사례15건

15건 중 11~15번째

1. IL-0193 GCP SSD 영구 디스크 장애로 Cassandra 파드가 볼륨을 붙이지 못했고, OrderedReady 정책 때문에 나머지 파드도 다시 뜨지 못한 데다 Metrictank 가 바뀐 Cassandra IP 로 다시 연결하지 못해, Grafana Cloud Graphite 쿼리 일부가 최대 23시간 실패했다.

   Grafana Labs2019

   증상

   Metrictank 인스턴스 일부가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림이 왔다. Metrictank 가 Cassandra 에 쓰지 못하고 있다는 뜻이었다.

   오류율 상승노드 NotReady파드 Pending서비스 중단

   촉발

   GCP SSD 영구 디스크의 성능이 크게 떨어져 많은 I/O 가 오랫동안 실패했고, 그 때문에 노드가 자동으로 재부팅됐다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   영구 볼륨과 스테이트풀셋애플리케이션 데이터베이스노드 루트 디스크

   기여 요인

   장애 중첩미패치 알려진 버그미검증 가정

   감지

   팀은 Metrictank 쓰기 인스턴스가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림을 받고 장애를 알았다. Metrictank 가 대부분의 쿼리를 메모리에서 계속 처리해서 오류율은 아주 천천히 올라갔기 때문에, 이 알림이 없었다면 발견이 훨씬 늦었을 것이다.

   조치

   • 새 노드라면 디스크를 붙일 수 있을 것이라 보고 클러스터의 컴퓨트 노드를 늘렸지만 효과가 없었다.
   • GCP 장애가 풀린 뒤 Cassandra StatefulSet 을 지우고 Pod Management Policy 를 바꿔 다시 만들었다. 파드 하나를 빼고 모두 떠서 Cassandra 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
   • 긴 장애 동안 데이터를 잃지 않도록 Kafka 토픽 보존 기간을 늘렸다.
   • Metrictank 재시작이 CPU 부족으로 느려지지 않도록 클러스터에 노드를 임시로 더 붙였다.
   • 모든 Metrictank 인스턴스를 재시작해 새 Cassandra IP 로 연결되게 했다. 재시작은 20시간 넘게 걸렸다.

   후속 조치

   • 모든 Cassandra IP 가 바뀌면 Metrictank 가 다시 연결하지 못하는 버그를 고쳤다. 연결이 죽은 것을 감지하면 gocql 연결을 새로 만든다.
   • 쓰기 큐가 가득 찬 상태에서 새 데이터가 들어오면 생기던 교착을 고쳤다. 내부 자료 구조 하나를 잠금으로 보호하는 대신 atomic 연산으로 갱신한다.

   교훈

   받은 데이터를 처리하기 전에 쓰기 선행 로그인 Kafka 에 먼저 저장해 둔 덕분에, Cassandra 를 되살린 뒤 그동안 받은 데이터를 모두 처리해 저장할 수 있었다. Kafka 가 SSD 가 아닌 디스크를 쓴 것은 운이 좋았다. 그렇지 않았다면 Kafka 도 Cassandra 와 같은 장애를 겪었을 수 있다. 23시간 동안 파라과이, 알바니아, 호주에 있는 세 사람이 시간대를 나눠 대응했다. 두 버그를 고친 지금은 같은 상황이 와도 복구가 23시간이 아니라 3시간 안에 끝날 것으로 본다. 오래 미룬 문제도 새로 보면 생각보다 간단히 풀릴 수 있다. 장애가 주말에 나서 고객 부하가 대부분 캐시 데이터를 읽는 알림 쿼리뿐이었던 것도 운이 좋았다.

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2. IL-0039 CentOS 저장소 재구성으로 kops nodeup 에 하드코딩된 container-selinux 패키지 주소가 깨져 새 워커 노드가 클러스터에 합류하지 못했다

   FREE NOW2019

   증상

   Prelive 클러스터에 배포하던 개발자들이 #ask-platform 슬랙 채널에 배포가 실패한다고 알렸다. 16:00 에 첫 제보가 왔고 16:06 에 두 번째 제보가 왔다.

