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  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    Adyen 의 운영 빅데이터 쿠버네티스 클러스터에서 새 파드가 네트워크 설정 단계에서 타임아웃으로 실패했다. 한 파드가 실패하면 같은 노드에 뜨려는 다른 파드도 모두 타임아웃을 냈다.

    촉발

    몇 달 전 Helm 차트에 cilium_bpf_map_dynamic_size_ratio: 0.0050 을 설정해, 2TB RAM 노드의 TCP 연결 추적 테이블 최대 크기가 기본값의 두 배인 16,777,216 개가 됐다. 이 큰 테이블이 연결 추적 가비지 컬렉션의 주기 자동 조정과 맞물려, 연결이 적던 노드에 무거운 데이터 작업이 올라오면 만료된 항목이 몇 시간 동안 쌓였다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • Cilium 설정에 conntrackGCInterval: 60s 를 넣어 가비지 컬렉션 주기가 자동으로 늘어나지 않게 고정했다. 오전 9:00 에 적용해 10:00 에 DaemonSet 배포를 마쳤고, 연결 추적 테이블 크기와 엔드포인트 API 처리 시간이 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 워크로드가 동적으로 바뀌는 Cilium 환경에서는 conntrackGCInterval: 60s 설정과 함께, 가비지 컬렉션 시간 cilium_datapath_conntrack_gc_duration_seconds 와 테이블 크기 cilium_datapath_conntrack_gc_entries 에 미리 알림을 건다. 이 장애 때 가비지 컬렉션 시간은 1초에서 80초로 뛰었고 테이블에는 대부분 만료된 항목 700만 개가 있었다.
    교훈

    규모에 맞춰 바꾼 값은 트래픽이 늘면서 몇 달 뒤에야 전체 영향을 드러낼 수 있다. 512GB 노드를 위해 바꾼 bpf_map_dynamic_size_ratio 는 처음 문제를 풀었지만, 2TB 노드에서 커진 테이블이 가비지 컬렉션 주기 자동 조정과 맞물렸다. 로그는 증상만 보여 줬고, 원인은 프로파일링과 추적으로 컨테이너 런타임, CNI 플러그인, Cilium 에이전트, 리눅스 커널까지 훑어야 보였다. 실제 숫자로 어림셈을 하자 전체 흐름을 이해하기 전에 원인을 짚을 수 있었다. 자동 조정 알고리즘에는 한계가 있어야 한다. Cilium 의 주기 자동 조정은 오래 연결이 적다가 파드 하나로 연결이 크게 늘어나는 노드나, 5% 가 아주 큰 수가 되는 큰 테이블을 고려하지 않았다. 최대 12시간이라는 주기도 이 작업에는 너무 길었다. 타임아웃은 호출한 쪽만 보호할 뿐 작업을 멈추지 않는다. 필요하면 작업을 취소하는 처리를 명시적으로 넣어야 한다. 연결 추적 상태는 핵심 운영 지표로 다뤄야 하고, 한가한 시간의 CPU 절약을 위해 바쁜 시간의 파드 생성 타임아웃을 감수해서는 안 된다.

  2. 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.

  3. 증상

    팀은 여러 서비스가 이상하게 동작한다는 보고를 받았다. 가끔 오류 페이지가 뜨고, 응답이 느리고, 타임아웃이 났다.

    촉발

    장애 직전에 팀원 한 명이 ElastAlert 에 새 알림 규칙을 명령줄로 배포했다. Cloudfront-* 인덱스에 일정 시간 새 문서가 들어오지 않으면 울리는 규칙이었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    여러 서비스에서 오류 페이지, 느린 응답, 타임아웃이 난다는 보고가 팀에 들어왔다. 알림은 하나도 울리지 않았다. 팀은 Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드로 옮겨 간 뒤 파드 메모리 사용량 대시보드에서 원인을 찾았다.

    조치
    • NotReady 노드를 하나씩 종료해 오토스케일링 그룹이 새 노드를 띄우게 했다. 새 노드도 곧 NotReady 가 되어 이것만으로는 풀리지 않았다.
    • Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드에 다시 스케줄된 뒤 파드 메모리 대시보드를 보고 ElastAlert 파드가 원인임을 찾아냈다.
    • 원인인 ElastAlert 문제를 고쳤다.
    후속 조치
    • CPU, 메모리, 디스크 공간 같은 자원 사용량에 알림 규칙을 정의한다.
    • 여러 출처를 함께 쓰는 알림 전략을 계속 연구한다. 지금은 Elasticsearch, 아직 설정하지 않은 Prometheus alertmanager, APM 용 New Relic 이 있다.
    • 지표를 클러스터 밖으로 내보내고 Grafana 도 클러스터 밖으로 옮기는 방안을 검토한다. 옮길 곳은 EC2 나 별도 쿠버네티스 클러스터가 될 수 있다.
    • 중요한 지표를 ELK 에서 시각화하거나 Prometheus 와 Grafana 의 가용성을 높인다. 지표 전략도 개선한다.
    • ElastAlert 의 자원 한도를 Helm values 로 지정한다.
    • 네임스페이스에 메모리 요청값의 기본값과 한도를 설정한다.
    • 고객 대면 워크로드를 빌드, 로깅, 모니터링 워크로드와 떼어 놓는다. 먼저 운영 클러스터 안의 전용 노드 그룹으로 옮기고, 경험에 따라 별도 도구 클러스터도 검토한다.
    • 모든 배포를 Jenkins 파이프라인 같은 자동화로 하고, 새 버전 배포에 GitOps 방식을 검토한다.
    • 배포 뒤 스모크 테스트 단계가 있는 파이프라인으로 배포한다.
    • 쿠버네티스와 클라우드 인프라 작업을 팀 스프린트에 넣어 모든 팀원이 경험 많은 팀원과 짝을 지어 맡게 하고, 주제별 심화 워크숍을 연다.
    교훈

    근본 원인 하나만 탓하는 포스트모템은 장애로 이어진 문제의 15% 정도만 다룬다. 이번에도 ElastAlert 를 고친 것은 일부일 뿐이었다. 알림이 없었고, 모니터링이 같은 클러스터 안에 있었고, Helm 차트의 자원 한도에 기본값이 없었다. 운영 도구와 고객 워크로드가 자원을 나눠 썼고, 손으로 한 배포를 팀이 몰랐고, 스모크 테스트가 없었고, 운영 지식이 일부에게만 있었다. 이렇게 배우려면 장애 건수나 해결 시간만 보지 않고 비난 없는 포스트모템을 허용하는 문화가 필요하다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: Cilium, CoreDNS. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1