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적용된 필터 원인소프트웨어 결함구성 요소kubelet모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례6건

6건 중 1~5번째

  1. 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.

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

  2. 증상

    GKE 를 1.22 이상으로 업그레이드한 뒤 Calico 네트워크 정책을 쓰는 클러스터에서 파드가 Terminating 이나 Pending 상태에서 빠져나오지 못했다. 실제로 파드가 멈춘 클러스터는 소수였다.

    촉발

    Calico 네트워크 정책을 켠 GKE 클러스터를 1.22 이상 버전으로 업그레이드했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    조치
    • 1.24.4-gke.800 에 수정을 넣고 1.23 과 1.22 로 백포트했으며, 고객이 수정 버전으로 직접 업그레이드할 수 있게 했다.
    • 영향받는 버전의 고객에게 Google Cloud 지원팀을 통해 내부 패치를 적용받도록 권했다.
    • kubelet 과 calico-node 를 재시작해 멈춘 파드를 풀어 주는 우회책을 안내했다.
    • Calico 가 꼭 필요하지 않은 고객에게는 Calico 네트워크 정책을 끄는 우회책을 안내했다.
    후속 조치
    • 1.22 나 1.23 을 쓰는 RAPID, REGULAR, STABLE 릴리스 채널의 클러스터를 앞으로 몇 주에 걸쳐 수정 버전으로 자동 업그레이드한다.
    교훈

    클러스터 오토스케일러를 쓰면 이 경쟁 조건에 걸릴 확률이 높아진다. 수정 버전으로 올리기 전에는 kubelet 과 calico-node 를 재시작해 멈춘 파드를 풀 수 있고, Calico 가 꼭 필요하지 않다면 Calico 네트워크 정책을 끄는 방법도 있다.

  3. 증상

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

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

  4. 증상

    2018년 7월 19일 15:00 UTC 쯤 모니터링 인프라가 일부 API, 특히 pilot 과 tiles 의 5xx 응답 증가를 알렸다. 사용자 프로필을 가져오는 pilot 서비스가 먼저 응답하지 않아 플랫폼 로그인이 실패했고, 문제는 거기서 퍼져 나갔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    15:00 UTC 쯤 모니터링 인프라가 일부 API, 특히 pilot 과 tiles 의 5xx 응답 증가를 알렸다.

    조치
    • 멈춘 워커 노드의 kubelet 을 되살리려 했지만 노드는 곧 다시 Not Ready 가 되었다.
    • 18:00 UTC 쯤부터 클러스터의 모든 워커 노드를 시차를 두고 재시작했다. 약 1.5시간 뒤 모든 노드의 재시작이 끝나며 서비스가 안정되었다.
    후속 조치
    • 수정이 업스트림에 들어가 클라우드 제공자인 MS Azure 에 반영될 때까지, 노드와 kubelet 이 정상으로 돌도록 정기적인 롤링 재시작을 적용한다.
    교훈

    AirMap 은 운영 클러스터의 증상을 오픈소스 커뮤니티의 알려진 이슈와 대조해 근본 원인과 수정 후보를 찾을 수 있었다. 업스트림 수정이 클라우드 제공자에게 반영되기 전까지는 워커 노드를 정기적으로 롤링 재시작해 같은 장애를 막는다.

  5. 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 6건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, 리눅스 커널. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

소프트웨어 결함6건

  1. 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
  2. IL-0139 Calico 네트워크 정책을 쓰는 GKE 클러스터를 1.22 이상으로 업그레이드하자 경쟁 조건 때문에 CNI 정리가 Unauthorized 로 실패해 파드가 Terminating 이나 Pending 에 멈췄다.
  3. IL-0012 CPU limit 과 커널 CFS 쿼터 버그로 파드가 과하게 스로틀링돼 헬스 체크가 실패하고 애플리케이션이 멈췄다
    Omio2020
  4. IL-0074 워커 노드가 잇달아 Not Ready 에 빠지고 네트워크와 DNS 실패로 사이드카가 죽으면서, AirMap 플랫폼의 모든 서비스가 다섯 시간 동안 응답하지 않았다.
    AirMap2018
  5. IL-0038 kubelet 설정 변경을 롤링 업데이트하다 쿠버네티스 버그로 kubelet 이 올라오지 못해 한 클러스터의 노드가 NotReady 가 되고 파드 절반쯤이 축출됐다
    Oath2018
  6. IL-0003 etcd 클러스터 재구성 뒤 쿠버네티스 버그로 linkerd 가 서비스 위치 갱신을 받지 못했고, linkerd 를 모두 재시작하자 엔드포인트가 없는 서비스를 파싱하지 못하는 오류가 드러나 플랫폼 전체가 멈췄다
    Monzo2017