사례5건
5건 중 1~5번째
- 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.
- 증상
2023-09-18 13:42, 팀은 High-priority-alert 채널에서 RootVolUtilisation-Critical 알림을 봤다. 14:03 에는 한 사용자가 이미지 풀이 no space left on device 오류로 실패한다고 알렸다.
- 촉발
EKS 모듈을 버전 18 로 올리면서 런치 템플릿이 바뀌었고, 새 노드의 디스크가 100Gb 에서 20Gb 로 줄었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
13:42 에 High-priority-alert 채널로 RootVolUtilisation-Critical 알림이 왔다. 14:03 에 사용자가 이미지 풀 실패를 보고했고, 장애 선언은 15:12 였다.
- 조치
- 예전 기본 노드 그룹을 uncordon 하고, 새 노드를 drain 해 워크로드를 예전 노드 그룹으로 되돌렸다.
- 루트 볼륨을 20Gb 로 줄인 런치 템플릿 변경을 찾아, manager 클러스터와 live 클러스터에 수정을 적용했다.
- 예전 노드 그룹을 drain 해 워크로드를 수정한 노드로 옮겼다.
- 후속 조치
- EKS 모듈을 올릴 때 런치 템플릿 변경을 비교하는 절차를 런북에 넣는다.
- live 클러스터처럼 크기가 다양한 이미지를 받아 보는 테스트 환경을 만든다.
- RootVolUtilisation 알림 런북에 디스크 크기 설정을 확인하는 단계를 넣는다.
- 노드 수에 따라 CoreDNS 를 자동으로 늘리고 줄인다.
- IP 접두사 부족을 IPv6 로 풀 수 있는지 조사한다.
- terraform plan 에서 런치 템플릿이 바뀌면 알아챌 수 있게 드리프트 테스트를 추가한다.
- CNI 와 ipamd 로그를 볼 수 있게 로깅을 갖추고, IP 접두사 부족 오류가 나면 알림을 보낸다.
- 교훈
이 글은 교훈 대신 후속 조치를 적었다. 조치를 보면 팀에는 빈틈이 두 가지 있었다. 하나는 모듈 업그레이드가 바꾼 런치 템플릿을 배포 전에 비교하지도, 드리프트 테스트로 잡지도 않은 것이다. 다른 하나는 drain 중 팀이 의심한 IP 접두사 부족을 확인할 CNI 와 ipamd 로그도, 알림도 없었던 것이다.
- 증상
Kubernetes 클러스터의 master 노드에서 디스크 장애가 났다. 커널 로그에 "[HAWKEYE] kernel:: [22329228.540857] blk_update_request: I/O error, dev sda, sector 795030104 op 0x0:(READ) flags 0x0 phys_seg 1 prio class 0, at" 오류가 찍혔다.
- 촉발
하드웨어 장애로 master 1번 노드의 sda 디스크에 I/O 오류가 나고 읽기 전용 상태가 됐다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
커널 로그에 sda 디스크의 blk_update_request I/O 오류가 찍히면서 디스크 장애를 알았다.
- 조치
- Kubespray inventory 의 kube_control_plane 순서를 바꿔 node-2 가 첫 번째 control plane 노드가 되게 했다.
- 하드웨어 장애가 난 1번 장비를 클러스터에서 제거했다.
- kubectl edit cm -n kube-public cluster-info 로 cluster-info ConfigMap 의 옛 control plane IP 를 살아 있는 장비의 IP 로 바꾸고 certificate-authority-data 값도 바꿨다.
- 새 노드에 kubelet 을 비롯한 컴포넌트를 설치하고 kubeadm join --control-plane --skip-phases control-plane-join/etcd 로 control plane 노드를 추가했다.
- etcd 노드를 따로 추가했다.
