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적용된 필터 구성 요소kube-proxy모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례7건

7건 중 4~7번째

  1. 증상

    Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 당직자를 호출했다. 당직 엔지니어들은 22시 18분부터 VictorOps 호출을 받기 시작했다. Kibana 에서도 5xx 비율이 올라간 것이 보였다.

    촉발

    클러스터 안의 부하가 낮아지자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 3개에서 2개로 줄였다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 VictorOps 로 당직자를 호출했다. 포스트모템이 적은 감지 시간은 4분이다.

    조치
    • 22시 39분에 당직 엔지니어들이 해당 서비스의 최신 릴리스를 되돌렸다.
    • 정기 배포로 새 노드가 생기자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 다시 늘렸고, conntrack 테이블이 자동으로 새로 쓰였다.
    후속 조치
    • CoreDNS 의 오토스케일러를 끈다.
    • 운영 환경에 DNS 캐시 서버를 둔다.
    • conntrack 사용량을 모니터링한다.
    교훈

    모니터링은 장애를 빨리 잡았고 대응도 빠르고 체계적이었다. 노드는 어떤 한도에도 닿지 않았다. 진짜 근본 원인은 아직 모른다. conntrack 의 특정 버그로 보인다. 팀이 정한 후속 조치는 모두 장애가 낳는 결과를 막는 것이지 근본 원인을 고치는 것이 아니다. 팀은 DNS 에서 문제가 날 수 있다는 것을 알고 있었지만 이 일을 우선해서 다루지 않았다.

  2. 증상

    서비스 구조를 바꾸고 노드 풀 크기를 조정하고 하위 서비스를 샤딩한 직후, 집계 서비스에 여러 연결 문제가 생기고 오류율이 올라갔다.

    촉발

    집계 서비스가 도는 노드의 RAM 을 절반으로 줄였고, 하위 서비스를 샤딩하면서 추적해야 할 연결 수는 두 배가 됐다. conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례하므로 노드가 추적할 수 있는 연결 수는 줄고 추적할 연결은 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 먼저 서비스의 연결 문제와 오류율 상승을 알아챘다. HAProxy 가 보고하는 연결 리셋 오류가 계속 늘었고, 팀은 node_nf_conntrack_entries 를 node_nf_conntrack_entries_limit 과 겹쳐 보고 일부 노드의 conntrack 테이블이 바닥난 것을 확인했다.

    조치
    • 집계 서비스를 RAM 이 더 큰 노드에 배치했다.
    • 노드 하나에 뜨는 집계 서비스 파드 수를 제한했다.
    후속 조치
    • conntrack 사용률이 75% 를 넘으면 경보가 가도록 Prometheus 쿼리 (node_nf_conntrack_entries / on (pod) node_nf_conntrack_entries_limit / on (pod) group_right kube_pod_info) > 0.75 로 경보 규칙을 만들었다.
    교훈

    쿠버네티스 노드의 conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례해 정해진다. 부하가 큰 애플리케이션은 특히 작은 노드에서 conntrack_max 를 쉽게 넘겨 연결 리셋과 타임아웃을 일으킨다. 노드를 작게 바꾸면 추적할 수 있는 연결 수도 함께 줄어든다. conntrack 사용률은 지표로 보고 경보를 걸어 둬야 한다.

  3. 증상

    한 서비스의 지연 시간 그래프에 5월 10일부터 스파이크가 보이기 시작했다. 처음에는 1초 안팎까지 튀었고, 이어서 5초, 다시 20초로 올라간 뒤 꽤 오랫동안 그 수준에 머물렀다.

    촉발

    여러 서비스가 외부 DNS 조회를 많이 보냈고, 그 질의가 모두 kube-dns 를 거쳤다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    문제는 서비스의 지연 시간 그래프에서 처음 드러났다. 같은 모양이 여러 서비스에서 나타나자 팀은 공통점을 찾았고, kube-dns 파드별 질의량을 비교해 불균형을 찾아냈다.

