사례45건

45건 중 21~25번째

1. IL-0473 Azure 공개 쿠버네티스 클러스터의 노드 풀이 모두 지워지고 다시 만들어지지 않아 Jenkins 인프라 서비스가 4시간 넘게 멈췄다

   Jenkins project2023

   증상

   2023-07-07 11:05 UTC 부터 15:25 UTC 까지 Jenkins 인프라의 공개 서비스 여럿이 완전히 멈췄다. accounts.jenkins.io, get.jenkins.io, plugins.jenkins.io 를 비롯해 Azure 의 공개 쿠버네티스 클러스터에서 돌던 서비스가 모두 내려갔다.

   네트워크 도달 불가리소스 삭제클러스터·노드 생성 정체서비스 중단

   촉발

   1.25 업그레이드 뒤 파드의 출발 IP 대역이 바뀌어 LDAP 접근이 막히자, 파드 IP 대역을 지정하는 수정인 Azure PR 431 을 10:55 UTC 에 배포했다. 이 변경으로 노드 풀이 모두 지워졌고 다시 만들어지지 않았다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   노드 풀CNI 플러그인클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   미검증 가정단계적 배포 부재파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   10:30 UTC 에 1.25 업그레이드를 마친 뒤 팀이 클러스터 안 서비스가 LDAP 서비스에 닿지 못한다는 것을 알아챘다.

   조치

   • 네트워크 설정을 고쳐 클러스터를 처음부터 다시 만들었다. 11:16 부터 13:16 UTC 까지 두 시간이 걸렸다.
   • 파드 CIDR 을 가상 네트워크와 겹치지 않는 별도 대역으로 지정했다.
   • 서비스의 공개 IP 와 DNS 레코드를 새 주소 20.7.178.24 와 2603:1030:408:5::15a 로 바꿨다.
   • 15:17 UTC 에 IP 설정을 포함해 클러스터를 손으로 다시 만든 작업을 PR 로 올려 코드에 반영했다.

   후속 조치

   • Management Lock 을 걸어 공개 IP 가 지워지지 않게 한다.
   • 공개 IP 를 별도 리소스 그룹에 두고, 쿠버네티스가 관리하는 로드 밸런서가 그 그룹을 쓰도록 service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-resource-group 애너테이션으로 설정한다.
   • 작업을 준비할 때 네트워크 구성과 대역이 겹칠 가능성을 쉽게 볼 수 있도록 네트워크 다이어그램과 문서를 개선한다.
   • AKS 노드 풀 설정을 한꺼번에 바꾸지 않는다. 첫 노드 풀에서 문제를 잡았다면 전체 장애를 피할 수 있었다. arm64 노드 풀에서 PR-3623 으로 이 작업을 하고 있다.

   교훈

   허용 목록을 둔 회사 방화벽 뒤의 사용자가 있어서 공개 IP 는 되도록 바뀌지 않아야 한다. 그런데 원래 클러스터를 지우면서 노드 리소스 그룹과 함께 공개 IP 가 지워졌다. 노드 풀 설정을 한꺼번에 바꾸지 않았다면 첫 노드 풀에서 문제를 잡아 전체 장애를 피할 수 있었다. 팀은 거의 모든 공개 서비스를 담은 클러스터가 완전히 무너져도 4시간 안에 복구할 수 있다는 것을 이번에 확인했다. 그 바탕은 여러 해 동안 함께 해 온 아키텍처 정의, 인프라 구축, 데이터 백업 작업이라고 했다.

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2. IL-0091 Terraform 으로 노드 인스턴스 타입을 바꾸자 노드가 한꺼번에 교체되어 사용자 운영 파드가 모두 지워지고 서비스가 내려갔다

   UK Ministry of Justice2023

   증상

   2023-06-06 10:23 에 한 사용자가 운영 파드가 한꺼번에 지워졌다고 알렸다. 여러 사용자가 같은 문제를 알렸고, 애플리케이션이 몇 분 동안 내려갔다는 Pingdom 알림을 받았다고 했다.

   서비스 중단

   촉발

   팀이 Terraform 으로 노드 인스턴스 타입을 바꾸었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   노드 풀Terraform

   기여 요인

   과도한 영향 범위런북 부재

   감지

   사용자들이 운영 파드가 한꺼번에 지워졌다고 알렸고, 애플리케이션이 내려갔다는 Pingdom 알림을 받았다고 전했다. 첫 감지 시각은 10:26 이다.

   후속 조치

   • 중단 없이 노드 인스턴스 타입을 바꾸는 절차를 묻는 티켓을 AWS 에 열었다.
   • Terraform 으로 하는 노드 인스턴스 타입 변경을 중단 없이 할 방법을 정하고, 그 절차를 런북으로 만든다.

