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사례5건

5건 중 1~5번째

  1. 증상

    2025-04-14 09:33 UTC 쯤 Magic Pages 의 컨트롤 플레인 노드 세 대 중 한 대가 갑자기 오프라인이 됐다. 노드를 살펴보니 메모리가 바닥나 있었다. 운영자는 평소 절차대로 고장 난 노드를 빼고 메모리가 조금 더 큰 서버로 바꾸려 했다.

    촉발

    컨트롤 플레인 노드 한 대가 메모리 부족으로 오프라인이 됐다. 이 노드를 교체하는 배포가 실패해 다시 시도하는 동안, 클러스터 내부 구성 요소들이 Hetzner API 를 계속 호출해 시간당 3600건 한도를 소진했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    모니터링 경보가 쏟아지면서 고객 웹사이트에 접속할 수 없다는 것을 알았다. API 호출 한도가 원인이라는 것은 30분쯤 조사한 뒤에야 찾았다. hetzner-k3s 가 Hetzner API 오류를 감춰서 원인 파악이 늦어졌다.

    조치
    • API 호출을 확실히 멈추려고 서버 전원을 내려 쿠버네티스 클러스터 전체를 껐다.
    • Hetzner API 의 ratelimit-remaining 값이 다시 오르는 것을 지켜보면서, 복구 중에 다시 한도에 걸리지 않도록 여유분이 쌓일 때까지 기다렸다.
    • API 호출 여유가 생긴 뒤 컨트롤 플레인 서버를 다시 켰다.
    • 워커 노드를 올린 뒤 Longhorn 의 핵심 구성 요소를 손으로 띄워 스토리지 볼륨이 스스로 복구되게 했다.
    • 17:00 UTC 쯤 사이트의 95% 가 돌아온 뒤, 남은 사이트를 손으로 다시 시작했다.
    후속 조치
    • 클러스터 노드에서 나가는 Hetzner API 호출량을 따로 모니터링해서 사용량이 높아지면 미리 알 수 있게 한다.
    • Hetzner 와 협의해 API 호출 한도를 늘린다.
    • API 하나에 기대는 구조를 줄일 방법을 찾고, hetzner-k3s 로는 그렇게 하기 어렵다면 다른 도구를 검토한다.
    • 클러스터 전체가 꺼진 뒤 Longhorn 스토리지를 복구하는 절차를 더 탄탄하게 문서로 만들고 시험한다.
    교훈

    Hetzner 의 기본 API 한도인 시간당 3600건은 장애나 복구 상황에서 클러스터가 쓰는 양에 비해 부족했다. 운영자는 배포에 쓰는 API 사용량만 봤고, 실행 중인 클러스터 내부에서 나가는 호출은 지켜보지 않았다. 네트워킹 같은 핵심 기능이 클라우드 API 하나에 기대고 있으면, 그 API 가 막히는 순간 클러스터 전체가 약해진다. hetzner-k3s 의 추상화는 API 오류를 감춰 문제 해결을 늦췄다. 클러스터가 비정상 종료된 뒤 Longhorn 을 살리는 데 손이 많이 가서 장애가 길어졌다.

  2. 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.

  3. 증상

    2022-10-31 13:45 UTC 에 팀은 계획된 vpc-cni EKS 애드온 업그레이드를 배포 파이프라인으로 시작했다. 14:10 에 파이프라인이 업그레이드 중 타임아웃으로 실패했다. 45개 aws-node 파드 가운데 약 10개만 업그레이드됐다. 5개는 Terminating 에 멈췄고, 나머지 30개는 업그레이드를 시도하지도 못했다.

