사례26건

26건 중 14~18번째

1. IL-0112 나중에 회수된 EKS 노드 AMI 로 노드를 교체한 뒤 노드가 PLEG is not healthy 를 보고하며 NotReady 를 오갔고 파드 네트워크 타임아웃이 났다

   DFDS2022

   증상

   2022-10-31 13:45 UTC 에 팀은 계획된 vpc-cni EKS 애드온 업그레이드를 배포 파이프라인으로 시작했다. 14:10 에 파이프라인이 업그레이드 중 타임아웃으로 실패했다. 45개 aws-node 파드 가운데 약 10개만 업그레이드됐다. 5개는 Terminating 에 멈췄고, 나머지 30개는 업그레이드를 시도하지도 못했다.

   노드 NotReady업그레이드 정체간헐적 타임아웃간헐적 연결 실패

   촉발

   매일 도는 노드 롤오버가 2022-10-31 07:30 UTC 에 가장 최신 EKS 노드 AMI 인 v20221027 을 가져와 기존 노드를 이 AMI 로 만든 새 노드로 바꿨다. 이 AMI 는 나중에 커널 문제로 회수됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지리눅스 커널kubeletAWS VPC CNI노드 런치 템플릿Terraform

   기여 요인

   단계적 배포 부재자동화 증폭장애 중첩모니터링 사각지대헬스 프로브 부재

   감지

   07:30 롤오버 뒤 14:10 에 vpc-cni 업그레이드 파이프라인이 타임아웃으로 실패했다. 팀은 롤오버 7시간 뒤인 14:30 에 노드가 NodeNotReady 를 오가는 것을 보고 이상을 알았다. 감지까지 7시간이 걸렸다. 알림은 NodeNotReady 이벤트와 소켓 증가를 잡지 못했다. 팀은 17:21 에 GitHub 에서 v20221027 의 PLEG 관련 이슈를 찾고 나서 원인을 알았다.

   조치

   • Terminating 에 멈춘 노드를 하나씩 cordon, drain, 삭제해 vpc-cni 업그레이드를 끝냈다. 모두 15대를 지웠다.
   • 특정 AMI 를 지정할 수 있도록 인프라 모듈의 terraform 을 고치고 테스트해 master 브랜치에 머지했다.
   • 파이프라인으로 EC2 Auto Scaling 그룹 launch configuration 의 AMI 를 이전의 정상 버전으로 되돌려 노드를 다시 만들었다.

   후속 조치

   • 각 팀에 readiness, liveness 프로브를 쓰자고 제안한다.
   • readiness, liveness 프로브 적용 현황을 보여 주는 대시보드를 만든다.
   • readiness, liveness 프로브와 그 쓸모를 설명하는 위키 글을 쓴다.
   • 인프라 모듈에서 특정 AMI 를 지정할 수 있게 고친다.
   • 최신 AMI 를 바로 받을지, 새 AMI 를 배포 전에 어떻게 시험할지 논의하는 자리를 잡는다.
   • 비정상적인 NodeNotReady 이벤트나 소켓 사용 증가를 잡는 알림을 만든다.
   • 팀 안에 Kubernetes 학습 과정을 만든다.
   • 노드 로그를 중앙에서 모은다.
   • 나와 있는 최신 AMI 를 조회하는 Prometheus exporter 를 만들고, 이를 쓰는 대시보드와 알림도 만든다.

   교훈

   새 AMI 를 배포한 날에는 다른 컴포넌트 업그레이드를 매우 조심해야 한다. 이번에는 새 노드 AMI 를 쓴 날 EKS 컴포넌트도 함께 올리면서 원인을 가리기 어려웠다. 장애나 문제가 생겼을 때 각 팀과 소통하는 경로도 개선해야 한다. 문제를 알린 팀에게서 자세한 내용을 받기 어려웠고, 팀별 당직 호출 경로도 없었다. 팀이 Kubernetes 컴포넌트를 깊이 이해하지 못했던 점도 장애에 영향을 준 요인이었다.

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2. IL-0178 EKS 에서 HPA 가 파드를 줄일 때 엔드포인트 제거보다 컨테이너 종료가 먼저 끝나 502 가 났고, 블루/그린 전환 뒤에는 conntrack 에 남은 연결이 삭제된 파드로 가서 클라이언트가 타임아웃을 받았다.

   Lotte E-commerce2022

   증상

   롯데온 서비스에서 HPA 가 파드 수를 줄이는 스케일 인 때마다 일정 시간 동안 요청이 오류로 끝났다. 엔드포인트에서 파드 IP 가 빠지기 전에 컨테이너가 먼저 지워지면, 들어오는 트래픽이 여전히 지워진 컨테이너로 가서 502 에러가 났다.

