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적용된 필터 구성 요소텔레메트리 에이전트기여 요인미검증 가정모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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사례6건

6건 중 3~6번째

  1. 증상

    어느 금요일 오후, 고객 한 곳이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스에서 HTTP 5xx 오류가 튄다고 알려 왔다. 팀은 바로 장애를 선언했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    고객이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스의 HTTP 5xx 가 튄다고 알려 와서 알았다. DNS 와의 관계는 한참 뒤에야 드러났고, 그때 보니 그동안 무시해 온 이 클러스터의 DNS Latency SLI 가 다른 클러스터보다 낮아져 있었다.

    조치
    • dnsmasq 의 노드당 동시 DNS 질의 한도를 150에서 Google 권장값인 1500으로 올렸다.
    • CoreDNS 가 응답에 RA 비트를 항상 넣도록 header 설정에 set ra aa, clear rd 를 넣어 dnsmasq 가 cluster.local 응답을 캐시하게 했다.
    • 노드 로컬 dnsmasq 에서 ndots 때문에 생긴 풀 수 없는 도메인 질의를 가로채 NXDOMAIN 으로 응답하도록 설정해 CoreDNS 로 넘어가지 않게 했다.
    • fluent-bit 가 로그 라우터에 접속할 때 쓰는 호스트 이름을 서비스 이름에서 FQDN 으로 바꿨다.
    • 영향받은 고객에게 앱의 내부 이름 해석을 FQDN 으로 바꾸도록 요청했다.
    교훈

    SLO 를 보기 좋은 지표로만 두지 말고 안전장치로 써야 한다. 이번에는 나빠진 DNS Latency SLI 를 오래 무시한 탓에 원인을 늦게 찾았다. SLO 를 안전장치로 쓰려면 믿을 수 있는 SLI 가 먼저 있어야 한다. 조사가 여러 당직자에게 흩어져 있었고, 관찰 결과와 가설을 한곳에 모으지 않아 같은 가설이나 이미 버린 가설을 다시 붙잡기도 했다. 가설 하나를 버린 뒤에 다음 가설로 넘어가야 한다. 기존 지표에 없는 데이터는 DNStop 처럼 직접 모아야 한다. 멀티 테넌트 환경에서는 DNS 를 한 번 개선하면 모든 고객이 그 효과를 본다.

  2. 증상

    쿠버네티스의 메트릭 에이전트를 업그레이드하는 작업이 예정되어 있다는 공지가 나갔다. 공지에는 몇 분 동안 서비스가 메트릭을 쓰지 못할 수 있다고 적혀 있었다. 몇 분 뒤 한 서비스 담당자가 자기 쿠버네티스 서비스가 지금 모두 내려간 것 같다는 메시지를 보냈다.

    촉발

    예정된 작업으로 쿠버네티스의 메트릭 에이전트를 업그레이드하던 중, 파드마다 들어 있던 메트릭 에이전트 사이드카 컨테이너가 크래시했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    작업 공지가 나가고 몇 분 뒤 서비스 담당자가 자기 쿠버네티스 서비스가 모두 내려간 것 같다는 메시지를 보내와서 알았다.

    후속 조치
    • 로깅, 트레이싱, 메트릭 에이전트처럼 파드 준비 상태 판단에 넣지 않을 컨테이너를 중요하지 않은 컨테이너로 표시하고, 서비스 메시 로직이 파드 준비 상태를 판단할 때 이 컨테이너들을 건너뛰게 했다. 발표자는 이것을 임시 해결책이라고 했고 다른 방법도 검토했다고 했다.
    교훈

    헬스 체크는 컨테이너마다 걸리므로 파드 안의 각 컨테이너가 파드 전체의 준비 상태에 어떻게 영향을 주는지 따져서 설정해야 한다. 프로브를 설정하지 않은 사이드카도 크래시하면 준비되지 않은 상태가 된다.

  3. 증상

    스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

    촉발

    자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

    조치
    • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
    • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
    • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
    • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
    • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
    • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.
    후속 조치
    • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
    • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.
    교훈

    가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

  4. 증상

    쿠버네티스 마이그레이션이 순조로워 보이던 중 Datadog 에서 노드의 열린 파일 수가 계속 늘어나는 것이 보였다.

    촉발

    로그 파일을 쓰는 컨테이너가 여럿 떠 있는 노드에 새 컨테이너가 뜰 때마다, 외부 업체의 로그 클라이언트가 기존 로그 파일의 파일 디스크립터까지 새로 열고 이전 디스크립터를 닫지 않았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Datadog 에서 노드의 열린 파일 수가 계속 오르는 것을 보고 알았다.

    조치
    • 문제가 난 노드를 죽이고 새 노드를 띄운 뒤 서비스를 다시 배포해 복구했다.
    후속 조치
    • 업체와 함께 문제를 다뤘고, 결국 그 로그 수집 업체의 서비스를 쓰지 않게 됐다.
    교훈

    EC2 에서 믿고 쓰던 서비스와 라이브러리가 쿠버네티스에서도 똑같이 잘 동작한다고 가정하면 안 된다. 그런 도구는 배포 방식과 수명 주기가 다른 환경을 전제로 만들어졌을 수 있다. 쿠버네티스에서는 배포할 때마다 컨테이너가 생기고 사라지고 노드 사이를 옮겨 다니므로, 쓰는 서비스마다 이런 수명 주기에 맞게 만들어졌는지 의심하고 확인해야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 6건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 텔레메트리 에이전트, 컨테이너 런타임. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별5

설정 변경1건

조직
  1. IL-0179 DEBUG 로그가 쏟아지자 동기 로깅을 하던 요청 스레드들이 가득 찬 stdout 파이프에서 멈춘 채 DB 커넥션을 쥐고 있어, HikariCP 커넥션 풀이 고갈되고 요청이 30초 주기로 한꺼번에 실패했다.

배포 결함2건

  1. IL-0160 고쳐서 다시 돌린 레거시 GPU 모니터링 스크립트의 펌웨어 조회가 GSP 레이스 컨디션을 일으켜 Linode 의 RTX 4000 Ada GPU 가 잠기고 LKE 워커 노드의 GPU 작업이 멈췄다
    Linode2026
  2. IL-0034 메트릭 에이전트 사이드카가 업그레이드 중 크래시하자 클러스터의 모든 파드가 준비되지 않은 상태가 되어 서비스가 트래픽을 받지 못했다
    Airbnb2019

DNS·네트워크 장애1건

조직
  1. IL-0083 멀티 테넌트 쿠버네티스 클러스터에서 노드 로컬 dnsmasq 가 동시 질의 한도에 걸리고 cluster.local 응답을 캐시하지 못한 데다 ndots 검색 도메인 질의가 CoreDNS 로 몰려, 서비스 간 호출이 간헐적인 5xx 를 냈다.

용량 한계1건

  1. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

소프트웨어 결함1건

기여 요인
조직
  1. IL-0051 외부 업체의 로그 클라이언트가 새 컨테이너가 뜰 때마다 파일 디스크립터를 다시 열고 이전 것을 닫지 않아 쿠버네티스 노드가 too many open files 로 내려갔다