사례4건

4건 중 1~4번째

1. 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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2. IL-0002 빌더 파드가 노드 한 대에 몰리자 kubelet 이 기본 API QPS 한도에 막혀 파드 상태를 늦게 갱신했고, CI 빌드가 AWS IAM 자격 증명을 받지 못해 실패했다

   Zalando2019

   증상

   2019년 6월 11일, Zalando 가 직접 만들어 운영하는 CI/CD 플랫폼인 CDP 의 빌드가 한 시간 가까이 타임아웃으로 실패했다.

   오류율 상승자격 증명 획득 실패컨트롤 플레인 지연

   촉발

   CDP 쿠버네티스 클러스터의 규모가 조정되면서 공교롭게도 빌더 파드가 쓸 수 있는 노드가 한 대만 남았다. 그 노드에서 파드가 빠르게 생성되고 삭제되자 kubelet 이 따라가지 못했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   kubelet파드용 자격 증명 중개자쿠버네티스 API 서버CI 시스템

   기여 요인

   기본 설정 방치단일 장애점

   조치

   • 클러스터를 수동으로 늘려 빌더 파드가 노드 한 대가 아니라 여러 대에 흩어지게 했다.

   후속 조치

   • 전역 클러스터 설정으로 kubelet QPS 를 기본값 5 에서 50 으로 올렸다.

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3. 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.

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4. IL-0031 API 서버가 OOMKill로 죽자 Skipper 인그레스가 라우트를 잃었고, 고객 트래픽이 끊기며 IAM 서비스에서 404 오류가 났다

   Zalando2018

   증상

   고객에게 영향이 간 장애였다. IAM 서비스에서 404 오류가 나기 시작했다.

   오류율 상승컨트롤 플레인 무응답OOMKilled

   촉발

   발표는 문제의 출발점으로 CronJob 매니페스트 하나를 보여 주었다. 이 매니페스트에는 concurrencyPolicy, successfulJobsHistoryLimit, failedJobsHistoryLimit 필드가 CronJob spec이 아니라 파드 템플릿 spec 안에 들어 있었다. 실행 일정은 평일 9시부터 19시까지 15분마다였다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   단일 장애점과도한 영향 범위

   조치

   • CronJob 매니페스트를 고쳤다. concurrencyPolicy와 이력 보존 개수 필드를 CronJob spec으로 옮기고, Job에 activeDeadlineSeconds: 120을 넣고, 실행 일정을 바꿨다.

   후속 조치

   • API 서버에 문제가 생겨도 인그레스가 healthy 상태를 유지하도록 고친다.
   • API 서버가 응답하지 않아도 인그레스가 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 쓰도록 고친다.
   • ResourceQuota로 파드 수 상한을 1500개로 둔다.

   교훈

   ALB는 등록된 호스트가 모두 unhealthy를 보고하면 모든 호스트로 트래픽을 보낸다. 인그레스는 API 서버에 문제가 생겨도 healthy 상태를 유지해야 하고, 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 써야 한다. 파드 수에는 ResourceQuota로 상한을 걸어 둔다.

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원인별1