사례14건

14건 중 9~13번째

1. IL-0076 dex의 AuthRequest 리소스가 끝없이 쌓였고, 이를 치우려고 네임스페이스를 지우자 목록 조회 타임아웃과 재시도가 반복되며 쿠버네티스 마스터가 내려갔다

   Fullstaq2019

   증상

   dex의 AuthRequest 리소스가 엄청난 수로 쌓여 있었다. 발표자는 그 전부터 이미 징후가 있었다고 했다.

   컨트롤 플레인 무응답모니터링 중단

   촉발

   dex의 잘못된 기본값 때문에 AuthRequest 리소스가 쌓였다. 발표는 원인으로 지나치게 긴 TTL, 계속 새로고침되는 대시보드, 실제 보안 버그를 꼽았다. 그리고 쌓인 리소스를 치우려고 dex 네임스페이스를 지우자 마스터가 내려갔다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버etcd클러스터 인증 제공자

   기여 요인

   기본 설정 방치수동 조치 악화재시도 폭주디버그 접근 제한초기 신호 무시

   감지

   발표자는 그 전부터 이미 징후가 있었다고 했다. 마스터가 내려간 뒤에는 Slack에 경보가 많이 들어왔지만, 인증도 port-forward도 되지 않아 모니터링에는 들어갈 수 없었다.

   조치

   • kill-kube-ns 도구로 API를 직접 호출해 dex 네임스페이스에 남은 kubernetes finalizer를 지웠다.
   • dex를 적절한 기본값으로 설정해 새 네임스페이스에 다시 배포했다.

   교훈

   외부 도구의 기본값을 그대로 믿지 않는다. 목록 조회도 안 될 만큼 쌓인 리소스를 네임스페이스 삭제로 치우면 정리 루프가 타임아웃과 재시도를 반복해 마스터를 내릴 수 있다. 클러스터 인증이 클러스터 안에 있으면 클러스터가 죽었을 때 모니터링에도 들어갈 수 없다. API로 finalizer를 직접 지우는 방법은 발표자도 절대 하지 말라고 한 마지막 수단이다.

   사례 보기
2. IL-0011 HAProxy 인그레스 템플릿이 백엔드 파드를 IP 순으로 정렬해 일부 파드에 요청이 몰리고 인그레스 컨테이너가 OOMKilled 됐다

   Skyscanner2019

   증상

   어느 일요일, 클러스터 사용자 한 명이 지연 시간이 올라갔다며 쿠버네티스 업무 시간 외 지원 담당을 직접 호출했다. 특히 p90 과 최댓값 지연이 높았다.

   지연 시간 증가부하 불균형OOMKilled간헐적 연결 실패

   촉발

   HAProxy 인그레스 컨트롤러를 v0.6 으로 올렸다. v0.5 문서는 sort-backends 플래그의 기본값이 false 이고 백엔드 서버를 기본으로 무작위로 섞는다고 설명했다. 그러나 템플릿이 pod_ip:port 를 키로 하는 맵을 순회할 때 Go 의 text/template 이 키 순서대로 방문해, 파드는 늘 IP 오름차순으로 설정 파일에 들어갔다. 운영 클러스터처럼 변화가 잦은 곳에서는 설정이 자주 다시 쓰였고, HAProxy 가 무중단 리로드를 하지 못해 재시작하는 일이 잦았다. 그때마다 모든 HAProxy 인스턴스가 같은 목록의 처음부터 라운드 로빈을 시작했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러HAProxy설정 템플릿

   기여 요인

   스테이징 불일치미검증 가정초기 신호 무시

   감지

   클러스터 사용자가 p90 과 최댓값 지연이 오른 것을 보고 업무 시간 외 쿠버네티스 지원 담당을 직접 호출했다. 그 전에도 한 사용자가 파드 사이 요청 분포가 고르지 않다고 알렸지만 팀은 우선순위를 낮게 두었다.

