사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0070 dask-gateway로 워커를 대량으로 띄우자 노드가 1분 만에 100대 늘었고, Prometheus가 메모리를 거의 다 쓰던 코어 노드에서 hub 파드를 비롯한 중요한 파드들이 축출되거나 재시작됐다

   2i2c2023

   증상

   2023년 2월 1일 leap 클러스터의 prod 허브에서 노드가 대량으로 늘었고, hub 파드가 알 수 없는 이유로 재시작됐다. 사용자 지원 티켓도 들어왔다.

   파드 축출파드 Pending

   촉발

   한 사용자의 dask-gateway 작업이 1분 사이에 dask-worker 노드를 100대쯤 늘렸고, Prometheus 는 노드 200대쯤의 지표 내보내기 대상을 수집하기 시작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus노드 풀

   기여 요인

   여유 용량 부재과도한 영향 범위모니터링 사각지대

   감지

   2i2c Freshdesk에 들어온 사용자 지원 티켓 414로 드러났다. 이후 엔지니어가 Grafana와 클러스터의 노드, event를 살폈다. 조사 내용은 같은 날 UTC+1 기준 저녁 8시에서 9시 사이에 이슈에 정리됐다.

   후속 조치

   • basehub에서 hub와 proxy 파드의 CPU와 메모리 요청을 넉넉히 설정한다. 이슈 #2127이다.
   • Grafana의 OOMKiller 대시보드가 제대로 동작하게 고친다. 이슈 #2213이다.
   • LEAP 클라우드 인프라를 공유 노드 구성으로 옮긴다. 이슈 #2209다.
   • ingress-nginx와 Prometheus의 리소스 요청과 한도를 고친다. Prometheus 서버는 메모리 요청을 한도와 같게 맞춘다. 이슈 #2324다.
   • Prometheus가 daskhub 워커 파드를 수집하도록 넣은 설정이 필요한지 다시 본다. 이슈 #2366이다.

   교훈

   Prometheus 서버처럼 메모리를 많이 쓰는 파드가 요청보다 훨씬 많이 쓰면 같은 노드의 중요한 파드가 축출된다. 노드가 한꺼번에 100대 늘면 Prometheus가 수집할 대상도 함께 늘어난다. hub와 proxy처럼 중요한 파드는 실제 사용량보다 요청을 넉넉히 잡아야 축출과 CPU 부족을 피할 수 있다. 쿠버네티스 event는 60분이 지나면 사라지므로, OOMKill 여부를 나중에 확인하려면 따로 기록해 두어야 한다.

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2. IL-0038 kubelet 설정 변경을 롤링 업데이트하다 쿠버네티스 버그로 kubelet 이 올라오지 못해 한 클러스터의 노드가 NotReady 가 되고 파드 절반쯤이 축출됐다

   Oath2018

   증상

   kubelet 변경을 클러스터 전체에 롤링 업데이트하던 중 kubelet 이 다시 올라오지 못했다. 쿠버네티스 API 는 노드가 죽었다고 판단했고 노드들이 NotReady 상태로 바뀌었다.

   노드 NotReady파드 축출파드 Pending

   촉발

   kubelet 변경을 롤링 업데이트로 배포했다. kubelet 은 재시작할 때 시작 전에 임시 cgroup 파일을 정리하는데, 이 과정에서 쿠버네티스 버그로 멈췄다. 이 업데이트가 한 클러스터의 노드 전체로 퍼졌다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   kubelet쿠버네티스 컨트롤러 매니저

   기여 요인

   헬스 프로브 부재과도한 영향 범위

   감지

   업데이트 중 kubelet 이 올라오지 않으면서 노드가 NotReady 로 바뀌었고, 그래프에서 eviction 큐에 들어가 축출되는 노드 수가 늘어나는 것이 보였다.

   조치

   • 해당 데이터 센터에서 다음 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 옮겼다.

   후속 조치

   • kubelet 업데이트를 적용한 뒤 테스트 프레임워크로 kubelet 을 검증하고, 검증이 끝나야 다음 30% 묶음의 업데이트로 넘어가게 했다.

   교훈

   kubelet 을 업그레이드한 뒤에는 반드시 테스트한다. kubelet API 에 간단한 curl 명령 하나만 보내 봐도 충분하다. 노드 컨트롤러는 노드의 50% 이상이 NotReady 가 되면 축출 속도를 늦추고, 노드가 모두 내려가면 full disruption 모드로 들어가 축출을 멈춘다. 이 동작 덕분에 이번 장애에서 파드의 절반이 살아남았다. 데이터 센터와 클러스터가 여럿이면 품질이 떨어진 데이터 센터에서 다른 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 빠르게 옮길 수 있다.

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원인별2