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적용된 필터 구성 요소리눅스 커널증상간헐적 연결 실패모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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사례3건

3건 중 1~3번째

  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

    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.

  3. 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.

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이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 리눅스 커널, kubelet. 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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