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3. IL-0163 자동 테스트가 잡지 못한 API 변경이 배포돼 LKE 클러스터 크기를 바꿀 때 노드가 잘못된 수만큼 만들어졌고, 고객 계정에 과금되는 노드가 늘었다

   Linode2023

   증상

   2023년 5월 31일 16시 UTC 무렵부터 일부 고객의 LKE 클러스터 크기가 예상하지 못한 방식으로 바뀌었다. 클러스터 크기를 조정하면 잘못된 수의 노드가 만들어졌고, 고객 계정에 과금되는 자원이 추가됐다.

   오토스케일러 오동작

   촉발

   5월 31일 16시 UTC 무렵 LKE 클러스터를 잘못 스케일링하게 만드는 API 변경이 운영에 배포됐다. 자동 테스트에 빈틈이 있어 이 실패를 잡지 못했다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   노드 풀

   기여 요인

   자동 테스트 공백

   감지

   Linode 는 6월 1일 05시 07분 UTC 에 LKE 클러스터 크기를 조정하면 잘못된 수의 노드가 생기는 문제를 알고 있다고 공지했다. 변경이 나간 지 약 13시간 뒤였다.

   조치

   • 6월 1일 05시 07분 UTC 고객에게 가능하면 클러스터 크기 조정을 피하라고 안내했다.
   • 09시 40분 UTC 잘못된 스케일링을 바로잡는 핫픽스를 적용했다.
   • 고객 워크로드에 영향을 주지 않도록 늘어난 워커 노드를 지우지 않고 그대로 두었다.
   • 영향받은 고객에게 티켓으로 요금 조정과 추가 조치 방법을 알렸다.

   후속 조치

   • 자동 테스트를 점검한다.
   • 같은 일이 다시 일어나지 않도록 배포 전 체크리스트 항목을 추가했다.

   교훈

   자동 테스트가 잡지 못한 API 변경 하나가 고객 클러스터의 노드 수를 바꾸고 요금까지 늘렸다. Linode 는 테스트를 점검하고 배포 전 체크리스트를 늘리는 것으로 대응했다. 잘못 늘어난 노드라도 지우면 고객 워크로드에 영향을 줄 수 있어서, Linode 는 노드를 지우지 않고 요금 조정으로 보정했다.

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4. IL-0231 EKS 클러스터의 워커 노드가 모두 꺼지고 새 노드가 뜨지 않아 Stytch API 가 14분 동안 완전히 멈췄다

   Stytch2023

   증상

   2023-02-23 20:48 UTC 에 운영 환경에서 Deployment Replicas Unavailable 알림이 울리기 시작했다. 21:10 UTC 에 운영 Live API 와 Test API 가 내려가 Stytch API 호출이 모두 5XX 를 냈고, 21:17 UTC 에는 Dashboard 와 SDK 도 내려갔다.

   노드 NotReady노드 증설 실패파드 축출파드 Pending서비스 중단

   촉발

   14:21 UTC 에 팀은 쓰지 않는 관리형 노드 그룹을 지우는 변경을 반영했고, 두 엔지니어가 AWS 콘솔에서 스테이징과 운영의 노드 그룹을 지웠다. 노드 그룹을 지우자 AWS 가 뒤에서 그 노드 그룹과 엮인 리소스를 정리하면서 Karpenter 노드도 쓰던 instance profile 을 지웠다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Karpenter노드 풀설정 템플릿

   기여 요인

   미검증 가정공용 자격 증명늦게 드러난 변경초기 신호 무시

   감지

   운영에서는 20:48 UTC 에 Deployment Replicas Unavailable 알림이 울렸고, 21:14 UTC 에 지원팀이 장애를 알렸다. 그보다 앞서 16:06 UTC 에 스테이징, 17:48 UTC 에 운영에서 Karpenter 가 instance profile 을 찾지 못한다는 낮은 긴급도 경고가 왔지만 급하지 않은 문제로 분류되었다. 20:26 UTC 에 Karpenter 오류율이 치솟자 팀은 장애 대응을 시작했다.

   조치

   • 노드 그룹 삭제를 되돌려 노드 그룹을 다시 만들었다. 새 파드는 새 노드가 뜨기를 기다려야 해서 충분히 빨리 스케줄되지 않았다.
   • Live API 노드 그룹 하나를 컴퓨팅 크기가 훨씬 큰 노드로 손으로 늘리고, 그 노드 그룹에서 taint 를 지웠다.
   • 애플리케이션의 node selector 를 차례로 지워 파드가 그 노드에 스케줄되게 했다. 몇 분 안에 애플리케이션마다 필요한 수의 노드에 파드가 스케줄되었다.

