사례22건

22건 중 15~19번째

1. IL-0144 Ubuntu 18.04 의 systemd 보안 업데이트가 DNS 설정을 날려 AKS 노드의 kubelet 이 레지스트리 이름을 해석하지 못하고 파드가 ImagePullBackoff 에 빠졌다.

   Microsoft Azure2022

   증상

   2022년 8월 30일 06:00 UTC 무렵부터 Ubuntu Unattended-Upgrades 를 켜 둔 Ubuntu 18.04 VM 에서 DNS 이름 해석 오류가 나기 시작했다. AKS 에서는 kubelet 이 컨테이너 레지스트리의 DNS 이름을 해석하지 못해 ImagePullBackoff 같은 파드 생성 오류가 났다.

   DNS 조회 실패이미지 풀 실패모니터링 중단

   촉발

   2022년 8월 30일 06:00 UTC 에 Canonical 이 Ubuntu 보안 업데이트를 공개했고, Unattended-Upgrades 를 켠 Ubuntu 18.04 VM 들이 systemd 237-3ubuntu10.54 를 자동으로 내려받아 설치했다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지kubelet컨테이너 레지스트리와 자격 증명클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시

   기여 요인

   단계적 배포 부재과도한 영향 범위자동화 증폭

   감지

   패키지가 공개된 직후 AKS 와 Azure Container Apps 팀을 포함한 여러 Azure 팀이 운영 알림으로 문제를 알았다. 이어 들어온 고객 지원 문의로 영향이 Ubuntu 18.04 에 한정된다는 것을 확인했다.

   조치

   • Canonical 과 Ubuntu 웹사이트에 이 버그와 수정 방법이 올라왔고, 영향받은 고객에게 읽어 보도록 권했다.
   • 영향받은 VM 은 재부팅하거나, 재부팅할 수 없으면 Azure 가 제공한 템플릿 스크립트를 시험하고 필요한 만큼 고쳐서 돌리도록 권했다.
   • AKS 팀이 AKS 노드의 문제를 자동으로 탐지하고 고치는 장치를 만들어 모든 리전에 배포했다.
   • 나머지 AKS 고객은 지원팀을 거쳐 손으로 완화했다.

   후속 조치

   • 보안 업데이트가 안전 배포 절차를 거치지 않는 지금 방식을 검토해, 이런 장애에서 고객 영향을 줄인다.
   • AKS 데이터 플레인 모니터링을 개선해 오류가 늘면 알림이 오게 했다.
   • AKS 모니터링 알고리즘을 검토해 이번과 비슷한 VM 오류를 탐지하고 알리게 했다.
   • 장애 중 Canonical 로 가는 에스컬레이션 경로를 개선하고 내부 기술 서비스 가이드에 넣었다.
   • AKS 가 지금 Canonical 과 나눠 맡는 보안 패치 체계를 완전히 넘겨받아, 패치를 직접 추가로 시험하고 통제해서 배포한다. 2022년 12월 완료 예정이다.
   • IaaS VM 용으로는 Canonical 과 협의해, Azure 사용자에게 공개되기 전의 후보 패키지에 전용 시험을 돌린다.
   • AKS 가 Canonical 과 절차를 세워 업그레이드 상황의 시험 공백을 메운다. 2023년 3월 완료 예정이다.
   • 안전하다고 판단해 내보내는 패치는 AKS 고객이 유지보수 시간대를 직접 정하고 환경별로 나눠 적용할 수 있게 한다. 2023년 12월 완료 예정이다.

   교훈

   보안 업데이트는 중요도 때문에 안전 배포 절차를 거치지 않았고, 하루 한 번 자동으로 적용되는 업데이트가 모든 리전의 VM 에 퍼졌다. AKS 고객은 자동 노드 이미지 업그레이드를 쓰면 노드를 최신으로 유지하면서 Microsoft 의 공급망만 쓰게 된다. IaaS VM 은 자동 VM 게스트 패치를 쓰면 Ubuntu 패치를 받는 VM 의 범위가 제한되고 업데이트가 조율된 순서로 적용된다. 자동 VM 게스트 패치는 상태 감시도 하며, 사용자는 앱 상태 확장으로 애플리케이션 상태 신호를 줄 수 있다.

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2. IL-0049 CoreDNS 파드가 줄어든 뒤 kube-proxy 가 conntrack 항목을 지우지 못해 일부 서비스의 DNS 요청이 없어진 파드로 가면서 5xx 가 쏟아졌다

   Preply2020

   증상

   Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 당직자를 호출했다. 당직 엔지니어들은 22시 18분부터 VictorOps 호출을 받기 시작했다. Kibana 에서도 5xx 비율이 올라간 것이 보였다.

   DNS 조회 실패오류율 상승오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   클러스터 안의 부하가 낮아지자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 3개에서 2개로 줄였다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   CoreDNSkube-proxyconntrack 테이블

   기여 요인

   자동화 증폭초기 신호 무시캐시 부재

   감지

   Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 VictorOps 로 당직자를 호출했다. 포스트모템이 적은 감지 시간은 4분이다.

