사례3건
3건 중 1~3번째
- 증상
새 temple 클러스터에 허브를 배포하던 엔지니어가 NFS 문제를 만나 prod 네임스페이스를 지웠는데 삭제가 멈춘 채 끝나지 않았다. 파드 목록을 보니 다른 클러스터의 사용자 파드가 잔뜩 있었다.
- 촉발
2i2c 엔지니어가 새 허브의 NFS 배포 버그를 우회하던 중, kubectl 이 LEAP 클러스터를 가리키고 있는 줄 모르고 prod 네임스페이스를 지웠다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
네임스페이스를 지운 엔지니어가 삭제가 멈춘 것을 보고 파드 목록을 확인하다 다른 클러스터의 사용자 파드를 발견했고, 17:00 BST 에 장애를 선언했다. 모니터링 알림보다 먼저였다. 업타임 검사 실패 알림은 17:32 에 왔고 사용자의 404 제보는 17:37 에 들어왔다.
- 조치
- prod 네임스페이스에 남아 있던 사용자 파드 하나를 지워 멈춰 있던 네임스페이스 삭제를 끝냈다.
- 재배포를 막고 있던 nfs-share-creator 잡을 종료했다.
- 바뀐 NFS 서버 IP 주소로 prod 허브를 다시 배포했다.
- 배포 도중 사용자가 서버를 띄우지 못하게 prod 인그레스를 지웠다.
- 후속 조치
- 장애 보고서를 쓴다.
- "I deleted prod, what next?" 같은 상황에서 바로 볼 수 있는 짧은 장애 대응 문서를 쓴다.
- jupyterhub-home-nfs 를 업그레이드하고 nfs-share-creator 잡을 없앤다.
- deployer 시스템에 kubeconfig 컨텍스트가 중첩되는 것을 막는 보호 장치를 넣었다. 기본으로는 꺼져 있고 쓰는 사람이 켜야 동작한다.
- 해당 엔지니어의 셸 설정을 바꿔 kubeconfig 컨텍스트를 더 쉽게 구분하게 했다.
- 교훈
쿠버네티스 리소스를 잃는 경우에 대비해 영구 스토리지를 Terraform 으로 따로 프로비저닝해 둔 설계 덕분에 사용자 데이터가 살아남았다. 반면 엔지니어에게 지금 어느 클러스터를 다루고 있는지 알려 주는 단서가 없었던 것이 실수로 이어졌다. 복구 방법을 알고 있어도 데이터 손실 위험을 확인해 줄 사람이 다른 시간대에 있어 재배포가 늦어졌다. NFS 배포의 순환 의존과 nfs-share-creator 잡도 복구를 늦췄다.
IL-0085Hetzner Cloud 의 k3s 컨트롤 플레인 노드가 메모리 부족으로 꺼진 뒤 클러스터가 Hetzner API 호출 한도를 다 써 버려 모든 고객 사이트가 약 7.5시간 멈췄다.Magic Pages2025- 증상
2025-04-14 09:33 UTC 쯤 Magic Pages 의 컨트롤 플레인 노드 세 대 중 한 대가 갑자기 오프라인이 됐다. 노드를 살펴보니 메모리가 바닥나 있었다. 운영자는 평소 절차대로 고장 난 노드를 빼고 메모리가 조금 더 큰 서버로 바꾸려 했다.
- 촉발
컨트롤 플레인 노드 한 대가 메모리 부족으로 오프라인이 됐다. 이 노드를 교체하는 배포가 실패해 다시 시도하는 동안, 클러스터 내부 구성 요소들이 Hetzner API 를 계속 호출해 시간당 3600건 한도를 소진했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
모니터링 경보가 쏟아지면서 고객 웹사이트에 접속할 수 없다는 것을 알았다. API 호출 한도가 원인이라는 것은 30분쯤 조사한 뒤에야 찾았다. hetzner-k3s 가 Hetzner API 오류를 감춰서 원인 파악이 늦어졌다.
- 조치
- API 호출을 확실히 멈추려고 서버 전원을 내려 쿠버네티스 클러스터 전체를 껐다.
- Hetzner API 의 ratelimit-remaining 값이 다시 오르는 것을 지켜보면서, 복구 중에 다시 한도에 걸리지 않도록 여유분이 쌓일 때까지 기다렸다.
- API 호출 여유가 생긴 뒤 컨트롤 플레인 서버를 다시 켰다.
- 워커 노드를 올린 뒤 Longhorn 의 핵심 구성 요소를 손으로 띄워 스토리지 볼륨이 스스로 복구되게 했다.
- 17:00 UTC 쯤 사이트의 95% 가 돌아온 뒤, 남은 사이트를 손으로 다시 시작했다.
- 후속 조치
- 클러스터 노드에서 나가는 Hetzner API 호출량을 따로 모니터링해서 사용량이 높아지면 미리 알 수 있게 한다.
- Hetzner 와 협의해 API 호출 한도를 늘린다.
- API 하나에 기대는 구조를 줄일 방법을 찾고, hetzner-k3s 로는 그렇게 하기 어렵다면 다른 도구를 검토한다.
