사례52건

52건 중 20~24번째

1. IL-0028 쿠버네티스에서 Temporal History 파드가 CPU 사용률이 60% 아래인데도 CPU 스로틀링을 받아 요청 지연이 불안정했다

   Temporal2023

   증상

   자체 호스팅한 Temporal Server 의 History 서비스에서 요청 지연이 일정하지 않았다. 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래로 나왔지만 파드는 CPU 스로틀링을 받고 있었다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   노드는 8코어였고 history 파드의 CPU 한도는 2코어였는데, Go 로 작성된 Temporal Server 는 GOMAXPROCS 기본값대로 노드의 코어 8개를 모두 쓸 수 있다고 보고 동작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도언어 런타임 설정Prometheus

   기여 요인

   기본 설정 방치모니터링 사각지대

   감지

   kube-prometheus 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래였지만 스로틀링 비율은 0보다 컸다. 15초 이상 간격으로 수집하는 CPU 사용률 지표로는 0.1초 단위로 일어나는 스로틀링이 보이지 않으므로, 스로틀링 지표를 따로 보고서야 문제를 찾았다.

   조치

   • history 파드 배포에 GOMAXPROCS 환경 변수를 CPU 한도와 같은 2로 설정했다.

   후속 조치

   • Temporal 1.21.0 부터는 CPU 한도가 있고 GOMAXPROCS 환경 변수가 따로 설정되지 않았으면 서버가 GOMAXPROCS 를 CPU 한도에 맞춰 자동으로 설정한다.

   교훈

   CPU 사용률이 낮게 나와도 스로틀링은 일어날 수 있으므로 스로틀링 지표를 따로 관찰해야 한다. Go 서비스에서는 GOMAXPROCS 를 CPU 한도의 정수 코어 수에 맞춘다. GOMAXPROCS 는 CPU 요청값으로는 자동 설정되지 않으므로, CPU 한도를 쓰지 않는다면 CPU 요청값과 같거나 조금 큰 값으로 직접 설정한다. 가능하면 CPU 한도를 쓰지 말고 CPU 요청값을 적절히 잡은 뒤 노드 CPU 사용량을 지켜본다. 노드 CPU 가 자주 바닥나면 파드가 요청값을 넘어 자주 버스트한다는 뜻이므로 요청값을 다시 잡는다.

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2. IL-0068 익명 요청을 허용한 쿠버네티스 API 서버로 공격자가 들어와 RBAC 로 백도어를 만들고, DaemonSet 으로 Monero 채굴기를 모든 노드에 띄웠다.

   Aqua Security2023

   증상

   Aqua 의 쿠버네티스 허니팟 클러스터에 공격이 들어왔다. 공격자는 Secret 목록을 조회하는 HTTP 요청 몇 개를 보내고, kube-system 네임스페이스의 리소스 목록을 조회하는 API 요청 두 개로 클러스터 정보를 모았다.

   무단 접근과 낯선 워크로드리소스 삭제

   촉발

   API 서버가 잘못 설정되어, 권한을 가진 익명 사용자의 인증 없는 요청을 받아들였다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버RBAC 와 서비스 어카운트컨테이너 레지스트리와 자격 증명

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   Aqua 가 운영하는 쿠버네티스 허니팟에 들어온 공격을 기록하고 분석해 찾았다. 허니팟에 일부러 노출해 둔 AWS 액세스 키가 쓰이자 비컨 신호가 왔다.

   교훈

   API 서버에 익명 접근을 허용하는 설정 실수 하나로 클러스터 전체를 내줄 수 있다. 공격자가 ClusterRoleBinding 으로 지속적인 접근 경로를 만들어 두면 잘못된 설정을 고친 뒤에도 계속 들어올 수 있다. 공격자는 system:controller: 로 시작하는 정상 구성 요소 같은 이름과 kube-controller-manager 를 닮은 이미지 이름으로 감사 로그와 사람의 눈을 피한다. Aqua 는 Trivy 같은 도구로 취약점, 노출된 Secret, 잘못된 설정을 찾으라고 권한다.

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3. IL-0060 쿠버네티스 1.24 업그레이드로 node-role.kubernetes.io/master 레이블이 사라지자 이 레이블에 기대던 Calico 라우트 리플렉터가 동작을 멈춰 레거시 클러스터의 네트워크가 모두 끊기고 Reddit 이 314분 동안 멈췄다

   Reddit2023

   증상

   2023년 3월 14일 19시 UTC 직후 엔지니어가 Old Reddit 이라 불리는 레거시 스택을 돌리는 클러스터의 업그레이드를 시작했다. 2분쯤은 괜찮아 보였지만 곧 사이트 전체가 갑자기 멈췄다. CDN 엣지의 상태 코드별 RPS 그래프가 이를 보여 주었다. 사용자는 오류 페이지나 글이 하나도 없는 홈페이지를 보았다.