   조치

   • 22시 39분에 당직 엔지니어들이 해당 서비스의 최신 릴리스를 되돌렸다.
   • 정기 배포로 새 노드가 생기자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 다시 늘렸고, conntrack 테이블이 자동으로 새로 쓰였다.

   후속 조치

   • CoreDNS 의 오토스케일러를 끈다.
   • 운영 환경에 DNS 캐시 서버를 둔다.
   • conntrack 사용량을 모니터링한다.

   교훈

   모니터링은 장애를 빨리 잡았고 대응도 빠르고 체계적이었다. 노드는 어떤 한도에도 닿지 않았다. 진짜 근본 원인은 아직 모른다. conntrack 의 특정 버그로 보인다. 팀이 정한 후속 조치는 모두 장애가 낳는 결과를 막는 것이지 근본 원인을 고치는 것이 아니다. 팀은 DNS 에서 문제가 날 수 있다는 것을 알고 있었지만 이 일을 우선해서 다루지 않았다.

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3. IL-0033 kube-dns 파드 사이의 트래픽 불균형과 DNS 초당 패킷 한도 때문에 외부 DNS 조회가 많은 여러 서비스의 지연 시간이 20초까지 늘었다

   Airbnb2019

   증상

   한 서비스의 지연 시간 그래프에 5월 10일부터 스파이크가 보이기 시작했다. 처음에는 1초 안팎까지 튀었고, 이어서 5초, 다시 20초로 올라간 뒤 꽤 오랫동안 그 수준에 머물렀다.

   지연 시간 증가간헐적 타임아웃부하 불균형DNS 조회 실패

   촉발

   여러 서비스가 외부 DNS 조회를 많이 보냈고, 그 질의가 모두 kube-dns 를 거쳤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   kube-dnskube-proxy클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시

   기여 요인

   기본 설정 방치

   감지

   문제는 서비스의 지연 시간 그래프에서 처음 드러났다. 같은 모양이 여러 서비스에서 나타나자 팀은 공통점을 찾았고, kube-dns 파드별 질의량을 비교해 불균형을 찾아냈다.

   교훈

   기본 설정에서 파드는 클러스터 IP 로 DNS 서버를 찾고, dnsPolicy 기본값인 ClusterFirst 때문에 외부 이름 조회도 kube-dns 를 먼저 거친다. 쿠버네티스 DNS 해석이 필요 없는 파드는 dnsPolicy 를 Default 로 두거나, None 으로 두고 세부 값을 직접 정할 수 있다. iptables 는 로드 밸런서가 아니어서 클러스터 IP 뒤의 파드에 부하를 고르게 나누지 못한다. 발표자들은 DNS 정책을 초기부터 자주 확인하고 용도에 맞는 정책을 쓰라고 했다.

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4. IL-0047 conntrack 경합으로 DNS 조회가 5초씩 늦어져 파드 사이 요청이 간헐적으로 5초, 10초, 15초씩 지연되었다.

   MindTickle2019

   증상

   클러스터 전체 네트워크 장애를 겪은 뒤, 팀은 파드 사이 통신이 간헐적으로 늦어지고 웹 애플리케이션 전체가 이따금 느려지는 것을 알아챘다.

   간헐적 타임아웃지연 시간 증가DNS 조회 실패

   촉발

   libc 리졸버가 A 레코드와 AAAA 레코드 조회를 같은 포트로 보냈고, DNAT 와 SNAT 변환이 일어나는 경로에서 conntrack 경합 조건 때문에 그중 하나가 응답을 받지 못했다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   conntrack 테이블클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시리눅스 커널

   기여 요인

   기본 설정 방치

   감지

   웹 애플리케이션이 간헐적으로 느려지고 파드 사이 요청이 5초의 배수만큼 늦게 도착하는 것을 보고 알았다. 지연이 5초 단위라는 점에서 DNS 조회를 의심했고, tcpdump 로 확인했다.

   조치

   • 파드 스펙의 dnsConfig options 에 single-request-reopen 을 넣어 A 와 AAAA 조회가 서로 다른 포트로 나가게 했다.
   • gRPC 애플리케이션의 Dockerfile 에 GRPC_DNS_RESOLVER=native 를 넣어 ares 대신 libc 리졸버를 쓰게 했다.
   • `tcpdump port 53` 으로 A 와 AAAA 조회가 서로 다른 포트로 나가는 것을 확인했다.

   교훈

   지연이 5초, 10초, 15초처럼 5초의 배수로 나타나면 DNS 조회 재시도를 먼저 의심한다. 리눅스 이미지는 파드 dnsConfig 에 single-request-reopen 을 넣으면 된다. gRPC 는 기본 리졸버가 libc 를 쓰지 않을 수 있으므로 GRPC_DNS_RESOLVER=native 도 함께 설정해야 한다. 설정이 먹었는지는 tcpdump 로 A 와 AAAA 조회가 나가는 포트를 보고 확인한다.

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5. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

   Civis Analytics2019

   증상

   스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   촉발

   자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   감지

   개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

   조치

   • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
   • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
   • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
   • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
   • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
   • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.

   후속 조치

   • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
   • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.

   교훈

   가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

   사례 보기

원인별6