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그래프

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사례14건

14건 중 2~6번째

  1. 증상

    Config Server 업그레이드로 서버가 잠깐 응답하지 않는 동안, 클라이언트 앱 전부가 Liveness Probe 요청에 Config Server 와 연결되지 않는다며 실패로 응답했다.

    촉발

    Config Server 를 다운타임이 있는 방식으로 업그레이드하면서 서버가 잠깐 응답하지 않았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    교훈

    Liveness Probe 가 앱 자신이 아니라 외부 의존성의 상태까지 판단하면, 잠깐의 외부 장애나 네트워크 문제에도 쿠버네티스가 멀쩡한 앱을 죽인다. 일시적인 부하나 외부 서버 다운은 앱을 죽일 이유가 아니며, Readiness Probe 로 잠시 트래픽만 막으면 된다. 글쓴이는 특별한 이유가 없으면 Liveness Probe 를 끄라고 권한다. 꼭 써야 한다면 헬스 체크 경로에서 DataSourceHealthIndicator, ConfigServerHealthIndicator 같은 외부 Health Indicator 를 빼거나 /healthz 같은 별도 경로를 만들어야 한다. initialDelaySeconds 는 앱이 뜨는 데 걸리는 최대 시간보다 길게, failureThreshold 와 periodSeconds 는 넉넉하게 잡는다. 예를 들어 failureThreshold: 10, periodSeconds: 6 이면 60초 동안 연속으로 실패해야 재시작된다. 글쓴이가 운영한 레브잇 환경은 Liveness Probe 없이 2년 동안 안정적으로 서비스했다.

  2. 증상

    02:15 UTC 무렵부터 API 수집 엔드포인트의 이벤트 처리가 느려졌다. 실패는 났다가 멎기를 되풀이했고, 끝내 몇 분 동안 수집이 완전히 멈췄다. 기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 상태 페이지 첫 공지는 수집 서비스의 오류율과 응답 시간이 평소보다 높다는 알림을 조사하고 있다는 내용이었다.

    촉발

    몇 분 사이에 여러 곳에 흩어진 연결에서 비정상적으로 많은 쿼리가 들어왔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 자동 로드 셰딩 장치도 작동하면서 알림을 더 보냈다. 상태 페이지 첫 공지는 18:28 PST 에 올라왔다.

    조치
    • 엔지니어들이 용량을 확보하려고 수집 호스트 수를 수동으로 크게 늘렸다.
    • 몇 분 동안 수집 트래픽 대부분을 끊고 수집 호스트 용량을 다시 확보했다.
    • 가장 공격적으로 트래픽을 보내던 발신처의 속도 제한을 트래픽이 가라앉을 때까지 임시로 낮춰 클러스터를 안정시켰다.
    후속 조치
    • 장기 해결책을 마련하는 동안 같은 장애가 반복되지 않도록 수집 호스트 수를 늘려 두었다.
    • 이번 장애 경로를 막을 프로젝트를 정하는 일에 집중한다.
    교훈

    Honeycomb 은 이번 장애를 이미 대비책이 있던 장애의 변형으로 보았다. 이번 장애는 그 대비책 일부를 비켜 가는 방식으로 일어났다. 실패했던 호스트들이 쿠버네티스의 CrashLoopBackOff 상태에 걸려 오프라인으로 남으면서 급하게 늘린 용량을 깎아 먹었다. OTel 처럼 배치 단위로 성공과 실패를 알리는 프로토콜에서는 서버가 일부만 버려도 클라이언트가 배치 전체를 다시 보내 트래픽이 크게 불어날 수 있다.

  3. 증상

    2023년 3월 8일 06:00 에서 07:00 UTC 사이에 여러 리전과 여러 클라우드의 Kubernetes 노드가 한꺼번에 네트워크 연결을 잃었다. Datadog 의 모든 서비스가 영향을 받았고, CI/CD 와 자동화 도구가 있는 리전도 함께 끊겼다.

    촉발

    2023년 3월 7일 Ubuntu 저장소에 systemd 의 CVE 패치 249.11-0ubuntu3.7 이 올라왔다. 3월 8일 06:00 에서 07:00 UTC 사이에 Ubuntu 기본값 그대로 둔 무인 업그레이드가 이 패치를 설치했고, systemd-networkd 가 재시작되면서 자신이 모르는 IP 규칙을 모두 지웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • Google Cloud 와 Azure 에서 네트워크만 잃고 실행 중이던 인스턴스 수천 대를 클라우드 API 로 재시작해 로컬 디스크의 데이터와 함께 복구했다.
    • AWS 에서 교체되면서 로컬 디스크를 잃은 데이터 저장소는 데이터를 다시 만들거나, 다시 처리하거나, 백업에서 복원해 되살렸다.
    교훈

    기본값 그대로 둔 OS 무인 보안 업데이트는 단계적 배포 절차를 거치지 않고 모든 리전과 클라우드에 같은 시각에 변경을 적용한다. systemd-networkd 의 새 동작은 22.04 도입 때부터 있었지만 systemd-networkd 가 재시작될 때만 나타나서 몇 달 동안 보이지 않았다. CNI 가 호스트의 IP 규칙에 기대고 있으면, 그 규칙을 지우는 다른 구성 요소 하나가 노드 네트워크 전체를 끊는다. 클라우드마다 네트워크를 잃은 인스턴스를 다루는 방식이 다르고, 로컬 디스크에 데이터를 두는 서비스에서는 자동 교체가 오히려 복구를 늦춘다.

