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인터넷이 또 멈춘 날: 클라우드플레어 장애와 숨은 진짜 문제는?

DODOSEE
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요약

클립으로 정리됨 (생성형 AI 활용)

출처 및 참고 : https://www.youtube.com/watch?v=tF_4baiIUiQ

Generated image2025년 11월 19일, 전 세계 인터넷 서비스 상당수가 한꺼번에 멈추는 상황이 다시 발생했습니다. 올해만 세 번째 대규모 장애였고, 이번에는 많은 웹서비스가 의존하는 클라우드플레어(Cloudflare)가 문제의 중심에 있었습니다. 겉으로는 "일시적인 서비스 저하"로 보이지만, 내용을 뜯어보면 인터넷 인프라의 구조적 한계와 운영 리스크가 그대로 드러납니다.

이 글에서는 당시 어떤 서비스들이 영향을 받았는지, 장애의 직접적인 기술 원인이 무엇이었는지, 그리고 왜 이런 일이 반복되는지 흐름을 정리합니다. 마지막에는 영상에서 소개된 Sentry의 AI 코드 리뷰 기능이 이런 문제와 어떤 연결점이 있는지도 함께 다룹니다.

2025년 11월 클라우드플레어 장애, 무엇이었나

이번 장애는 동부 표준시 기준 오전 6시경에 시작되었습니다. 클라우드플레어 글로벌 네트워크에서 "내부 서비스 성능 저하"라는 표현으로 공지가 올라왔는데, 실제 의미는 상당히 심각했습니다. 회사 표현을 그대로 빌리면 "모든 것이 불타고 있고, 원인을 파악 중"인 상태에 가까웠습니다.

장애가 본격화되면서 수백만 개에 이르는 웹사이트가 한꺼번에 접속 불가 상태에 빠졌습니다. 클라우드플레어는 DNS 호스팅, DDoS 방어, 봇 차단 캡차 등 인터넷 기본 기능을 제공하는 사업자라, 한 번 문제가 생기면 단일 서비스가 아니라 인터넷 전체가 흔들리는 결과가 나옵니다.

이날은 올해 들어 세 번째로 벌어진 "한 번 날 때마다 뉴스 헤드라인을 장식하는 수준의 대형 인터넷 장애"였습니다. 그만큼 대규모 클라우드 인프라에 대한 의존이 심해졌다는 의미이기도 합니다.

어떤 서비스들이 실제로 멈췄나

이번 사고의 체감 난이도를 높인 것은, 유명 서비스들이 줄줄이 영향을 받았다는 점입니다. X(구 트위터), OpenAI의 ChatGPT, 그리고 아이러니하게도 서비스 장애를 모니터링하는 Down Detector까지 클라우드플레어 오류 페이지를 보여주기 시작했습니다.

일부 사용자는 아예 챗봇 서비스에 접속하지 못해, 평소라면 AI에게 맡겼을 법한 작업을 직접 해야 하는 상황을 겪었습니다. X에도 접속 장애가 발생하면서, 실시간 장애 정보를 SNS에서 확인하는 것도 쉽지 않았습니다.

게임 쪽에서도 영향이 있었습니다. 리그 오브 레전드(League of Legends) 서버 접속에 문제가 생겨, 평소라면 게임에 접속해 있을 플레이어들이 잠시 현실 세계로 나와야 하는 상황이 벌어졌습니다. 단 하루 수 시간의 장애였지만, 그 사이에 온라인 서비스 사용 패턴이 크게 흔들렸습니다.

재미있는 장면도 있었습니다. 클라우드플레어의 상태 페이지조차 온전히 뜨지 못해서, 기본 HTML만 간신히 표시되는 수준으로 작동했습니다. 영상에서는 "아마도 그 페이지만 버셀(Vercel)에 올려둔 것 아니냐"는 농담이 덧붙기도 했습니다.

이번에는 해킹이 아니라 소프트웨어 설계 문제였다

이 정도 규모의 장애가 나오면, 많은 사람이 먼저 떠올리는 것은 해킹, 공급망 공격, DNS 설정 오류 같은 외부 요인입니다. "혹시 대형 클라우드 사업자들이 뭔가 숨은 공모를 하는 것은 아닌가"라는 의심 섞인 질문도 나올 수 있습니다.

그러나 클라우드플레어 측의 공식 입장은 분명했습니다. CTO는 "봇 완화 기능을 담당하는 서비스의 지연된 버그가, 정기적인 설정 변경 이후 동작하면서 장애가 시작되었다"고 밝혔습니다. 그리고 이 사건은 외부 공격이 아니라 내부 시스템 구성 문제라고 못 박았습니다.

좀 더 자세한 원인은 이후에 추가로 공개되었습니다. 핵심은 위협 트래픽을 관리하기 위해 자동 생성되는 설정 파일에 있었습니다. 이 파일은 특정 크기 이하를 전제로 설계되어 있었는데, 실제 운용 중 파일이 예상보다 훨씬 커졌습니다. 그 결과, 해당 파일을 처리하는 소프트웨어가 한계를 넘어서면서 충돌을 일으켰고, 이 기능을 사용하는 여러 클라우드플레어 서비스의 트래픽 처리에 연쇄적인 장애가 생겼습니다.

정리하면, 인터넷을 보호하기 위해 만든 방어용 설정 파일이 지나치게 비대해지면서, 실제 공격자보다 더 큰 피해를 초래한 상황이었습니다. 이 내용은 클라우드플레어가 별도의 상세 블로그 글로 추가 기술 설명을 제공하며 확인되었습니다.

