사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0094 JupyterHub 클러스터에서 학생 파드가 노드의 CPU 와 메모리를 다 써서 자원 보장이 부족했던 코어 파드가 자원을 얻지 못했고, 허브 전체가 멈췄다.

   2i2c2020

   증상

   WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   조치

   • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
   • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.

   후속 조치

   • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
   • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
   • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
   • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
   • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.

   교훈

   코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

   사례 보기
2. IL-0503 GKE 노드의 메모리가 바닥나 mybinder.org 의 proxy 파드가 OOM 으로 죽고 새 서버 실행이 실패했다

   Binder Project2017

   증상

   mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   서비스 중단컨테이너 재시작 반복프로브 실패OOMKilled

   촉발

   GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러컨테이너 메모리 한도JupyterHub

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화한계 경보 부재

   감지

   엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   조치

   • 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
   • cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.

   후속 조치

   • repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
   • jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
   • 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
   • 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.

   사례 보기

원인별1