사례8건

8건 중 3~7번째

1. IL-0138 nvidia-dkms-390 드라이버 빌드 실패로 망가진 커널 헤더가 몇 주 동안 방치됐다가, 정전 뒤 재부팅하자 하나뿐인 마스터 노드가 커널 패닉에 빠져 홈랩 쿠버네티스 클러스터가 6일 동안 멈췄다.

   Barush Mendez2025

   증상

   2025년 3월 3일 14:15:34부터 홈랩 쿠버네티스에 올린 서비스에 접속되지 않았다. 운영자가 서비스에 들어가려다 직접 알아챘고, 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   컨트롤 플레인 무응답서비스 중단모니터링 중단

   촉발

   정전 때문에 마스터 노드가 재부팅됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   GPU 드라이버리눅스 커널쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   초기 신호 무시늦게 드러난 변경단일 장애점모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 서비스에 접속하려다 직접 알아챘다. 자동 알림이 없어서 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   조치

   • 원격 접속이 되지 않아 모니터를 연결해 부팅 로그를 보고 커널 패닉을 확인했다.
   • 이전 커널 버전으로 부팅해 시스템을 되살렸다.
   • sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' 로 망가진 패키지를 지우고 sudo dpkg --configure -a 로 패키지 설정 문제를 고쳤다.
   • dpkg -l | grep -v ^ii 로 남은 망가진 패키지를 찾아 sudo apt-get remove --purge <package_name> 으로 하나씩 지웠다.
   • sudo apt-get install -f 로 빠진 의존성을 채우고 sudo apt-get install --reinstall linux-headers-$(uname -r) 로 커널 헤더를 다시 설치했다.
   • 머신을 재부팅해 커널 패닉이 사라진 것을 확인했다.

   후속 조치

   • GPU 드라이버 설치가 완전히 성공했는지 확인하고, 오류가 나면 바로 변경을 되돌린다.
   • 단일 장애 지점을 없애도록 클러스터를 고가용성 구성으로 옮긴다.
   • 고가용성 구성에서 Kube-API 를 로드 밸런서 뒤에 둔다.
   • 장애를 기록하고 해결 과정을 추적할 티켓 시스템을 만든다.
   • 미리 정해 둔 문제 해결 절차를 만들어 홈랩 장애 대응 시간을 줄인다.
   • Prometheus 와 Grafana 같은 인프라 모니터링을 넣어 문제를 미리 잡는다.
   • 주요 서비스에 HTTP, TCP 검사를 거는 블랙박스 모니터링을 넣어 쿠버네티스 클러스터 밖에서도 장애를 잡는다.

   교훈

   드라이버 빌드 실패를 그대로 두면 몇 주 뒤 재부팅 때 터질 수 있다. 자동 알림이 없어서 발견과 복구가 늦었다. 마스터 노드가 하나뿐이라 노드 하나의 고장이 클러스터 전체 장애가 됐다. 원인을 찾은 뒤에는 비교적 간단히 고쳤고, 데이터 손실은 없었다.

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2. IL-0112 나중에 회수된 EKS 노드 AMI 로 노드를 교체한 뒤 노드가 PLEG is not healthy 를 보고하며 NotReady 를 오갔고 파드 네트워크 타임아웃이 났다

   DFDS2022

   증상

   2022-10-31 13:45 UTC 에 팀은 계획된 vpc-cni EKS 애드온 업그레이드를 배포 파이프라인으로 시작했다. 14:10 에 파이프라인이 업그레이드 중 타임아웃으로 실패했다. 45개 aws-node 파드 가운데 약 10개만 업그레이드됐다. 5개는 Terminating 에 멈췄고, 나머지 30개는 업그레이드를 시도하지도 못했다.

