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적용된 필터 구성 요소kubelet증상파드 Pending모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 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.

  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.

  3. 증상

    SRE 팀장이 애플리케이션 Helm 차트를 고친 뒤 자기 머신에서 CI 과정을 돌렸다. watch kubectl get pods 로 지켜보니 파드가 모두 Running 이 되었는데, 그중 일부가 다시 Pending 으로 바뀌었다. 그는 저절로 풀릴 일시적인 문제라고 보고 회의에 들어갔다.

    촉발

    CI 과정을 로컬에서 돌려 시장 네 곳의 Helm 차트를 비운영 클러스터에 한꺼번에 설치했다. 그 결과 t2.medium 워커 노드 세 대가 여러 컨테이너의 이미지를 동시에 받고 컨테이너를 동시에 만들었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    담당자가 CI 과정을 돌리며 watch kubectl get pods 로 지켜보다가 Running 이던 파드가 Pending 으로 바뀌는 것을 보았다. 두 시간 뒤 Unknown 상태의 파드를 보고서야 내부에서 무언가 확실히 잘못됐다고 판단했다. 워커 노드 세 대가 모두 NotReady 였지만 어떤 모니터링도 이를 잡지 못했다.

    조치
    • 워커 노드 세 대를 종료하고 오토스케일링 그룹이 새 인스턴스를 띄우게 했고, 약 10분 뒤 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
    후속 조치
    • 비운영 AWS 계정과 DataDog 의 연동 문제를 고쳐 지표가 들어오게 하고, 그 지표를 보며 설치 과정을 다시 돌렸다.
    • 워커 노드의 루트 EBS 볼륨을 20GB 에서 120GB 로 늘렸다.
    • ruby:2.4, alpine:3.2 같은 공통 베이스 이미지 안에서 sleep 루프만 도는 DaemonSet 을 배포해 노드에 이미지를 미리 받아 두었다. kops 가 사용자 훅을 지원할 때까지 쓰는 임시 방편이다.
    • 쿠버네티스의 계층마다 할당 한도를 다르게 설정한다.
    • tiller 가 크래시 루프에 빠지면 차트 설치와 업그레이드로 수정을 배포할 수 없으므로 tiller 고가용성을 Helm 팀과 논의한다.
    • 새로 만드는 파드 수를 조절할 방법을 찾는다.
    교훈

    평소 하던 애플리케이션 배포만으로도 클러스터가 무너질 수 있었다. 워커 노드를 종료하는 방법은 효과가 있었지만 파드를 다른 노드로 옮기지 않으므로 운영 환경에서는 고객이 서비스를 못 쓰게 된다. 그래서 이런 장애의 표준 절차가 될 수 없다. 노드 상태, 파드 단계, 노드 리소스 지표가 없으면 이런 장애를 알아채지 못한다. kops 의 기본 20GB gp2 루트 볼륨은 IOPS 와 디스크 공간이 모두 모자랐다. 새로 만드는 파드 수를 조절할 수단이 있으면 문제를 풀지는 못해도 위험을 줄일 수 있고, 무언가 잘못됐을 때 제 손으로 클러스터를 마비시키는 일을 막을 수 있다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: kubelet, Calico. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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