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적용된 필터 원인용량 한계증상컨테이너 재시작 반복모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례6건

6건 중 6~6번째

  1. 증상

    어느 월요일 아침, 엔지니어가 쿠버네티스 클러스터 경고를 보려고 Prometheus 대시보드를 열었는데 접속되지 않았다. Prometheus 서버 파드는 CrashLoopBackOff 상태였다.

    촉발

    Prometheus 가 시작한 지 5분 만에 시계열 수가 2,162,256 까지 급증해 메모리 8GB 호스트의 메모리를 거의 다 썼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    월요일 아침 엔지니어가 클러스터 경고를 확인하려고 Prometheus 대시보드를 열었다가 접속되지 않는 것을 보고 알았다.

    조치
    • Prometheus configMap 에서 불필요한 설정 대부분을 지워 컨테이너가 더 이상 비정상 종료되지 않게 했다.
    후속 조치
    • Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 알맞게 고친다. 지금 문제를 완전히 풀지는 못해도 비슷한 문제를 막아 해결 시간을 줄인다.
    • 불필요한 수집 지표를 줄이도록 수집 대상이나 수집 간격을 조정한다.
    • Prometheus 에 필요한 메모리를 예측해 새 호스트를 마련하고 deploy-topology: Prometheus 같은 노드 레이블을 붙인 뒤, 매니페스트에 nodeSelector 를 넣어 Prometheus 파드가 그 호스트에만 배치되게 한다.
    교훈

    원인은 둘이었다. 첫째, Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 잘못 잡아 Prometheus 서버 컨테이너가 높은 oom_score_adj 를 받았다. 둘째, 대규모 클러스터에서 Prometheus 가 쓸 메모리를 미리 예측하지 않았다. 쿠버네티스에서 파드의 QoS 클래스는 메모리가 모자랄 때 어느 컨테이너가 먼저 죽는지에 영향을 준다. 커널의 OOM Killer 는 메모리 사용량과 oom_score_adj 로 점수를 매기고, kubelet 은 QoS 클래스에 따라 oom_score_adj 를 정한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 6건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인메모리 캐시, 애플리케이션 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

용량 한계6건

  1. IL-0100 노드가 파드의 CPU 요청에 비해 작아 CPU 가 포화되면서 PostHog 기능 플래그 서비스에 열흘 사이 장애가 세 번 났다.
  2. IL-0067 Redis 마스터의 50Mi 영구 볼륨이 가득 차 AOF 가 깨졌고, Redis 파드가 크래시 루프에 빠져 Klamm 운영 서비스가 멈췄다
  3. 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
  4. IL-0202 갑자기 몰린 쿼리와 데이터베이스 쓰기로 Honeycomb 수집 호스트가 메모리 부족으로 죽었고, 쿠버네티스 CrashLoopBackOff 가 용량 회복을 막아 US1 이벤트 수집이 한 시간 넘게 불안정했다
  5. IL-0093 리더 ingress 컨트롤러 파드가 공유 메모리를 다 써서 ingress 컨트롤러 파드 6개 중 4개가 크래시 루프에 빠졌다
  6. IL-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.
    LINE2020