사례9건

9건 중 2~6번째

1. IL-0181 외부 커뮤니티 게시글로 트래픽이 몰려 상품 API 파드가 CPU limit 1코어에서 스로틀링되면서 상품 조회 페이지가 매우 느려졌다

   Kevin2026

   증상

   운영 중인 이커머스 플랫폼의 응답이 갑자기 느려졌다. 상품 조회 페이지가 특히 심했고, 사용자들에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어왔다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   외부 커뮤니티인 뽐뿌에 플랫폼 링크가 담긴 게시글이 올라와 짧은 시간에 많은 사용자가 몰렸고, 이 사용자들이 상품 조회 API 를 집중적으로 호출했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   사용자에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어와 장애를 알았다. 대시보드의 파드 상태는 정상이었고, 네임스페이스 CPU 사용량과 CPU 메트릭을 직접 보고서야 CPU 스로틀링을 확인했다.

   조치

   • HPA 의 minReplicas 를 5에서 10으로 늘렸다.
   • Deployment 의 CPU limit 을 1코어에서 2코어로 올렸다.

   후속 조치

   • CPU limit 을 무작정 높이면 노드 자원을 과하게 차지할 수 있으므로, 모니터링하면서 적정 수준으로 계속 조정한다.

   교훈

   글쓴이는 예측 가능한 이벤트성 트래픽까지는 받아낼 수 있게 설정해 뒀다고 생각했다. 그러나 외부 커뮤니티 게시글 하나로 트래픽이 폭증하자 그동안 문제없던 리소스 설정이 순식간에 병목이 됐다. CPU 스로틀링은 파드 상태와 로그에 드러나지 않아서 파드 목록이 아니라 CPU 메트릭을 봐야 찾을 수 있었다. 글쓴이는 대규모 트래픽에 미리 대비한 경험이 부족했다고 돌아보고, 트래픽 패턴이 바뀔 때의 대비와 리소스 설정을 더 고민하기로 했다.

   사례 보기
2. IL-0542 Twingate 의 인증과 인가 요청 일부에서 약 30분 동안 오류율이 올라갔다

   Twingate2025

   증상

   Twingate 서비스로 가는 인증과 인가 요청 일부에서 오류율이 올라갔다. 처음에는 여러 GKE 클러스터 가운데 하나에서 이상 동작이 보였다.

   오류율 상승

   촉발

   GKE 클러스터 하나에서 이상 동작이 보이자 시스템 전체를 지키려고 그 클러스터의 디플로이먼트를 미리 줄였고, 트래픽이 평소 부하가 가벼운 다른 클러스터로 옮겨 갔다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   클라우드 로드 밸런서GKE 컨트롤 플레인수평 파드 오토스케일러클러스터 오토스케일러

   기여 요인

   재시도 폭주여유 용량 부재장애 중첩수동 조치 악화

   감지

   사고 초기에 엔지니어들이 GKE 클러스터 하나에서 이상 동작을 관찰했다.

   조치

   • 앞서 디플로이먼트를 줄였던 클러스터에 용량을 다시 넣어 리전 사이의 트래픽을 다시 나눴고, 오류율과 재시도가 가라앉았다.

   후속 조치

   • 예상하지 못한 타임아웃과 클러스터 업데이트의 영향이 왜 생겼는지 클라우드 사업자와 계속 함께 조사한다.
   • HPA 설정을 고쳐 모든 리전의 디플로이먼트 레플리카 수를 같게 맞췄다.
   • 클러스터 노드 오토스케일러의 최대 노드 수를 늘려 확장할 여유를 키웠다.
   • HPA 가 더 빨리 확장하도록 설정했다.

   사례 보기
3. IL-0182 트래픽이 급변할 때 수가 모자란 CoreDNS 가 과부하로 지연과 간헐적 네트워크 끊김을 일으켰고, 나중에는 과하게 늘린 CoreDNS 파드가 Karpenter 의 노드 통합을 막았다

   이언철2024

   증상

   트래픽이 급하게 오르내리는 환경에서 CoreDNS 에 부하가 몰렸다. 네트워크 문제가 생기고 응답 지연이 크게 늘었다.

