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적용된 필터 구성 요소kubelet증상노드 NotReady기여 요인과도한 영향 범위모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    팀은 여러 서비스가 이상하게 동작한다는 보고를 받았다. 가끔 오류 페이지가 뜨고, 응답이 느리고, 타임아웃이 났다.

    촉발

    장애 직전에 팀원 한 명이 ElastAlert 에 새 알림 규칙을 명령줄로 배포했다. Cloudfront-* 인덱스에 일정 시간 새 문서가 들어오지 않으면 울리는 규칙이었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    여러 서비스에서 오류 페이지, 느린 응답, 타임아웃이 난다는 보고가 팀에 들어왔다. 알림은 하나도 울리지 않았다. 팀은 Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드로 옮겨 간 뒤 파드 메모리 사용량 대시보드에서 원인을 찾았다.

    조치
    • NotReady 노드를 하나씩 종료해 오토스케일링 그룹이 새 노드를 띄우게 했다. 새 노드도 곧 NotReady 가 되어 이것만으로는 풀리지 않았다.
    • Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드에 다시 스케줄된 뒤 파드 메모리 대시보드를 보고 ElastAlert 파드가 원인임을 찾아냈다.
    • 원인인 ElastAlert 문제를 고쳤다.
    후속 조치
    • CPU, 메모리, 디스크 공간 같은 자원 사용량에 알림 규칙을 정의한다.
    • 여러 출처를 함께 쓰는 알림 전략을 계속 연구한다. 지금은 Elasticsearch, 아직 설정하지 않은 Prometheus alertmanager, APM 용 New Relic 이 있다.
    • 지표를 클러스터 밖으로 내보내고 Grafana 도 클러스터 밖으로 옮기는 방안을 검토한다. 옮길 곳은 EC2 나 별도 쿠버네티스 클러스터가 될 수 있다.
    • 중요한 지표를 ELK 에서 시각화하거나 Prometheus 와 Grafana 의 가용성을 높인다. 지표 전략도 개선한다.
    • ElastAlert 의 자원 한도를 Helm values 로 지정한다.
    • 네임스페이스에 메모리 요청값의 기본값과 한도를 설정한다.
    • 고객 대면 워크로드를 빌드, 로깅, 모니터링 워크로드와 떼어 놓는다. 먼저 운영 클러스터 안의 전용 노드 그룹으로 옮기고, 경험에 따라 별도 도구 클러스터도 검토한다.
    • 모든 배포를 Jenkins 파이프라인 같은 자동화로 하고, 새 버전 배포에 GitOps 방식을 검토한다.
    • 배포 뒤 스모크 테스트 단계가 있는 파이프라인으로 배포한다.
    • 쿠버네티스와 클라우드 인프라 작업을 팀 스프린트에 넣어 모든 팀원이 경험 많은 팀원과 짝을 지어 맡게 하고, 주제별 심화 워크숍을 연다.
    교훈

    근본 원인 하나만 탓하는 포스트모템은 장애로 이어진 문제의 15% 정도만 다룬다. 이번에도 ElastAlert 를 고친 것은 일부일 뿐이었다. 알림이 없었고, 모니터링이 같은 클러스터 안에 있었고, Helm 차트의 자원 한도에 기본값이 없었다. 운영 도구와 고객 워크로드가 자원을 나눠 썼고, 손으로 한 배포를 팀이 몰랐고, 스모크 테스트가 없었고, 운영 지식이 일부에게만 있었다. 이렇게 배우려면 장애 건수나 해결 시간만 보지 않고 비난 없는 포스트모템을 허용하는 문화가 필요하다.

  2. 증상

    kubelet 변경을 클러스터 전체에 롤링 업데이트하던 중 kubelet 이 다시 올라오지 못했다. 쿠버네티스 API 는 노드가 죽었다고 판단했고 노드들이 NotReady 상태로 바뀌었다.

    촉발

    kubelet 변경을 롤링 업데이트로 배포했다. kubelet 은 재시작할 때 시작 전에 임시 cgroup 파일을 정리하는데, 이 과정에서 쿠버네티스 버그로 멈췄다. 이 업데이트가 한 클러스터의 노드 전체로 퍼졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    업데이트 중 kubelet 이 올라오지 않으면서 노드가 NotReady 로 바뀌었고, 그래프에서 eviction 큐에 들어가 축출되는 노드 수가 늘어나는 것이 보였다.

    조치
    • 해당 데이터 센터에서 다음 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 옮겼다.
    후속 조치
    • kubelet 업데이트를 적용한 뒤 테스트 프레임워크로 kubelet 을 검증하고, 검증이 끝나야 다음 30% 묶음의 업데이트로 넘어가게 했다.
    교훈

    kubelet 을 업그레이드한 뒤에는 반드시 테스트한다. kubelet API 에 간단한 curl 명령 하나만 보내 봐도 충분하다. 노드 컨트롤러는 노드의 50% 이상이 NotReady 가 되면 축출 속도를 늦추고, 노드가 모두 내려가면 full disruption 모드로 들어가 축출을 멈춘다. 이 동작 덕분에 이번 장애에서 파드의 절반이 살아남았다. 데이터 센터와 클러스터가 여럿이면 품질이 떨어진 데이터 센터에서 다른 데이터 센터로 페일오버해 사용자를 빠르게 옮길 수 있다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, 쿠버네티스 컨트롤러 매니저. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별2