- 클러스터 전체가 꺼진 뒤 Longhorn 스토리지를 복구하는 절차를 더 탄탄하게 문서로 만들고 시험한다.
- 교훈
Hetzner 의 기본 API 한도인 시간당 3600건은 장애나 복구 상황에서 클러스터가 쓰는 양에 비해 부족했다. 운영자는 배포에 쓰는 API 사용량만 봤고, 실행 중인 클러스터 내부에서 나가는 호출은 지켜보지 않았다. 네트워킹 같은 핵심 기능이 클라우드 API 하나에 기대고 있으면, 그 API 가 막히는 순간 클러스터 전체가 약해진다. hetzner-k3s 의 추상화는 API 오류를 감춰 문제 해결을 늦췄다. 클러스터가 비정상 종료된 뒤 Longhorn 을 살리는 데 손이 많이 가서 장애가 길어졌다.
- 증상
PR 하나를 머지한 직후 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 사라졌다. 쓰기와 읽기를 비롯한 모든 API 엔드포인트가 404 오류를 냈다.
- 촉발
팀원 한 명이 설정 파일에 새 객체 여러 개를 더하는 PR 을 올렸다. 그중 새 ArgoCD Application 과 AppProject 의 이름이 자동화 오류로 app02-cluster01 이 아니라 기존 것과 같은 app01-cluster01 로 정해졌다. 코드 리뷰에서도 app01 과 app02 의 차이를 알아채지 못해 PR 이 그대로 머지됐다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
모니터링과 경보 시스템은 이 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그래서 팀은 계획을 세워 복구하기 전에 먼저 변경을 되돌리려 했다. 팀이 장애를 무엇으로 알게 됐는지는 글에 나오지 않는다.
- 조치
- 머지된 PR 을 되돌리기 시작했다가 곧바로 멈췄다.
- etcd 메타데이터 클러스터를 복원했다.
- 지워진 쿠버네티스 객체를 다시 만들어 남아 있던 PersistentVolume 을 다시 쓸 수 있게 하고, StatefulSet 을 다시 만들었다.
- Zookeeper 볼륨을 Velero 로 매시간 받아 둔 백업에서 복원했다.
- 헬스 체크와 readiness 체크를 끈 채 Kafka StatefulSet 을 파드 하나씩 다시 만들었다.
- 쓰기 선행 로그 역할을 하는 Kafka 로 다시 쓰기를 받고, 쓰기를 처리하는 컴포넌트의 레플리카 수와 메모리 request 와 limit 을 늘렸다.
- 스토리지 파드를 다시 만들었다. 파드는 오브젝트 스토리지에서 데이터를 내려받아 인덱싱한 뒤 쓰기 선행 로그에 밀려 있던 데이터를 읽어 들였다.
- ArgoCD, 쿼리, 대시보드, 예약 작업을 다시 켜고, 레플리카 수를 원래대로 돌린 뒤 최종 QA 점검을 했다.
- 후속 조치
- 상태를 되살리는 절차를 담은 런북을 만들었다. PVC 같은 쿠버네티스 객체는 지워졌지만 디스크와 볼륨에 데이터는 남아 있을 때 할 일을 자세히 적었다.
- 모든 환경의 모든 볼륨이 PVC 객체가 지워져도 데이터를 유지하도록 설정했다.
- 외부에 드러나는 장애를 다루는 절차를 개선했다.
- 생성된 YAML 을 객체 하나당 파일 하나로 저장하도록 바꿨다. 예를 들어 etcd Service 는 v1.Service-(namespace).etcd.yaml 파일이 된다. 이제 이번과 같은 PR 은 새 객체를 더하는 변경이 아니라 기존 객체를 덮어쓰는 변경으로 보인다.
- YAML 생성 도구가 중복 객체를 찾아 리뷰를 요청하기 전에 경고하도록 고쳤다. 파일 이름만 보지 않고, apiVersion 이 networking.k8s.io/v1beta1 과 networking.k8s.io/v1 처럼 달라도 네임스페이스와 이름이 같으면 같은 객체로 판단한다.
- 모든 상태 저장 리소스와 ArgoCD 가 관리하는 Namespace 객체에 Prune=false 어노테이션을 달아, 설정이 잘못돼도 ArgoCD 가 지우지 않게 했다.
- ArgoCD Application 에 FailOnSharedResource=true 옵션을 넣었다. 다른 Application 이 관리하거나 관리했던 객체를 바꾸려 하면 ArgoCD 는 변경을 적용하지 않고 동기화를 실패로 멈춘다.
- 교훈
무엇보다 모니터링과 경보가 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그 탓에 팀은 계획된 복구 대신 롤백부터 시도했다. InfluxDB Cloud 인스턴스 일부나 전체를 잃었을 때 쓸 런북도 없었다. 상태 저장 애플리케이션은 변경을 되돌린다고 원래대로 돌아오지 않고, 데이터 없는 새 인스턴스가 생길 뿐이다. 이런 PR 은 시스템이 머지를 막았어야 했다. 볼륨을 Retain 으로 둔 데다 Telegraf 처럼 쓰기를 재시도하는 클라이언트가 있어서 데이터를 하나도 잃지 않았다.
이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 영구 볼륨과 스테이트풀셋, Argo CD. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.