OpenAI chiarisce le cause del malfunzionamento dei servizi il 11 dicembre

Causa del down dell’11 dicembre

Il malfunzionamento dei servizi di ChatGPT e Sora che si è manifestato a partire dalle ore 15:00 del 11 dicembre trova la sua origine in una problematica tecnica specifica. Secondo l’analisi condotta da OpenAI dopo l’incidente, la causa principale risiede nella configurazione errata di un nuovo sistema di telemetria. Questo sistema è progettato per monitorare le metriche degli ambienti operativi di Kubernetes, una piattaforma open-source utilizzata per gestire i container software in contesti isolati.

Durante l’intervallo di tempo che va dalle 15:16 alle 19:38, gli utenti hanno riscontrato difficoltà ad accedere ai servizi, con più di quattro ore di rallentamenti e interruzioni significative. È stato chiarito che l’episodio non è stato influenzato da un picco di traffico dovuto al lancio di Sora, né tantomeno da attacchi malevoli. La reale origine del problema è da ricercarsi nell’eccessivo utilizzo delle risorse server, causato dalla cattiva configurazione del servizio di telemetria, che ha provocato l’interruzione del servizio DNS.

Kubernetes utilizza un’architettura composta da un data plane e un control plane, dove quest’ultimo richiede la risoluzione DNS per funzionare correttamente. Tuttavia, un malfunzionamento nel servizio di telemetria ha avuto un impatto diretto sulle capacità di risposta del server Kubernetes API, rendendo impossibile la gestione adeguata delle richieste degli utenti. Questo ha portato a un’interruzione del servizio che ha colpito una vasta gamma di utenti.

Colpa del nuovo servizio di telemetria

Il malfunzionamento dei servizi di ChatGPT e Sora è stato direttamente attribuito alla recente implementazione di un sistema di telemetria incaricato di monitorare le metriche operative di Kubernetes. La tempistica dell’incidente, avvenuto tra le 15:16 e le 19:38 del 11 dicembre, ha suggerito che l’errata configurazione di questo nuovo servizio sia stata la chiave per il rallentamento e, in alcune circostanze, l’impossibilità di accesso per gli utenti.

Oltre quattro ore di disservizio sono risultate da un utilizzo eccessivo delle risorse server, innescato dalla configurazione inadeguata della telemetria. Questo servizio, concepito per raccogliere e analizzare dati sulle prestazioni e sul carico delle istanze di Kubernetes, ha messo sotto pressione le API di gestione del cluster, compromettendo la loro efficienza operativa. È importante sottolineare che l’incidente non può essere attribuito a un picco di traffico, come quello derivante da un lancio significativo, né a un attacco informatico, ma piuttosto a una problematica interna che ha reso critico il funzionamento del servizio.

In particolare, il sistema Kubernetes si fonda sulla collaborazione tra il data plane e il control plane. La connessione tra questi due elementi è vitale per assicurare una gestione fluida delle richieste. L’erronea impostazione della telemetria ha disturbato l’equilibrio richiesto per l’efficacia del Kubernetes API, causando interruzioni che hanno colpito una vasta utenza e producendo un impatto significativo sulla fruizione dei servizi.

Analisi dell’incidente

L’incidente che ha colpito i servizi di ChatGPT e Sora l’11 dicembre ha richiamato l’attenzione sulla necessità di un’analisi approfondita dei sistemi coinvolti e delle loro interazioni. L’analisi condotta da OpenAI ha rivelato come la nascita del problema sia stata legata a un errore nella configurazione del sistema di telemetria, che ha generato un carico eccessivo sulle risorse di Kubernetes.

Nel periodo in cui si sono verificati i malfunzionamenti, è stato accertato che le API di Kubernetes hanno subito un rallentamento significativo. Questa situazione ha impedito al sistema di gestire in modo efficace le richieste degli utenti, portando a un’interruzione sostanziale del servizio. Le metriche raccolte hanno dimostrato un utilizzo anomalo della memoria e della capacità di elaborazione, peraltro non supportato da un aumento di traffico esterno. Di fatto, la causa è da ricercarsi nella gestione interna delle risorse.