  4. 증상

    2023-02-14 09:33 UTC, 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 제대로 들어오지 않는다고 알려 왔다. 팀은 fluentd 를 조사하다가 컨테이너 런타임이 docker-shim 이 아니라 containerd 로 바뀌어 있다는 것을 찾았다. 전날 07:30 UTC 의 정기 노드 롤오버 때 containerd 가 실수로 기본 런타임으로 설정돼 있었다.

    촉발

    쿠버네티스 로그가 CloudWatch 로 가지 않는 문제를 고치려고 예정에 없던 노드 롤오버를 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    로그 문제는 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 이상하다고 알려 오면서 드러났다. 노드가 사라진 장애는 사후 분석 기준으로 2분 만에 감지됐다.

    조치
    • 10:49 UTC 에 노드 롤오버 스크립트로 새 노드를 추가하려 했지만 Docker Hub 타임아웃으로 실패했다.
    • 10:52 UTC 에 노드 롤오버 스크립트를 다시 돌려 새 노드를 추가했고, 11:01 UTC 에 로드밸런서가 새 노드를 정상으로 판단해 트래픽을 다시 보냈다.
    후속 조치
    • 롤오버 절차를 문서로 남기고, 특히 롤오버가 잘못됐을 때 할 수 있는 일을 적는다.
    • 롤오버 절차를 개선할 방법을 찾는다.
    • QA 시험에 fluentd 로그 수집을 넣어 로그가 처음부터 끝까지 전달되는지 확인한다.
    • fluentd 가 보내는 로그 데이터가 부족하거나 없을 때 울리는 경보를 추가한다.
    • 스테이징 환경을 만든다.
    • 잘못된 컨테이너 런타임을 고르지 못하게 막는 장치를 넣었다.
    교훈

    상황이 심각해져도 침착해야 한다. 서둘러 고치다 피해를 키우기보다 알려진 정상 설정으로 롤백하는 편이 낫다. 새 워커 노드를 띄우는 일은 cloudinit 스크립트의 어느 단계도 실패하지 않는다는 전제에 크게 기대고 있다.

  5. 증상

    PR 하나를 머지한 직후 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 사라졌다. 쓰기와 읽기를 비롯한 모든 API 엔드포인트가 404 오류를 냈다.

    촉발

    팀원 한 명이 설정 파일에 새 객체 여러 개를 더하는 PR 을 올렸다. 그중 새 ArgoCD Application 과 AppProject 의 이름이 자동화 오류로 app02-cluster01 이 아니라 기존 것과 같은 app01-cluster01 로 정해졌다. 코드 리뷰에서도 app01 과 app02 의 차이를 알아채지 못해 PR 이 그대로 머지됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    모니터링과 경보 시스템은 이 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그래서 팀은 계획을 세워 복구하기 전에 먼저 변경을 되돌리려 했다. 팀이 장애를 무엇으로 알게 됐는지는 글에 나오지 않는다.

