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사례10건

10건 중 1~5번째

  1. 증상

    2025년 9월 14일, 이미 떠 있던 노드는 계속 돌았지만 새로 만들어지는 노드는 하나도 클러스터에 제대로 들어오지 못했다. 스팟 인스턴스에서 돌던 백그라운드 워커, 리포트 서비스, 주문 할당 시스템이 완전히 멈췄다. API 는 기존 노드에서 계속 응답했지만 부하가 늘어도 확장할 수 없었다.

    촉발

    노드 풀의 자동 업그레이드를 꺼 두었는데도 Google 이 버전 지원 종료 기한을 이유로 컨트롤 플레인을 v1.32.x 에서 v1.33.2 로 강제 업그레이드했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 강제 업그레이드와 같은 버전인 v1.33 으로 새 GKE 클러스터를 만들었다.
    • 쿠버네티스 1.33 과 호환되도록 Istio 를 1.27.1 로 올렸다.
    • 쿠버네티스 1.33 에 맞게 cert-manager 설정을 갱신했다.
    • 모든 운영 워크로드를 새 클러스터로 옮기고, 파드 스케줄링, DNS 조회, PVC 마운트, 외부 연동이 정상인지 확인했다.
    • 손상된 기존 클러스터를 폐기했다.
    후속 조치
    • 모든 클러스터를 GKE stable 릴리스 채널로 설정한다.
    • 2025년 4분기까지 Argo CD 와 모니터링 같은 관리용 구성 요소를 따로 돌리는 관리 클러스터를 만든다.
    • 중요한 워크로드의 스팟 인스턴스 사용을 다시 검토하고, 온디맨드 대체 노드 풀을 추가한다.
    • SRE 업그레이드 절차를 문서로 남긴다. 관리 클러스터를 먼저 올리고, 며칠 동안 지켜본 뒤 운영 클러스터를 올린다.
    • 쿠버네티스, Istio, cert-manager 사이의 호환 표를 문서로 남긴다.
    • 업그레이드를 자동으로 시험하는 파이프라인을 만든다.
    • 빠르게 이전할 수 있도록 고정 IP 를 예약해 둔다.
    • Istio, cert-manager, CSI, DNS 애드온의 버전을 고정한다.
    • 지원 종료 기한에 몰리지 않도록 stable 릴리스를 따라 제때 올리고, GKE 알림과 공지를 정기적으로 확인한다.
    교훈

    Google 은 자동 업그레이드를 꺼 두어도 버전 지원 종료 기한이 되면 컨트롤 플레인을 강제로 올린다. 강제 업그레이드를 피하려면 지원 버전 범위 안에 머물러야 한다. 기존 노드가 멀쩡해도 새 노드 초기화는 완전히 실패할 수 있다. 선점된 스팟 노드가 클러스터에 돌아오지 못하면 장애가 연쇄로 번진다. 컨트롤 플레인을 올린 뒤 노드 초기화가 되돌릴 수 없게 망가지면 클러스터를 통째로 다시 만들어야 할 수도 있다. 예측할 수 있고 검증된 릴리스 주기를 원하면 GKE stable 채널을 쓴다. 쿠버네티스를 올릴 때는 Istio, cert-manager 같은 의존 구성 요소를 함께 맞춰야 한다. 같은 클라우드에 대기 클러스터가 없으면 바로 넘어갈 곳이 없다. SRE 가 롤아웃을 단계적으로 관리하면 업그레이드 위험이 줄어든다.

  2. 증상

    처음 들어온 보고는 CI 가 간헐적으로 실패한다는 것이었다. 실패는 tensorstore 안에서 났고, 오류는 ./tensorstore/util/result.h:420: Status not ok: status(): UNAVAILABLE: CURL error Could not resolve hostname: Could not resolve host: company-bucket.s3.amazonaws.com 이었다.