   서비스 중단오류율 상승DNS 조회 실패모니터링 중단파드 ContainerCreating 정체컨트롤 플레인 지연

   촉발

   Reddit 에서 가장 중요한 클러스터 가운데 하나인 레거시 클러스터를 쿠버네티스 1.23 에서 1.24 로 업그레이드했다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   Calico쿠버네티스 API 서버어드미션 웹훅etcd

   기여 요인

   코드로 관리되지 않는 설정스테이징 불일치미검증 백업모니터링 사각지대단일 장애점

   감지

   업그레이드를 시작하고 2분쯤 뒤 CDN 엣지의 상태 코드별 RPS 그래프에서 사이트가 멈춘 것이 보였다. 팀은 곧바로 장애를 선언했고 3분 안에 대응 인원이 통화에 모였다. 엣지 지표는 일부러 클러스터와 분리되어 있어 살아 있었지만, 클러스터 자체의 지표는 모두 사라졌다.

   조치

   • API 서버에서 타임아웃을 내던 Open Policy Agent 의 웹훅 설정을 지웠다.
   • 복원 뒤 어차피 쓸 수 없게 될 워커 노드를 모두 종료했다.
   • 컨트롤 플레인 노드 두 대를 종료하고, 남은 한 대의 구성 요소를 다운그레이드한 뒤 그 노드에 백업 데이터를 복원했다.
   • 단일 노드 컨트롤 플레인이 부하에 무너지지 않도록 클러스터 오토스케일러를 껐다.
   • 새 컨트롤 플레인 노드를 띄우고, 호스트명이 맞지 않던 TLS 인증서를 새로 만들어 노드들을 합류시켰다.
   • 트래픽을 1% 에서 시작해 5%, 10%, 20%, 35%, 55%, 80%, 100% 로 조금씩 늘렸다.
   • 트래픽이 돌아올 때 문제를 일으키지 않도록 손으로 멈춰 두었던 민감한 레거시 서비스를 조심스럽게 다시 켰다.

   후속 조치

   • 클러스터 구성을 코드로 관리해 모든 선택에 기록이 남게 하고, 코드로 만들 수 없는 것은 자세히 문서로 남긴다.
   • 클러스터마다 다른 맞춤형 구성을 걷어 내고 모든 클러스터의 구성 요소를 표준화한다.
   • 모든 클러스터를 최대한 같은 모습으로 유지하고 필요하면 다시 만들거나 복제할 수 있도록 클러스터 전체의 수명 주기를 관리하는 도구를 만든다.
   • 믿고 테스트에 쓸 수 있는 프리프로덕션 클러스터를 더 둔다.
   • 백업 복원 절차를 개선하고 클러스터 업그레이드를 안전하게 만든다.

   교훈

   쿠버네티스 버전과 구성 요소 업그레이드는 여전히 위험하다. 미리 테스트하고 검증해도 이번처럼 처음 보는 방식으로 깨질 수 있다. 쿠버네티스에는 공식 다운그레이드 절차가 없어, 롤백하는 방법은 백업에서 복원하는 것뿐이다. 복원 절차가 환경 변화를 따라가지 못하면 실제 장애 때 그 자리에서 고쳐 써야 하고, 복원을 결정하기까지 오래 망설이게 된다. 이번 복원은 결국 성공했지만 절차는 개선해야 한다. 코드로 남기지 않은 설정은 아는 사람이 떠나면 아무 기록도 남지 않는다. 라우트 리플렉터 설정이 어디에도 커밋되어 있지 않아 장애 중에 누구도 의심하지 못했다. 지표가 클러스터 안에서만 수집되면 클러스터가 망가질 때 함께 사라진다. 이번에는 로그 수집 에이전트가 영향을 받지 않아 원인을 추적할 수 있었다. 클러스터마다 다른 맞춤형 구성이 쌓이면 장애가 잦아진다. 직접 원인은 노드 레이블이었지만 근본 원인은 일관성 부족이었다.

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4. IL-0230 쿠버네티스 업그레이드 도중 메인 운영 클러스터의 서비스 간 통신이 끊겨 모든 고객의 작업이 시작되지 않았다

   CircleCI2023

   증상

   2023-03-14 18:00 UTC 쯤 한 서비스에서 통신 오류가 늘기 시작했다. 곧 모든 고객의 파이프라인이 늦게 시작하다가 끝내 작업이 돌지 않았고, 18:19 UTC 에 상태 페이지에 작업 시작 지연이 올라왔다.