   지연 시간 증가간헐적 연결 실패오토스케일러 오동작

   촉발

   트래픽이 급변하면서 수가 적은 CoreDNS 파드에 처리할 수 있는 양보다 많은 부하가 몰렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNSKarpenter수평 파드 오토스케일러파드 스케줄링과 배치

   기여 요인

   자동화 증폭수동 조치 악화

   조치

   • 클러스터 크기에 맞춰 CoreDNS replica 를 늘리도록 CPA 를 설정하고, 인스턴스 타입에 맞게 nodesPerReplica, coresPerReplica, replica 최솟값과 최댓값을 조정했다.
   • CoreDNS 에 anti-affinity 대신 ScheduleAnyway 로 느슨하게 한 topologySpreadConstraints 를 걸어, Karpenter 의 Consolidation 과 Drift 가 CoreDNS 에 막히지 않게 했다.
   • CoreDNS 의 Error Rate, Panics, Request Duration, Request Rate 에 임곗값 알림을 걸었다.
   • NodeLocal DNSCache 를 적용해 노드마다 DNS 캐시를 두고 메인 CoreDNS 의 부하를 낮췄다.

   교훈

   CoreDNS 가 감당할 수 있는 양은 파드에 준 리소스에 따라 다르고, 그에 따라 평균 지연과 초당 질의 수인 QPS 도 달라진다. CoreDNS replica 를 무작정 늘리면 taint 와 topologySpreadConstraints 때문에 파드가 몇몇 노드에 몰려 Karpenter 의 Consolidation 을 막을 수 있다. 노드 하나가 드레인될 때 그 노드의 CoreDNS 가 한꺼번에 많이 종료되면 서비스에 영향이 갈 수 있다. NodeLocal DNSCache 를 쓰면 메인 CoreDNS 로 가는 DNS 질의가 크게 줄고 스파이크를 다루기 쉬워진다. 어느 노드에서 문제가 생겨도 메인 CoreDNS 는 영향을 받지 않는다. 그래서 서비스 전체 장애로 번질 일이 노드 하나의 문제로 그친다. 글쓴이는 CPA 와 NodeLocal DNSCache 를 함께 적용해 CoreDNS 부하 문제를 거의 없앴다고 보았다.

   사례 보기
4. IL-0433 EC2 에서 EKS on Fargate 로 트래픽을 옮기던 중 CoreDNS 과부하로 이름 해석 오류가 쏟아져 롤백했다

   MonotaRO2023

   증상

   남은 엔드포인트의 요청 비율을 EKS 쪽으로 1% 에서 25% 로 올리자 Sentry 에 DNS 이름 해석 오류가 대량으로 올라왔다. API 가 데이터베이스와 외부 서비스에 연결하지 못했다.

   DNS 조회 실패오류율 상승

   촉발

   ALB 로 엔드포인트마다 요청 비율을 바꾸며 이전하던 중, 남은 엔드포인트의 요청 비율을 EKS 쪽으로 1% 에서 25% 로 올렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시컨테이너 CPU 한도수평 파드 오토스케일러파드 종료 처리

   기여 요인

   기본 설정 방치리소스 요청과 한도 미설정스테이징 불일치미검증 가정

   감지

   요청 비율을 EKS 쪽으로 올린 직후 Sentry 에 DNS 이름 해석 오류가 대량으로 올라온 것을 확인했다.

   조치

   • 오류를 멈추려고 요청 비율을 VM 쪽으로 되돌렸다.
   • 임시 조치로 HPA 리소스를 만들어 CoreDNS 파드를 오토스케일하게 했고, 그 뒤 EKS 이전을 마쳤다.