   노드 NotReady업그레이드 정체간헐적 타임아웃간헐적 연결 실패

   촉발

   매일 도는 노드 롤오버가 2022-10-31 07:30 UTC 에 가장 최신 EKS 노드 AMI 인 v20221027 을 가져와 기존 노드를 이 AMI 로 만든 새 노드로 바꿨다. 이 AMI 는 나중에 커널 문제로 회수됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지리눅스 커널kubeletAWS VPC CNI노드 런치 템플릿Terraform

   기여 요인

   단계적 배포 부재자동화 증폭장애 중첩모니터링 사각지대헬스 프로브 부재

   감지

   07:30 롤오버 뒤 14:10 에 vpc-cni 업그레이드 파이프라인이 타임아웃으로 실패했다. 팀은 롤오버 7시간 뒤인 14:30 에 노드가 NodeNotReady 를 오가는 것을 보고 이상을 알았다. 감지까지 7시간이 걸렸다. 알림은 NodeNotReady 이벤트와 소켓 증가를 잡지 못했다. 팀은 17:21 에 GitHub 에서 v20221027 의 PLEG 관련 이슈를 찾고 나서 원인을 알았다.

   조치

   • Terminating 에 멈춘 노드를 하나씩 cordon, drain, 삭제해 vpc-cni 업그레이드를 끝냈다. 모두 15대를 지웠다.
   • 특정 AMI 를 지정할 수 있도록 인프라 모듈의 terraform 을 고치고 테스트해 master 브랜치에 머지했다.
   • 파이프라인으로 EC2 Auto Scaling 그룹 launch configuration 의 AMI 를 이전의 정상 버전으로 되돌려 노드를 다시 만들었다.

   후속 조치

   • 각 팀에 readiness, liveness 프로브를 쓰자고 제안한다.
   • readiness, liveness 프로브 적용 현황을 보여 주는 대시보드를 만든다.
   • readiness, liveness 프로브와 그 쓸모를 설명하는 위키 글을 쓴다.
   • 인프라 모듈에서 특정 AMI 를 지정할 수 있게 고친다.
   • 최신 AMI 를 바로 받을지, 새 AMI 를 배포 전에 어떻게 시험할지 논의하는 자리를 잡는다.
   • 비정상적인 NodeNotReady 이벤트나 소켓 사용 증가를 잡는 알림을 만든다.
   • 팀 안에 Kubernetes 학습 과정을 만든다.
   • 노드 로그를 중앙에서 모은다.
   • 나와 있는 최신 AMI 를 조회하는 Prometheus exporter 를 만들고, 이를 쓰는 대시보드와 알림도 만든다.

   교훈

   새 AMI 를 배포한 날에는 다른 컴포넌트 업그레이드를 매우 조심해야 한다. 이번에는 새 노드 AMI 를 쓴 날 EKS 컴포넌트도 함께 올리면서 원인을 가리기 어려웠다. 장애나 문제가 생겼을 때 각 팀과 소통하는 경로도 개선해야 한다. 문제를 알린 팀에게서 자세한 내용을 받기 어려웠고, 팀별 당직 호출 경로도 없었다. 팀이 Kubernetes 컴포넌트를 깊이 이해하지 못했던 점도 장애에 영향을 준 요인이었다.

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3. IL-0032 mutating admission controller 의 JSON 패치 버그로 일주일 동안 새 코드가 배포되지 않았고, 운영 서비스 하나는 파드가 두 개만 남아 오류율이 치솟았다

   Airbnb2020

   증상

   운영 서비스 하나에서 오류율이 높아졌고 그 서비스는 배포도 되지 않았다. 배포할 때 인덱스 5에 접근할 수 없다는 뜻의 unable to access invalid index 오류가 났는데, 처음에는 무슨 뜻인지 알기 어려웠다.

   오류율 상승처리량 저하배포 실패

   촉발

   지난 한 달 사이에 도입한 mutating admission controller 에 변경이 들어갔고, 그 뒤로 컨트롤러가 배열에서 항목 두 개를 지우는 JSON 패치를 잘못된 순서로 만들었다. 이 변경은 장애가 드러나기 7일 전에 적용되어 있었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   어드미션 웹훅수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   늦게 드러난 변경모니터링 사각지대초기 신호 무시

   감지

   운영 서비스의 오류율이 높아지고 배포가 실패하면서 드러났다. 지표는 이미 있었지만 그 지표에 걸린 알림이 없어, 7일 동안 배포가 실패하는 것을 아무도 알아채지 못했다.

   조치

   • 해당 클러스터에서 mutating admission controller 를 지워 파드가 다시 정상적으로 뜨게 했다.

