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적용된 필터 원인용량 한계증상노드 NotReady모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례9건

9건 중 4~8번째

  1. 증상

    2024년 2월 13일 01:04 CET 에 FR-PAR 리전의 Kubernetes API 에서 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났다. 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 상태가 됐다.

    촉발

    2월 12일 새 쿠버네티스 릴리스가 모든 사용자에게 나온 뒤, 12일에서 13일로 넘어가는 밤에 많은 클러스터가 동시에 자동 업그레이드를 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    타임라인의 첫 기록은 01:04 CET 다. 이때 Kubernetes API 의 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났고, 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 가 됐다. 기록된 첫 조치는 42분 뒤인 01:46 에 API 자원을 늘린 일이었다.

    조치
    • Kubernetes API 에 배정한 자원을 01:46 과 02:20 두 차례 늘렸다.
    • 02:30 에 API 트래픽을 제한해 들어오는 트래픽을 고르게 만들고 혼잡을 줄였다.
    • 03:20 부터 트래픽 제한을 50-100 개 배치로 나눠 차례로 풀어 노드들이 다시 인증하고 "Ready" 가 되게 했다.
    • 03:40 에 API 혼잡 중에 만들어진 고장 노드를 교체하는 스크립트를 돌렸다.
    • 15:45 부터 노드 인증이 한꺼번에 몰리지 않게 일부 클러스터부터 예전 인증 방식으로 차례로 롤백했고, 2월 19일 모든 클러스터에서 롤백을 마쳤다.
    • 노드 인증이 동시에 몰릴 수 있는 클러스터 업그레이드와 설정 갱신 기능을 2월 20일 10:30 까지 껐다.
    후속 조치
    • Kubernetes API 자원 배정을 늘렸다.
    • 예전 인증 방식으로 롤백했다.
    • 노드에 로컬 인증 캐시를 둔다.
    • 부하가 치솟을 때 더 잘 버티도록 자원 배정 전략을 다시 짠다.
    • 쿠버네티스에 새 요청 큐잉 방식을 넣는다.
    • 높은 부하나 장애가 다른 구성 요소로 번지지 않게 구성 요소를 서로 분리한다.
    • 몇몇 지표를 꼼꼼히 지켜봐 이상 패턴을 더 일찍 찾는다.
    • 이 기간에 노드를 배포했지만 제대로 쓰지 못한 고객에게 환불한다.
    교훈

    고객의 클러스터와 노드가 빠르게 늘면서 기존 트래픽 제어로는 혼잡을 막기 어려워졌다. 많은 클러스터의 자동 업그레이드가 한 번에 시작되면 Kubernetes API 에 부하가 몰리고, 계속 실패하고 재시도하는 노드 인증 방식이 혼잡을 더 키운다. 1월 24일 장애 뒤 넣은 단기 완화 조치로는 재발을 막지 못했다.

  2. 증상

    2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

    촉발

    FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

    조치
    • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
    • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
    • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
    • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.
    후속 조치
    • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
    • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
    • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.
    교훈

    탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

  3. 증상

    2023-07-25 14:05 PagerDuty 로 Pingdom 의 고우선순위 경보가 왔다. Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 이었다. 팀이 Prometheus 서버를 확인하니 규칙 평가 오류가 나 있었고 서버는 Exit code 137 로 종료돼 있었다.

    촉발

    네임스페이스와 Prometheus 규칙 수가 늘어 Prometheus 서버가 쓰는 메모리가 늘었고, 기존 인스턴스 크기로는 Prometheus 를 계속 띄울 수 없었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    14:05 Pingdom 이 Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 인 것을 감지해 PagerDuty 로 고우선순위 경보를 보냈다. 장애 선언은 15:21 에 했다.

    조치
    • 14:22 모니터링 노드를 드레인해 Prometheus 를 다른 모니터링 노드로 옮겼다.
    • 15:31 노드 인스턴스 크기를 CPU 와 메모리가 두 배인 r6i.4xlarge 로 바꿨다.
    • 15:50 Prometheus 컨테이너의 메모리 limit 을 100Gi 로 올렸다.
    • 16:18 Prometheus 컨테이너 limit 을 CPU 12코어, 메모리 110Gi 로 바꿨다.
    후속 조치
    • 노드 메모리 사용량을 감시하고, 파드 하나가 노드 메모리 대부분을 쓰는 상황을 잡아내는 경보를 추가한다. 이 일은 이슈 #4538 에서 다룬다.
  4. 증상

    1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

    촉발

    쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

    조치
    • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.
    후속 조치
    • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.
    교훈

    복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

  5. 증상

    재색인 Job 을 띄운 직후 Universe 의 리포트 API 와 검색 API 에 문제가 생겼다. 쿠버네티스 클러스터 UI 도 함께 영향을 받았다.

    촉발

    Discover 검색 색인에서 일부 데이터 필드를 빼는 변경을 배포하고, 새 설정을 적용하려고 쿠버네티스 Job 으로 재색인 작업을 띄웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    재색인 Job 을 띄운 직후 팀이 리포트 API, 검색 API, 쿠버네티스 클러스터 UI 의 문제를 알아챘다. 팀은 상태 페이지에 검색과 리포트를 쓸 수 없다는 보고를 조사하고 있다고 올렸다.

    조치
    • 문제의 재색인 Job 을 스케줄러에서 지웠다.
    • 노드들이 자동으로 회복해 모두 정상으로 돌아왔다.
    교훈

    RestartPolicy=Never 는 파드에만 적용되고 Job 에는 적용되지 않는다. Job 은 실패하면 항상 다시 시작되고 두 번 이상 실행될 수 있다. 노드 자원을 다 쓰는 작업을 Job 으로 돌리면 그 Job 이 노드를 옮겨 다니며 클러스터의 노드를 모두 쓰러뜨릴 수 있다.

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이 9건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨테이너 메모리 한도, 애플리케이션 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

용량 한계9건

  1. IL-0155 NYC1 의 일부 DOKS 클러스터에서 공유 CPU 노드 위의 CoreDNS 때문에 DNS 가 간헐적으로 실패하고 NodeNotReady 가 났다
  2. IL-0085 Hetzner Cloud 의 k3s 컨트롤 플레인 노드가 메모리 부족으로 꺼진 뒤 클러스터가 Hetzner API 호출 한도를 다 써 버려 모든 고객 사이트가 약 7.5시간 멈췄다.
  3. IL-0110 Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.
    DFDS2024
  4. IL-0168 새 쿠버네티스 릴리스 뒤 많은 Kapsule 클러스터가 동시에 자동 업그레이드되면서 Kubernetes API 가 과부하로 OOM 이 났고, 새 노드 인증 방식의 재시도가 혼잡을 키워 노드가 Not Ready 가 됐다.
  5. IL-0169 FR-PAR 의 Scaleway Kubernetes API 가 메모리 부족으로 쓰러져 노드 인증이 막히고 Kapsule 노드가 NotReady 가 됐다.
  6. IL-0016 네임스페이스와 규칙이 늘어 live 클러스터의 Prometheus 가 메모리 부족으로 OOMKilled 되며 플랫폼 모니터링이 끊겼다
  7. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.
  8. IL-0036 재시도를 멈추지 않는 쿠버네티스 Job 이 노드 자원을 다 써 버려 클러스터의 노드가 차례로 죽고 검색과 리포트가 멈췄다.
  9. 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