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

사례3건

3건 중 1~3번째

  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

    2024년 2월 13일 01:04 CET 에 FR-PAR 리전의 Kubernetes API 에서 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났다. 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 상태가 됐다.

    촉발

    2월 12일 새 쿠버네티스 릴리스가 모든 사용자에게 나온 뒤, 12일에서 13일로 넘어가는 밤에 많은 클러스터가 동시에 자동 업그레이드를 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    타임라인의 첫 기록은 01:04 CET 다. 이때 Kubernetes API 의 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났고, 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 가 됐다. 기록된 첫 조치는 42분 뒤인 01:46 에 API 자원을 늘린 일이었다.

    조치
    • Kubernetes API 에 배정한 자원을 01:46 과 02:20 두 차례 늘렸다.
    • 02:30 에 API 트래픽을 제한해 들어오는 트래픽을 고르게 만들고 혼잡을 줄였다.
    • 03:20 부터 트래픽 제한을 50-100 개 배치로 나눠 차례로 풀어 노드들이 다시 인증하고 "Ready" 가 되게 했다.
    • 03:40 에 API 혼잡 중에 만들어진 고장 노드를 교체하는 스크립트를 돌렸다.
    • 15:45 부터 노드 인증이 한꺼번에 몰리지 않게 일부 클러스터부터 예전 인증 방식으로 차례로 롤백했고, 2월 19일 모든 클러스터에서 롤백을 마쳤다.
    • 노드 인증이 동시에 몰릴 수 있는 클러스터 업그레이드와 설정 갱신 기능을 2월 20일 10:30 까지 껐다.
    후속 조치
    • Kubernetes API 자원 배정을 늘렸다.
    • 예전 인증 방식으로 롤백했다.
    • 노드에 로컬 인증 캐시를 둔다.
    • 부하가 치솟을 때 더 잘 버티도록 자원 배정 전략을 다시 짠다.
    • 쿠버네티스에 새 요청 큐잉 방식을 넣는다.
    • 높은 부하나 장애가 다른 구성 요소로 번지지 않게 구성 요소를 서로 분리한다.
    • 몇몇 지표를 꼼꼼히 지켜봐 이상 패턴을 더 일찍 찾는다.
    • 이 기간에 노드를 배포했지만 제대로 쓰지 못한 고객에게 환불한다.
    교훈

    고객의 클러스터와 노드가 빠르게 늘면서 기존 트래픽 제어로는 혼잡을 막기 어려워졌다. 많은 클러스터의 자동 업그레이드가 한 번에 시작되면 Kubernetes API 에 부하가 몰리고, 계속 실패하고 재시도하는 노드 인증 방식이 혼잡을 더 키운다. 1월 24일 장애 뒤 넣은 단기 완화 조치로는 재발을 막지 못했다.

  3. 증상

    2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

    촉발

    FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

    조치
    • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
    • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
    • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
    • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.
    후속 조치
    • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
    • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
    • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.
    교훈

    탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

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

원인별1