사례3건
3건 중 1~3번째
IL-0110Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.DFDS2024- 증상
2024-03-13 10:01 UTC 에 쿠버네티스 노드 하나가 NotReady 상태가 됐다. 그때 노드에 잡힌 requests 는 CPU 78%, 메모리 82% 였다. 10:03 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 보고 조사를 시작했다.
- 촉발
Hangfire 로 작업을 실행하는 개발 컨테이너가 Grafana Agent 가 메모리를 많이 쓰고 있던 노드에 배치됐고, 작업이 OOM 으로 실패하며 CrashLoopBackOff 를 반복했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
10:03 UTC 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 확인하고 조사를 시작했다. 두 번째 노드는 15:03 에 Slack 알림이 왔고 15:09 에 확인했다. 탐지까지 걸린 시간은 4분이었다.
- 조치
- 10:22 에 EC2 인스턴스를 비정상으로 표시해 새 노드를 띄웠다.
- 10:30 에 NotReady 노드를 cordon 하고 강제로 drain 했고, 10:36 에 그 EC2 인스턴스를 종료했다.
- 13:02 에 네임스페이스에서 LimitRange 를 지우고 Grafana Agent 파드를 재시작했다.
- 14시대에 문제의 개발 컨테이너를 0개로 줄였고, 몇 분 뒤 EC2 네트워크 트래픽이 정상으로 돌아왔다.
- 두 번째 NotReady 뒤 15:15 에 개발 컨테이너를 다시 0개로 줄였고, 15:18 에 새 노드가 추가됐다.
- 15:19 에 개발 컨테이너를 맡은 팀에 메일을 보냈고, 15:52 에 그 팀이 문제를 확인하고 수정 중이라고 답했다.
- 후속 조치
- grafana-agent 를 모니터링 노드 그룹으로 옮긴다.
- 클러스터 전체 대역폭이 정해 둔 기준에 닿으면 알림을 보낸다.
- grafana-agent Helm 차트에 메모리 한도를 걸 수 있는지 조사한다.
- grafana-agent 의 메모리 사용량을 조사한다.
- grafana-agent 에 PVC 를 써야 하는지 Grafana 지원팀에 묻는다.
- 보존 기간을 제한한 채 노드 로그를 Loki 로 보내는 방안을 검토한다.
- 쿠버네티스 노드 문제를 조사할 때 확인할 자주 쓰는 지표와 로그 쿼리를 위키 페이지로 만든다.
- 교훈
포스트모템에서 나온 후속 조치를 끝까지 챙겨야 한다. CloudWatch 에서 어떤 지표가 쓸모 있는지가 팀에 제대로 공유되지 않아 진단과 조사가 어려웠다.
- 증상
2023년 8월 4일 09:14에 사용자들이 Kibana 로그에 긴 공백이 있다고 #ask-cloud-platform 채널에 알렸다.
- 촉발
새 버전 fluent-bit에서 청크를 버리는 방식이 바뀌었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
사용자들이 #ask-cloud-platform 채널에 알려 와서 알았다. 처음 알려진 시각은 2023년 8월 4일 09:14이고, 장애 선언은 10:09였다.
- 조치
- 메모리 버퍼가 넘칠 때 파일 시스템에 쓰도록 하는 수정을 넣어 Live 환경에 배포했다.
- 로그를 더 작은 청크로 나눠 내보내도록 바꿨다.
- 후속 조치
- 로깅 클러스터에서 나오는 알림을 #lower-priority-alerts 채널로 보낸다. 이슈 번호는 #4704다.
- 로그가 로깅 클러스터로 실제로 전송되는지 확인하는 통합 테스트를 추가한다.
- 증상
Zalando Fashion Store 의 모든 웹 상품 페이지와 코디 페이지가 한 시간 넘게 고객에게 오류를 많이 냈다. 오류는 쿠버네티스 클러스터 하나에서 도는 핵심 데이터 집계 계층 서비스에서 나왔다.
- 촉발
그리 중요하지 않은 하위 서비스 하나로 가는 호출이 타임아웃 나기 시작했다. 집계 계층이 이 호출에 404 로 응답하자 클라이언트가 재시도했고, 집계 계층으로 가는 요청과 그만큼의 DNS 쿼리가 갑자기 치솟았다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
DNS 장애로 클러스터 내부 모니터링이 함께 멈춰 당직 호출이 자동으로 가지 않았다. 집계 계층 서비스 당직 엔지니어가 평소처럼 자동 호출에 기대지 못하고 쿠버네티스 담당 당직 엔지니어에게 직접 전화했다. 그래서 쿠버네티스 당직 엔지니어가 장애를 알기까지 예상보다 오래 걸렸다. 연락을 받은 엔지니어가 CoreDNS 파드가 OOM 으로 죽고 있는 것을 찾아냈다.
- 조치
- 쿠버네티스 당직 엔지니어가 CoreDNS 파드의 메모리 request 와 limit 을 100Mi 에서 2000Mi 로 직접 올렸다.
- 후속 조치
- 노드마다 dnsmasq 를 앞에 둔 CoreDNS 를 띄우는 방식으로 더 튼튼한 DNS 구성을 도입한다. 검토하고 시험한 다른 어떤 구성보다 이 방식의 성능이 좋았다.
- 클러스터 바깥에서 클러스터 전체 상태를 보는 알림을 강화한다. 팀은 클러스터 안 애플리케이션이 영향을 받기 전에, 늦어도 같은 시점에는 클러스터 이상을 알아야 한다.
- 장애 대응 절차와 도구를 개선한다. 자동 당직 호출이 실패해도 당직 엔지니어가 다른 도구로 옮겨 가지 않고 다른 팀에 바로 에스컬레이션할 수 있게 한다. 채팅 봇으로 에스컬레이션을 단순하게 만드는 방안을 추진하고 있다.
- 교훈
쿠버네티스 DNS 구성은 충분히 튼튼하지 않았다. 애플리케이션 하나가 DNS 를 사실상 서비스 거부 공격하듯 몰아붙여 클러스터 전체를 멈추게 할 수 있어서는 안 된다. DNS 쿼리를 늘린 애플리케이션의 영향 범위는 적어도 노드 하나, 가능하면 파드 하나 안에 갇혀야 한다. 팀은 conntrack 을 처리하는 리눅스 커널의 경쟁 상태나 ndots 5 문제 같은 쿠버네티스 DNS 문제를 대부분 알고 있었고, 일부는 완화책도 갖고 있었다. 하지만 이 문제들이 DNS 구성에 얼마나 크게 영향을 주는지는 제대로 알지 못했다. 모니터링도 충분히 튼튼하지 않았다. 일부 알림은 클러스터 밖에서 돌았지만 대부분은 클러스터 안에서 돌았다. 그래서 DNS 가 무너졌을 때 당직 엔지니어가 자동으로 호출되지 않았고 복구 시간이 필요 이상으로 길어졌다.
이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨테이너 메모리 한도, 텔레메트리 에이전트. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.