   오류율 상승간헐적 타임아웃오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   두 가지 작업이 각각 장애를 일으켰다. 하나는 HPA 가 파드를 줄이는 스케일 인이고, 다른 하나는 Service 레이블 셀렉터를 그린 디플로이먼트로 바꾼 뒤 블루 파드를 지우는 블루/그린 배포다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   수평 파드 오토스케일러파드 종료 처리kube-proxyconntrack 테이블클라우드 로드 밸런서인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   기본 설정 방치

   조치

   • 컨테이너 종료를 늦춰 Service 엔드포인트에서 파드가 빠질 때까지 기다리게 했다. 방법은 애플리케이션의 SIGTERM 처리 로직에서 기다리게 하거나 preStop 훅에 sleep 을 넣는 것이다. 무한정 기다리지 않도록 terminationGracePeriodSeconds 도 함께 설정한다.
   • 대상 그룹 한도인 1000개를 넘지 않는 일부 워크로드에서 ingress 로 만드는 ALB 를 instance 모드에서 IP 모드로 바꿨다.

   후속 조치

   • ALB IP 모드를 전체 워크로드에 점진적으로 적용한다.

   교훈

   Kubernetes 에서 엔드포인트 제거와 컨테이너 종료는 동시에 진행되므로, 종료를 늦추지 않으면 스케일 인 때 지워진 컨테이너로 트래픽이 가서 502 가 날 수 있다. preStop 훅으로 기다릴 때는 terminationGracePeriodSeconds 로 최대 대기 시간을 함께 정해야 한다. ALB 를 instance 모드로 쓰면 트래픽이 노드의 iptables 와 conntrack 을 거치므로, 블루/그린 전환 뒤에도 established 연결이 지워진 파드로 갈 수 있다. IP 모드는 이 경로를 없애고 네트워크 홉도 줄이지만, 대상 그룹에 대상을 1000개까지만 넣을 수 있다.

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3. IL-0364 'default' 인그레스 컨트롤러로 들어오는 트래픽의 25% 가 느려졌다

   UK Ministry of Justice2022

   증상

   2022-07-11 09:33 에 사용자들이 #ask-cloud-platform 에 애플리케이션이 가끔 느리다고 알렸다. 영향을 받은 것은 인그레스 트래픽의 25% 였다.

   지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   AWS 에서 헬스 체크 인스턴스 일부가 재시작될 때 잠재해 있던 소프트웨어 경쟁 상태가 드러났다. 그 뒤 NLB 의 헬스 체크 하위 시스템이 한 가용 영역에 있는 대상을 알지 못하게 됐다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   클라우드 로드 밸런서인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   –

   감지

   사용자들이 #ask-cloud-platform 에 애플리케이션이 가끔 느리다고 알렸다. 첫 감지는 09:33 이었고 사고 선언은 10:11 이었다.

   조치

   • AWS 가 헬스 체크 하위 시스템을 재시작해 대상 목록을 새로 읽게 했고, 그 뒤 영향을 받은 가용 영역의 NLB 가 돌아왔다.

   후속 조치

   • 사고 뒤 검토에서 정한 완화 작업을 ministryofjustice/cloud-platform 저장소에 post-aws-incident 이슈로 올렸다.

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4. IL-0115 OpenAI 의 운영 AKS 클러스터 세 개 중 하나가 사람의 실수로 통째로 내려가 Codex, Embeddings, 구형 GPT 모델과 파인튜닝 모델이 최대 12시간 동안 제대로 응답하지 못했다

   OpenAI2022

   증상

   2022년 6월 23일 18시 56분 PDT, UTC 로는 6월 24일 01시 56분에 여러 모델이 한꺼번에 오프라인이 됐다. 일부 파인튜닝 모델인 curie 와 davinci, 일부 Codex 베타 모델인 code-davinci-001 과 code-cushman-001, 일부 구형 GPT 모델인 curie, babbage, ada, 그리고 모든 Embeddings 모델이 응답하지 않았다.

   서비스 중단오류율 상승간헐적 타임아웃

   촉발

   사람의 실수로 운영 클러스터 하나에 파괴적인 작업이 실행돼 클러스터가 완전히 내려갔다. 안전장치에 예상하지 못한 구멍이 있었고, 그 작업이 어떤 영향을 주는지 알려 주는 정보가 미묘하게 빠져 있었다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러모델 허브

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재여유 용량 부재미뤄 둔 업그레이드장애 중첩

   조치

   • 내려간 클러스터가 맡던 모델을 남은 두 운영 클러스터에 다시 배치했다.
   • 클러스터 구성 중 AKS 연결이 끊기자 Azure 지원팀과 함께 VPN 링크를 다시 만들었다.
   • Azure Private Link 연결이 다시 끊기자 Azure 지원팀과 우회 방법을 만들었다.
   • 업그레이드한 쿠버네티스 버전이 인그레스와 호환되지 않자 클러스터를 지우고 처음부터 다시 만들었다.
   • 05시 30분부터 06시 30분 PDT 사이에 다시 만든 클러스터로 트래픽을 옮겼다.

