사례11건

11건 중 9~11번째

1. IL-0466 Prow 가 테스트 작업을 서비스 클러스터에 스케줄해 작업이 뜨지 못하고 Prow 전체가 느려졌다

   Kubernetes project2019

   증상

   16:04 PST 에 Prow 의 응답이 매우 느려졌다. hook 의 응답이 5분쯤 늦었고 봇 명령이 응답하지 않았으며, /lgtm 과 담당자 지정이 오류를 냈다. 작업은 네트워크 문제로 실패하고 GCS 에 로그를 올리지 못했다.

   파드 Pending노드 CPU 고부하지연 시간 증가

   촉발

   13:20 PST 에 Prow 가 자동으로 만든 버전 올림 PR 이 머지돼 배포가 시작됐다. 새로 들어간 클라이언트 코드 리팩터링이 빌드 클러스터 시크릿에 적힌 "default" 클러스터 별칭을 무시해, Prow 가 작업을 기본 별칭인 서비스 클러스터에 스케줄하기 시작했다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   CI 시스템

   기여 요인

   스테이징 불일치리소스 요청과 한도 미설정디버그 접근 제한

   감지

   16:04 PST 에 담당자가 PR 을 보다가 cat 명령이 동작하지 않는 것을 알아챘다. githubstatus.com 은 정상이었다. Slack 에서 Prow 노드가 CPU 와 메모리를 100% 넘게 쓰는 것을 찾았고, 이어서 test-pods 네임스페이스에서 시크릿을 찾지 못해 멈춘 Pending 파드 600개를 확인했다.

   조치

   • 16:40 에 Prow 를 버전 올림 이전인 v20190206-b01b288 로 롤백했고, 그사이 서비스 클러스터의 파드와 prowjob 을 모두 지웠다.
   • 직접 배포할 권한이 없어 이슈를 연 뒤, 16:50 에 되돌린 버전을 kubectl apply 로 직접 배포했다. 문제는 계속됐다.
   • 17:25 에 주어진 "default" 클라이언트를 덮어쓰지 않게 하는 수정 PR https://github.com/kubernetes/test-infra/pull/11209 을 올렸다.
   • 17:25 에 결함이 들어가기 전인 v20190125-2aca69d 로 Prow 를 다시 롤백했다.
   • 17:59 에 잘못 스케줄된 파드와 prowjob 을 모두 다시 지우고 Prow 가 정상임을 확인했다.

   후속 조치

   • 이 동작이 왜 비결정적으로 나타나는지 더 알아본다.
   • Prow 를 크게 바꾸는 변경을 배포할 때 더 조심한다. e2e 테스트를 늘리거나 실제 스테이징 Prow 를 둔다.

   교훈

   사람들이 자리에 있어 문제를 적극적으로 찾고 완화했다. 이번에도 금요일 오후에 일어났고, 동작이 비결정적이었다. 실제 스테이징 Prow 가 필요하다. 지금은 OpenShift 의 Prow 가 잘 돌면 쿠버네티스 Prow 를 올려도 안전하다고 보며 서로에게 기댄다. 그러나 빌드 클러스터를 정의하는 방식처럼 Prow 마다 구성이 다르므로, 쿠버네티스 Prow 와 매우 비슷한 스테이징 환경이 있어야 한다. 크게 바꾸는 Prow 변경은 e2e 테스트를 늘리거나 실제 스테이징 Prow 를 두어 더 조심해서 배포해야 한다.

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2. 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

   증상

   팀은 여러 서비스가 이상하게 동작한다는 보고를 받았다. 가끔 오류 페이지가 뜨고, 응답이 느리고, 타임아웃이 났다.

   노드 NotReady오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃모니터링 중단OOMKilled

   촉발

   장애 직전에 팀원 한 명이 ElastAlert 에 새 알림 규칙을 명령줄로 배포했다. Cloudfront-* 인덱스에 일정 시간 새 문서가 들어오지 않으면 울리는 규칙이었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도kubeletPrometheus

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정기본 설정 방치한계 경보 부재모니터링 사각지대과도한 영향 범위

   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.

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3. IL-0503 GKE 노드의 메모리가 바닥나 mybinder.org 의 proxy 파드가 OOM 으로 죽고 새 서버 실행이 실패했다

   Binder Project2017

   증상

   mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   서비스 중단컨테이너 재시작 반복프로브 실패OOMKilled

   촉발

   GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러컨테이너 메모리 한도JupyterHub

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화한계 경보 부재

   감지

   엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   조치

   • 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
   • cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.

   후속 조치

   • repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
   • jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
   • 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
   • 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.

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원인별4