사례6건

6건 중 3~6번째

1. IL-0005 새 텔레메트리 서비스가 모든 노드에서 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보내 대형 클러스터의 컨트롤 플레인이 무너졌고, DNS 기반 서비스 디스커버리가 깨져 OpenAI 의 모든 서비스가 멈췄다

   OpenAI2024

   증상

   2024년 12월 11일 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 3시 16분부터 ChatGPT, API, Sora 를 포함한 OpenAI 의 모든 서비스가 크게 느려지거나 완전히 멈췄다.

   서비스 중단오류율 상승컨트롤 플레인 무응답DNS 조회 실패

   촉발

   오후 3시 12분 PST 에 쿠버네티스 컨트롤 플레인 지표를 자세히 수집하는 새 텔레메트리 서비스를 배포했다. 이 서비스의 설정 때문에 각 클러스터의 모든 노드가 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보냈다. 이 요청은 클러스터가 클수록 비용이 커진다. 변경은 오후 2시 51분부터 3시 20분 사이에 모든 클러스터에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   스테이징 불일치단계적 배포 부재캐시로 가려진 장애모니터링 사각지대디버그 접근 제한

   감지

   변경이 모든 클러스터에 적용되던 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 탐지 도구는 고객이 영향을 받기 몇 분 전에 문제를 잡았고, 엔지니어들은 3시 16분에 원인을 찾았다. 다만 노드의 DNS 캐시가 실제 실패를 늦춰, 문제의 전체 범위가 보이기 전에 배포가 계속 진행됐다.

   조치

   • 클러스터 규모를 줄여 쿠버네티스 API 부하의 총량을 낮췄다.
   • 쿠버네티스 관리 API 로 가는 네트워크 접근을 막아 새로 들어오는 무거운 요청을 차단하고 API 서버가 회복할 시간을 벌었다.
   • 쿠버네티스 API 서버를 증설해 밀린 요청을 처리할 자원을 늘리고 수정을 적용할 수 있게 했다.
   • 컨트롤 플레인 제어권을 되찾은 뒤 문제의 텔레메트리 서비스를 지웠다.
   • 오후 3시 27분부터 영향받은 클러스터에서 트래픽을 빼기 시작했고, 가능한 곳에서는 트래픽을 정상 클러스터로 옮겼다.
   • 많은 서비스가 동시에 자원을 내려받아 자원 한도가 찬 클러스터에는 추가로 수동 조치를 했다.

   후속 조치

   • 모든 인프라 설정 변경에 단계적 배포를 적용하고, 서비스 워크로드와 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 포함한 클러스터 상태를 계속 감시한다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인 없이 버티는 상황과 잘못된 변경을 일부러 배포하는 상황을 시험하는 장애 주입 테스트를 돌린다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인을 지나치게 압박할 때도 엔지니어가 쿠버네티스 API 서버에 접근할 수 있는 비상 접근 수단을 만든다.
   • 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 분리한다. 서비스 디스커버리가 쿠버네티스 DNS 에 묶여 있는 구조를 풀어, 핵심 서비스가 요청을 처리할 때 컨트롤 플레인에 기대지 않게 한다.
   • 클러스터 기동에 필요한 자원에 캐시와 동적 속도 제한을 더하고, 클러스터 하나를 통째로 빠르게 교체하는 훈련을 정기적으로 한다.

   교훈

   이 장애는 여러 시스템과 절차가 동시에 실패하며 예상하지 못한 방식으로 얽혀 생겼다. 테스트는 이 변경이 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 주는 영향을 잡지 못했다. DNS 캐시 때문에 변경과 서비스 실패 사이에 시간 차가 생겼다. 컨트롤 플레인에 접근할 수 없게 되면서 복구가 매우 느렸다. 데이터 플레인이 컨트롤 플레인과 따로 돌도록 설계되어 있어도, DNS 기반 서비스 디스커버리가 컨트롤 플레인에 기대면 컨트롤 플레인 장애가 서비스 장애로 번진다. 배포 전 점검은 클러스터의 CPU 와 메모리 사용량만 봤고 API 서버 부하는 보지 않았다.

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2. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다

   Jetstack2019

   증상

   Jetstack 은 europe-west1 에 있는 GKE 리전 클러스터의 마스터를 업그레이드하고 있었다. 이 개발 클러스터는 여러 팀이 낮 동안 앱을 시험하는 데 쓴다. GKE Terraform 파이프라인으로 업그레이드를 시작했는데, 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않았다. GKE 콘솔에는 클러스터가 여전히 업그레이드 중으로 나왔다.

