사례4건
4건 중 1~4번째
- 증상
2025-01-15 09:55 CET 무렵부터 11:36 CET까지 데이터베이스 장애로 Magic Pages의 고객 웹사이트가 영향을 받았다. 노드 세 대로 된 MySQL 클러스터에서 내려간 노드를 다시 붙이려 하자 데이터베이스 서버가 메타데이터 정보가 없다는 모호한 오류를 냈다.
- 촉발
그날 앞서 MySQL 클러스터의 세 노드 중 하나가 내려갔고, 창업자가 그 노드를 클러스터에 다시 붙이려 했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 조치
- PVC 프로비저닝 문제를 풀려고 스토리지 서버를 재시작했다. 재시작은 몇 초 만에 끝났다.
- 스토리지가 돌아온 뒤 클러스터 메타데이터를 다시 만들 수 있도록 MySQL 노드들이 복원되고 서로 동기화되기를 약 45분 기다렸다.
- 깨진 클러스터 메타데이터를 정리했다.
- 데이터베이스 노드로 트래픽을 보내는 MySQL Router를 다시 배포했다.
- 후속 조치
- 스토리지 시스템의 상태 모니터링을 강화한다.
- MySQL Router의 장애 조치 절차를 개선한다.
- 상태 페이지가 믿을 만한 정보를 보이도록 문제를 조사하고 고친다.
- 교훈
고가용성 구성 덕분에 데이터는 잃지 않았고 첫 노드 장애도 클러스터가 문제없이 넘겼다. 하지만 중복 구성인데도 클러스터 메타데이터가 단일 장애 지점이었다. PVC 상태를 더 잘 모니터링했다면 비슷한 문제를 막을 수 있었고, 45분 걸린 복구는 더 줄일 여지가 있다. 상태 페이지는 고객 사이트 실패를 감지하도록 설정했는데도 이 장애를 바로 알아채지 못했다.
IL-0110Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.DFDS2024- 증상
2024-03-13 10:01 UTC 에 쿠버네티스 노드 하나가 NotReady 상태가 됐다. 그때 노드에 잡힌 requests 는 CPU 78%, 메모리 82% 였다. 10:03 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 보고 조사를 시작했다.
- 촉발
Hangfire 로 작업을 실행하는 개발 컨테이너가 Grafana Agent 가 메모리를 많이 쓰고 있던 노드에 배치됐고, 작업이 OOM 으로 실패하며 CrashLoopBackOff 를 반복했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
10:03 UTC 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 확인하고 조사를 시작했다. 두 번째 노드는 15:03 에 Slack 알림이 왔고 15:09 에 확인했다. 탐지까지 걸린 시간은 4분이었다.
- 조치
- 10:22 에 EC2 인스턴스를 비정상으로 표시해 새 노드를 띄웠다.
- 10:30 에 NotReady 노드를 cordon 하고 강제로 drain 했고, 10:36 에 그 EC2 인스턴스를 종료했다.
- 13:02 에 네임스페이스에서 LimitRange 를 지우고 Grafana Agent 파드를 재시작했다.
- 14시대에 문제의 개발 컨테이너를 0개로 줄였고, 몇 분 뒤 EC2 네트워크 트래픽이 정상으로 돌아왔다.
- 두 번째 NotReady 뒤 15:15 에 개발 컨테이너를 다시 0개로 줄였고, 15:18 에 새 노드가 추가됐다.
- 15:19 에 개발 컨테이너를 맡은 팀에 메일을 보냈고, 15:52 에 그 팀이 문제를 확인하고 수정 중이라고 답했다.
- 후속 조치
- grafana-agent 를 모니터링 노드 그룹으로 옮긴다.
- 클러스터 전체 대역폭이 정해 둔 기준에 닿으면 알림을 보낸다.
- grafana-agent Helm 차트에 메모리 한도를 걸 수 있는지 조사한다.
- grafana-agent 의 메모리 사용량을 조사한다.
- grafana-agent 에 PVC 를 써야 하는지 Grafana 지원팀에 묻는다.
- 보존 기간을 제한한 채 노드 로그를 Loki 로 보내는 방안을 검토한다.
- 쿠버네티스 노드 문제를 조사할 때 확인할 자주 쓰는 지표와 로그 쿼리를 위키 페이지로 만든다.
- 교훈
포스트모템에서 나온 후속 조치를 끝까지 챙겨야 한다. CloudWatch 에서 어떤 지표가 쓸모 있는지가 팀에 제대로 공유되지 않아 진단과 조사가 어려웠다.
IL-0037imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프를 돌며 이미지를 계속 받아, NAT 세 대를 같이 쓰던 리전 전체가 이미지 레지스트리에서 429로 막혔다Datadog2019- 증상
사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 왔다. 평소에는 모니터링이 먼저 잡아내는 편이었지만 이번에는 사용자 보고가 먼저였다. 처음부터 이미지 풀과 관련된 흔적이 보였다.
- 촉발
애플리케이션 하나가 읽어야 하는 버킷의 권한을 바꾸면서 그 애플리케이션이 시작하지 못하게 됐다. 이 애플리케이션은 약 1,000대 노드에서 도는 DaemonSet이었고 크래시 루프에 빠졌다. imagePullPolicy가 Always여서 재시작할 때마다 노드에 이미 있는 이미지를 다시 받았다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 와서 알았다. 모니터링보다 사용자 보고가 먼저였다. 팀은 파드 상태, 이미지 풀 지표, 레지스트리 응답 코드를 차례로 확인해 429 속도 제한을 찾았다.