    교훈

    기본 설정에서 파드는 클러스터 IP 로 DNS 서버를 찾고, dnsPolicy 기본값인 ClusterFirst 때문에 외부 이름 조회도 kube-dns 를 먼저 거친다. 쿠버네티스 DNS 해석이 필요 없는 파드는 dnsPolicy 를 Default 로 두거나, None 으로 두고 세부 값을 직접 정할 수 있다. iptables 는 로드 밸런서가 아니어서 클러스터 IP 뒤의 파드에 부하를 고르게 나누지 못한다. 발표자들은 DNS 정책을 초기부터 자주 확인하고 용도에 맞는 정책을 쓰라고 했다.

  4. 증상

    GKE 클러스터에서 워크로드를 새 노드 풀로 옮기려고 옛 노드들을 드레인하던 중, 클러스터의 어떤 서비스에도 ingress-nginx 를 거쳐 접속할 수 없게 됐다.

    촉발

    새 노드 풀로 워크로드를 옮기려고 옛 노드를 cordon 하고 드레인했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    옛 노드를 드레인하던 중 클러스터의 어떤 서비스에도 ingress-nginx 를 거쳐 접속할 수 없는 것을 팀이 알아챘다.

    조치
    • 옛 노드에 남아 있던 nginx-ingress-controller 파드를 지워 새로 Ready 상태가 된 노드에 다시 스케줄되게 했다.
    교훈

    트래픽에 영향을 줄 수 있는 변경을 하기 전에는 문서를 두 번 확인한다. externalTrafficPolicy 가 Local 이면 kube-proxy 는 다른 노드로 트래픽을 넘기지 않고, 로드밸런서 헬스 체크는 엔드포인트가 없는 노드에서 실패한다. cordon 한 노드는 로드밸런서 백엔드에서 빠진다. 이 둘이 겹치면 인그레스 컨트롤러 파드가 cordon 한 노드에만 남아 있을 때 트래픽이 모두 끊긴다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 7건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kube-proxy, conntrack 테이블. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별5

소프트웨어 결함1건

  1. IL-0104 Istio 의 공격적인 DNS 캐시 갱신과 클라이언트 포트 재사용, kube-proxy 가 종료된 파드의 conntrack 항목을 정리하지 않는 문제, 2분짜리 UDP conntrack 기본 타임아웃이 겹쳐 CoreDNS 파드가 OOMKilled 됐다.

업그레이드로 깨진 호환성1건

조직
  1. IL-0079 GKE 노드가 새 ubuntu_containerd 이미지로 자동 업그레이드된 뒤 커널에서 kube-proxy 가 쓰는 iptables 확장이 빠져, 여러 GKE 클러스터의 인그레스 트래픽이 완전히 끊겼다.

DNS·네트워크 장애2건

  1. IL-0178 EKS 에서 HPA 가 파드를 줄일 때 엔드포인트 제거보다 컨테이너 종료가 먼저 끝나 502 가 났고, 블루/그린 전환 뒤에는 conntrack 에 남은 연결이 삭제된 파드로 가서 클라이언트가 타임아웃을 받았다.
  2. IL-0049 CoreDNS 파드가 줄어든 뒤 kube-proxy 가 conntrack 항목을 지우지 못해 일부 서비스의 DNS 요청이 없어진 파드로 가면서 5xx 가 쏟아졌다
    Preply2020

용량 한계2건

  1. IL-0013 노드 RAM 을 절반으로 줄이자 conntrack 테이블이 가득 차 집계 서비스에 연결 리셋과 오류가 늘었다
  2. IL-0033 kube-dns 파드 사이의 트래픽 불균형과 DNS 초당 패킷 한도 때문에 외부 DNS 조회가 많은 여러 서비스의 지연 시간이 20초까지 늘었다
    Airbnb2019

운영 실수1건

  1. IL-0054 GKE 에서 옛 노드 풀을 드레인하자 로드밸런서가 ingress-nginx 파드가 없는 새 노드만 가리켜 클러스터의 모든 인그레스 트래픽이 끊겼다