    조치
    • 머지된 PR 을 되돌리기 시작했다가 곧바로 멈췄다.
    • etcd 메타데이터 클러스터를 복원했다.
    • 지워진 쿠버네티스 객체를 다시 만들어 남아 있던 PersistentVolume 을 다시 쓸 수 있게 하고, StatefulSet 을 다시 만들었다.
    • Zookeeper 볼륨을 Velero 로 매시간 받아 둔 백업에서 복원했다.
    • 헬스 체크와 readiness 체크를 끈 채 Kafka StatefulSet 을 파드 하나씩 다시 만들었다.
    • 쓰기 선행 로그 역할을 하는 Kafka 로 다시 쓰기를 받고, 쓰기를 처리하는 컴포넌트의 레플리카 수와 메모리 request 와 limit 을 늘렸다.
    • 스토리지 파드를 다시 만들었다. 파드는 오브젝트 스토리지에서 데이터를 내려받아 인덱싱한 뒤 쓰기 선행 로그에 밀려 있던 데이터를 읽어 들였다.
    • ArgoCD, 쿼리, 대시보드, 예약 작업을 다시 켜고, 레플리카 수를 원래대로 돌린 뒤 최종 QA 점검을 했다.
    후속 조치
    • 상태를 되살리는 절차를 담은 런북을 만들었다. PVC 같은 쿠버네티스 객체는 지워졌지만 디스크와 볼륨에 데이터는 남아 있을 때 할 일을 자세히 적었다.
    • 모든 환경의 모든 볼륨이 PVC 객체가 지워져도 데이터를 유지하도록 설정했다.
    • 외부에 드러나는 장애를 다루는 절차를 개선했다.
    • 생성된 YAML 을 객체 하나당 파일 하나로 저장하도록 바꿨다. 예를 들어 etcd Service 는 v1.Service-(namespace).etcd.yaml 파일이 된다. 이제 이번과 같은 PR 은 새 객체를 더하는 변경이 아니라 기존 객체를 덮어쓰는 변경으로 보인다.
    • YAML 생성 도구가 중복 객체를 찾아 리뷰를 요청하기 전에 경고하도록 고쳤다. 파일 이름만 보지 않고, apiVersion 이 networking.k8s.io/v1beta1 과 networking.k8s.io/v1 처럼 달라도 네임스페이스와 이름이 같으면 같은 객체로 판단한다.
    • 모든 상태 저장 리소스와 ArgoCD 가 관리하는 Namespace 객체에 Prune=false 어노테이션을 달아, 설정이 잘못돼도 ArgoCD 가 지우지 않게 했다.
    • ArgoCD Application 에 FailOnSharedResource=true 옵션을 넣었다. 다른 Application 이 관리하거나 관리했던 객체를 바꾸려 하면 ArgoCD 는 변경을 적용하지 않고 동기화를 실패로 멈춘다.
    교훈

    무엇보다 모니터링과 경보가 장애를 바로 잡아내지 못했다. 그 탓에 팀은 계획된 복구 대신 롤백부터 시도했다. InfluxDB Cloud 인스턴스 일부나 전체를 잃었을 때 쓸 런북도 없었다. 상태 저장 애플리케이션은 변경을 되돌린다고 원래대로 돌아오지 않고, 데이터 없는 새 인스턴스가 생길 뿐이다. 이런 PR 은 시스템이 머지를 막았어야 했다. 볼륨을 Retain 으로 둔 데다 Telegraf 처럼 쓰기를 재시도하는 클라이언트가 있어서 데이터를 하나도 잃지 않았다.

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이 14건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 애플리케이션 데이터베이스, 노드 풀. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별5

용량 한계5건

  1. IL-0102 배포와 워커 오토스케일링 폭주가 겹치자 크기를 고정해 둔 CoreDNS 가 메모리 한도를 넘겨 재시작된 뒤 회복하지 못했고, Buildkite 사이트 전체가 약 30분 멈췄다.
  2. 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
  3. IL-0037 imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프를 돌며 이미지를 계속 받아, NAT 세 대를 같이 쓰던 리전 전체가 이미지 레지스트리에서 429로 막혔다
  4. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.
  5. IL-0036 재시도를 멈추지 않는 쿠버네티스 Job 이 노드 자원을 다 써 버려 클러스터의 노드가 차례로 죽고 검색과 리포트가 멈췄다.

의존성 장애1건

  1. IL-0187 Spring Cloud Config Server 가 잠깐 내려가자 이를 헬스 체크에 포함한 모든 앱의 Liveness Probe 가 실패해 쿠버네티스가 파드를 계속 죽이고 다시 띄우면서 한 계열사 서비스가 마비됐다.

업그레이드로 깨진 호환성1건

조직
  1. IL-0198 systemd 보안 패치가 Ubuntu 22.04 노드의 systemd-networkd 를 재시작해 Cilium 이 넣은 IP 규칙을 지웠고, 여러 리전과 세 클라우드의 Kubernetes 노드가 한꺼번에 네트워크를 잃었다.

설정 변경6건

  1. IL-0109 로그 수집을 고치려던 EKS 노드 롤오버가 꼬이면서 Auto Scaling 그룹이 정상 워커 노드를 모두 종료해 클러스터에 노드가 하나도 남지 않았다.
    DFDS2023
  2. IL-0009 ArgoCD Application 이름이 겹쳐 InfluxDB Cloud 운영 환경 하나가 통째로 삭제됐다
  3. IL-0010 템플릿 중괄호가 빠진 설정 변경으로 ArgoCD 가 전 세계 모든 클러스터의 서비스를 지웠다
  4. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다
  5. IL-0004 새 Cortex 클러스터에서 기본 우선순위를 받은 파드가 우선순위가 없는 운영 Ingester 를 연쇄적으로 선점해 Hosted Prometheus 쓰기가 실패했다
  6. IL-0055 실패하는 CronJob 이 기본 concurrencyPolicy 때문에 겹겹이 쌓여 재시작하는 파드가 수천 개로 늘었고 클러스터가 내려갔다
    Target2018

소프트웨어 결함1건

  1. IL-0132 잘못된 리소스 정리 작업이 Vertex AI 예측 엔드포인트를 전역에서 삭제된 것으로 표시해 고객 모델이 내려가고 예측 요청이 4시간 넘게 실패했다.