    촉발

    매일 도는 노드 롤오버가 2022-10-31 07:30 UTC 에 가장 최신 EKS 노드 AMI 인 v20221027 을 가져와 기존 노드를 이 AMI 로 만든 새 노드로 바꿨다. 이 AMI 는 나중에 커널 문제로 회수됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    07:30 롤오버 뒤 14:10 에 vpc-cni 업그레이드 파이프라인이 타임아웃으로 실패했다. 팀은 롤오버 7시간 뒤인 14:30 에 노드가 NodeNotReady 를 오가는 것을 보고 이상을 알았다. 감지까지 7시간이 걸렸다. 알림은 NodeNotReady 이벤트와 소켓 증가를 잡지 못했다. 팀은 17:21 에 GitHub 에서 v20221027 의 PLEG 관련 이슈를 찾고 나서 원인을 알았다.

    조치
    • Terminating 에 멈춘 노드를 하나씩 cordon, drain, 삭제해 vpc-cni 업그레이드를 끝냈다. 모두 15대를 지웠다.
    • 특정 AMI 를 지정할 수 있도록 인프라 모듈의 terraform 을 고치고 테스트해 master 브랜치에 머지했다.
    • 파이프라인으로 EC2 Auto Scaling 그룹 launch configuration 의 AMI 를 이전의 정상 버전으로 되돌려 노드를 다시 만들었다.
    후속 조치
    • 각 팀에 readiness, liveness 프로브를 쓰자고 제안한다.
    • readiness, liveness 프로브 적용 현황을 보여 주는 대시보드를 만든다.
    • readiness, liveness 프로브와 그 쓸모를 설명하는 위키 글을 쓴다.
    • 인프라 모듈에서 특정 AMI 를 지정할 수 있게 고친다.
    • 최신 AMI 를 바로 받을지, 새 AMI 를 배포 전에 어떻게 시험할지 논의하는 자리를 잡는다.
    • 비정상적인 NodeNotReady 이벤트나 소켓 사용 증가를 잡는 알림을 만든다.
    • 팀 안에 Kubernetes 학습 과정을 만든다.
    • 노드 로그를 중앙에서 모은다.
    • 나와 있는 최신 AMI 를 조회하는 Prometheus exporter 를 만들고, 이를 쓰는 대시보드와 알림도 만든다.
    교훈

    새 AMI 를 배포한 날에는 다른 컴포넌트 업그레이드를 매우 조심해야 한다. 이번에는 새 노드 AMI 를 쓴 날 EKS 컴포넌트도 함께 올리면서 원인을 가리기 어려웠다. 장애나 문제가 생겼을 때 각 팀과 소통하는 경로도 개선해야 한다. 문제를 알린 팀에게서 자세한 내용을 받기 어려웠고, 팀별 당직 호출 경로도 없었다. 팀이 Kubernetes 컴포넌트를 깊이 이해하지 못했던 점도 장애에 영향을 준 요인이었다.

  4. 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.

  5. 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 5건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, 컨테이너 메모리 한도. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별3

용량 한계3건

  1. IL-0085 Hetzner Cloud 의 k3s 컨트롤 플레인 노드가 메모리 부족으로 꺼진 뒤 클러스터가 Hetzner API 호출 한도를 다 써 버려 모든 고객 사이트가 약 7.5시간 멈췄다.
  2. IL-0110 Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.
    DFDS2024
  3. IL-0040 비운영 쿠버네티스 클러스터에 Helm 차트를 한꺼번에 설치하자 작은 gp2 루트 볼륨의 IOPS 가 바닥나, 워커 노드 세 대에서 kubelet 이나 Docker 가 내려가 세 대 모두 NotReady 가 됐다

소프트웨어 결함1건

조직
  1. IL-0112 나중에 회수된 EKS 노드 AMI 로 노드를 교체한 뒤 노드가 PLEG is not healthy 를 보고하며 NotReady 를 오갔고 파드 네트워크 타임아웃이 났다
    DFDS2022

설정 변경1건

조직
  1. IL-0035 ElastAlert 에 새로 넣은 알림 규칙 때문에 ElastAlert 파드가 메모리를 끝없이 써서 노드가 잇달아 NotReady 가 되었고, 같은 클러스터의 도구와 Grafana, Prometheus 가 함께 흔들렸다.
    NU.nl2019