   후속 조치

   • 애플리케이션 Deployment 의 dnsConfig 에 ndots 값 "1" 을 넣어 파드가 항상 FQDN 으로 이름을 해석하게 했다.
   • CoreDNS ConfigMap 의 Corefile 에서 cache 를 600 으로 바꿔 캐시 TTL 을 늘렸다.
   • CoreDNS ConfigMap 의 health 플러그인에 lameduck 30s 를 넣어, 스케일인 때 파드가 바로 끝나지 않고 남은 처리를 이어 가게 했다.
   • 운영 환경과 스테이징 환경의 차이를 줄이는 것을 비용과 균형을 보며 검토한다.

   교훈

   MonotaRO 는 관리형 서비스이니 문제가 없으리라 짐작하고 사전 사례 조사, 부하 시험, 감시 같은 측정을 하지 않아 이번 문제가 났다고 보았다. 그래서 짐작하지 말고 측정하라는 원칙을 다시 새겼다. 운영 환경과 스테이징 환경의 차이가 컸다. 네트워크 구성이 달라 환경마다 ndots 가 달랐고, 스테이징 환경의 데이터베이스 사양으로는 고부하 시험을 할 수 없었다. 직접 관리하지 않는 부분의 리소스도 잘 알지 못했다. 쿠버네티스로 옮긴 다른 회사의 사례를 조사했다면 이번 문제를 어느 정도 예측할 수 있었다고 했다.

   사례 보기
5. IL-0178 EKS 에서 HPA 가 파드를 줄일 때 엔드포인트 제거보다 컨테이너 종료가 먼저 끝나 502 가 났고, 블루/그린 전환 뒤에는 conntrack 에 남은 연결이 삭제된 파드로 가서 클라이언트가 타임아웃을 받았다.

   Lotte E-commerce2022

   증상

   롯데온 서비스에서 HPA 가 파드 수를 줄이는 스케일 인 때마다 일정 시간 동안 요청이 오류로 끝났다. 엔드포인트에서 파드 IP 가 빠지기 전에 컨테이너가 먼저 지워지면, 들어오는 트래픽이 여전히 지워진 컨테이너로 가서 502 에러가 났다.

   오류율 상승간헐적 타임아웃오래된 엔드포인트 라우팅

   촉발

   두 가지 작업이 각각 장애를 일으켰다. 하나는 HPA 가 파드를 줄이는 스케일 인이고, 다른 하나는 Service 레이블 셀렉터를 그린 디플로이먼트로 바꾼 뒤 블루 파드를 지우는 블루/그린 배포다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   수평 파드 오토스케일러파드 종료 처리kube-proxyconntrack 테이블클라우드 로드 밸런서인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   기본 설정 방치

   조치

   • 컨테이너 종료를 늦춰 Service 엔드포인트에서 파드가 빠질 때까지 기다리게 했다. 방법은 애플리케이션의 SIGTERM 처리 로직에서 기다리게 하거나 preStop 훅에 sleep 을 넣는 것이다. 무한정 기다리지 않도록 terminationGracePeriodSeconds 도 함께 설정한다.
   • 대상 그룹 한도인 1000개를 넘지 않는 일부 워크로드에서 ingress 로 만드는 ALB 를 instance 모드에서 IP 모드로 바꿨다.

   후속 조치

   • ALB IP 모드를 전체 워크로드에 점진적으로 적용한다.

   교훈

   Kubernetes 에서 엔드포인트 제거와 컨테이너 종료는 동시에 진행되므로, 종료를 늦추지 않으면 스케일 인 때 지워진 컨테이너로 트래픽이 가서 502 가 날 수 있다. preStop 훅으로 기다릴 때는 terminationGracePeriodSeconds 로 최대 대기 시간을 함께 정해야 한다. ALB 를 instance 모드로 쓰면 트래픽이 노드의 iptables 와 conntrack 을 거치므로, 블루/그린 전환 뒤에도 established 연결이 지워진 파드로 갈 수 있다. IP 모드는 이 경로를 없애고 네트워크 홉도 줄이지만, 대상 그룹에 대상을 1000개까지만 넣을 수 있다.

   사례 보기

원인별5