사례13건

13건 중 11~13번째

1. 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.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

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2. IL-0036 재시도를 멈추지 않는 쿠버네티스 Job 이 노드 자원을 다 써 버려 클러스터의 노드가 차례로 죽고 검색과 리포트가 멈췄다.

   Universe2017

   증상

   재색인 Job 을 띄운 직후 Universe 의 리포트 API 와 검색 API 에 문제가 생겼다. 쿠버네티스 클러스터 UI 도 함께 영향을 받았다.

   서비스 중단노드 NotReady노드 재생성 반복

   촉발

   Discover 검색 색인에서 일부 데이터 필드를 빼는 변경을 배포하고, 새 설정을 적용하려고 쿠버네티스 Job 으로 재색인 작업을 띄웠다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   잡과 크론잡파드 스케줄링과 배치

   기여 요인

   미검증 가정자동화 증폭과도한 영향 범위

   감지

   재색인 Job 을 띄운 직후 팀이 리포트 API, 검색 API, 쿠버네티스 클러스터 UI 의 문제를 알아챘다. 팀은 상태 페이지에 검색과 리포트를 쓸 수 없다는 보고를 조사하고 있다고 올렸다.

   조치

   • 문제의 재색인 Job 을 스케줄러에서 지웠다.
   • 노드들이 자동으로 회복해 모두 정상으로 돌아왔다.

   교훈

   RestartPolicy=Never 는 파드에만 적용되고 Job 에는 적용되지 않는다. Job 은 실패하면 항상 다시 시작되고 두 번 이상 실행될 수 있다. 노드 자원을 다 쓰는 작업을 Job 으로 돌리면 그 Job 이 노드를 옮겨 다니며 클러스터의 노드를 모두 쓰러뜨릴 수 있다.

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3. IL-0040 비운영 쿠버네티스 클러스터에 Helm 차트를 한꺼번에 설치하자 작은 gp2 루트 볼륨의 IOPS 가 바닥나, 워커 노드 세 대에서 kubelet 이나 Docker 가 내려가 세 대 모두 NotReady 가 됐다

   Saltside2017

   증상

   SRE 팀장이 애플리케이션 Helm 차트를 고친 뒤 자기 머신에서 CI 과정을 돌렸다. watch kubectl get pods 로 지켜보니 파드가 모두 Running 이 되었는데, 그중 일부가 다시 Pending 으로 바뀌었다. 그는 저절로 풀릴 일시적인 문제라고 보고 회의에 들어갔다.

   파드 Pending이미지 풀 실패노드 NotReady서비스 중단

   촉발

   CI 과정을 로컬에서 돌려 시장 네 곳의 Helm 차트를 비운영 클러스터에 한꺼번에 설치했다. 그 결과 t2.medium 워커 노드 세 대가 여러 컨테이너의 이미지를 동시에 받고 컨테이너를 동시에 만들었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 루트 디스크kubelet컨테이너 런타임Helm

   기여 요인

   기본 설정 방치모니터링 사각지대초기 신호 무시단일 장애점

   감지

   담당자가 CI 과정을 돌리며 watch kubectl get pods 로 지켜보다가 Running 이던 파드가 Pending 으로 바뀌는 것을 보았다. 두 시간 뒤 Unknown 상태의 파드를 보고서야 내부에서 무언가 확실히 잘못됐다고 판단했다. 워커 노드 세 대가 모두 NotReady 였지만 어떤 모니터링도 이를 잡지 못했다.

   조치

   • 워커 노드 세 대를 종료하고 오토스케일링 그룹이 새 인스턴스를 띄우게 했고, 약 10분 뒤 클러스터가 정상으로 돌아왔다.

   후속 조치

   • 비운영 AWS 계정과 DataDog 의 연동 문제를 고쳐 지표가 들어오게 하고, 그 지표를 보며 설치 과정을 다시 돌렸다.
   • 워커 노드의 루트 EBS 볼륨을 20GB 에서 120GB 로 늘렸다.
   • ruby:2.4, alpine:3.2 같은 공통 베이스 이미지 안에서 sleep 루프만 도는 DaemonSet 을 배포해 노드에 이미지를 미리 받아 두었다. kops 가 사용자 훅을 지원할 때까지 쓰는 임시 방편이다.
   • 쿠버네티스의 계층마다 할당 한도를 다르게 설정한다.
   • tiller 가 크래시 루프에 빠지면 차트 설치와 업그레이드로 수정을 배포할 수 없으므로 tiller 고가용성을 Helm 팀과 논의한다.
   • 새로 만드는 파드 수를 조절할 방법을 찾는다.

   교훈

   평소 하던 애플리케이션 배포만으로도 클러스터가 무너질 수 있었다. 워커 노드를 종료하는 방법은 효과가 있었지만 파드를 다른 노드로 옮기지 않으므로 운영 환경에서는 고객이 서비스를 못 쓰게 된다. 그래서 이런 장애의 표준 절차가 될 수 없다. 노드 상태, 파드 단계, 노드 리소스 지표가 없으면 이런 장애를 알아채지 못한다. kops 의 기본 20GB gp2 루트 볼륨은 IOPS 와 디스크 공간이 모두 모자랐다. 새로 만드는 파드 수를 조절할 수단이 있으면 문제를 풀지는 못해도 위험을 줄일 수 있고, 무언가 잘못됐을 때 제 손으로 클러스터를 마비시키는 일을 막을 수 있다.

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원인별1