   후속 조치

   • 이 문제를 더 일찍 잡을 수 있었던 기존 지표에 알림을 건다.

   교훈

   클러스터에 mutating admission controller 가 있다는 사실을 늘 염두에 둔다. 최근에 도입한 것이라 장애가 났을 때 팀원 대부분이 이를 먼저 떠올리지 못했다. 막히면 도움을 청한다. 동료를 호출한 뒤에야 조사가 진척됐다. 오류 문구를 검색한다. 처음 보고된 오류 문구를 바로 검색했다면 이미 알려진 문제라는 것을 훨씬 일찍 알았을 것이다. 알림을 만든다. 문제를 일찍 잡을 수 있는 지표가 있었지만 알림이 없었다.

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4. IL-0041 fluent-bit 이 오류 없이 멈춰 운영 노드 한 대의 애플리케이션 로그가 Elasticsearch 로 전혀 가지 않았다.

   PrometheusKube2020

   증상

   화요일 아침 개발자가 운영 환경 로그 일부가 빠져 있다고 알려 왔다. 이상하게도 빠진 로그는 노드 한 대에서 나온 것뿐이었다.

   모니터링 중단

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   텔레메트리 에이전트Elasticsearch 와 OpenSearch

   기여 요인

   모니터링 사각지대미패치 알려진 버그

   감지

   운영 환경 로그 일부가 빠져 있다는 개발자의 메시지로 알았다. fluent-bit 의 Prometheus 지표는 오류를 보이지 않고 값만 멈춰 있어서 모니터링은 이 상황을 잡지 못했다. 지표가 늘지 않는 것도 이슈 #1935 로 보고된 다른 버그였다.

   조치

   • Elasticsearch 스레드 큐 오류를 보고 Elasticsearch 가상 머신에 CPU 를 늘렸다. 오류는 사라졌지만 로그 누락의 원인은 아니었다.
   • 노드 어피니티로 Fluentd 를 놓고 안티 어피니티로 fluent-bit 을 빼는 방식으로, 노드 하나씩 Fluentd 를 배포했다.
   • 오래된 로그가 한꺼번에 밀려 버퍼가 넘치지 않도록 Fluentd 의 flush_thread_count 를 1로 줄이고 flush_interval 을 5초로 늘렸다.
   • Fluentd 의 Position DB 기능을 켜서 이미 보낸 데이터를 건너뛰게 했다.

   후속 조치

   • Fluentd 의 Prometheus 연동으로 모니터링 패키지를 만든다. 5분 동안 보낸 바이트 비율에 낮과 밤 기준을 따로 두는 알림이나, 로그를 계속 남기고 Elasticsearch 에 들어왔는지 확인하는 블랙박스 점검을 적용한다.

   교훈

   오픈소스 소프트웨어가 어떻게 망가질지는 미리 알 수 없고, 때로는 다른 도구로 빨리 갈아탈 수 있어야 한다. 로그 전송 에이전트는 오류 지표만으로 감시할 수 없다. 이번처럼 지표가 오류 없이 멈추면 아무것도 잡히지 않는다. fluentbit_output_proc_bytes_total 의 5분 비율처럼 전송량에 알림을 걸 수 있다. 트래픽은 밤에 줄고 낮에 늘어 기준값 하나로는 맞지 않으므로, 낮과 밤 기준을 따로 둔다. 테스트 로그를 계속 남기고 Elasticsearch 에 들어왔는지 확인하는 블랙박스 점검도 방법이다. 다만 이런 알림이 울려도 그 자리에서 할 수 있는 조치가 마땅치 않다.

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5. IL-0012 CPU limit 과 커널 CFS 쿼터 버그로 파드가 과하게 스로틀링돼 헬스 체크가 실패하고 애플리케이션이 멈췄다

   Omio2020

   증상

   Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

   CPU 스로틀링프로브 실패오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃간헐적 연결 실패

   촉발

   쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도리눅스 커널kubelet

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대미패치 알려진 버그

   감지

   팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

   조치

   • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.

   후속 조치

   • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
   • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.

   교훈

   CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

   사례 보기

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