- 조치
- 영향을 받은 NAT 인스턴스를 교체해 레지스트리로 나가는 출발지 IP를 바꿨다.
- Cloud SQL 접속에 쓰던 고정 IP 설정과 방화벽 규칙을 다시 맞춰 데이터베이스 연결을 되살렸다.
- 후속 조치
- latest 같은 유동 이미지 태그를 막는 어드미션 웹훅을 만들어 워크로드 리소스와 파드에 걸었다.
- 웹훅이 클러스터가 만드는 파드까지 거부하자, 파드 객체에서는 빼고 워크로드 객체에만 적용하도록 바꿨다.
- 교훈
imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프에 빠지면 노드 수만큼 이미지 풀이 반복된다. 레지스트리 트래픽이 NAT 몇 대로 모이면 출발지 IP 몇 개가 속도 제한에 걸려 리전 전체가 이미지를 받지 못한다. NAT를 바꾸면 그 IP를 허용해 둔 외부 서비스 연결도 함께 끊긴다. 파드에 거는 어드미션 웹훅은 사용자가 아니라 컨트롤러가 만드는 파드까지 막는다. 발표자들은 대규모 클러스터에서는 DaemonSet을 특히 조심하라고 했다. DaemonSet이 기대는 DNS, Vault, 이미지 저장소도 모두 망가뜨려 본 적이 있다고 했다. 수천 대 단위로 무언가를 다루면 그만큼 망가뜨리기 쉽다는 것이다. kubelet 아래에도 인프라가 있다는 것을 잊지 말라고도 했다.
IL-0506UC Berkeley DataHub 의 JupyterHub sqlite 데이터베이스가 빈 데이터베이스로 덮어써져 로그인이 실패하고 홈 디렉터리가 비어 보이고 다른 사용자로 로그인되는 문제가 났다UC Berkeley2017- 증상
새벽 1시쯤 DataHub 에 로그인하려는 사용자가 프록시 오류를 받았다. hub 파드는 떠 있었지만 로그가 sqlite 오류로 가득했다.
- 촉발
엔지니어가 앞서 난 400 오류를 디버깅하려고 hub 파드 안에서 sqlite3 를 다시 열고, 데이터베이스를 ATTACH 하지 않은 채 .save jupyterhub.sqlite 를 실행했다. 이 명령이 JupyterHub 데이터베이스 파일을 빈 데이터베이스로 덮어썼다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
새벽 1시쯤 DataHub 가 다운됐다는 신고가 들어왔다. 1:12 에는 한 사용자가 로그인은 되지만 노트북이 모두 사라졌다고 알렸다.
- 조치
- hub 파드의 replicas 를 0으로 줄여 hub 를 내렸다.
- 쿠버네티스 PVC 를 사용자 id 와 다시 짝지어 JupyterHub sqlite 데이터베이스를 다시 만들었다. PVC 이름에 정리된 사용자 이름과 사용자 id 가 들어 있어서 할 수 있었다.
- 처음 넣은 가짜 cookie_id 값을 null 로 바꾸고, sqlite 파일을 DataHub 에 다시 붙였다.
- 모든 사용자를 로그아웃시키려고 hub 파드의 /srv/jupyterhub/jupyterhub_cookie_secret 을 바꿨다. 끝 근처 한 글자를 바꿨을 때는 효과가 없었고, 앞쪽 한 글자를 바꾸고 재시작하자 모두 로그아웃됐다.
- 사용자 파드를 모두 지워 모든 사용자를 확실히 로그아웃시켰다.
- 모든 사용자의 cookie_id 를 채우는 스크립트를 돌렸고, 메모리에 남은 오래된 캐시를 없애려고 hub 를 재시작한 뒤 사용자 파드를 다시 모두 지웠다.
- 이름에 '.' 이 들어간 새 사용자를 지우고, 이름에 '-' 가 있는 모든 사용자의 '-' 를 '.' 으로 바꾸는 스크립트를 돌렸다.
- 후속 조치
- JupyterHub 가 cookie secret 의 일정 길이만 쓰고 나머지를 버려서, 로그아웃시키려고 값을 바꿀 때 혼란이 생긴다는 문제를 JupyterHub 에 보고한다.
- users 테이블의 cookie_id 열에 UNIQUE 와 NOT NULL 제약을 두자고 JupyterHub 에 제안한다.
- 데이터베이스가 지워져도 파드와 PVC 이름이 그대로 남도록, 이름에 사용자 id 대신 사용자 이름 해시를 쓰는 기능을 KubeSpawner 에 요청한다.
- 사용자 테이블의 id 를 Google 인증이 주는 'id' 와 같게 두어, 처음 로그인한 때와 상관없이 사용자 id 가 바뀌지 않게 하는 기능을 OAuthenticator 에 요청한다.
- 관리형 MySQL 서비스인 Google Cloud SQL 로 옮긴다.
- 데이터베이스를 정기적으로 백업하고 그 백업을 시험한다.
- 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 담은 운영 FAQ 를 쓰기 시작한다.
- 모니터링과 호출 체계를 개선한다.
- 에스컬레이션 절차를 분명하게 문서로 남긴다.
이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 영구 볼륨과 스테이트풀셋. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.