   후속 조치

   • Karpenter 오류의 심각도를 올려 당직 호출기로 바로 가는 높은 긴급도 알림으로 다룬다.
   • 클러스터 알림의 임계값을 조정해 높은 긴급도 호출이 더 일찍 가게 한다.
   • 노드가 오랫동안 NotReady 나 Unknown 으로 표시되면 알림을 보내 기존 노드의 상태를 더 잘 지켜본다.
   • 스케줄할 수 없는 파드, 사용할 수 없는 레플리카를 비롯한 다른 배포 관련 알림의 임계값을 올린다.
   • Karpenter 가 쓰는 IAM instance profile 을 노드 그룹이 쓰는 IAM profile 과 다른 것으로 바꾼다.
   • 여러 용도로 겹쳐 쓰던 다른 AWS 리소스, 특히 IAM 과 보안 그룹을 나눈다.
   • EKS 와 Karpenter 설정을 크게 고쳐 복잡도를 줄인다. 새 시스템 instance profile 은 Karpenter 가 클러스터마다 고유하고 고정된 이름으로 만들게 한다.
   • 개발팀이 인프라를 바꿀 때 쓸 수 있도록 클라우드 시각화 도구를 들인다.
   • 상태 페이지에 실시간 시스템 지표와 제품 지표를 넣어 Stytch API 가 지금 어떻게 동작하는지 보여 준다.
   • 문서에 없는 동작과 부작용을 AWS 에 문의해 확인한다.
   • 인프라에서 IAM 역할과 보안 그룹을 여러 용도로 겹쳐 쓰던 것을 바로잡는다.

   교훈

   Karpenter 의 자체 관리 노드에 노드 그룹과 같은 IAM 역할을 쓰지 말았어야 했다. 한 IAM 역할을 여러 용도로 겹쳐 쓰면 이번 같은 문제가 그대로 난다. 팀은 Karpenter 를 처음 설정할 때 빠르고 단순하게 하려다 역할을 나누지 않았다. 원인과 결과 사이가 몇 시간 벌어져 있어 장애 전체를 판단하기 어려웠다. AWS 는 이 지연이 예상된 동작이라고 확인했고, 팀은 앞으로 IAM instance profile 을 바꿀 때 이를 고려한다.

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5. IL-0109 로그 수집을 고치려던 EKS 노드 롤오버가 꼬이면서 Auto Scaling 그룹이 정상 워커 노드를 모두 종료해 클러스터에 노드가 하나도 남지 않았다.

   DFDS2023sev1

   증상

   2023-02-14 09:33 UTC, 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 제대로 들어오지 않는다고 알려 왔다. 팀은 fluentd 를 조사하다가 컨테이너 런타임이 docker-shim 이 아니라 containerd 로 바뀌어 있다는 것을 찾았다. 전날 07:30 UTC 의 정기 노드 롤오버 때 containerd 가 실수로 기본 런타임으로 설정돼 있었다.

   서비스 중단리소스 삭제모니터링 중단

   촉발

   쿠버네티스 로그가 CloudWatch 로 가지 않는 문제를 고치려고 예정에 없던 노드 롤오버를 시작했다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   컨테이너 런타임노드 런치 템플릿노드 풀Terraform텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   자동화 증폭기본 설정 방치스테이징 불일치설정 테스트 부재런북 부재수동 조치 악화

   감지

   로그 문제는 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 이상하다고 알려 오면서 드러났다. 노드가 사라진 장애는 사후 분석 기준으로 2분 만에 감지됐다.

   조치

   • 10:49 UTC 에 노드 롤오버 스크립트로 새 노드를 추가하려 했지만 Docker Hub 타임아웃으로 실패했다.
   • 10:52 UTC 에 노드 롤오버 스크립트를 다시 돌려 새 노드를 추가했고, 11:01 UTC 에 로드밸런서가 새 노드를 정상으로 판단해 트래픽을 다시 보냈다.

   후속 조치

   • 롤오버 절차를 문서로 남기고, 특히 롤오버가 잘못됐을 때 할 수 있는 일을 적는다.
   • 롤오버 절차를 개선할 방법을 찾는다.
   • QA 시험에 fluentd 로그 수집을 넣어 로그가 처음부터 끝까지 전달되는지 확인한다.
   • fluentd 가 보내는 로그 데이터가 부족하거나 없을 때 울리는 경보를 추가한다.
   • 스테이징 환경을 만든다.
   • 잘못된 컨테이너 런타임을 고르지 못하게 막는 장치를 넣었다.

   교훈

   상황이 심각해져도 침착해야 한다. 서둘러 고치다 피해를 키우기보다 알려진 정상 설정으로 롤백하는 편이 낫다. 새 워커 노드를 띄우는 일은 cloudinit 스크립트의 어느 단계도 실패하지 않는다는 전제에 크게 기대고 있다.

   사례 보기

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