사례4건
4건 중 1~4번째
- 증상
UToronto JupyterHub 에서 새로 로그인하거나 서버를 시작하려는 사용자가 500 오류를 받았다. 이미 로그인해 있던 사용자는 계속 허브를 쓸 수 있었다.
- 촉발
hub 로그가 hub 의 sqlite 데이터베이스와 같은 10G 디스크에 쌓였고, 아주 커진 로그 파일이 디스크를 다 채웠다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
경보가 없었다. 사용자가 오후 7:13 에 [email protected] 로 로그인이 안 된다는 메일을 보내 알게 됐다.
- 조치
- 디스크가 가득 차 로그 파일을 제자리에서 압축할 수 없어서, hub 파드 안에서 gzip < jupyterhub.log > /tmp/jupyterhub.log.gz 로 /tmp 에 압축했다.
- 파드를 재시작하면 /tmp 의 압축 파일도 사라지므로 kubectl cp 로 압축 파일을 로컬에 먼저 복사했다.
- 로그를 어떻게 할지 정할 시간을 벌려고 kubectl -n prod edit pvc hub-db-dir 로 hub 데이터베이스 디스크를 10G 에서 60G 로 늘렸다. 크기 조정에도 파드 재시작이 필요해서 로그를 복사한 뒤의 재시작 한 번으로 함께 반영했다.
- hub 파드를 재시작했다. hub 가 더 큰 디스크로 다시 뜨면서 서비스가 돌아왔다.
- 후속 조치
- hub 로그를 hub 데이터베이스와 같은 디스크에 두지 않는다.
- Grafana 에 JupyterHub 데이터베이스 디스크의 남은 공간을 보여 주는 그래프를 더한다.
- 오류율이 오르면 경보를 보낸다. 이 작업은 진행 중이고 2i2c 의 4분기 목표다.
- 교훈
쿠버네티스의 동적 볼륨 크기 조정은 손을 많이 대지 않고도 바로 동작했다. 이 위험은 마이그레이션 때 이미 짚었지만 끝까지 챙기는 절차가 없었다. 2i2c 는 그 뒤로 절차가 많이 나아졌다고 적었다. 경보가 없어서 사람이 알려 줄 때까지 기다려야 했다.
- 증상
mybinder.org 의 실행 성공률이 0으로 떨어졌고 새 실행이 모두 실패했다. 다운타임 알림이 없어서, 문제는 4시간쯤 지나 gitter 에 이상하다는 신고가 올라온 뒤에야 알려졌다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
18:30 무렵 시작된 실패를 22:48 에 gitter 에 올라온 신고로 알았다. 다운타임 알림이 아직 없었다.
- 조치
- 4시간보다 오래된 파드를 지웠다.
- ipython-in-depth 처럼 가장 많이 쓰는 이미지의 파드는 더 공격적으로 정리했다.
- 파드 600개쯤을 정리하고 Hub 파드를 재시작해 실행을 정상으로 돌렸다.
- 파드가 몰려 새로 할당된 노드 몇 개를 cordon 해서 오토스케일러가 회수하게 했다.
- 다음 날 아침 최대 수명을 넘긴 파드를 손으로 정리해 남은 노드 일부를 비웠고, 클러스터는 3개 노드로 줄었다.
- 후속 조치
- 다운타임 알림을 만든다.
- 스케일 다운을 자동화한다.
- 다운타임 복구 절차를 문서로 남긴다. 이번에는 잘 됐지만 팀원 모두가 그 절차를 아는 것은 아니었다.
- pod reflector 가 실패할 때 파드를 지우지 못하는 버그를 고친다.
- KubeSpawner 가 pod reflector 의 실패에 더 잘 견디게 한다.
- event reflector 를 파드마다 하나씩 두지 않고 하나로 합친다. event reflector 는 KubeSpawner 의 큰 새 기능이었고 이번 실패와 관련이 있을 수 있지만 아직 분명하지 않다.
- Hub 상태가 나빠 보이는 것을 자동으로 찾아 사람 손 없이 Hub 를 재시작하는 방법을 시도한다.
- 교훈
mybinder.org-deploy 의 scripts/delete-pods.py 스크립트로 오래된 파드를 한꺼번에 지울 수 있었고, 문제를 알고 나서는 몇 분 안에 클러스터가 정상으로 돌아왔다. KubeSpawner 의 pod reflector 가 이벤트를 받지 못해 Hub 를 재시작할 때까지 실행이 모두 실패했다. 여기에 pod reflector 가 시작을 알아채지 못한 파드를 처음부터 만들어지지 않은 것으로 보고 지우지 않는 버그가 겹쳤다. 다운타임 알림이 없어서 5시간 동안 알아채지 못했다. 클러스터 스케일 다운에는 노드를 cordon 하고 drain 하는 손 작업이 여러 단계 남아 있었다.
- 증상
mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.
- 촉발
GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.
- 조치
- 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
- cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.
- 후속 조치
- repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
- jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
- 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
- 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.
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: JupyterHub, 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.