   후속 조치

   • 이번 클러스터처럼 운영에 꼭 필요한 인프라가 실수로 바뀌지 않도록 검사와 잠금을 더한다. 기존 보호 장치는 범위가 좁아 이번 같은 클러스터 장애를 막지 못했다.
   • 실행 중인 작업이 더 잘 보이게 하고, 시스템 구성 요소의 이름이 글자만 봐도 서로 확실히 구별되도록 바꾼다.
   • AKS 네트워크 연결 문제를 Azure 와 계속 조사해 새 클러스터 작업이 다시 방해받지 않게 한다.
   • 이번에 드러난 클러스터 장애 유형을 플레이북에 넣고, 새 클러스터와 인프라를 구성하는 절차를 고친다.
   • 쿠버네티스를 체계적으로 업그레이드하고, 앞으로 버전이 뒤처지지 않도록 업그레이드할 시간을 따로 확보한다.
   • 파인튜닝 모델을 여러 클러스터에 나눠 배치하고, 클러스터 사이 복제를 더 자동으로 하는 방법을 만든다.
   • Azure Blob Storage 를 분산하고 복제해 파인튜닝 모델을 더 빠르고 안정적으로 불러올 수 있게 한다.
   • Azure Blob Storage 병목을 덜어 줄 노드 간 캐시의 배포를 마무리한다.
   • 모델 가중치를 저장하는 방식을 바꿔 더 효율적이고 빠르게 불러올 수 있게 한다.

   교훈

   클러스터 하나를 통째로 잃으면 평소의 여유 용량이 한 번에 바닥난다. GPU 처럼 몇 시간 안에 늘릴 수 없는 자원을 쓰는 서비스는 남은 클러스터만으로 완전히 되살릴 수 없다. 운영 클러스터를 지울 수 있는 작업에는 그 영향을 분명히 보여 주는 정보와 잠금이 있어야 한다. 쿠버네티스 버전이 뒤처져 있으면 급하게 하는 업그레이드가 인그레스 호환성 같은 새 문제를 만든다. AKS 는 다운그레이드가 되지 않아 되돌릴 수도 없었다. 대용량 모델을 처음부터 다시 올리는 상황에서는 스토리지 대역폭과 캐시 무효화가 복구 시간을 좌우했다.

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5. IL-0208 GitLab Helm 차트 업그레이드가 Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿔 GCP 로드 밸런서가 다시 구성되는 동안 GitLab.com 요청이 느려지고 50x 오류가 났다

   GitLab2022

   증상

   2022-03-31 07:53 UTC 에 GitLab.com 웹 서비스의 50x 오류가 늘기 시작했고, 1분 뒤 당직 엔지니어가 오류율 증가 페이지를 받았다. 사용자에게는 GitLab.com 이 느려졌고 간헐적으로 500 오류 페이지가 떴다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1643 머지 요청을 배포하는 파이프라인이 07:49 UTC 에 gprd-cny 로 배포를 시작했다. 이 변경에는 GitLab 차트 버전 업그레이드가 들어 있었고, 새 차트는 Prometheus ServiceMonitor, PodMonitor 설정과 관련된 변경으로 Kubernetes Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿨다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Helm클라우드 로드 밸런서HAProxy

   기여 요인

   자동화 증폭

   감지

   07:53 UTC 에 50x 오류가 늘기 시작했고 07:54 에 PagerDuty 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 변경을 배포하던 엔지니어가 오류를 보고 그 변경과 연결해 원인을 짚었다.

   조치

   • 08:05 UTC 에 당직 엔지니어가 카나리 환경을 트래픽에서 뺐다가 08:25 에 다시 넣었다.
   • 08:15 에 cluster c 와 cluster d 배포 작업을 시작 전에 취소했다.
   • 08:51 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-d 클러스터를 뺐다가 08:56 에 다시 넣었다.
   • 09:31 에 최소 레플리카 수를 100 넘게 올리는 변경 !1650 을 머지했다.
   • 09:53 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-c 클러스터를 빼고, 09:57 에 이 클러스터에 !1643 을 배포한 뒤 10:07 에 다시 넣었다.
   • 10:19 에 최소 레플리카 상향을 되돌리는 변경 !1652 를 머지했다.

   후속 조치

   • 리전 클러스터 하나에서 트래픽을 통째로 안전하게 빼는 graceful drain 기능을 만든다.
   • PagerDuty 를 유지보수 모드로 바꾸는 ChatOps 명령을 만든다.

   교훈

   알림은 정확하게 울렸다. 원인이 바로 직전에 배포한 변경이라는 것을 알았기 때문에, 그 변경을 배포하던 파이프라인을 멈추는 것이 자연스러운 첫 대응이었다.

   사례 보기

원인별7