   서비스 중단간헐적 연결 실패DNS 조회 실패

   촉발

   3월 14일 17:40 UTC 쯤 인프라 팀이 전날 되돌렸던 구성 요소들을 다른 방식으로 다시 업그레이드했다. 전날 kube-proxy 를 되돌린 뒤로 iptables 동기화가 조금씩 실패하던 상태에서 업그레이드를 이어 가자 동기화 오류가 한꺼번에 치솟았다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   kube-proxykubeletCoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시

   기여 요인

   부분 배포롤백 무효모니터링 사각지대수동 조치 악화

   감지

   팀은 3월 14일 18:00 UTC 에 한 서비스의 통신 오류가 늘어나는 것을 보고 장애를 알아챘다. 장애 통화에 사람이 더 들어오면서 영향이 여러 서비스로 퍼진 것을 확인했다. 3월 13일 롤백 뒤에 로그에 나온 소수의 Sync 실패 오류는 그때 알아채지 못했다.

   조치

   • 모든 노드를 차례로 재시작해 노드마다 iptables 규칙 집합을 새로 만들었고, 23:00 까지 모든 노드 교체를 마쳤다.
   • contexts 나 machine executor 를 쓰는 작업이 회복되지 않아 별도의 의존성 풀을 재시작했고, 3월 15일 01:15 UTC 에 모든 작업이 정상으로 돌았다.
   • 작업이 다시 돌기 시작하자 쌓인 작업을 처리하려고 용량을 늘렸다.
   • 망가진 큐 몇 개를 고치려고 RabbitMQ 노드를 재시작했다.

   후속 조치

   • 앞으로의 업그레이드에서 이런 위험을 크게 줄이도록 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고친다.
   • 이번 장애 때 kube-proxy 가 낸 동기화 오류를 잡는 지표와 알림을 더했다.
   • RabbitMQ 인프라의 복원력을 높일 방법을 검토한다.

   교훈

   이번 장애를 촉발한 원인은 하나가 아니었다. 네트워크는 모든 것의 바탕이어서 쿠버네티스 업그레이드는 본래 위험하다. 여러 사건이 맞물려 터진 이번 경우에는 팀이 세워 둔 위험 완화 방법이 듣지 않았다.

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5. IL-0070 dask-gateway로 워커를 대량으로 띄우자 노드가 1분 만에 100대 늘었고, Prometheus가 메모리를 거의 다 쓰던 코어 노드에서 hub 파드를 비롯한 중요한 파드들이 축출되거나 재시작됐다

   2i2c2023

   증상

   2023년 2월 1일 leap 클러스터의 prod 허브에서 노드가 대량으로 늘었고, hub 파드가 알 수 없는 이유로 재시작됐다. 사용자 지원 티켓도 들어왔다.

   파드 축출파드 Pending

   촉발

   한 사용자의 dask-gateway 작업이 1분 사이에 dask-worker 노드를 100대쯤 늘렸고, Prometheus 는 노드 200대쯤의 지표 내보내기 대상을 수집하기 시작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus노드 풀

   기여 요인

   여유 용량 부재과도한 영향 범위모니터링 사각지대

   감지

   2i2c Freshdesk에 들어온 사용자 지원 티켓 414로 드러났다. 이후 엔지니어가 Grafana와 클러스터의 노드, event를 살폈다. 조사 내용은 같은 날 UTC+1 기준 저녁 8시에서 9시 사이에 이슈에 정리됐다.

   후속 조치

   • basehub에서 hub와 proxy 파드의 CPU와 메모리 요청을 넉넉히 설정한다. 이슈 #2127이다.
   • Grafana의 OOMKiller 대시보드가 제대로 동작하게 고친다. 이슈 #2213이다.
   • LEAP 클라우드 인프라를 공유 노드 구성으로 옮긴다. 이슈 #2209다.
   • ingress-nginx와 Prometheus의 리소스 요청과 한도를 고친다. Prometheus 서버는 메모리 요청을 한도와 같게 맞춘다. 이슈 #2324다.
   • Prometheus가 daskhub 워커 파드를 수집하도록 넣은 설정이 필요한지 다시 본다. 이슈 #2366이다.

   교훈

   Prometheus 서버처럼 메모리를 많이 쓰는 파드가 요청보다 훨씬 많이 쓰면 같은 노드의 중요한 파드가 축출된다. 노드가 한꺼번에 100대 늘면 Prometheus가 수집할 대상도 함께 늘어난다. hub와 proxy처럼 중요한 파드는 실제 사용량보다 요청을 넉넉히 잡아야 축출과 CPU 부족을 피할 수 있다. 쿠버네티스 event는 60분이 지나면 사라지므로, OOMKill 여부를 나중에 확인하려면 따로 기록해 두어야 한다.

   사례 보기

원인별9