   업그레이드 정체컨트롤 플레인 무응답노드 재생성 반복서비스 중단

   촉발

   마스터 업그레이드 중 두 번째 마스터 인스턴스의 API 서버가 ca-registration PostStartHook 을 실행하면서 kube-system 의 extension-apiserver-authentication ConfigMap 을 갱신하려 했다. 이 요청은 설정해 둔 OPA 검증 웹훅의 백엔드가 응답하지 않아 타임아웃 났다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   어드미션 웹훅GKE 컨트롤 플레인쿠버네티스 API 서버kubelet

   기여 요인

   과도한 영향 범위헬스 프로브 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   GKE Terraform 파이프라인으로 시작한 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않은 것이 첫 신호였다. 파이프라인을 다시 돌리자 kube-apiserver 가 unhealthy 라는 오류가 났다. 원인은 Google Support 의 도움을 받아 찾았다.

   조치

   • API 서버에 간헐적으로 접근될 때를 이용해 OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 리소스를 지워 클러스터를 복구했다.

   후속 조치

   • OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 이 정책이 적용되고 개발 팀이 접근하는 네임스페이스만 보도록 범위를 좁혔다.
   • 웹훅을 정책이 실제로 검증하는 Ingress 와 Service 리소스에만 켰다.
   • OPA 가 응답하지 않으면 재시작되도록 liveness probe 를 더하고 문서를 고쳤다.
   • 이 동작을 개선하자는 쿠버네티스 업스트림 이슈가 아직 열려 있어, 그 진행을 지켜본다.

   교훈

   API 서버 응답 시간에 알림을 걸어 두었다면, OPA 웹훅을 처음 배포한 뒤 모든 CREATE 와 UPDATE 요청의 응답 시간이 늘어난 것을 알아챘을 수도 있다. 모든 워크로드에 프로브를 설정하는 것이 중요하다. 팀은 OPA 배포가 너무 간단해 보여서 Helm 차트를 쓰지 않았는데, 그 차트에는 어드미션 컨트롤러 컨테이너의 livenessProbe 를 포함해 튜토리얼 기본 설정에 없는 조정이 여럿 들어 있었다. 노드 자동 복구를 끄는 것도 검토했지만 끄지 않기로 했다. 같은 문제를 겪은 것은 Jetstack 이 처음이 아니며, 관련 업스트림 이슈는 아직 열려 있다.

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3. 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.

   Civis Analytics2019

   증상

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

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   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

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   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.

   사례 보기
4. IL-0059 kubeadm이 만든 etcd 정적 파드의 liveness probe가 실패해 kubelet이 약 2분마다 etcd를 재시작했고, 단일 마스터 클러스터의 API 서버가 계속 끊겼다

   NRE Labs2018

   증상

   2018년 12월 4일 아침 8시 회의 중 운영자가 NRE Labs의 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 알아챘다.

   컨트롤 플레인 무응답프로브 실패서비스 중단

   촉발

   kubeadm이 etcd 정적 파드 매니페스트에 넣은 liveness probe가 실패하기 시작했다. 이 probe는 etcdctl로 foo 키를 조회한다. failureThreshold가 8, timeoutSeconds가 15라서 약 2분 동안 실패가 이어지면 kubelet이 etcd를 재시작한다. probe가 왜 실패하기 시작했는지는 끝내 밝히지 못했다.

   원인

   unknown

   구성 요소

   etcdkubelet쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   단일 장애점기본 설정 방치수동 조치 악화초기 신호 무시모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 아침 회의 중 NRE Labs 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 보고 알았다. 클러스터 모니터링은 갖추지 않은 상태였고, 원문은 모니터링이 우선순위에서 밀려 있었다고 적었다.

   조치

   • kubeadm이 만든 etcd 매니페스트에서 liveness probe 부분을 통째로 지우고, 다음 etcd 재시작 때 kubectl apply로 반영했다.

   후속 조치

   • 단일 마스터 클러스터에 모니터링을 갖춘다.
   • 장애가 나면 트위터를 보라고 안내하는 점검 페이지를 Google Cloud Functions에 만든다. 계획된 작업이든 아니든 일이 생기면 트래픽을 그 페이지로 돌린다.

   교훈

   모든 인프라를 코드로 관리한 덕에 클러스터를 금방 다시 만들 수 있었다. 하지만 원인을 모른 채 지우면 증거도 함께 사라진다. 단일 마스터로 운영한다면 모니터링이 더 중요하다. kubectl 출력에서 Running만 보지 말고 재시작 횟수까지 읽어야 한다. 복잡한 원인을 기대하기 전에 기본부터 의심하고, 장애의 급박함에 밀려 성급한 결정을 내리지 않는다. 사이트를 반쯤 망가진 채로 두지 말고 점검 페이지로 상황을 알려야 한다.

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