    촉발

    호스트 네트워크를 쓰는 시스템 관리용 파드가 몇 초마다 sudo 명령을 실행했다. sudo 는 기본 설정에서 실행할 때마다 노드 자신의 호스트 이름을 조회했다. 파드의 resolv.conf 에 있는 ndots:5 와 검색 도메인 네 개 때문에 이 조회 하나가 A 와 AAAA 를 합쳐 질의 열 번이 됐고, CoreDNS 캐시에 걸리지 않은 질의가 VPC DNS 리졸버로 몰렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    CI 가 간헐적으로 실패한다는 보고가 시작이었다. tensorstore 가 company-bucket.s3.amazonaws.com 의 DNS 조회에 실패했다는 오류를 냈다. 글쓴이는 kubectl logs 로 CoreDNS 파드 로그를 뒤져 i/o timeout 오류를 찾았다.

    조치
    • 컨테이너 이미지에 /etc/sudoers.d/00-no-fqdn 파일로 Defaults !fqdn 을 넣어 sudo 가 호스트 이름을 조회하지 않게 했다.
    교훈

    EC2 에서 링크 로컬 주소로 가는 VPC DNS 질의에는 초당 1024 패킷의 한도가 있다. 한도를 넘은 UDP 패킷은 버려지는데, 보낸 쪽은 이를 알 수 없다. 노드에서 ethtool -S eth0 | grep linklocal_allowance_exceeded 로 이 한도에 걸렸는지 볼 수 있다. ndots:5 와 검색 도메인 때문에 FQDN 이 아닌 이름 하나가 질의 다섯 번이 되고, AAAA 까지 물으면 열 번이 된다. sudo 는 기본 설정에서 실행할 때마다 호스트 이름을 조회하므로, sudo 를 자주 부르는 파드는 DNS 트래픽을 많이 만든다.

  3. 증상

    프로덕션 EKS 클러스터에서 원인을 바로 알기 어려운 서비스 에러가 간헐적으로 났다. RDS 나 Redis 같은 외부 서비스를 호출할 때 연결이 가끔 실패했다. DNS 요청이 몰릴 때는 도메인 조회 응답이 늦어지거나 조회가 아예 실패했다.

    촉발

    모든 CoreDNS 파드가 같은 노드에 배치되었고, 그 노드의 메모리 사용률이 급증해 메모리가 고갈됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    글은 전면 장애를 어떻게 알아챘는지 적지 않았다. 그 전의 DNS 문제는 원인을 알기 어려운 서비스 에러가 간헐적으로 나면서 드러났다. 팀은 RDS 와 Redis 호출이 가끔 실패하는 현상을 추적하다가 DNS 이름 해석 실패가 근본 원인이라는 것을 확인했다.

    조치
    • CoreDNS 앞에서 DNS 질의를 받아 노드마다 캐시하는 NodeLocalDNS Cache 를 데몬셋으로 배포해 CoreDNS 부하를 줄였다.
    • CoreDNS 에 maxUnavailable: 1 인 PodDisruptionBudget 과 topology.kubernetes.io/zone 기준의 topologySpreadConstraints 를 적용해 파드가 한 곳에 몰리지 않게 했다.
    • Deployment 의 dnsConfig 로 ndots 값을 5 에서 2 로 낮춰 불필요한 DNS 조회를 줄였다.
    교훈

    쿠버네티스의 ndots:5 기본값은 점이 적은 외부 도메인을 조회할 때마다 질의를 여러 번 만든다. 이 부하는 트래픽이 큰 프로덕션 환경에서야 드러난다. CoreDNS 를 파드 2개의 기본 구성으로 두면 클러스터 전체의 단일 장애점이 된다. CoreDNS 파드는 노드와 가용 영역에 흩어 둔다. 별도 노드 그룹이나 Fargate 로 분리하면 다른 워크로드와 자원을 다투지 않는다. Affinity 와 PriorityClassName 으로 우선순위를 주면 더 안정적이다. CoreDNS 의 캐시와 bufsize 조정은 증상을 잠깐 줄였을 뿐이다. ndots 값은 여러 자료가 1이나 2를 권하지만 각 환경에 맞춰 정해야 한다.

  4. 증상

    2024년 12월 11일 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 3시 16분부터 ChatGPT, API, Sora 를 포함한 OpenAI 의 모든 서비스가 크게 느려지거나 완전히 멈췄다.