   파드 Pending노드 증설 실패

   촉발

   CentOS 저장소가 재구성되면서 container-selinux 패키지의 고정 다운로드 주소를 더는 쓸 수 없게 됐다. kops 는 nodeup 에 이 주소를 하드코딩해 두었고, docker-ce 를 실행하려면 이 패키지가 필요했다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지노드 풀

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   팀은 개발자들이 배포가 실패한다며 #ask-platform 슬랙 채널에 도움을 요청하면서 장애를 알게 됐다. 조사를 시작하자 배포 실패의 원인이 클러스터 용량 부족이라는 것이 빠르게 드러났다.

   조치

   • Prelive 노드에서 패키지를 손으로 내려받아 부트스트랩을 끝내고 노드를 클러스터에 합류시켰다.
   • 클러스터 AMI 를 Amazon Linux 2 에서 Debian 으로 바꿔 Prelive 에서 확인한 뒤 모든 클러스터에 적용했다.

   후속 조치

   • 노드가 클러스터에 합류하지 못하는 상황을 알려 주는 알림을 만든다. cluster-autoscaler 가 이 정보를 갖고 있을 수 있다.
   • 노드 시작에 필요한 외부 의존성을 문서로 정리하고 줄일 방법을 찾는다.
   • kops 가 이 문제를 고치면 AMI 를 Amazon Linux 2 Minimal 로 되돌린다.
   • 클러스터 노드 문제 해결 문서를 보강해, 부트스트랩 중에 무슨 일이 일어나고 로그가 어디에 남는지 적는다.

   교훈

   kops 와 Jenkins 로 클러스터 변경을 적용하는 흐름은 잘 동작했다. 조사를 시작하자 배포 실패의 원인이 클러스터 용량 부족이라는 것이 빠르게 드러났다. 일부 오토스케일링 그룹의 워커 인스턴스 수와 쿠버네티스에 등록된 워커 노드 수가 오랫동안 달랐는데도 아무도 알아채지 못한 것은 잘못이었다. 문제가 이어지는 동안 운영 환경의 스팟 인스턴스가 대량으로 종료되지 않은 것과 업무 시간에 발견한 것은 운이 좋았다.

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3. IL-0014 GKE 를 1.12.5-gke.10 으로 올리는 중 노드 풀 업그레이드가 멈추고 인그레스와 HPA 가 망가졌다

   loveholidays2019

   증상

   미뤄 둔 GKE 업그레이드를 하던 저녁, 마스터는 문제없이 올라갔지만 노드 풀 업그레이드가 예상보다 훨씬 오래 걸렸다. 노드가 14개이고 노드당 5분쯤 걸리는 클러스터도 한 시간 넘게 걸렸고, 일부 노드는 드레인에 15분 넘게 걸렸다. emptyDir 를 쓰는 파드와 5분에서 10분짜리 terminationGracePeriodSeconds 가 드레인을 늦췄다.

   업그레이드 정체파드 Pending노드 증설 실패서비스 중단오토스케일러 오동작

   촉발

   마이그레이션에 쫓겨 미뤄 둔 업그레이드로 운영 클러스터를 1.10.X 에서 1.12.5-gke.10 으로 올렸다. 구글은 3월 14일 GKE 릴리스 노트에서, 이 버전으로 올린 마스터의 오류율이 높아진다는 보고가 있어 새 클러스터와 마스터 업그레이드에서 이 버전을 빼는 중이라고 밝혔다. 그런데도 3월 19일에 이 버전을 고를 수 있었다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클러스터 오토스케일러인그레스 컨트롤러수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   스테이징 불일치장애 중첩초기 신호 무시

   감지

   업그레이드하던 엔지니어가 드레인이 느리고 노드 풀 업그레이드가 멈추고 파드가 Pending 에 머무는 것을 직접 보았다. 인그레스 장애는 업그레이드 뒤에 드러났고, 로그로 원인을 찾지 못해 구글 지원팀에 물어 알려진 버그라는 것을 알았다. HPA 이상은 업그레이드 다음 날 발견했다.

