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적용된 필터 구성 요소노드 풀증상서비스 중단기여 요인자동화 증폭모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    22:47 UTC 부터 Buildkite 웹 화면, REST API, Agent API, 작업 큐, 알림이 한꺼번에 장애를 겪었다. 모든 고객이 웹 화면이나 REST API 로 새 빌드를 만들 수 없었고, 작업 배정이 늦어졌다.

    촉발

    22:44 UTC 에 애플리케이션을 배포하면서 파드가 한꺼번에 늘어 이미 떠 있던 노드의 여유 용량이 바닥났다. 같은 시각 알림 워커를 비롯한 백그라운드 워커들도 확장하려 했고, 노드 공급이 늦어지자 확장 지표가 그대로인 채 파드를 계속 더 요청했다. 이 워커들의 최대 레플리카 수는 평소보다 높게 잡혀 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    장애는 22:47 UTC 에 시작됐고, Buildkite 는 22:55 UTC 에 문제를 조사 중이라고 상태 페이지에 처음 알렸다. 23:05 UTC 에는 사이트 전체 장애를 조사 중이라고 올렸다. CoreDNS 쿼리 처리 시간은 클러스터가 커지면서 늘고 있었지만, 핵심 모니터링 쿼리의 결함과 쿼리량 모니터링 부족 때문에 장애 전에는 이를 알아채지 못했다.

    조치
    • 추가 애플리케이션 배포를 멈췄다.
    • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘렸다.
    • CoreDNS 파드마다 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올렸다.
    • CoreDNS 를 돌리는 시스템 노드 풀을 늘렸다.
    후속 조치
    • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘리고, 파드당 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올리고, 이 파드들을 돌릴 시스템 노드 풀을 넓혔다.
    • EKS 관리형 CoreDNS 오토스케일링을 켠다. 검증한 최소 레플리카 수를 정하고, 레플리카를 여러 노드와 가용 영역에 나눠 둘 만큼 용량을 확보한다.
    • CoreDNS 쿼리 처리 시간, 쿼리량, 고루틴 증가, 메모리 압박, OOM 재시작, 사용 가능한 레플리카 수에 직접 알림을 건다. 장기 추세도 용량 계획에 넣어 지켜본다.
    • 클러스터에 꼭 필요한 다른 서비스도 살핀다. 검증된 용량, 직접 알림, 장애 도메인 분산이 없는 서비스, 그리고 안전한 오토스케일링도 문서로 정한 고정 여유분도 없는 서비스를 찾아 고친다.
    교훈

    크기를 고정해 둔 CoreDNS 는 클러스터가 커지고 변경 속도가 빨라지면 한순간에 무너질 수 있다. 나중에 낮출 생각으로 높게 잡아 둔 워커의 최대 레플리카 수는 노드 공급이 늦어질 때 오토스케일링 폭주를 막지 못했다. 모니터링 쿼리에 결함이 있고 쿼리량을 제대로 감시하지 않아 장기 추세가 보이지 않았다. 클러스터 핵심 서비스는 급격한 저하와 여유분 감소를 둘 다 직접 감시해야 한다.

  2. 증상

    2023-02-14 09:33 UTC, 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 제대로 들어오지 않는다고 알려 왔다. 팀은 fluentd 를 조사하다가 컨테이너 런타임이 docker-shim 이 아니라 containerd 로 바뀌어 있다는 것을 찾았다. 전날 07:30 UTC 의 정기 노드 롤오버 때 containerd 가 실수로 기본 런타임으로 설정돼 있었다.

    촉발

    쿠버네티스 로그가 CloudWatch 로 가지 않는 문제를 고치려고 예정에 없던 노드 롤오버를 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    로그 문제는 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 이상하다고 알려 오면서 드러났다. 노드가 사라진 장애는 사후 분석 기준으로 2분 만에 감지됐다.

    조치
    • 10:49 UTC 에 노드 롤오버 스크립트로 새 노드를 추가하려 했지만 Docker Hub 타임아웃으로 실패했다.
    • 10:52 UTC 에 노드 롤오버 스크립트를 다시 돌려 새 노드를 추가했고, 11:01 UTC 에 로드밸런서가 새 노드를 정상으로 판단해 트래픽을 다시 보냈다.
    후속 조치
    • 롤오버 절차를 문서로 남기고, 특히 롤오버가 잘못됐을 때 할 수 있는 일을 적는다.
    • 롤오버 절차를 개선할 방법을 찾는다.
    • QA 시험에 fluentd 로그 수집을 넣어 로그가 처음부터 끝까지 전달되는지 확인한다.
    • fluentd 가 보내는 로그 데이터가 부족하거나 없을 때 울리는 경보를 추가한다.
    • 스테이징 환경을 만든다.
    • 잘못된 컨테이너 런타임을 고르지 못하게 막는 장치를 넣었다.
    교훈

    상황이 심각해져도 침착해야 한다. 서둘러 고치다 피해를 키우기보다 알려진 정상 설정으로 롤백하는 편이 낫다. 새 워커 노드를 띄우는 일은 cloudinit 스크립트의 어느 단계도 실패하지 않는다는 전제에 크게 기대고 있다.

  3. 증상

    CronJob 하나가 계속 실패했다. 실패한 작업이 끝나지 않은 채 다음 작업이 계속 만들어졌고, 재시작을 거듭하는 파드가 수천 개로 쌓였다. 발표자의 계산으로는 매분 실행되는 작업 하나가 사흘 동안 실패하면 재시작하는 파드가 4320개가 된다.

    촉발

    CronJob 하나가 계속 실패했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    교훈

    CronJob 을 배포할 때는 concurrencyPolicy 를 Replace 나 Forbid 로 정한다. 기본값에서는 실패한 작업이 쌓여 한꺼번에 재시작한다. 오토스케일링이 켜진 클러스터에서는 이렇게 늘어난 파드가 그대로 노드 증가와 비용 증가로 이어진다. 발표자는 의존 대상에 연결하지 못할 때 바로 죽어 재시작을 반복하기보다 지수 백오프로 일정 시간 재시도한 뒤 종료하라고 권했다. readiness 검사와 liveness 검사도 쓰라고 했다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 노드 풀, 컨테이너 런타임. 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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