    촉발

    오후 3시 12분 PST 에 쿠버네티스 컨트롤 플레인 지표를 자세히 수집하는 새 텔레메트리 서비스를 배포했다. 이 서비스의 설정 때문에 각 클러스터의 모든 노드가 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보냈다. 이 요청은 클러스터가 클수록 비용이 커진다. 변경은 오후 2시 51분부터 3시 20분 사이에 모든 클러스터에 적용됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    변경이 모든 클러스터에 적용되던 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 탐지 도구는 고객이 영향을 받기 몇 분 전에 문제를 잡았고, 엔지니어들은 3시 16분에 원인을 찾았다. 다만 노드의 DNS 캐시가 실제 실패를 늦춰, 문제의 전체 범위가 보이기 전에 배포가 계속 진행됐다.

    조치
    • 클러스터 규모를 줄여 쿠버네티스 API 부하의 총량을 낮췄다.
    • 쿠버네티스 관리 API 로 가는 네트워크 접근을 막아 새로 들어오는 무거운 요청을 차단하고 API 서버가 회복할 시간을 벌었다.
    • 쿠버네티스 API 서버를 증설해 밀린 요청을 처리할 자원을 늘리고 수정을 적용할 수 있게 했다.
    • 컨트롤 플레인 제어권을 되찾은 뒤 문제의 텔레메트리 서비스를 지웠다.
    • 오후 3시 27분부터 영향받은 클러스터에서 트래픽을 빼기 시작했고, 가능한 곳에서는 트래픽을 정상 클러스터로 옮겼다.
    • 많은 서비스가 동시에 자원을 내려받아 자원 한도가 찬 클러스터에는 추가로 수동 조치를 했다.
    후속 조치
    • 모든 인프라 설정 변경에 단계적 배포를 적용하고, 서비스 워크로드와 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 포함한 클러스터 상태를 계속 감시한다.
    • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인 없이 버티는 상황과 잘못된 변경을 일부러 배포하는 상황을 시험하는 장애 주입 테스트를 돌린다.
    • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인을 지나치게 압박할 때도 엔지니어가 쿠버네티스 API 서버에 접근할 수 있는 비상 접근 수단을 만든다.
    • 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 분리한다. 서비스 디스커버리가 쿠버네티스 DNS 에 묶여 있는 구조를 풀어, 핵심 서비스가 요청을 처리할 때 컨트롤 플레인에 기대지 않게 한다.
    • 클러스터 기동에 필요한 자원에 캐시와 동적 속도 제한을 더하고, 클러스터 하나를 통째로 빠르게 교체하는 훈련을 정기적으로 한다.
    교훈

    이 장애는 여러 시스템과 절차가 동시에 실패하며 예상하지 못한 방식으로 얽혀 생겼다. 테스트는 이 변경이 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 주는 영향을 잡지 못했다. DNS 캐시 때문에 변경과 서비스 실패 사이에 시간 차가 생겼다. 컨트롤 플레인에 접근할 수 없게 되면서 복구가 매우 느렸다. 데이터 플레인이 컨트롤 플레인과 따로 돌도록 설계되어 있어도, DNS 기반 서비스 디스커버리가 컨트롤 플레인에 기대면 컨트롤 플레인 장애가 서비스 장애로 번진다. 배포 전 점검은 클러스터의 CPU 와 메모리 사용량만 봤고 API 서버 부하는 보지 않았다.

  5. 증상

    어느 금요일 오후, 고객 한 곳이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스에서 HTTP 5xx 오류가 튄다고 알려 왔다. 팀은 바로 장애를 선언했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    고객이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스의 HTTP 5xx 가 튄다고 알려 와서 알았다. DNS 와의 관계는 한참 뒤에야 드러났고, 그때 보니 그동안 무시해 온 이 클러스터의 DNS Latency SLI 가 다른 클러스터보다 낮아져 있었다.

