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사례8건

8건 중 1~5번째

  1. 증상

    어느 금요일 오후, 고객 한 곳이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스에서 HTTP 5xx 오류가 튄다고 알려 왔다. 팀은 바로 장애를 선언했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    고객이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스의 HTTP 5xx 가 튄다고 알려 와서 알았다. DNS 와의 관계는 한참 뒤에야 드러났고, 그때 보니 그동안 무시해 온 이 클러스터의 DNS Latency SLI 가 다른 클러스터보다 낮아져 있었다.

    조치
    • dnsmasq 의 노드당 동시 DNS 질의 한도를 150에서 Google 권장값인 1500으로 올렸다.
    • CoreDNS 가 응답에 RA 비트를 항상 넣도록 header 설정에 set ra aa, clear rd 를 넣어 dnsmasq 가 cluster.local 응답을 캐시하게 했다.
    • 노드 로컬 dnsmasq 에서 ndots 때문에 생긴 풀 수 없는 도메인 질의를 가로채 NXDOMAIN 으로 응답하도록 설정해 CoreDNS 로 넘어가지 않게 했다.
    • fluent-bit 가 로그 라우터에 접속할 때 쓰는 호스트 이름을 서비스 이름에서 FQDN 으로 바꿨다.
    • 영향받은 고객에게 앱의 내부 이름 해석을 FQDN 으로 바꾸도록 요청했다.
    교훈

    SLO 를 보기 좋은 지표로만 두지 말고 안전장치로 써야 한다. 이번에는 나빠진 DNS Latency SLI 를 오래 무시한 탓에 원인을 늦게 찾았다. SLO 를 안전장치로 쓰려면 믿을 수 있는 SLI 가 먼저 있어야 한다. 조사가 여러 당직자에게 흩어져 있었고, 관찰 결과와 가설을 한곳에 모으지 않아 같은 가설이나 이미 버린 가설을 다시 붙잡기도 했다. 가설 하나를 버린 뒤에 다음 가설로 넘어가야 한다. 기존 지표에 없는 데이터는 DNStop 처럼 직접 모아야 한다. 멀티 테넌트 환경에서는 DNS 를 한 번 개선하면 모든 고객이 그 효과를 본다.

  2. 증상

    2023년 6월 13일 11:49 AM PDT 부터 us-east-1 리전에서 Lambda 함수 호출의 오류율과 지연이 늘었다. Amazon EKS 에서는 새 클러스터를 만들 때 오류율과 지연이 늘었고, 기존 EKS 클러스터는 영향을 받지 않았다.

    촉발

    트래픽이 평소 하루 패턴 범위 안에서 늘어 10:01 AM 부터 Lambda Frontend 플릿이 확장했고, 11:49 AM 에 셀 하나가 한 번도 도달한 적 없는 용량 임계를 넘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    엔지니어링 팀이 곧바로 투입돼 조사를 시작했고, 12:26 PM 에 잠재 결함과 그 결함이 컴퓨트 용량 공급에 준 영향을 찾았다.

    조치
    • 트래픽이 줄어든 것을 확인하고 Lambda Frontend 플릿을 결함이 나타나지 않는 규모로 줄였다.
    후속 조치
    • 장애를 일으킨 Lambda Frontend 플릿의 확장 작업을 곧바로 막았다.
    • 잠재 결함을 고쳐 모든 리전에 배포했다.
    • 셀 확장에서 드러난 시급한 문제에 대응하는 여러 조치를 마쳤다.
    • 모든 셀을 충분히 시험한 크기 안에 묶어 예상하지 못한 확장 문제를 막는 더 큰 작업을 2023년 안에 마친다.
    교훈

    셀 구조여도 셀 하나가 한 번도 겪지 않은 크기로 커지면 잠재 결함이 드러날 수 있다. 이번 장애로 Lambda Frontend 를 확장할 때 셀 구조에 빈틈이 있다는 것이 드러났다. Lambda 함수 호출에 기대는 STS, 콘솔, EKS 같은 서비스도 함께 오류와 지연이 늘었다. EKS 에서는 새 클러스터 생성만 실패했고 이미 돌던 클러스터는 영향이 없었다.

  3. 증상

    2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스의 업데이트를 롤아웃할 때마다 오류가 늘었다. 서비스 로그에는 DNS 오류 때문에 메트릭 데이터 저장소에 연결하지 못했다는 내용이 찍혔다. 클라이언트가 실패한 질의를 자동으로 재시도해 사용자에게 보이는 오류는 적었지만, 재시도 때문에 대시보드와 모니터의 지연이 늘었다.

    촉발

    2021년 8월 메트릭 질의 클라이언트의 업데이트를 롤아웃하면서 새 기본값인 gRPC round_robin 부하 분산 정책이 처음 적용됐다. round_robin 은 끊긴 채널을 자동으로 다시 연결하는데, 오래전에 넣어 둔 매우 공격적인 gRPC 재연결 타임아웃과 겹쳐 서비스 롤아웃 때마다 사라진 파드 IP 로 SYN 이 쏟아졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스 롤아웃 때 오류가 늘어나는 것을 보았고, 서비스 로그에서 DNS 오류가 데이터 저장소 연결을 막는 것을 확인했다.

