사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0138 nvidia-dkms-390 드라이버 빌드 실패로 망가진 커널 헤더가 몇 주 동안 방치됐다가, 정전 뒤 재부팅하자 하나뿐인 마스터 노드가 커널 패닉에 빠져 홈랩 쿠버네티스 클러스터가 6일 동안 멈췄다.

   Barush Mendez2025

   증상

   2025년 3월 3일 14:15:34부터 홈랩 쿠버네티스에 올린 서비스에 접속되지 않았다. 운영자가 서비스에 들어가려다 직접 알아챘고, 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   컨트롤 플레인 무응답서비스 중단모니터링 중단

   촉발

   정전 때문에 마스터 노드가 재부팅됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   GPU 드라이버리눅스 커널쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   초기 신호 무시늦게 드러난 변경단일 장애점모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 서비스에 접속하려다 직접 알아챘다. 자동 알림이 없어서 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   조치

   • 원격 접속이 되지 않아 모니터를 연결해 부팅 로그를 보고 커널 패닉을 확인했다.
   • 이전 커널 버전으로 부팅해 시스템을 되살렸다.
   • sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' 로 망가진 패키지를 지우고 sudo dpkg --configure -a 로 패키지 설정 문제를 고쳤다.
   • dpkg -l | grep -v ^ii 로 남은 망가진 패키지를 찾아 sudo apt-get remove --purge <package_name> 으로 하나씩 지웠다.
   • sudo apt-get install -f 로 빠진 의존성을 채우고 sudo apt-get install --reinstall linux-headers-$(uname -r) 로 커널 헤더를 다시 설치했다.
   • 머신을 재부팅해 커널 패닉이 사라진 것을 확인했다.

   후속 조치

   • GPU 드라이버 설치가 완전히 성공했는지 확인하고, 오류가 나면 바로 변경을 되돌린다.
   • 단일 장애 지점을 없애도록 클러스터를 고가용성 구성으로 옮긴다.
   • 고가용성 구성에서 Kube-API 를 로드 밸런서 뒤에 둔다.
   • 장애를 기록하고 해결 과정을 추적할 티켓 시스템을 만든다.
   • 미리 정해 둔 문제 해결 절차를 만들어 홈랩 장애 대응 시간을 줄인다.
   • Prometheus 와 Grafana 같은 인프라 모니터링을 넣어 문제를 미리 잡는다.
   • 주요 서비스에 HTTP, TCP 검사를 거는 블랙박스 모니터링을 넣어 쿠버네티스 클러스터 밖에서도 장애를 잡는다.

   교훈

   드라이버 빌드 실패를 그대로 두면 몇 주 뒤 재부팅 때 터질 수 있다. 자동 알림이 없어서 발견과 복구가 늦었다. 마스터 노드가 하나뿐이라 노드 하나의 고장이 클러스터 전체 장애가 됐다. 원인을 찾은 뒤에는 비교적 간단히 고쳤고, 데이터 손실은 없었다.

   사례 보기
2. 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

   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.

   서비스 중단오류율 상승컨트롤 플레인 무응답DNS 조회 실패

   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

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   스테이징 불일치단계적 배포 부재캐시로 가려진 장애모니터링 사각지대디버그 접근 제한

   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.

   사례 보기
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.

   사례 보기
4. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다

   Jetstack2019

   증상

   Jetstack 은 europe-west1 에 있는 GKE 리전 클러스터의 마스터를 업그레이드하고 있었다. 이 개발 클러스터는 여러 팀이 낮 동안 앱을 시험하는 데 쓴다. GKE Terraform 파이프라인으로 업그레이드를 시작했는데, 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않았다. GKE 콘솔에는 클러스터가 여전히 업그레이드 중으로 나왔다.

   업그레이드 정체컨트롤 플레인 무응답노드 재생성 반복서비스 중단

   촉발

   마스터 업그레이드 중 두 번째 마스터 인스턴스의 API 서버가 ca-registration PostStartHook 을 실행하면서 kube-system 의 extension-apiserver-authentication ConfigMap 을 갱신하려 했다. 이 요청은 설정해 둔 OPA 검증 웹훅의 백엔드가 응답하지 않아 타임아웃 났다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   어드미션 웹훅GKE 컨트롤 플레인쿠버네티스 API 서버kubelet

   기여 요인

   과도한 영향 범위헬스 프로브 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   GKE Terraform 파이프라인으로 시작한 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않은 것이 첫 신호였다. 파이프라인을 다시 돌리자 kube-apiserver 가 unhealthy 라는 오류가 났다. 원인은 Google Support 의 도움을 받아 찾았다.