    조치
    • dnsmasq 의 노드당 동시 DNS 질의 한도를 150에서 Google 권장값인 1500으로 올렸다.
    • CoreDNS 가 응답에 RA 비트를 항상 넣도록 header 설정에 set ra aa, clear rd 를 넣어 dnsmasq 가 cluster.local 응답을 캐시하게 했다.
    • 노드 로컬 dnsmasq 에서 ndots 때문에 생긴 풀 수 없는 도메인 질의를 가로채 NXDOMAIN 으로 응답하도록 설정해 CoreDNS 로 넘어가지 않게 했다.
    • fluent-bit 가 로그 라우터에 접속할 때 쓰는 호스트 이름을 서비스 이름에서 FQDN 으로 바꿨다.
    • 영향받은 고객에게 앱의 내부 이름 해석을 FQDN 으로 바꾸도록 요청했다.
    교훈

    SLO 를 보기 좋은 지표로만 두지 말고 안전장치로 써야 한다. 이번에는 나빠진 DNS Latency SLI 를 오래 무시한 탓에 원인을 늦게 찾았다. SLO 를 안전장치로 쓰려면 믿을 수 있는 SLI 가 먼저 있어야 한다. 조사가 여러 당직자에게 흩어져 있었고, 관찰 결과와 가설을 한곳에 모으지 않아 같은 가설이나 이미 버린 가설을 다시 붙잡기도 했다. 가설 하나를 버린 뒤에 다음 가설로 넘어가야 한다. 기존 지표에 없는 데이터는 DNStop 처럼 직접 모아야 한다. 멀티 테넌트 환경에서는 DNS 를 한 번 개선하면 모든 고객이 그 효과를 본다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 10건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시, CoreDNS. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별5

업그레이드로 깨진 호환성2건

  1. IL-0101 자동 업그레이드를 꺼 둔 GKE 클러스터의 컨트롤 플레인이 지원 종료 기한에 1.33.2 로 강제 업그레이드된 뒤 새 노드가 모두 초기화에 실패해, 오토스케일링과 스팟 노드 복구가 15시간 멈췄다.
  2. IL-0144 Ubuntu 18.04 의 systemd 보안 업데이트가 DNS 설정을 날려 AKS 노드의 kubelet 이 레지스트리 이름을 해석하지 못하고 파드가 ImagePullBackoff 에 빠졌다.

용량 한계4건

  1. IL-0048 대형 EKS 클러스터에서 CoreDNS 가 VPC DNS 리졸버로 보내는 질의가 링크 로컬 트래픽의 초당 1024 패킷 한도에 걸려 DNS 조회가 간헐적으로 타임아웃됐다.
  2. IL-0027 CoreDNS 파드가 모두 한 노드에 몰린 채 그 노드의 메모리가 고갈되자 DNS 가 응답하지 못해 아이디어스 서비스 전체가 멈췄다
  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
  4. IL-0001 CoreDNS 파드가 메모리 한도 100Mi 에 걸려 OOM 으로 계속 죽으면서 쿠버네티스 클러스터 전체의 DNS 가 멈췄다

설정 변경1건

조직
  1. IL-0005 새 텔레메트리 서비스가 모든 노드에서 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보내 대형 클러스터의 컨트롤 플레인이 무너졌고, DNS 기반 서비스 디스커버리가 깨져 OpenAI 의 모든 서비스가 멈췄다
    OpenAI2024

DNS·네트워크 장애2건

  1. IL-0083 멀티 테넌트 쿠버네티스 클러스터에서 노드 로컬 dnsmasq 가 동시 질의 한도에 걸리고 cluster.local 응답을 캐시하지 못한 데다 ndots 검색 도메인 질의가 CoreDNS 로 몰려, 서비스 간 호출이 간헐적인 5xx 를 냈다.
  2. IL-0047 conntrack 경합으로 DNS 조회가 5초씩 늦어져 파드 사이 요청이 간헐적으로 5초, 10초, 15초씩 지연되었다.

소프트웨어 결함1건

  1. IL-0050 ndots:5, Alpine 의 musl 리졸버, Netty 4.1.30 의 DNS 처리 문제가 겹쳐 쿠버네티스 서비스가 클러스터 밖 Redis 호스트 이름을 반복해서 해석하지 못했다