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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

    촉발

    FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

    조치
    • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
    • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
    • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
    • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.
    후속 조치
    • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
    • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
    • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.
    교훈

    탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

  2. 증상

    SRE 팀장이 애플리케이션 Helm 차트를 고친 뒤 자기 머신에서 CI 과정을 돌렸다. watch kubectl get pods 로 지켜보니 파드가 모두 Running 이 되었는데, 그중 일부가 다시 Pending 으로 바뀌었다. 그는 저절로 풀릴 일시적인 문제라고 보고 회의에 들어갔다.

    촉발

    CI 과정을 로컬에서 돌려 시장 네 곳의 Helm 차트를 비운영 클러스터에 한꺼번에 설치했다. 그 결과 t2.medium 워커 노드 세 대가 여러 컨테이너의 이미지를 동시에 받고 컨테이너를 동시에 만들었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    담당자가 CI 과정을 돌리며 watch kubectl get pods 로 지켜보다가 Running 이던 파드가 Pending 으로 바뀌는 것을 보았다. 두 시간 뒤 Unknown 상태의 파드를 보고서야 내부에서 무언가 확실히 잘못됐다고 판단했다. 워커 노드 세 대가 모두 NotReady 였지만 어떤 모니터링도 이를 잡지 못했다.

    조치
    • 워커 노드 세 대를 종료하고 오토스케일링 그룹이 새 인스턴스를 띄우게 했고, 약 10분 뒤 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 비운영 AWS 계정과 DataDog 의 연동 문제를 고쳐 지표가 들어오게 하고, 그 지표를 보며 설치 과정을 다시 돌렸다.
    • 워커 노드의 루트 EBS 볼륨을 20GB 에서 120GB 로 늘렸다.
    • ruby:2.4, alpine:3.2 같은 공통 베이스 이미지 안에서 sleep 루프만 도는 DaemonSet 을 배포해 노드에 이미지를 미리 받아 두었다. kops 가 사용자 훅을 지원할 때까지 쓰는 임시 방편이다.
    • 쿠버네티스의 계층마다 할당 한도를 다르게 설정한다.
    • tiller 가 크래시 루프에 빠지면 차트 설치와 업그레이드로 수정을 배포할 수 없으므로 tiller 고가용성을 Helm 팀과 논의한다.
    • 새로 만드는 파드 수를 조절할 방법을 찾는다.
    교훈

    평소 하던 애플리케이션 배포만으로도 클러스터가 무너질 수 있었다. 워커 노드를 종료하는 방법은 효과가 있었지만 파드를 다른 노드로 옮기지 않으므로 운영 환경에서는 고객이 서비스를 못 쓰게 된다. 그래서 이런 장애의 표준 절차가 될 수 없다. 노드 상태, 파드 단계, 노드 리소스 지표가 없으면 이런 장애를 알아채지 못한다. kops 의 기본 20GB gp2 루트 볼륨은 IOPS 와 디스크 공간이 모두 모자랐다. 새로 만드는 파드 수를 조절할 수단이 있으면 문제를 풀지는 못해도 위험을 줄일 수 있고, 무언가 잘못됐을 때 제 손으로 클러스터를 마비시키는 일을 막을 수 있다.

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이 2건에서 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.

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