È importante notare che il data plane e il control plane di Kubernetes operano in simbiosi per garantire un’efficiente esecuzione dei processi. Tuttavia, con l’implementazione del nuovo servizio di telemetria, si è creato uno squilibrio che ha compromesso questa sinergia. La risoluzione DNS, fondamentale per il funzionamento del control plane, è stata colpita dall’eccessivo carico sulle API. Questo valore dimostra chiaramente come modifiche non adeguatamente testate possano causare disservizi significativi non solo nella fruibilità degli strumenti, ma anche nella fiducia degli utenti nei confronti del sistema.

Azioni correttive intraprese

In seguito all’incidente del 11 dicembre, OpenAI ha avviato un’operazione di ripristino e una serie di azioni correttive per ripristinare l’accessibilità ai suoi servizi. Gli ingegneri hanno prontamente identificato il servizio di telemetria come la fonte principale del malfunzionamento e hanno lavorato per isolare e disattivare la configurazione problematica. Questo processo ha permesso di ridurre il carico sulle API di Kubernetes, alleviando così il problema di accesso per gli utenti.

In particolare, il team di OpenAI ha messo in atto un piano che prevedeva il monitoraggio attivo delle risorse del server e l’analisi delle performance in tempo reale. Grazie a questa sorveglianza, hanno potuto raccogliere informazioni preziose sull’andamento delle operazioni e sui parametri critici dei sistemi coinvolti, facilitando una risoluzione più celere. Durante la fase di intervento, è stata posta particolare attenzione all’equilibrio tra i componenti del data plane e del control plane, affinché potessero interagire in modo efficace e senza interruzioni.

Il passo successivo è consistito nella revisione delle procedure di deployment per garantire che le modifiche future passassero attraverso rigidi protocolli di testing pre-lancio. Tali protocolli hanno lo scopo di prevenire la ripetizione di situazioni simili attraverso test approfonditi e simulazioni in ambienti controllati. OpenAI ha quindi pianificato di implementare un rollout graduale delle nuove funzionalità, consentendo una valutazione continua delle performance prima di un’implementazione su larga scala.

Queste azioni correttive riflettono l’impegno di OpenAI a garantire che i servizi siano non solo accessibili, ma anche resilienti di fronte a potenziali problematiche tecniche. La trasparenza nella comunicazione con gli utenti e una continua evoluzione delle pratiche di gestione interna rappresentano pilastri fondamentali per il miglioramento e la stabilità operativa dell’azienda.

Misure preventive future

Per prevenire il ripetersi di incidenti simili a quello del 11 dicembre, OpenAI ha delineato un insieme di misure strategiche mirate a rafforzare l’affidabilità e la stabilità operativa dei suoi servizi. Un aspetto cruciale di queste misure è l’implementazione di un processo di rollout graduale delle modifiche ai sistemi esistenti. Questa nuova strategia prevede che ogni modifica sia introdotta in fasi, consentendo di monitorare attentamente le performance e l’integrità del sistema prima di procedere a un’implementazione su larga scala.

Un ulteriore passo importante è il potenziamento del sistema di monitoraggio delle prestazioni. Questo prevede un controllo costante delle metriche operative attraverso strumenti avanzati di telemetria, che permetteranno di identificare tempestivamente anomalie o picchi di utilizzo delle risorse. In questo modo, le operazioni e le configurazioni rischiose possono essere corrette prima che possano influenzare l’accessibilità del servizio.

Inoltre, OpenAI si impegna a migliorare la formazione e le pratiche dei propri ingegneri in materia di configurazione e gestione dei sistemi Kubernetes. Investire nella formazione professionale consentirà al personale di anticipare e mitigare i rischi associati a modifiche tecniche, contribuendo a una gestione più fluida dei servizi.

Infine, l’azienda prevede di adottare un approccio “fail-safe”, progettando i sistemi in modo da minimizzare l’impatto di eventuali guasti. Ciò include il rafforzamento delle infrastrutture di supporto e l’introduzione di protocolli di emergenza che consentono di ripristinare i servizi in modo rapido ed efficiente, assicurando che gli utenti non subiscano prolungate interruzioni. Queste strategie integrate rappresentano l’impegno di OpenAI a garantire un servizio sicuro e efficiente nel tempo.