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사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    클라이언트인 Job 파드가 LLM 에이전트에 경영 과제 추출을 요청하면 일정 확률로 응답이 돌아오지 않았다. 응답이 오지 않는 요청에 뚜렷한 규칙이 보이지 않아 조사가 초반에 막혔다.

    촉발

    LLM 에이전트가 리뷰를 여러 번 되풀이해 응답에 15분 넘게 걸렸고, 그동안 TCP 커넥션에 패킷이 오가지 않았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 클라이언트 로그에서 Job 파드의 요청 일부에 응답이 돌아오지 않는 것을 확인했다.

    조치
    • Python 으로 쓴 클라이언트에서 httpx 의 소켓 옵션으로 SO_KEEPALIVE 를 켜고 TCP_KEEPIDLE 60, TCP_KEEPINTVL 30, TCP_KEEPCNT 3 을 설정해, 커넥션 유지용 패킷을 주기적으로 보내게 했다.
    교훈

    소프트웨어 엔지니어는 애플리케이션에만 관심을 두기 쉽지만 네트워크와 인프라 지식도 갖춰야 한다. AI 애플리케이션이 흔해지면서 응답까지 오래 걸리는 경우가 늘어날 것이므로, 원인을 알 수 없는 네트워크 오류가 나면 이 설정을 떠올릴 만하다.

  2. 증상

    Route53 가중치로 EC2 와 EKS 를 함께 돌리며 레거시 시스템을 옮기던 중, 일정 비율이 넘는 요청을 EKS 쪽으로 보내자 서비스가 갑자기 불안정해졌다. 일부 노드에서 conntrack 테이블이 한계를 넘어 애플리케이션으로 가는 연결이 드롭되고 있었다.

    촉발

    첫 번째 불안정은 Route53 가중치로 EKS 쪽에 보내는 요청 비율을 일정 이상으로 올리면서 시작됐다. 두 번째 불안정은 문서에 나온 매니페스트로 force_tcp 를 쓰는 node-local-dns 를 운영 환경에 apply 하면서 시작됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • conntrack 상한이 기본값과 다른 값으로 설정되어 있었고 그 값은 kube-proxy 가 정하고 있었다. 팀은 kube-proxy 설정에서 conntrack 의 maxPerCore 를 늘렸다.
    • EKS 에 빠져 있던 dns-autoscaler 를 넣었다. CoreDNS 파드가 어느 정도 늘자 서비스가 크게 안정됐다.
    • CoreDNS 파드가 축출될 때 나던 DNS 오류를 없애려고 각 노드에 DaemonSet 으로 실행되는 node-local-dns 를 넣었다.
    • node-local-dns 설정에서 force_tcp 를 빼고 prefer_udp 로 바꾸자 DNS 가 안정됐다.
    교훈

    EKS 에서 DNS 를 안정시킨 것은 dns-autoscaler 를 넣은 것과, force_tcp 없이 node-local-dns 를 넣은 것 두 가지였다. node-local-dns 를 쓸 때는 eksctl 로 kubelet 의 DNS 대상을 바꿀 필요가 없고, kube-dns 를 그대로 두면 된다. node-local-dns 를 업데이트하는 동안처럼 잠시 쓸 수 없을 때는 dummy device 덕에 애플리케이션의 DNS 요청이 CoreDNS 로 바로 가므로 클러스터 전체의 가용성이 오른다. DNS 가 불안정하면 조회가 막혀 파드가 쓸데없이 늘어나므로, 파드 수를 알맞게 유지하는 데도 DNS 안정이 중요하다.

  3. 증상

    서비스 구조를 바꾸고 노드 풀 크기를 조정하고 하위 서비스를 샤딩한 직후, 집계 서비스에 여러 연결 문제가 생기고 오류율이 올라갔다.

    촉발

    집계 서비스가 도는 노드의 RAM 을 절반으로 줄였고, 하위 서비스를 샤딩하면서 추적해야 할 연결 수는 두 배가 됐다. conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례하므로 노드가 추적할 수 있는 연결 수는 줄고 추적할 연결은 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 먼저 서비스의 연결 문제와 오류율 상승을 알아챘다. HAProxy 가 보고하는 연결 리셋 오류가 계속 늘었고, 팀은 node_nf_conntrack_entries 를 node_nf_conntrack_entries_limit 과 겹쳐 보고 일부 노드의 conntrack 테이블이 바닥난 것을 확인했다.

    조치
    • 집계 서비스를 RAM 이 더 큰 노드에 배치했다.
    • 노드 하나에 뜨는 집계 서비스 파드 수를 제한했다.
    후속 조치
    • conntrack 사용률이 75% 를 넘으면 경보가 가도록 Prometheus 쿼리 (node_nf_conntrack_entries / on (pod) node_nf_conntrack_entries_limit / on (pod) group_right kube_pod_info) > 0.75 로 경보 규칙을 만들었다.
    교훈

    쿠버네티스 노드의 conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례해 정해진다. 부하가 큰 애플리케이션은 특히 작은 노드에서 conntrack_max 를 쉽게 넘겨 연결 리셋과 타임아웃을 일으킨다. 노드를 작게 바꾸면 추적할 수 있는 연결 수도 함께 줄어든다. conntrack 사용률은 지표로 보고 경보를 걸어 둬야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kube-proxy, conntrack 테이블. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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