   조치

   • 내부 배포 도구 Slingshot 의 설정을 바꿔, 영향받은 서비스의 매니페스트가 파드 IP 대신 Service VIP 를 쓰게 했다.
   • 컨트롤러가 맵에 넣은 순서를 슬라이스에 보관하고 템플릿이 그 슬라이스를 순회하도록 컨트롤러 코드와 설정 템플릿을 패치했다.
   • 패치를 샌드박스 클러스터에서 테스트한 뒤 운영 클러스터에 배포했다.

   후속 조치

   • 컨트롤러 패치를 운영에서 돌리고, 백엔드 주소는 다시 파드 IP 를 기본으로 쓴다.
   • 업스트림 프로젝트에 GitHub 이슈와 PR 을 올려 문제를 알렸다.
   • 클러스터 컴포넌트를 바꿀 때는 구체적인 동작과 조건을 염두에 두고 테스트한다.

   교훈

   클러스터 컴포넌트를 바꿀 때는 특정 동작과 조건을 염두에 두고 테스트해야 한다. 팀은 백엔드 목록이 정렬되면 hot-podding 이 생긴다는 것을 이미 알았지만, 새 플래그가 기대대로 동작하는지 충분히 테스트하지 않았다. 같은 키워드라도 언어의 한 곳에서 동작하는 방식이 다른 곳에서도 같으리라고 기대하면 안 된다. Go 의 range 와 text/template 의 range 는 맵을 순회하는 순서가 달랐다. 쿠버네티스 클러스터의 작은 컴포넌트 하나만 바꿔도 클러스터 사용자와 고객에게 큰 피해를 줄 수 있다.

   사례 보기
3. IL-0014 GKE 를 1.12.5-gke.10 으로 올리는 중 노드 풀 업그레이드가 멈추고 인그레스와 HPA 가 망가졌다

   loveholidays2019

   증상

   미뤄 둔 GKE 업그레이드를 하던 저녁, 마스터는 문제없이 올라갔지만 노드 풀 업그레이드가 예상보다 훨씬 오래 걸렸다. 노드가 14개이고 노드당 5분쯤 걸리는 클러스터도 한 시간 넘게 걸렸고, 일부 노드는 드레인에 15분 넘게 걸렸다. emptyDir 를 쓰는 파드와 5분에서 10분짜리 terminationGracePeriodSeconds 가 드레인을 늦췄다.

   업그레이드 정체파드 Pending노드 증설 실패서비스 중단오토스케일러 오동작

   촉발

   마이그레이션에 쫓겨 미뤄 둔 업그레이드로 운영 클러스터를 1.10.X 에서 1.12.5-gke.10 으로 올렸다. 구글은 3월 14일 GKE 릴리스 노트에서, 이 버전으로 올린 마스터의 오류율이 높아진다는 보고가 있어 새 클러스터와 마스터 업그레이드에서 이 버전을 빼는 중이라고 밝혔다. 그런데도 3월 19일에 이 버전을 고를 수 있었다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클러스터 오토스케일러인그레스 컨트롤러수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   스테이징 불일치장애 중첩초기 신호 무시

   감지

   업그레이드하던 엔지니어가 드레인이 느리고 노드 풀 업그레이드가 멈추고 파드가 Pending 에 머무는 것을 직접 보았다. 인그레스 장애는 업그레이드 뒤에 드러났고, 로그로 원인을 찾지 못해 구글 지원팀에 물어 알려진 버그라는 것을 알았다. HPA 이상은 업그레이드 다음 날 발견했다.

   조치

   • 노드 풀의 노드 목록을 뽑아 kubectl drain 에 --ignore-daemonsets --delete-local-data 를 주어 노드를 미리 드레인했다.
   • 노드 풀에 해당하는 관리형 인스턴스 그룹을 찾아 gcloud compute instance-groups managed delete-instances 로 멈춘 인스턴스를 지웠다.
   • gcloud container operations list 로 operationType: UPGRADE_NODES, status: RUNNING 인 작업을 찾아 gcloud beta container operations cancel 로 멈춘 노드 풀 업그레이드를 취소했다.
   • 동작을 멈춘 내부 인그레스 대신 한동안 port-forward 로 접근했다.
   • HPA 가 이상해진 배포에서 활성 레플리카셋이 두 개면 오래된 레플리카셋을 천천히 줄였고, 하나면 더미 환경 변수를 바꿔 다시 배포했다.

