사례3건

3건 중 1~3번째

1. IL-0087 RKE2 클러스터 노드를 재부팅한 뒤 Multus 가 쿠버네티스 API 에 닿지 못해 파드가 IP 를 받지 못했고, 같은 장애가 모든 노드로 번져 전체 서비스가 멈췄다.

   Fyra Labs2023

   증상

   ICT 기준 2023-04-09 새벽 2시쯤 클러스터 노드 하나가 평소와 다른 CPU 사용을 보였다. 팀은 containerd 와 runc 의 상위 프로젝트에 있는 CRI 버그로 추정했다. 이 노드가 다른 서비스를 모두 스로틀링해 서비스가 실패하고 있었다.

   노드 CPU 고부하서비스 중단

   촉발

   평소와 다른 CPU 사용을 보인 노드를 바로잡으려고, 시스템을 쓰는 사람이 없는 시간이라고 보고 클러스터를 정비 상태로 내린 뒤 영향받은 노드를 전부 재부팅했다.

   원인

   unknown

   구성 요소

   Multus 메타 CNICalico컨테이너 런타임

   기여 요인

   수동 조치 악화미검증 가정

   감지

   새벽 2시쯤 노드 하나의 평소와 다른 CPU 사용을 발견했다. 재부팅 뒤 2시 30분쯤 일부 서비스에서 이상한 문제가 보여 네트워크 장애를 알아챘고, 6시 31분에는 개발자들이 Terra 저장소가 내려갔다고 알려 왔다.

   조치

   • Multus 와 Calico 를 완전히 지우고 Cilium CNI 로 바꿨다.
   • 14:30 ICT 까지 CNI 를 뺀 클러스터 설정 대부분을 되돌려 모든 서비스를 다시 올렸다.

   교훈

   팀은 처음 장애를 저절로 풀릴 일시적인 문제로 보고 다른 노드까지 재부팅했는데, 이 판단은 완전히 틀렸고 장애가 모든 노드로 번졌다. 바꿔 넣은 Cilium 은 이 클러스터에서 Calico 보다도 잘 동작했다. 팀은 한 블로그 글의 자원 사용량 비교를 보고 Cilium 을 피했었지만, 실제로는 Calico, Canal, Flannel 과 마찬가지로 노드당 1코어라는 허용 범위 안에서 돌았다. 작은 클러스터에서는 Cilium 의 조금 더 큰 자원 사용량이 문제가 되지 않았다.

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2. 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.

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3. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

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원인별2