사례3건
3건 중 1~3번째
- 증상
워커 노드 한 대에서 NodeFilesystemFilesFillingUp 알림이 울려 담당자가 호출됐다. inode 가 바닥날 추세라는 알림이었다.
- 촉발
단일 스테이지로 빌드한 이미지에 소스, 빌드 결과물, 개발 의존성까지 포함한 node_modules 전체가 들어갔고, 새 레이어 다이제스트가 생길 때마다 노드에 새 스냅샷이 풀렸다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
node_exporter mixin 에 들어 있는 NodeFilesystemFilesFillingUp 알림이 inode 사용률 67% 에서 울렸다. predict_linear 로 inode 가 바닥날 시점을 예측하는 추세 알림이다.
- 후속 조치
- 멀티 스테이지 Dockerfile 로 바꿔, 한 스테이지에서 의존성을 설치하고 빌드한 뒤 최종 이미지에는 nginx:alpine 위에 컴파일된 결과물만 넣는다.
- 추세 알림과 별도로 루트 파일 시스템의 inode 사용률이 0.80 을 넘으면 울리는 고정 기준 알림을 for: 30m 으로 둔다.
- 노드마다 inode 사용률에서 디스크 사용률을 뺀 값을 큰 순서로 보여 주는 Prometheus 쿼리를 대시보드에 둔다.
- 노드에 이미 쌓인 오래된 스냅샷은 crictl rmi --prune 으로 어떤 컨테이너도 쓰지 않는 이미지를 지워 정리한다.
- 교훈
kubelet 의 백그라운드 정리는 바이트를 기준으로 돈다. 용량보다 파일 수가 먼저 차는 워크로드에는 미리 손쓸 장치가 없다. kubelet 은 inode 가 5% 남았을 때 파드 축출로 처음 개입한다. 파드 축출은 노드를 지키는 마지막 수단일 뿐 해결책이 아니다. ext4 의 inode 수는 포맷할 때 정해진다. 작은 파일이 많으면 디스크가 넉넉해도 inode 가 먼저 바닥난다. 추세 알림은 증가가 잠시 멈추면 조용해진다. kubelet 의 95% eviction 지점보다 한참 앞에서 울리는 고정 기준 알림을 함께 둔다. node_modules 뿐 아니라 Python virtualenv, 벤더링한 PHP 패키지, Ruby gem 처럼 작은 파일이 많은 의존성 트리를 담은 이미지는 모두 같은 문제를 일으킨다.
IL-0184kubeadm 클러스터의 API 서버와 내부 인증서가 만료돼 JupyterHub KubeSpawner 가 컨테이너를 만들지 못하고 kubectl 연결이 거부됐다dbhang2021- 증상
JupyterHub 의 KubeSpawner 로 컨테이너를 만들 때 처음 보는 오류가 나며 생성이 실패했다. 오류는 SSL 인증서가 만료됐다는 내용이었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
KubeSpawner 가 컨테이너를 만들다가 처음 보는 SSL 인증서 오류를 냈다. 글쓴이는 오류 로그를 검색해 클러스터 내부 인증서 만료가 원인임을 알았다.
- 조치
- `kubeadm alpha certs check-expiration` 으로 인증서별 남은 기간을 확인했다.
- 기존 인증서 파일과 `/etc/kubernetes/*.conf` 파일을 백업 디렉터리로 옮겼다.
- `kubeadm init phase certs all` 로 모든 인증서를 새로 만들었다.
- `kubeadm init phase kubeconfig all` 로 admin.conf 를 비롯한 kubeconfig 파일을 새로 만들었다.
- 새 admin.conf 를 `~/.kube/config` 로 복사하고 kubelet 을 재시작했다.
- 예전 인증 정보를 들고 있던 kube-system 컨테이너들을 `docker restart` 로 모두 재시작했다.
- 교훈
kubeadm 클러스터의 인증서가 만료되면 kubectl 이 API 서버에 연결하지 못하므로 kubectl 로는 갱신할 수 없고, 노드에서 kubeadm 으로 직접 갱신해야 한다. 갱신 뒤에는 인증서만이 아니라 kubeconfig 파일도 새로 만들어야 하고, 예전 인증 정보를 들고 있는 kube-system 파드도 재시작해야 한다. 글쓴이는 클러스터를 처음부터 직접 구성해 봤다면 인증서를 쓴다는 것을 바로 알았을 것이고, 명령 한 줄로 막을 수 있는 문제였다고 돌아봤다.
- 증상
Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.
- 촉발
쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.
- 조치
- 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.
- 후속 조치
- CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
- 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.
- 교훈
CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.
이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, 컨테이너 런타임. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.