인터넷이 생각보다 중앙집중형이라는 불편한 사실

이번 사건이 주는 중요한 시사점은, 인터넷이 흔히 생각하듯 완전히 분산된, 중립적인 공간이 아니라는 점입니다. 이상적으로는 어느 한 곳이 문제가 되어도 전체가 멈추지 않는 구조가 바람직하지만, 현실은 다릅니다.

실제 운영 환경에서는 거대 클라우드·인프라 사업자 몇 곳이 DNS, CDN, 보안, 트래픽 관리를 상당 부분 떠안고 있습니다. AWS, 마이크로소프트 애저, 클라우드플레어 같은 사업자에 수많은 서비스가 의존하고 있고, 그중 한 곳의 핵심 기능에 장애가 나면 인터넷의 상당 부분이 동시에 영향을 받습니다.

이 구조에서는 단일 구성 파일의 크기 증가 같은 상대적으로 국소적인 문제도, 그 위에 얹힌 서비스 규모 때문에 전 세계 수백만 웹사이트 장애로 증폭됩니다. 이번 클라우드플레어 사례는 그 구조적 취약성이 어떤 양상으로 드러나는지 구체적으로 보여준 사례입니다.

이런 현실은 "각 서비스 사업자가 어떤 인프라에 얼마나 의존하는지", "장애 시 대체 경로가 있는지"를 다시 점검할 필요가 있음을 의미합니다. 클라우드 사업자를 바꾸는 것만으로는 근본적인 중앙집중 문제를 해결하기 어렵다는 것도 함께 드러납니다.

대규모 장애를 줄이려면, 코드 레벨에서 무엇을 할 수 있을까

영상에서는 이 지점에서 스폰서로 Sentry를 소개합니다. 물론 클라우드플레어 급의 글로벌 네트워크 장애를 도구 하나로 막을 수는 없습니다. 다만, 비슷한 유형의 "작은 버그가 시간이 지나 폭발하는 상황"을 줄이는 데 참고할 만한 부분이 있습니다.

Sentry는 기존에 애플리케이션에서 발생하는 오류와 이슈를 수집·분석하는 도구로 알려져 있습니다. 여기에 최근 AI 기반 코드 리뷰 기능을 추가했습니다. 깃허브에서 새로운 Pull Request를 열면, Sentry가 변경분(diff)을 자동으로 분석하고 잠재적인 버그가 보이는 지점에 댓글을 남깁니다.

이때 단순히 "문제가 있다"고 알리는 수준이 아니라, 무슨 상황에서 문제가 발생할 수 있는지에 대한 설명, 수정 방향 제안, 그리고 이를 더 다듬고 싶을 때 사용할 수 있는 LLM용 프롬프트까지 함께 제공합니다. 사용자는 이 프롬프트를 자신이 쓰는 LLM에 그대로 붙여넣어 추가 코드를 생성하거나 보완할 수 있습니다.

또 하나의 특징은, 이 코드 리뷰가 단지 코드만 보는 것이 아니라는 점입니다. Sentry가 이미 애플리케이션에서 수집하고 있는 실제 이슈 데이터와 컨텍스트를 함께 사용해, 표면적으로 보이지 않는 더 깊은 논리 문제까지 탐지하려고 시도합니다. 기본적인 오타나 단순 로직 오류뿐 아니라, 운영 중 쌓인 정보를 기반으로 위험 신호를 찾는 방식입니다.

현재 이 기능은 오픈 베타로 제공되고 있으며, century.io/fireship 주소에서 무료로 사용해 볼 수 있도록 열려 있습니다. 영상 속에서는 이러한 도구의 활용을, 코드가 프로덕션에 배포되기 전에 위험 징후를 미리 차단하는 방법으로 제시합니다.

이번 클라우드플레어 장애가 남긴 현실적인 교훈

이번 클라우드플레어 장애는 인터넷 인프라가 얼마나 소수의 거대 사업자에 집중되어 있는지와, 작은 설계 전제의 오류가 전 세계에 영향을 줄 수 있다는 점을 동시에 보여준 사건입니다. DNS, 트래픽 관리, 봇 방어 같은 저수준 기능에 대한 의존이 클수록, 개별 서비스 제작자의 통제 범위를 벗어나는 장애가 계속 반복될 가능성도 함께 커집니다.

다만, 이런 구조적 한계를 한 번에 바꾸기는 어렵습니다. 현실적으로는 다음과 같은 점에 주의가 필요합니다.

  • 인프라 선택 시 단일 사업자에 대한 과의존 여부를 점검할 것

  • 핵심 구성 요소의 한계값(파일 크기, 엔트리 수 등)을 명확히 정의하고 모니터링할 것

  • 정기 설정 변경·배포 시, 예상 외 입력 크기와 경계 조건에 대한 테스트를 강화할 것

Sentry의 AI 코드 리뷰 같은 도구는, 최소한 코드·설정 레벨에서 발생하는 잠재적인 문제를 프로덕션 이전 단계에서 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이런 도구 역시 하나의 보조 수단일 뿐, 근본적인 인프라 중앙집중 문제를 해결해 주지는 못합니다.

인터넷 대규모 장애는 앞으로도 완전히 사라지기 어렵습니다. 대신, 각 개발자와 서비스 운영자가 사용할 수 있는 도구와 설계 전략을 통해, 영향 범위를 줄이고 복구 시간을 단축하는 방향으로 접근하는 것이 현실적인 선택에 가깝습니다. 이번 클라우드플레어 장애는 그 필요성을 다시 한 번 확인시킨 사례라 할 수 있습니다.

출처 및 참고 :

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