   조치

   • API 서버에 간헐적으로 접근될 때를 이용해 OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 리소스를 지워 클러스터를 복구했다.

   후속 조치

   • OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 이 정책이 적용되고 개발 팀이 접근하는 네임스페이스만 보도록 범위를 좁혔다.
   • 웹훅을 정책이 실제로 검증하는 Ingress 와 Service 리소스에만 켰다.
   • OPA 가 응답하지 않으면 재시작되도록 liveness probe 를 더하고 문서를 고쳤다.
   • 이 동작을 개선하자는 쿠버네티스 업스트림 이슈가 아직 열려 있어, 그 진행을 지켜본다.

   교훈

   API 서버 응답 시간에 알림을 걸어 두었다면, OPA 웹훅을 처음 배포한 뒤 모든 CREATE 와 UPDATE 요청의 응답 시간이 늘어난 것을 알아챘을 수도 있다. 모든 워크로드에 프로브를 설정하는 것이 중요하다. 팀은 OPA 배포가 너무 간단해 보여서 Helm 차트를 쓰지 않았는데, 그 차트에는 어드미션 컨트롤러 컨테이너의 livenessProbe 를 포함해 튜토리얼 기본 설정에 없는 조정이 여럿 들어 있었다. 노드 자동 복구를 끄는 것도 검토했지만 끄지 않기로 했다. 같은 문제를 겪은 것은 Jetstack 이 처음이 아니며, 관련 업스트림 이슈는 아직 열려 있다.

   사례 보기
5. IL-0059 kubeadm이 만든 etcd 정적 파드의 liveness probe가 실패해 kubelet이 약 2분마다 etcd를 재시작했고, 단일 마스터 클러스터의 API 서버가 계속 끊겼다

   NRE Labs2018

   증상

   2018년 12월 4일 아침 8시 회의 중 운영자가 NRE Labs의 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 알아챘다.

   컨트롤 플레인 무응답프로브 실패서비스 중단

   촉발

   kubeadm이 etcd 정적 파드 매니페스트에 넣은 liveness probe가 실패하기 시작했다. 이 probe는 etcdctl로 foo 키를 조회한다. failureThreshold가 8, timeoutSeconds가 15라서 약 2분 동안 실패가 이어지면 kubelet이 etcd를 재시작한다. probe가 왜 실패하기 시작했는지는 끝내 밝히지 못했다.

   원인

   unknown

   구성 요소

   etcdkubelet쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   단일 장애점기본 설정 방치수동 조치 악화초기 신호 무시모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 아침 회의 중 NRE Labs 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 보고 알았다. 클러스터 모니터링은 갖추지 않은 상태였고, 원문은 모니터링이 우선순위에서 밀려 있었다고 적었다.

   조치

   • kubeadm이 만든 etcd 매니페스트에서 liveness probe 부분을 통째로 지우고, 다음 etcd 재시작 때 kubectl apply로 반영했다.

   후속 조치

   • 단일 마스터 클러스터에 모니터링을 갖춘다.
   • 장애가 나면 트위터를 보라고 안내하는 점검 페이지를 Google Cloud Functions에 만든다. 계획된 작업이든 아니든 일이 생기면 트래픽을 그 페이지로 돌린다.

   교훈

   모든 인프라를 코드로 관리한 덕에 클러스터를 금방 다시 만들 수 있었다. 하지만 원인을 모른 채 지우면 증거도 함께 사라진다. 단일 마스터로 운영한다면 모니터링이 더 중요하다. kubectl 출력에서 Running만 보지 말고 재시작 횟수까지 읽어야 한다. 복잡한 원인을 기대하기 전에 기본부터 의심하고, 장애의 급박함에 밀려 성급한 결정을 내리지 않는다. 사이트를 반쯤 망가진 채로 두지 말고 점검 페이지로 상황을 알려야 한다.

   사례 보기

원인별4