사례2건

2건 중 1~2번째

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-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.

   LINE2020

   증상

   어느 월요일 아침, 엔지니어가 쿠버네티스 클러스터 경고를 보려고 Prometheus 대시보드를 열었는데 접속되지 않았다. Prometheus 서버 파드는 CrashLoopBackOff 상태였다.

   컨테이너 재시작 반복OOMKilled모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   Prometheus 가 시작한 지 5분 만에 시계열 수가 2,162,256 까지 급증해 메모리 8GB 호스트의 메모리를 거의 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheuskubelet리눅스 커널

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정용량 계획 부재

   감지

   월요일 아침 엔지니어가 클러스터 경고를 확인하려고 Prometheus 대시보드를 열었다가 접속되지 않는 것을 보고 알았다.

   조치

   • Prometheus configMap 에서 불필요한 설정 대부분을 지워 컨테이너가 더 이상 비정상 종료되지 않게 했다.

   후속 조치

   • Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 알맞게 고친다. 지금 문제를 완전히 풀지는 못해도 비슷한 문제를 막아 해결 시간을 줄인다.
   • 불필요한 수집 지표를 줄이도록 수집 대상이나 수집 간격을 조정한다.
   • Prometheus 에 필요한 메모리를 예측해 새 호스트를 마련하고 deploy-topology: Prometheus 같은 노드 레이블을 붙인 뒤, 매니페스트에 nodeSelector 를 넣어 Prometheus 파드가 그 호스트에만 배치되게 한다.

   교훈

   원인은 둘이었다. 첫째, Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 잘못 잡아 Prometheus 서버 컨테이너가 높은 oom_score_adj 를 받았다. 둘째, 대규모 클러스터에서 Prometheus 가 쓸 메모리를 미리 예측하지 않았다. 쿠버네티스에서 파드의 QoS 클래스는 메모리가 모자랄 때 어느 컨테이너가 먼저 죽는지에 영향을 준다. 커널의 OOM Killer 는 메모리 사용량과 oom_score_adj 로 점수를 매기고, kubelet 은 QoS 클래스에 따라 oom_score_adj 를 정한다.

   사례 보기

원인별2