   조치

   • 노드 풀의 노드 목록을 뽑아 kubectl drain 에 --ignore-daemonsets --delete-local-data 를 주어 노드를 미리 드레인했다.
   • 노드 풀에 해당하는 관리형 인스턴스 그룹을 찾아 gcloud compute instance-groups managed delete-instances 로 멈춘 인스턴스를 지웠다.
   • gcloud container operations list 로 operationType: UPGRADE_NODES, status: RUNNING 인 작업을 찾아 gcloud beta container operations cancel 로 멈춘 노드 풀 업그레이드를 취소했다.
   • 동작을 멈춘 내부 인그레스 대신 한동안 port-forward 로 접근했다.
   • HPA 가 이상해진 배포에서 활성 레플리카셋이 두 개면 오래된 레플리카셋을 천천히 줄였고, 하나면 더미 환경 변수를 바꿔 다시 배포했다.

   후속 조치

   • HorizontalPodAutoscaler 가 최대치의 70% 와 100% 에 닿으면 Alertmanager, Prometheus, Slack 으로 경보를 보내게 했다.
   • 배포에 활성 레플리카셋 두 개가 30분 동안 남아 있을 때와 60분 동안 남아 있을 때 경보를 보내게 했다.
   • 임의로 크게 잡은 종료 유예 시간을 다시 따져 본다.
   • 클러스터를 업그레이드하기 전에 GKE 릴리스 노트를 먼저 확인한다.
   • 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 쓰고, 운영 환경은 클러스터를 수동으로 업그레이드하고 노드는 자동 업그레이드를 쓴다.
   • 사전 검증 환경을 이름까지 운영과 최대한 똑같이 맞춘다.

   교훈

   클러스터를 업그레이드하기 전에는 GKE 릴리스 노트를 먼저 봐야 한다. 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 써서 영향을 먼저 겪고, 운영에는 수동 클러스터 업그레이드와 자동 노드 업그레이드를 섞어 예측 가능성과 유지 부담 사이에서 균형을 잡는다. 사전 검증 환경은 이름까지 운영과 같게 둬야 한다. 노드 풀 업그레이드 시간은 노드 수와 드레인 시간에 달려 있다. emptyDir 를 쓰는 파드에 safe-to-evict 어노테이션을 달고, 지나치게 긴 종료 유예 시간을 다시 따져 보고, PodDisruptionBudget 을 두면 드레인이 빨라진다.

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4. IL-0038 kubelet 설정 변경을 롤링 업데이트하다 쿠버네티스 버그로 kubelet 이 올라오지 못해 한 클러스터의 노드가 NotReady 가 되고 파드 절반쯤이 축출됐다

   Oath2018

   증상

   kubelet 변경을 클러스터 전체에 롤링 업데이트하던 중 kubelet 이 다시 올라오지 못했다. 쿠버네티스 API 는 노드가 죽었다고 판단했고 노드들이 NotReady 상태로 바뀌었다.

   노드 NotReady파드 축출파드 Pending

   촉발

   kubelet 변경을 롤링 업데이트로 배포했다. kubelet 은 재시작할 때 시작 전에 임시 cgroup 파일을 정리하는데, 이 과정에서 쿠버네티스 버그로 멈췄다. 이 업데이트가 한 클러스터의 노드 전체로 퍼졌다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   kubelet쿠버네티스 컨트롤러 매니저

   기여 요인

   헬스 프로브 부재과도한 영향 범위

   감지

   업데이트 중 kubelet 이 올라오지 않으면서 노드가 NotReady 로 바뀌었고, 그래프에서 eviction 큐에 들어가 축출되는 노드 수가 늘어나는 것이 보였다.

   조치

   • 해당 데이터 센터에서 다음 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 옮겼다.

   후속 조치

   • kubelet 업데이트를 적용한 뒤 테스트 프레임워크로 kubelet 을 검증하고, 검증이 끝나야 다음 30% 묶음의 업데이트로 넘어가게 했다.

   교훈

   kubelet 을 업그레이드한 뒤에는 반드시 테스트한다. kubelet API 에 간단한 curl 명령 하나만 보내 봐도 충분하다. 노드 컨트롤러는 노드의 50% 이상이 NotReady 가 되면 축출 속도를 늦추고, 노드가 모두 내려가면 full disruption 모드로 들어가 축출을 멈춘다. 이 동작 덕분에 이번 장애에서 파드의 절반이 살아남았다. 데이터 센터와 클러스터가 여럿이면 품질이 떨어진 데이터 센터에서 다른 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 빠르게 옮길 수 있다.

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5. 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.

   사례 보기

원인별6