이 증가분이 충분히 반영되지 않았다. - **자원 스케줄링 버그** - 더 강력한 하드웨어로 이전한 뒤 스케줄링 오류가 가용 컴퓨팅 자원을 제대로 활용하지 못하게 했다. - 결과적으로 처리량이 약 10% 감소했다. ## 장애 대응과 복구 일정 - 13:30: 내부 모니터링에서 초기 경고가 발생했지만, 전체 용량 문제로 즉시 인식되지는 않았다. - 15:00: 영상 제출량 급증으로 트랜스코딩 용량이 한계에 접근했다. - 16:35: 용량 확보를 위해 배치 작업을 중단했다. - 17:34: 큐가 임계치를 넘었다는 자동 경고 후 공식 장애 대응을 시작했다. - 19:00: 크리에이터들이 에피소드 미표시 문제를 보고했다. - 20:49: 자원 활용률을 개선하는 소프트웨어 수정 사항을 배포했다. - 6월 25일 00:14: 추가 처리 클러스터를 가동했다. - 01:02: 모든 큐가 비워졌다. - 07:30: 전체 게시 파이프라인이 정상 작동하는 것을 최종 확인했다. ## 모니터링과 대응의 문제점 - 첫 경고가 발생한 뒤 공식 장애 대응이 시작되기까지 약 4시간이 걸렸다. - 엔지니어들은 16:35에 배치 작업을 중단했지만, 문제의 범위가 시스템 전체의 용량 부족이라는 점은 큐가 임계치를 넘은 뒤에야 명확해졌다. - Spotify는 용량 한계에 접근하는 단계에서 더 일찍 경고하도록 모니터링을 개선하고 있다. ## 후속 조치와 신뢰성 개선 - 트랜스코딩 처리 용량을 약 67% 늘려 트래픽 급증과 배치 작업을 위한 여유를 확보했다. - 가용 컴퓨팅 자원을 충분히 활용하지 못하게 하던 스케줄링 버그를 수정했다. - 용량 한계에 가까워질 때 더 빠르게 알림을 보내도록 모니터링을 개선했다. - 정상 상태의 트래픽뿐 아니라 급격한 증가와 장애 복구 상황까지 반영하는 용량 계획을 수립하고 있다. - 크리에이터의 실시간 콘텐츠가 백그라운드 작업보다 우선 처리되도록 게시 시스템의 우선순위 정책을 개선하고 있다. - 예상치 못한 부하를 완화하기 위해 파이프라인 전반에 속도 제한(rate limiting)과 백프레셔(backpressure)를 확대할 계획이다. ## 실용적인 결론 이번 장애는 단일 버그보다 용량 여유 부족, 배치 작업과 실시간 작업의 자원 경쟁, 처리 비용 증가, 모니터링 지연이 복합적으로 작용한 사례다. 대규모 미디어 처리 시스템에서는 평상시 처리량뿐 아니라 급격한 트래픽 증가를 견딜 여유 용량, 작업 우선순위, 조기 경보, 재시도·중복 업로드를 방지하는 명확한 상태 확인이 함께 설계되어야 한다.

pinterest

Piqama: 핀터레 (새 탭에서 열림)

핀터레스트는 빅데이터 플랫폼과 온라인 서비스 전반에서 발생하는 다양한 자원 임계치를 효율적으로 관리하기 위해 통합 쿼타 관리 에코시스템인 'Piqama'를 구축했습니다. Piqama는 CPU, 메모리 같은 물리적 자원부터 QPS, 네트워크 대역폭 등 서비스 지표에 이르기까지 광범위한 리소스의 생명주기를 관리하며, 실시간 쿼타 전파와 사용량 예측을 통한 최적화 기능을 제공합니다. 이를 통해 조직 내 리소스 활용도를 극대화하는 동시에 시스템의 안정성과 가용성을 동시에 확보하고 있습니다. ### 통합 쿼타 관리 아키텍처 및 포털 * Piqama는 다양한 플랫폼과 시나리오를 수용할 수 있는 범용 플랫폼으로 설계되어, 서비스별로 고유한 강제 로직을 사용하거나 Piqama의 기본 메커니즘을 선택하여 적용할 수 있습니다. * REST 및 Thrift API를 지원하는 중앙 집중식 관리 포털을 통해 사용자가 쿼타 설정을 시각화하고 검색할 수 있어 운영상의 실수를 최소화합니다. * 전체 시스템 아키텍처는 관리 포털, 실시간 업데이트 디스패처, 그리고 오프라인 거버넌스 및 최적화 도구들로 구성되어 유기적으로 동작합니다. ### 쿼타 생명주기 관리 * **스키마 및 검증:** 워크로드 간의 계층적 관계를 포함한 쿼타 스키마를 정의하며, 플러그형 프레임워크를 통해 할당량이 전체 클러스터 용량을 초과하지 않도록 보수적인 검증을 수행합니다. * **업데이트 승인 및 배포:** 소유권 기반의 권한 모델을 통해 안전하게 쿼타를 수정하며, 핀터레스트의 설정 배포 시스템(PinConf) 등을 활용해 변경된 쿼타 값을 지연 시간 없이 각 클라이언트 시스템에 방송합니다. * **강제 적용 전략:** 리소스 사용량이 할당량을 초과할 경우, 데이터 경로에서 즉각적으로 요청을 차단하거나 서비스의 중요도에 따라 차등적인 제재를 가하는 기능을 제공합니다. ### 거버넌스 및 자동 최적화(Auto-rightsizing) * **데이터 피드백 루프:** Piqama 클라이언트는 실제 사용량 및 강제 적용 통계를 투명하게 수집하며, 이 데이터는 분석을 위해 Amazon S3의 Apache Iceberg 포맷으로 저장 및 사전 집계됩니다. * **예측 기반 조정:** 수집된 통계를 바탕으로 과거 사용 패턴, 유기적 성장, 트래픽 급증 사례를 분석하여 리소스 부족을 방지하고 활용되지 않는 자원을 회수하는 자동 권장 규모 설정 서비스를 운영합니다. * **비용 관리 연계:** 자원 사용량을 실제 비용으로 환산하는 차지백(Chargeback) 시스템을 통해, 예산 범위를 초과한 프로젝트의 자원 우선순위를 자동으로 낮추는 등의 비용 통제 기능을 수행합니다. ### 실제 적용 사례: 용량 기반 및 속도 제한 쿼타 * **빅데이터 플랫폼(Moka):** Apache Yunikorn 스케줄러와 연동하여 각 프로젝트별로 최소 보장 자원(Guaranteed)과 최대 자원(Maximum)을 동적으로 할당하며, 배치 작업의 병렬 실행 수를 제어합니다. * **온라인 저장 서비스:** 실시간 서비스의 안정성을 위해 QPS 및 대역폭 기반의 속도 제한(Rate-limiting) 쿼타를 적용하여 특정 서비스의 폭주가 전체 시스템에 영향을 주지 않도록 관리합니다. 성공적인 쿼타 관리를 위해서는 단순히 상한선을 설정하는 것에 그치지 않고, 실제 사용량 데이터를 기반으로 한 자동화된 우측 최적화(Right-sizing)와 비즈니스 예산을 연계한 거버넌스 체계를 구축하는 것이 중요합니다. Piqama와 같은 통합 에코시스템은 대규모 인프라 운영 환경에서 자원 낭비를 줄이고 운영 효율을 획기적으로 높이는 핵심 도구가 됩니다.