- 교훈
Kubespray 는 첫 번째 control plane 노드에 특별한 권한을 주기 때문에, master 세 대로 HA 를 구성해도 1번 노드의 장애 복구는 매우 까다롭다. 복구하려면 inventory 순서를 바꿔 1번 역할부터 다른 노드로 넘겨야 한다. control plane 노드가 죽으면 etcd 쿼럼이 위험해지므로 다른 노드가 더 망가지기 전에 etcd 를 되살려야 한다.
IL-0193GCP SSD 영구 디스크 장애로 Cassandra 파드가 볼륨을 붙이지 못했고, OrderedReady 정책 때문에 나머지 파드도 다시 뜨지 못한 데다 Metrictank 가 바뀐 Cassandra IP 로 다시 연결하지 못해, Grafana Cloud Graphite 쿼리 일부가 최대 23시간 실패했다.Grafana Labs2019- 증상
Metrictank 인스턴스 일부가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림이 왔다. Metrictank 가 Cassandra 에 쓰지 못하고 있다는 뜻이었다.
- 촉발
GCP SSD 영구 디스크의 성능이 크게 떨어져 많은 I/O 가 오랫동안 실패했고, 그 때문에 노드가 자동으로 재부팅됐다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
팀은 Metrictank 쓰기 인스턴스가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림을 받고 장애를 알았다. Metrictank 가 대부분의 쿼리를 메모리에서 계속 처리해서 오류율은 아주 천천히 올라갔기 때문에, 이 알림이 없었다면 발견이 훨씬 늦었을 것이다.
- 조치
- 새 노드라면 디스크를 붙일 수 있을 것이라 보고 클러스터의 컴퓨트 노드를 늘렸지만 효과가 없었다.
- GCP 장애가 풀린 뒤 Cassandra StatefulSet 을 지우고 Pod Management Policy 를 바꿔 다시 만들었다. 파드 하나를 빼고 모두 떠서 Cassandra 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
- 긴 장애 동안 데이터를 잃지 않도록 Kafka 토픽 보존 기간을 늘렸다.
- Metrictank 재시작이 CPU 부족으로 느려지지 않도록 클러스터에 노드를 임시로 더 붙였다.
- 모든 Metrictank 인스턴스를 재시작해 새 Cassandra IP 로 연결되게 했다. 재시작은 20시간 넘게 걸렸다.
- 후속 조치
- 모든 Cassandra IP 가 바뀌면 Metrictank 가 다시 연결하지 못하는 버그를 고쳤다. 연결이 죽은 것을 감지하면 gocql 연결을 새로 만든다.
- 쓰기 큐가 가득 찬 상태에서 새 데이터가 들어오면 생기던 교착을 고쳤다. 내부 자료 구조 하나를 잠금으로 보호하는 대신 atomic 연산으로 갱신한다.
- 교훈
받은 데이터를 처리하기 전에 쓰기 선행 로그인 Kafka 에 먼저 저장해 둔 덕분에, Cassandra 를 되살린 뒤 그동안 받은 데이터를 모두 처리해 저장할 수 있었다. Kafka 가 SSD 가 아닌 디스크를 쓴 것은 운이 좋았다. 그렇지 않았다면 Kafka 도 Cassandra 와 같은 장애를 겪었을 수 있다. 23시간 동안 파라과이, 알바니아, 호주에 있는 세 사람이 시간대를 나눠 대응했다. 두 버그를 고친 지금은 같은 상황이 와도 복구가 23시간이 아니라 3시간 안에 끝날 것으로 본다. 오래 미룬 문제도 새로 보면 생각보다 간단히 풀릴 수 있다. 장애가 주말에 나서 고객 부하가 대부분 캐시 데이터를 읽는 알림 쿼리뿐이었던 것도 운이 좋았다.
IL-0040비운영 쿠버네티스 클러스터에 Helm 차트를 한꺼번에 설치하자 작은 gp2 루트 볼륨의 IOPS 가 바닥나, 워커 노드 세 대에서 kubelet 이나 Docker 가 내려가 세 대 모두 NotReady 가 됐다Saltside2017- 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.
이 5건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 노드 루트 디스크, 컨테이너 런타임. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.