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사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    2025년 5월 12일 20:15 EEST 에 Freshdesk 지원 티켓이 들어왔다. 워크숍 중 사용자 서버가 시작하는 데 15분 넘게 걸리고 커널이 죽는다는 내용이었다. 같은 허브를 다른 용도로 쓰던 강사들도 영향을 받았다.

    촉발

    워크숍 사용자들이 메모리 상한이 없는 프로필로 보장량 8GB 보다 많은 메모리를 꾸준히 썼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    커뮤니티가 Freshdesk 지원 티켓으로 알렸다. 티켓은 20:15 에 열렸고 20:49 에 #support-freshdesk 슬랙 채널로 팀에 전달됐으며, 20:57 에 첫 엔지니어가 확인했다.

    조치
    • 5월 12일 21:05 에 helm 롤아웃과 허브 재배포를 했고 상황이 일부 나아졌다.
    • 5월 13일 15:51 에 medium 프로필을 열었고, 그 메모리 보장량을 올려 오버커밋을 줄였다.
    • 17:15 에 30명 워크숍을 위해 노드 15개를 미리 띄웠다.
    • 5월 14일 워크숍 전에 작은 노드용 프로필의 메모리 보장량과 상한을 같게 맞춰 명시적인 메모리 상한을 두는 변경을 배포했다.
    후속 조치
    • 장애 보고서를 쓴다.
    • 내부 회고를 열어 이번 장애에서 배울 점을 정리한다.
    교훈

    메모리 상한 없이 보장량만 둔 프로필에서는 노드를 나눠 쓰는 사용자끼리 서로를 축출할 수 있다. 메모리 보장량과 상한을 같게 두면 한 사용자의 메모리 급증이 같은 노드의 다른 사용자에게 번지지 않는다. 이번에는 로그에 뚜렷한 오류가 없었고 원인은 프로필 설정에 있었다. 워크숍 직전에는 프로필 구조를 바꾸지 않고 노드를 미리 띄우는 쪽으로 대응했다.

  2. 증상

    2024-03-13 10:01 UTC 에 쿠버네티스 노드 하나가 NotReady 상태가 됐다. 그때 노드에 잡힌 requests 는 CPU 78%, 메모리 82% 였다. 10:03 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 보고 조사를 시작했다.

    촉발

    Hangfire 로 작업을 실행하는 개발 컨테이너가 Grafana Agent 가 메모리를 많이 쓰고 있던 노드에 배치됐고, 작업이 OOM 으로 실패하며 CrashLoopBackOff 를 반복했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    10:03 UTC 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 확인하고 조사를 시작했다. 두 번째 노드는 15:03 에 Slack 알림이 왔고 15:09 에 확인했다. 탐지까지 걸린 시간은 4분이었다.

    조치
    • 10:22 에 EC2 인스턴스를 비정상으로 표시해 새 노드를 띄웠다.
    • 10:30 에 NotReady 노드를 cordon 하고 강제로 drain 했고, 10:36 에 그 EC2 인스턴스를 종료했다.
    • 13:02 에 네임스페이스에서 LimitRange 를 지우고 Grafana Agent 파드를 재시작했다.
    • 14시대에 문제의 개발 컨테이너를 0개로 줄였고, 몇 분 뒤 EC2 네트워크 트래픽이 정상으로 돌아왔다.
    • 두 번째 NotReady 뒤 15:15 에 개발 컨테이너를 다시 0개로 줄였고, 15:18 에 새 노드가 추가됐다.
    • 15:19 에 개발 컨테이너를 맡은 팀에 메일을 보냈고, 15:52 에 그 팀이 문제를 확인하고 수정 중이라고 답했다.
    후속 조치
    • grafana-agent 를 모니터링 노드 그룹으로 옮긴다.
    • 클러스터 전체 대역폭이 정해 둔 기준에 닿으면 알림을 보낸다.
    • grafana-agent Helm 차트에 메모리 한도를 걸 수 있는지 조사한다.
    • grafana-agent 의 메모리 사용량을 조사한다.
    • grafana-agent 에 PVC 를 써야 하는지 Grafana 지원팀에 묻는다.
    • 보존 기간을 제한한 채 노드 로그를 Loki 로 보내는 방안을 검토한다.
    • 쿠버네티스 노드 문제를 조사할 때 확인할 자주 쓰는 지표와 로그 쿼리를 위키 페이지로 만든다.
    교훈

    포스트모템에서 나온 후속 조치를 끝까지 챙겨야 한다. CloudWatch 에서 어떤 지표가 쓸모 있는지가 팀에 제대로 공유되지 않아 진단과 조사가 어려웠다.

  3. 증상

    WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

    촉발

    WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

    조치
    • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
    • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.
    후속 조치
    • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
    • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
    • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
    • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
    • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.
    교훈

    코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

  4. 증상

    2019년 6월 15일 토요일 오후 5시 12분에 자체 모니터링이 운영 클러스터의 노드 한 대에서 SystemOOM 이벤트가 났다고 알렸다. 4분 뒤에는 같은 노드의 루트 볼륨에서 EBS Burst Balance 가 낮다는 경고가 왔다.

    촉발

    메모리 요청과 제한 없이 배포된 fluentd-sumologic 파드가 노드 메모리를 계속 차지해 노드에 SystemOOM 이 났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Blue Matador 의 자체 모니터링이 노드의 SystemOOM 이벤트 알림과 EBS Burst Balance 가 낮아졌다는 경고를 보냈다. 원인 파드는 Datadog 의 메모리 사용량 그래프에서 찾았다.

    조치
    • 모든 sumologic 파드를 재시작해, 파드들이 메모리를 적게 쓰는 상태에서 다시 출발하게 했다.
    • fluentd-sumologic 파드 스펙에 환경 변수 RUBY_GC_HEAP_OLDOBJECT_LIMIT_FACTOR 를 "0.9" 로 넣어 배포했다.
    • fluentd-sumologic 에 메모리 요청 128Mi, 메모리 제한 1024Mi, CPU 요청 100m, CPU 제한 250m 을 지정했다.
    후속 조치
    • 기본 리소스 제한과 리소스 쿼터를 함께 써서 모든 파드가 요청과 제한을 갖게 하는 작업을 백로그에 올렸다.
    교훈

    재시작된 파드를 확인할 때는 모든 네임스페이스를 본다. 이번에는 fluentd-sumologic 파드가 별도 네임스페이스에 있어 첫날 원인을 놓쳤다. 모든 파드, 특히 서드파티 애플리케이션에는 리소스 요청과 제한을 지정한다. 제한이 있으면 메모리 문제를 고치지는 못해도 그 문제가 해당 파드들 밖으로 번지지 않게 막을 수 있다. 보이는 문제는 증거가 남아 있을 때 근본 원인까지 파고든다. 이번에는 디스크 IO 가 늘어난 이유를 확인할 로그가 사라진 뒤였다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨테이너 메모리 한도, 노드 풀. 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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