    조치
    • node-local-dns 파드의 메모리를 64 MB 에서 256 MB 로 올렸다. OOM 오류는 멈췄지만 DNS 오류는 계속됐다.
    • AWS 가 더 많은 연결을 추적할 수 있다고 한 더 큰 인스턴스 유형으로 서비스 인프라를 올려 보았고, 그것만으로 문제가 사라지는 것을 확인했다.
    • SYN 폭주를 일으킨 사용자 지정 gRPC 재연결 파라미터를 지우고 기본값으로 되돌리는 PR 을 만들었다. 다음 롤아웃에서는 오류가 나지 않았다.
    후속 조치
    • Cilium 프로젝트에 PR 을 기여한다. 이 PR 은 옛 파드 IP 에 unreachable 경로를 더해, 지워진 파드로 가는 요청이 martian 패킷이 되지 않게 한다. 그러면 역경로 필터가 SYN 을 버리지 않고, 클라이언트는 분명한 ICMP 오류를 받는다.
    교훈

    gRPC, 쿠버네티스, AWS 같은 강력한 추상화도 엣지 케이스에서는 평소에 숨어 있던 복잡함이 오류로 드러난다. 몇 달을 조사한 끝에, 이번 장애의 뿌리가 팀이 직접 한 변경에 있다는 것을 찾았다. 의존성의 버그를 피해 가려던 변경, 이전 장애를 고치려던 변경, 기본 재연결 파라미터를 덮어쓴 변경이었다. 이 변경들은 당시에는 안전해 보였지만 한참 뒤에 상관관계를 찾기 어려운 때에 뜻밖의 결과를 냈다. DNS 문제처럼 보여도 DNS 문제가 아닐 때가 있다. AWS ENA 지표와 VPC Flow Logs 는 연결 추적을 들여다보는 데 중요하다. DNS 전파 시간은 여러 요인에 좌우된다.

  4. 증상

    Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

    촉발

    쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

    조치
    • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.
    후속 조치
    • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
    • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.
    교훈

    CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

  5. 증상

    서비스 구조를 바꾸고 노드 풀 크기를 조정하고 하위 서비스를 샤딩한 직후, 집계 서비스에 여러 연결 문제가 생기고 오류율이 올라갔다.

    촉발

    집계 서비스가 도는 노드의 RAM 을 절반으로 줄였고, 하위 서비스를 샤딩하면서 추적해야 할 연결 수는 두 배가 됐다. conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례하므로 노드가 추적할 수 있는 연결 수는 줄고 추적할 연결은 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 먼저 서비스의 연결 문제와 오류율 상승을 알아챘다. HAProxy 가 보고하는 연결 리셋 오류가 계속 늘었고, 팀은 node_nf_conntrack_entries 를 node_nf_conntrack_entries_limit 과 겹쳐 보고 일부 노드의 conntrack 테이블이 바닥난 것을 확인했다.

    조치
    • 집계 서비스를 RAM 이 더 큰 노드에 배치했다.
    • 노드 하나에 뜨는 집계 서비스 파드 수를 제한했다.
    후속 조치
    • conntrack 사용률이 75% 를 넘으면 경보가 가도록 Prometheus 쿼리 (node_nf_conntrack_entries / on (pod) node_nf_conntrack_entries_limit / on (pod) group_right kube_pod_info) > 0.75 로 경보 규칙을 만들었다.
    교훈

    쿠버네티스 노드의 conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례해 정해진다. 부하가 큰 애플리케이션은 특히 작은 노드에서 conntrack_max 를 쉽게 넘겨 연결 리셋과 타임아웃을 일으킨다. 노드를 작게 바꾸면 추적할 수 있는 연결 수도 함께 줄어든다. conntrack 사용률은 지표로 보고 경보를 걸어 둬야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 8건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: CoreDNS, 클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별4

DNS·네트워크 장애1건

조직
  1. IL-0083 멀티 테넌트 쿠버네티스 클러스터에서 노드 로컬 dnsmasq 가 동시 질의 한도에 걸리고 cluster.local 응답을 캐시하지 못한 데다 ndots 검색 도메인 질의가 CoreDNS 로 몰려, 서비스 간 호출이 간헐적인 5xx 를 냈다.

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0151 us-east-1 의 Lambda 셀 하나가 처음 겪는 규모로 커지며 잠재 결함이 드러나 Lambda 호출이 실패했고, Lambda 에 기대는 EKS 의 새 클러스터 생성도 오류와 지연을 겪었다.
  2. IL-0012 CPU limit 과 커널 CFS 쿼터 버그로 파드가 과하게 스로틀링돼 헬스 체크가 실패하고 애플리케이션이 멈췄다
    Omio2020

설정 변경1건

조직
  1. IL-0461 메트릭 질의 서비스를 롤아웃할 때마다 DNS 오류가 나며 질의가 실패했다

용량 한계4건

  1. IL-0013 노드 RAM 을 절반으로 줄이자 conntrack 테이블이 가득 차 집계 서비스에 연결 리셋과 오류가 늘었다
  2. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.
  3. IL-0001 CoreDNS 파드가 메모리 한도 100Mi 에 걸려 OOM 으로 계속 죽으면서 쿠버네티스 클러스터 전체의 DNS 가 멈췄다
  4. IL-0468 노드당 볼륨 개수 한도에 걸려 새 학생 서버 파드가 Pending 에 머물고 학생들이 500 오류를 받았다