사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0200 새로 띄운 쿠버네티스 노드가 호환되지 않는 etcd 버전으로 돌아 여러 운영 클러스터의 합의가 깨졌고, GitHub.com 의 git 작업과 웹 요청이 5XX 오류로 실패했다.

   GitHub2026

   증상

   2026년 3월 12일 01:36 UTC 부터 GitHub.com 의 git 작업, 웹 요청, 관련 서비스에서 오류율이 올라갔다. git push, git clone, 페이지 로드가 간헐적으로 5XX 오류를 내며 실패했다.

   오류율 상승

   촉발

   계획된 인프라 업그레이드 중에 설정 문제가 생겨 새로 프로비저닝한 쿠버네티스 노드가 호환되지 않는 etcd 버전으로 올라왔다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   etcd

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   상태 페이지의 첫 공지는 01:54 UTC 에 올라왔다. 일부 GitHub 서비스의 성능이 떨어졌다는 보고를 조사하고 있다는 내용이었다. 오류율이 오르기 시작한 01:36 UTC 에서 18분 뒤였다.

   조치

   • 장애가 이어지는 동안 배포를 멈췄다.
   • 호환되지 않는 etcd 버전으로 돌던 새 노드를 찾아 빼냈고, 그 뒤 클러스터 합의가 돌아왔다.
   • 검증용 배포로 모든 시스템이 정상인 것을 확인한 다음 평소 운영을 재개했다.

   후속 조치

   • 노드를 교체할 때 버전 호환성 검사를 자동화해 강제한다.
   • 스플릿 브레인 상태를 더 일찍 잡아내는 모니터링을 만든다.
   • 복구 도구를 고쳐 복구에 걸리는 시간을 줄인다.

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2. IL-0204 Render 프랑크푸르트 클러스터에서 etcd 메모리 급증으로 컨트롤 플레인이 과부하에 걸렸고, 컨트롤 플레인 노드를 재부팅하자 그 위의 CoreDNS 가 다시 뜨지 못해 DNS 가 멈췄다.

   Render2024

   증상

   2022년 1월 Render 의 프랑크푸르트 Kubernetes 클러스터 하나에서 새 배포와 크론 잡 실행이 실패했다. etcd 메모리 급증으로 컨트롤 플레인이 과부하에 걸린 상태였다.

   컨트롤 플레인 무응답배포 실패DNS 조회 실패오류율 상승

   촉발

   etcd 메모리가 급증해 Kubernetes 컨트롤 플레인이 과부하에 걸렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   etcdCoreDNS쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   기본 설정 방치수동 조치 악화

   후속 조치

   • CoreDNS 를 컨트롤 플레인 노드가 아닌 데이터 플레인 노드에서 돌게 했다.
   • etcd 를 전용 노드에서 돌게 했다.

   교훈

   CoreDNS 는 API 서버가 내려가 있어도 메모리 캐시로 DNS 질의에 답할 수 있지만, 초기화할 때는 API 서버가 필요하다. CoreDNS 가 컨트롤 플레인 노드에 있었기 때문에, 컨트롤 플레인 장애 중에 노드를 재부팅하자 새 배포와 크론 잡만 실패하던 장애가 이미 돌던 서비스로 가는 요청까지 실패하는 장애로 커졌다. 핵심 문제는 데이터 플레인이 컨트롤 플레인에서 충분히 분리되어 있지 않았다는 점이다. 노드를 재부팅하지 않았더라도 etcd 메모리 급증만으로 CoreDNS 가 재시작될 수 있었다.

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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-0190 쿠버네티스 업그레이드로 etcd 리더가 있던 노드가 갑자기 종료된 뒤, Cortex distributor 두 개가 옛 리더와 맺은 TCP 연결이 멈춘 채 그 연결을 계속 써서 런던 리전 Hosted Prometheus 쓰기가 12분 동안 일부 실패했다.

   Grafana Labs2020

   증상

   2020년 3월 16일 11:31 UTC에 SLO 기반 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 런던 리전 Hosted Prometheus 로 들어오는 쓰기의 약 20%가 실패하고 있었다. 문제는 이미 11분 전에 시작된 상태였다.

   오류율 상승간헐적 타임아웃

   촉발

   예약된 쿠버네티스 버전 업그레이드가 etcd 리더가 돌던 노드를 정상 종료 절차 없이 갑자기 종료했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   etcd노드 풀

   기여 요인

   기본 설정 방치파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   SLO 기반 알림이 11:31 UTC에 당직 엔지니어를 호출했다. 장애가 시작되고 11분이 지난 시점이었다. 오류율이 20% 수준이었기 때문에 이대로 두었다면 월간 SLA 를 넘기기까지 약 18시간이 걸렸을 것이다.

   조치

   • 11:32 UTC에 영향받은 distributor 를 재시작했고, 오류가 멈췄다.

   후속 조치

   • Cortex 의 etcd 클라이언트 설정에 gRPC keepalive 프로브를 켠다. DialKeepAliveTime 은 10초, DialKeepAliveTimeout 은 DialTimeout 의 두 배로 두고 PermitWithoutStream 을 true 로 한다.
   • 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고쳐, etcd operator 가 관리하는 etcd 파드까지 포함해 파드와 머신을 정상 종료 절차로 내리게 한다.

   교훈

   노드가 죽으면 TCP 연결이 정상적으로 닫히지 않고 멈춘 채 남을 수 있다. etcd 클라이언트에 keepalive 를 설정하지 않으면 새 리더가 뽑힌 뒤에도 클라이언트는 죽은 연결을 계속 쓴다. 노드를 내리는 업그레이드 스크립트는 operator 가 관리하는 파드까지 정상 종료할 수 있어야 한다. 장애 대응과 복구, 사후 분석 동안 Grafana Loki 로 로그를 빠르게 뒤질 수 있어서 복구 시간이 줄었다.

   사례 보기
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

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