   후속 조치

   • HorizontalPodAutoscaler 가 최대치의 70% 와 100% 에 닿으면 Alertmanager, Prometheus, Slack 으로 경보를 보내게 했다.
   • 배포에 활성 레플리카셋 두 개가 30분 동안 남아 있을 때와 60분 동안 남아 있을 때 경보를 보내게 했다.
   • 임의로 크게 잡은 종료 유예 시간을 다시 따져 본다.
   • 클러스터를 업그레이드하기 전에 GKE 릴리스 노트를 먼저 확인한다.
   • 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 쓰고, 운영 환경은 클러스터를 수동으로 업그레이드하고 노드는 자동 업그레이드를 쓴다.
   • 사전 검증 환경을 이름까지 운영과 최대한 똑같이 맞춘다.

   교훈

   클러스터를 업그레이드하기 전에는 GKE 릴리스 노트를 먼저 봐야 한다. 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 써서 영향을 먼저 겪고, 운영에는 수동 클러스터 업그레이드와 자동 노드 업그레이드를 섞어 예측 가능성과 유지 부담 사이에서 균형을 잡는다. 사전 검증 환경은 이름까지 운영과 같게 둬야 한다. 노드 풀 업그레이드 시간은 노드 수와 드레인 시간에 달려 있다. emptyDir 를 쓰는 파드에 safe-to-evict 어노테이션을 달고, 지나치게 긴 종료 유예 시간을 다시 따져 보고, PodDisruptionBudget 을 두면 드레인이 빨라진다.

   사례 보기
4. IL-0052 인증 없이 인터넷에 열린 Weave Scope 대시보드를 통해 암호화폐 채굴기가 개발 클러스터와 스테이징 클러스터의 모든 노드에서 돌았다.

   JW Player2019

   증상

   Datadog 이 스테이징 환경의 정규화한 load average 가 높다고 경보를 보냈다. 팀은 원인을 정상 서비스 하나의 부하 증가로 판단했고, 정상 동작으로 여겼다.

   노드 CPU 고부하무단 접근과 낯선 워크로드

   촉발

   Weave Scope 를 배포할 때 쿠버네티스가 로드 밸런서에 0.0.0.0/0 에서 80 포트로 들어오는 접근을 허용하는 보안 그룹을 연결했다. 팀은 AWS 콘솔에서 이 보안 그룹을 손으로 고쳐 허용 목록 밖의 트래픽을 막았지만, 쿠버네티스가 얼마 뒤 이 수정을 되돌렸다. 그 결과 Weave Scope 대시보드가 인증 없이 인터넷에 열렸고, 자동화된 크롤러가 이를 찾아냈다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   클러스터 대시보드클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   초기 신호 무시기본 설정 방치과도한 영향 범위모니터링 사각지대

   감지

   Datadog 이 정규화한 load average 경보를 0일 차 21:06 EST 에 스테이징에서, 1일 차 16:53 EST 에 개발 환경에서 보냈다. 팀은 정상 서비스의 부하로 보고 경보를 뮤트했다. 3일 차 17:40 EST 에 부하 증가가 나흘째 이어지자 엔지니어가 노드에 SSH 로 들어가 top 으로 CPU 를 100% 쓰는 gcc 프로세스를 찾았다.

   조치

   • Weave Scope 를 멈추고 모든 쿠버네티스 클러스터에서 그 배포를 지웠다.
   • 인스턴스에 무단 접근한 흔적이 있는지 접근 로그를 확인했다.
   • gcc 프로세스의 외부 연결을 조사해 마이닝 풀과만 통신한다는 것을 확인했다.
   • 영향을 받은 노드 하나를 나중에 조사하려고 클러스터에서 격리했다.
   • 모든 클러스터의 노드를 전부 새로 만들어 교체하고 감염을 모두 없앴다.

