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적용된 필터 원인소프트웨어 결함구성 요소노드 운영체제 이미지증상노드 NotReady모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  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

    Buffer 엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살펴보니, CPU 사용량이 한도 근처에도 가지 않은 컨테이너가 많이 스로틀링되고 있었다.

    촉발

    Buffer 는 노드를 지키려고 컨테이너에 CPU 한도를 걸어 두었는데, 노드 커널에는 CPU 한도가 걸린 컨테이너를 필요 없이 스로틀링하는 버그가 남아 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살피다가, CPU 사용량이 한도보다 훨씬 낮은 컨테이너도 많이 스로틀링되는 것을 보고 알았다.

    조치
    • 사용자에게 직접 또는 간접으로 닿는 경로에 있는 모든 서비스에서 CPU 한도를 없앴다.
    • 한도를 없앤 서비스에 톨러레이션을 더해 테인트를 건 노드에서만 돌게 하고, 한도가 있는 서비스와 떼어 놓았다.
    • 서비스마다 몇 달 치 사용량을 분석해 최대 CPU 사용량에 20% 넘는 여유를 더한 값을 CPU 요청값으로 정했고, 메모리 요청값도 같은 방식으로 정했다.
    후속 조치
    • 커널 수정이 들어간 노드 이미지로 올린다. Buffer 는 kops 1.18 이상에서 기본 이미지가 되는 Ubuntu 20.04 를 기다리고 있다.
    • 수정된 커널로 올린 뒤 스로틀링이 정말 사라졌는지 확인하고, 그 결과로 글을 고친다.
    교훈

    리눅스에서 컨테이너를 돌리면 쿠버네티스든 Mesos 든 Swarm 이든 스로틀링 때문에 컨테이너가 제 성능을 내지 못할 수 있다. 먼저 커널을 수정된 버전으로 올리고 스로틀링 지표를 지켜보는 편이 낫다. CPU 한도를 없애면 지연 시간은 줄지만 위험하다. 한도를 없앤다면 CPU 요청값을 제대로 잡고, 노드의 CPU 와 메모리 사용량을 꼼꼼히 모니터링한다. 사용량이 높으면 Horizontal Pod Autoscaler 로 파드를 늘려 여유 있는 노드에 배치되게 한다. 클러스터에 여유가 없으면 알림을 받거나 노드 오토스케일러로 노드를 늘린다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 리눅스 커널, 노드 운영체제 이미지. 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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