사례3건

3건 중 1~3번째

1. IL-0114 클러스터 용량을 늘리던 중 버전이 고정되지 않은 VPC CNI 플러그인이 자동으로 업데이트돼 새 파드가 IP 를 받지 못하고 Pending 에 머물렀고, 메인넷 운영 환경의 정산이 약 3.5시간 멈췄다.

   CoW Protocol2024

   증상

   2024년 4월 19일 16:40 UTC 에 메인넷 운영 환경에서 정산이 멈췄다. 핵심 서비스가 내려가 있었다.

   파드 PendingIP 주소 고갈파드 축출서비스 중단

   촉발

   클러스터 용량을 늘리는 IaC 자동화가 돌면서, IaC 에 버전이 고정되지 않은 VPC CNI 플러그인이 자동으로 업데이트됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   AWS VPC CNI노드 풀

   기여 요인

   버전 미고정장애 중첩

   감지

   장애는 16:40 UTC 에 정산이 멈추면서 시작됐다. 팀은 23분 뒤인 17:03 UTC 에 CNI 버전 불일치를 원인으로 짚었다.

   조치

   • 19:00 UTC 쯤 쿠버네티스 클러스터 업그레이드를 시작했다.
   • 새 버전의 네트워크 플러그인을 쓰는 노드 그룹을 새로 만들었다.

   교훈

   IaC 스크립트에 버전을 명시해야 의도치 않은 업데이트를 막을 수 있다. 운영 환경일수록 쉽게 되돌릴 수 있는 변경 관리가 필요하다.

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2. IL-0205 Google Cloud us-east1 의 SSD 영구 디스크 재고가 바닥나 GKE 클러스터 오토스케일러가 프로덕션 노드를 늘리지 못했고, API 디플로이먼트가 파드를 띄울 용량을 얻지 못했다.

   GitLab2021

   증상

   2021-06-21 08:05 UTC 부터 API 의 Apdex 가 나빠지고 Rails 대기열이 늘어나는 추세가 보였다. Apdex 는 목표 시간 안에 끝난 요청의 비율로 사용자 만족도를 나타내는 지표다. 08:43 에 ahmad 가 Slack 에서 장애를 선언했고, 09:01 에 API 디플로이먼트가 비정상 상태이고, 노드를 늘려 파드 용량을 더할 수도 없다는 것을 확인했다.

   노드 증설 실패지연 시간 증가파드 Pending배포 실패

   촉발

   GitLab 이 운영하는 GCP us-east1 리전에서 SSD 재고가 바닥난 상태였는데, 사용자 트래픽이 늘어 API 서비스가 노드를 늘려야 했다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   클러스터 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   모니터링 사각지대디버그 접근 제한장애 중첩

   감지

   로그를 한참 뒤져서 찾았다. 클러스터 오토스케일러 오류는 일부 노드가 백오프 상태라 확장할 수 없다고만 했고, 인스턴스 그룹 수준 오류도 ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED 뿐이어서 어떤 자원이 바닥났는지 알 수 없었다. 결국 GCP 지원팀이 SSD 재고 부족을 알려 주었다. 탐지까지 22시간이 걸렸고, 팀은 자원 가용성 알림이 있었다면 탐지와 진단을 앞당길 수 있었다고 보았다.

   조치

   • 09:55 에 pd-standard 디스크를 쓰는 노드 풀을 하나 더 만들었다.
   • 10:37 에 새 노드 풀이 늘어나지 않자 API 부담을 덜려고 이 노드 풀을 세 존 모두에서 손으로 늘렸다.
   • 13:42 에 배포가 막혀 있고 다른 워크로드도 같은 영향을 받고 있어서 pd-standard 디스크를 쓰는 새 노드 풀들을 올리기로 했다.
   • 18:16 에 canary 시험에서 클러스터 오토스케일러가 새 노드 풀과 함께 동작하지 않자 프로덕션 배포를 막는다고 공지하고, 오토스케일러 문제로 Google 에 지원 케이스를 열었다.
   • 18:26 에 남은 워크로드의 노드 풀과 nodeSelector 를 바꾸는 인프라 작업을 시작했다.
   • pd-standard 노드 풀 위주로 하루 동안 운영하며 문제가 없는 것을 확인한 뒤 SSD 노드 풀을 정리해 없앴다.

   후속 조치

   • 쿠버네티스 서비스를 pd-standard 디스크로 옮겼다.
   • 자원 고갈 오류를 지표로 수집한다.