   후속 조치

   • 모든 쿠버네티스 설정 파일과 사내 배포 YAML, 보안 그룹을 감사해 의도치 않게 외부에 열린 서비스나 잘못된 설정이 없는지 확인했다.
   • load 대신 더 의미 있는 모니터를 정하고, 작업량이 늘 때 경보가 쏟아지지 않고 실제 이상을 가려내도록 다듬는다.
   • falcon 이나 sysdig 같은 도구로 행위 모니터링과 이상 탐지, 침입 탐지를 할 수 있는지 검토한다.
   • Istio 나 Linkerd 로 종단 간 네트워크 트래픽을 파악하고 통제해 무단 접근을 막는 방안을 검토한다.
   • Docker 이미지와 컨테이너에서 알려진 취약점을 검사하는 데 드는 계산 비용을 따져 본다.
   • 아키텍처 논의 시간 일부를 떼어 컨테이너를 root 로 돌리는 것처럼 예전에 내린 결정을 다시 검토하기로 했다.
   • 일부 팀원에게만 있던 정보를 팀 전체와 나눠, 대규모 쿠버네티스 버전 업그레이드 같은 큰 프로젝트를 모든 엔지니어가 볼 수 있게 한다.

   교훈

   load 기반 모니터링은 클러스터의 이상을 가려내는 좋은 지표가 아니었다. 정상 서비스가 낸 경보 소음이 침입 신호를 가렸다. 쿠버네티스가 관리하는 리소스를 손으로 고치면 쿠버네티스가 그 변경을 되돌린다. 로드 밸런서를 내부용으로 정의하거나 보안 그룹 규칙을 쿠버네티스 YAML 에 넣었어야 했다. 인증 없는 내부 대시보드, --privileged 와 root 로 도는 컨테이너, 호스트 파일 시스템 마운트가 겹치면 열린 로드 밸런서 하나로 모든 노드에서 코드가 실행될 수 있다. 컨테이너를 root 로 돌리는 것처럼 예전 인프라에서 물려받은 결정은 다시 검토해야 한다.

   사례 보기
5. IL-0059 kubeadm이 만든 etcd 정적 파드의 liveness probe가 실패해 kubelet이 약 2분마다 etcd를 재시작했고, 단일 마스터 클러스터의 API 서버가 계속 끊겼다

   NRE Labs2018

   증상

   2018년 12월 4일 아침 8시 회의 중 운영자가 NRE Labs의 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 알아챘다.

   컨트롤 플레인 무응답프로브 실패서비스 중단

   촉발

   kubeadm이 etcd 정적 파드 매니페스트에 넣은 liveness probe가 실패하기 시작했다. 이 probe는 etcdctl로 foo 키를 조회한다. failureThreshold가 8, timeoutSeconds가 15라서 약 2분 동안 실패가 이어지면 kubelet이 etcd를 재시작한다. probe가 왜 실패하기 시작했는지는 끝내 밝히지 못했다.

   원인

   unknown

   구성 요소

   etcdkubelet쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   단일 장애점기본 설정 방치수동 조치 악화초기 신호 무시모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 아침 회의 중 NRE Labs 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 보고 알았다. 클러스터 모니터링은 갖추지 않은 상태였고, 원문은 모니터링이 우선순위에서 밀려 있었다고 적었다.

   조치

   • kubeadm이 만든 etcd 매니페스트에서 liveness probe 부분을 통째로 지우고, 다음 etcd 재시작 때 kubectl apply로 반영했다.

   후속 조치

   • 단일 마스터 클러스터에 모니터링을 갖춘다.
   • 장애가 나면 트위터를 보라고 안내하는 점검 페이지를 Google Cloud Functions에 만든다. 계획된 작업이든 아니든 일이 생기면 트래픽을 그 페이지로 돌린다.

   교훈

   모든 인프라를 코드로 관리한 덕에 클러스터를 금방 다시 만들 수 있었다. 하지만 원인을 모른 채 지우면 증거도 함께 사라진다. 단일 마스터로 운영한다면 모니터링이 더 중요하다. kubectl 출력에서 Running만 보지 말고 재시작 횟수까지 읽어야 한다. 복잡한 원인을 기대하기 전에 기본부터 의심하고, 장애의 급박함에 밀려 성급한 결정을 내리지 않는다. 사이트를 반쯤 망가진 채로 두지 말고 점검 페이지로 상황을 알려야 한다.

   사례 보기

원인별7