Incident Library
  • 원인
  • 구성 요소
  • 증상
  • 기여 요인
  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    2019년 6월 15일 토요일 오후 5시 12분에 자체 모니터링이 운영 클러스터의 노드 한 대에서 SystemOOM 이벤트가 났다고 알렸다. 4분 뒤에는 같은 노드의 루트 볼륨에서 EBS Burst Balance 가 낮다는 경고가 왔다.

    촉발

    메모리 요청과 제한 없이 배포된 fluentd-sumologic 파드가 노드 메모리를 계속 차지해 노드에 SystemOOM 이 났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Blue Matador 의 자체 모니터링이 노드의 SystemOOM 이벤트 알림과 EBS Burst Balance 가 낮아졌다는 경고를 보냈다. 원인 파드는 Datadog 의 메모리 사용량 그래프에서 찾았다.

    조치
    • 모든 sumologic 파드를 재시작해, 파드들이 메모리를 적게 쓰는 상태에서 다시 출발하게 했다.
    • fluentd-sumologic 파드 스펙에 환경 변수 RUBY_GC_HEAP_OLDOBJECT_LIMIT_FACTOR 를 "0.9" 로 넣어 배포했다.
    • fluentd-sumologic 에 메모리 요청 128Mi, 메모리 제한 1024Mi, CPU 요청 100m, CPU 제한 250m 을 지정했다.
    후속 조치
    • 기본 리소스 제한과 리소스 쿼터를 함께 써서 모든 파드가 요청과 제한을 갖게 하는 작업을 백로그에 올렸다.
    교훈

    재시작된 파드를 확인할 때는 모든 네임스페이스를 본다. 이번에는 fluentd-sumologic 파드가 별도 네임스페이스에 있어 첫날 원인을 놓쳤다. 모든 파드, 특히 서드파티 애플리케이션에는 리소스 요청과 제한을 지정한다. 제한이 있으면 메모리 문제를 고치지는 못해도 그 문제가 해당 파드들 밖으로 번지지 않게 막을 수 있다. 보이는 문제는 증거가 남아 있을 때 근본 원인까지 파고든다. 이번에는 디스크 IO 가 늘어난 이유를 확인할 로그가 사라진 뒤였다.

  2. 증상

    dex의 AuthRequest 리소스가 엄청난 수로 쌓여 있었다. 발표자는 그 전부터 이미 징후가 있었다고 했다.

    촉발

    dex의 잘못된 기본값 때문에 AuthRequest 리소스가 쌓였다. 발표는 원인으로 지나치게 긴 TTL, 계속 새로고침되는 대시보드, 실제 보안 버그를 꼽았다. 그리고 쌓인 리소스를 치우려고 dex 네임스페이스를 지우자 마스터가 내려갔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    발표자는 그 전부터 이미 징후가 있었다고 했다. 마스터가 내려간 뒤에는 Slack에 경보가 많이 들어왔지만, 인증도 port-forward도 되지 않아 모니터링에는 들어갈 수 없었다.

    조치
    • kill-kube-ns 도구로 API를 직접 호출해 dex 네임스페이스에 남은 kubernetes finalizer를 지웠다.
    • dex를 적절한 기본값으로 설정해 새 네임스페이스에 다시 배포했다.
    교훈

    외부 도구의 기본값을 그대로 믿지 않는다. 목록 조회도 안 될 만큼 쌓인 리소스를 네임스페이스 삭제로 치우면 정리 루프가 타임아웃과 재시도를 반복해 마스터를 내릴 수 있다. 클러스터 인증이 클러스터 안에 있으면 클러스터가 죽었을 때 모니터링에도 들어갈 수 없다. API로 finalizer를 직접 지우는 방법은 발표자도 절대 하지 말라고 한 마지막 수단이다.

  3. 증상

    SRE 팀장이 애플리케이션 Helm 차트를 고친 뒤 자기 머신에서 CI 과정을 돌렸다. watch kubectl get pods 로 지켜보니 파드가 모두 Running 이 되었는데, 그중 일부가 다시 Pending 으로 바뀌었다. 그는 저절로 풀릴 일시적인 문제라고 보고 회의에 들어갔다.

    촉발

    CI 과정을 로컬에서 돌려 시장 네 곳의 Helm 차트를 비운영 클러스터에 한꺼번에 설치했다. 그 결과 t2.medium 워커 노드 세 대가 여러 컨테이너의 이미지를 동시에 받고 컨테이너를 동시에 만들었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    담당자가 CI 과정을 돌리며 watch kubectl get pods 로 지켜보다가 Running 이던 파드가 Pending 으로 바뀌는 것을 보았다. 두 시간 뒤 Unknown 상태의 파드를 보고서야 내부에서 무언가 확실히 잘못됐다고 판단했다. 워커 노드 세 대가 모두 NotReady 였지만 어떤 모니터링도 이를 잡지 못했다.

    조치
    • 워커 노드 세 대를 종료하고 오토스케일링 그룹이 새 인스턴스를 띄우게 했고, 약 10분 뒤 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 비운영 AWS 계정과 DataDog 의 연동 문제를 고쳐 지표가 들어오게 하고, 그 지표를 보며 설치 과정을 다시 돌렸다.
    • 워커 노드의 루트 EBS 볼륨을 20GB 에서 120GB 로 늘렸다.
    • ruby:2.4, alpine:3.2 같은 공통 베이스 이미지 안에서 sleep 루프만 도는 DaemonSet 을 배포해 노드에 이미지를 미리 받아 두었다. kops 가 사용자 훅을 지원할 때까지 쓰는 임시 방편이다.
    • 쿠버네티스의 계층마다 할당 한도를 다르게 설정한다.
    • tiller 가 크래시 루프에 빠지면 차트 설치와 업그레이드로 수정을 배포할 수 없으므로 tiller 고가용성을 Helm 팀과 논의한다.
    • 새로 만드는 파드 수를 조절할 방법을 찾는다.
    교훈

    평소 하던 애플리케이션 배포만으로도 클러스터가 무너질 수 있었다. 워커 노드를 종료하는 방법은 효과가 있었지만 파드를 다른 노드로 옮기지 않으므로 운영 환경에서는 고객이 서비스를 못 쓰게 된다. 그래서 이런 장애의 표준 절차가 될 수 없다. 노드 상태, 파드 단계, 노드 리소스 지표가 없으면 이런 장애를 알아채지 못한다. kops 의 기본 20GB gp2 루트 볼륨은 IOPS 와 디스크 공간이 모두 모자랐다. 새로 만드는 파드 수를 조절할 수단이 있으면 문제를 풀지는 못해도 위험을 줄일 수 있고, 무언가 잘못됐을 때 제 손으로 클러스터를 마비시키는 일을 막을 수 있다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

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

원인별1