   교훈

   장애를 수습하는 도중 다른 버그를 만나 대응 전체가 느려졌다. 팀에는 클라우드 자원 가용성을 감시할 수단도, 자원을 미리 예약해 둘 수단도 없었다. 워크로드는 pd-ssd 대신 pd-standard 디스크에서도 문제없이 도는 것으로 보였다.

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3. IL-0014 GKE 를 1.12.5-gke.10 으로 올리는 중 노드 풀 업그레이드가 멈추고 인그레스와 HPA 가 망가졌다

   loveholidays2019

   증상

   미뤄 둔 GKE 업그레이드를 하던 저녁, 마스터는 문제없이 올라갔지만 노드 풀 업그레이드가 예상보다 훨씬 오래 걸렸다. 노드가 14개이고 노드당 5분쯤 걸리는 클러스터도 한 시간 넘게 걸렸고, 일부 노드는 드레인에 15분 넘게 걸렸다. emptyDir 를 쓰는 파드와 5분에서 10분짜리 terminationGracePeriodSeconds 가 드레인을 늦췄다.

   업그레이드 정체파드 Pending노드 증설 실패서비스 중단오토스케일러 오동작

   촉발

   마이그레이션에 쫓겨 미뤄 둔 업그레이드로 운영 클러스터를 1.10.X 에서 1.12.5-gke.10 으로 올렸다. 구글은 3월 14일 GKE 릴리스 노트에서, 이 버전으로 올린 마스터의 오류율이 높아진다는 보고가 있어 새 클러스터와 마스터 업그레이드에서 이 버전을 빼는 중이라고 밝혔다. 그런데도 3월 19일에 이 버전을 고를 수 있었다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클러스터 오토스케일러인그레스 컨트롤러수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   스테이징 불일치장애 중첩초기 신호 무시

   감지

   업그레이드하던 엔지니어가 드레인이 느리고 노드 풀 업그레이드가 멈추고 파드가 Pending 에 머무는 것을 직접 보았다. 인그레스 장애는 업그레이드 뒤에 드러났고, 로그로 원인을 찾지 못해 구글 지원팀에 물어 알려진 버그라는 것을 알았다. HPA 이상은 업그레이드 다음 날 발견했다.

   조치

   • 노드 풀의 노드 목록을 뽑아 kubectl drain 에 --ignore-daemonsets --delete-local-data 를 주어 노드를 미리 드레인했다.
   • 노드 풀에 해당하는 관리형 인스턴스 그룹을 찾아 gcloud compute instance-groups managed delete-instances 로 멈춘 인스턴스를 지웠다.
   • gcloud container operations list 로 operationType: UPGRADE_NODES, status: RUNNING 인 작업을 찾아 gcloud beta container operations cancel 로 멈춘 노드 풀 업그레이드를 취소했다.
   • 동작을 멈춘 내부 인그레스 대신 한동안 port-forward 로 접근했다.
   • HPA 가 이상해진 배포에서 활성 레플리카셋이 두 개면 오래된 레플리카셋을 천천히 줄였고, 하나면 더미 환경 변수를 바꿔 다시 배포했다.

   후속 조치

   • HorizontalPodAutoscaler 가 최대치의 70% 와 100% 에 닿으면 Alertmanager, Prometheus, Slack 으로 경보를 보내게 했다.
   • 배포에 활성 레플리카셋 두 개가 30분 동안 남아 있을 때와 60분 동안 남아 있을 때 경보를 보내게 했다.
   • 임의로 크게 잡은 종료 유예 시간을 다시 따져 본다.
   • 클러스터를 업그레이드하기 전에 GKE 릴리스 노트를 먼저 확인한다.
   • 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 쓰고, 운영 환경은 클러스터를 수동으로 업그레이드하고 노드는 자동 업그레이드를 쓴다.
   • 사전 검증 환경을 이름까지 운영과 최대한 똑같이 맞춘다.

   교훈

   클러스터를 업그레이드하기 전에는 GKE 릴리스 노트를 먼저 봐야 한다. 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 써서 영향을 먼저 겪고, 운영에는 수동 클러스터 업그레이드와 자동 노드 업그레이드를 섞어 예측 가능성과 유지 부담 사이에서 균형을 잡는다. 사전 검증 환경은 이름까지 운영과 같게 둬야 한다. 노드 풀 업그레이드 시간은 노드 수와 드레인 시간에 달려 있다. emptyDir 를 쓰는 파드에 safe-to-evict 어노테이션을 달고, 지나치게 긴 종료 유예 시간을 다시 따져 보고, PodDisruptionBudget 을 두면 드레인이 빨라진다.

   사례 보기

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