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적용된 필터 구성 요소파드 종료 처리도메인쿠버네티스모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
추천 필터 검색하면 검색어에서 찾은 분류 값이 여기에 나옵니다.

그래프

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  • 사례

사례6건

6건 중 1~5번째

  1. 증상

    2026년 3월 25일 12:13 PDT부터 15:30 PDT까지 Discord 의 음성·영상 기능이 크게 망가졌다. 사용자 대부분이 통화를 시작하거나 참여하지 못했고, 통화 상태에는 “Awaiting Endpoint” 메시지가 떴다.

    촉발

    Elixir 서비스를 쿠버네티스로 옮기던 중, 주말 CPU 사용률을 낮추려고 sessions 서비스 파드의 CPU 와 메모리를 늘리고 파드 수를 그만큼 줄이는 변경을 배포했다. 레플리카 수가 줄자 쿠버네티스가 첫 번째 존의 파드 50% 를 종료했고, 진행 중인 다른 작업을 기다리는 안전 검사 때문에 핸드오프가 시작되기 전에 종료 유예 시간이 끝났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 13:43 PDT까지 calls, streams, guilds 서비스에 낮은 syncer 생성 제한을 넣고 voice syncers 클러스터를 다시 재시작했다. 막히는 supervisor 가 gun supervisor 로 바뀌면서 인스턴스들이 etcd 등록을 유지했고 일부 syncer 의 RPC 를 SFU 로 보냈다.
    • 인스턴스를 골라 하나씩 다시 재시작했고, 14:03에 재시작한 인스턴스 2-3 처럼 일부 인스턴스가 완전히 회복했다.
    • 인스턴스 15대를 추가로 올려 voice syncers 클러스터의 용량을 두 배로 늘렸다. 새 인스턴스들은 메일박스 대기열 문제 없이 syncer 를 받았고, 인스턴스당 syncer 수가 절반이 됐다.
    • 14:26에 마지막으로 막혀 있던 인스턴스를 재시작해 두 배로 늘어난 클러스터가 완전히 정상이 됐다.
    후속 조치
    • Elixir 워크로드용 validating admission webhook 을 쿠버네티스 클러스터에 넣어, 파드가 프로세스를 다 넘기기 전에는 워크로드를 줄이는 업데이트를 거부한다.
    • 부하 테스트 뒤 Holster.Pool 의 supervisor 를 PartitionSupervisor 로 바꿔, 연결 풀 요청을 독립된 여러 supervisor 에 나누고 나가는 연결을 동시에 만들거나 꺼낼 수 있게 했다.
    • gun 연결 프로세스의 생명주기 관리를 그 프로세스를 만드는 Holster.Pool 로 옮겨 gun 연결 supervisor 를 아예 쓰지 않게 했다.
    • voice syncers 를 호출하는 상위 서비스의 속도 제한을 다시 조정해 더 정확히 걸리게 했다. 필요하면 로드 셰딩 도구로 이 제한을 강제로 적용해 voice syncer 를 다시 만들게 할 수도 있다.
    • voice syncers 의 엔드포인트 선택에 새 속도 제한을 넣고 조정해, 나가는 연결 생성을 제한하는 수단을 하나 더 뒀다.
    • HTTP 연결 풀링 메일박스에 감시를 더해 언제 문제가 되고 언제 아닌지 더 분명히 알 수 있게 했다.
    • 서비스 디스커버리 등록과 voice syncer 에서 SFU 로 가는 RPC 트래픽의 계측과 로그를 전부 검토하고 넓혔다.
    • 메일박스 상태 합계 같은 간접 지표 대신, 모든 서비스에서 가장 중요한 프로세스를 직접 감시하도록 넓혀 간다.
    • 더 많은 워크로드를 쿠버네티스로 옮겨, VM 을 손으로 준비하는 대신 명령 하나로 파드를 늘릴 수 있게 한다.
    • A/V 인프라의 컨트롤 플레인 서비스를 여러 리전에 수평 확장해 신뢰성과 리전 장애 내성을 얻고, 나가는 연결 급증을 전 세계에 고르게 흩는다.
    교훈

    충분히 큰 트래픽 급증은 시스템 어딘가의 병목을 찾아낸다. 이전의 큰 부하 장애에서는 여러 ScyllaDB 데이터베이스가 복구를 막았지만, 이번에는 데이터베이스가 잘 버텼고 병목이 음성 서비스로 옮겨 갔다. 용량 한계를 만나면 공급을 늘리거나 수요를 줄이는 두 길이 있고, Discord 는 장애 대응과 사후 조치를 정할 때 이 질문을 분명히 던진다. 장애 중에는 쓸 수 있는 도구를 알아야 한다. Elixir 와 BEAM 가상 머신에서는 어떤 프로세스의 상태든 꺼내 볼 수 있고 핫패치로 관측을 더할 수도 있다. 분산 시스템에서는 장애 모드를 따져야 한다. Elixir 프로세스는 메시지를 하나씩 처리하므로 바쁜 프로세스의 핵심 루프가 느려지면 서비스와 사용자 경험이 함께 나빠진다. Discord 는 사후 검토에서 장애를 어떻게 피할지뿐 아니라 일어난 뒤 어떻게 더 빨리 풀지도 물었고, 복구 시간을 줄이면 관계없는 장애에서도 더 빨리 회복할 수 있다고 봤다.

  2. 증상

    새벽 3시에 "배포는 성공했는데, 서비스는 죽었다"는 Slack 메시지가 왔다. 모든 파드는 Ready 였고 Datadog 도 초록불이었지만, 사용자는 계속 오류 화면을 보고 있었다.

    촉발

    롤링 업데이트에서 새 파드가 readinessProbe 를 통과해 Ready 가 되자 Kubernetes 가 곧바로 옛 파드를 지웠다. 그때 ALB 는 새 파드 IP 를 대상 그룹에 막 등록해 initial 상태로 헬스 체크를 하고 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    새벽 3시에 "배포는 성공했는데, 서비스는 죽었다"는 Slack 메시지로 알았다. 파드 상태와 Datadog 대시보드는 모두 정상이었고, 장애는 사용자가 보는 화면에만 나타났다.

    조치
    • 네임스페이스에 elbv2.k8s.aws/pod-readiness-gate-inject=enabled 레이블을 붙였다. AWS Load Balancer Controller 의 웹훅이 파드에 ReadinessGate 를 넣었다. 새 파드는 ALB 대상이 healthy 가 된 뒤에야 Ready 가 됐고, 그제야 옛 파드가 지워졌다.
    교훈

    Kubernetes 의 Ready 와 ALB 의 healthy 는 서로 다른 시점에 정해지므로, 둘을 잇는 장치가 없으면 롤링 업데이트 때 502 가 날 수 있다. 파드 상태와 대시보드가 모두 정상이어도 사용자는 오류를 볼 수 있다. terminationGracePeriodSeconds 를 늘려 시간을 버는 방식은 배포만 느리게 하고 새 파드가 뜰 때의 공백은 막지 못한다. ReadinessGate 는 ALB 대상 유형이 ip 일 때만 의미가 있고, instance 모드에서는 노드가 대상이라 쓸 수 없다. ReadinessGate 를 쓰면 파드가 Ready 가 되기까지 30초에서 40초가 더 걸리므로 급한 스케일 아웃에 대비해 레플리카나 HPA 를 넉넉히 잡는다. 웹훅의 failurePolicy 를 Ignore 로 두면 컨트롤러가 죽어도 배포가 막히지 않는다.

  3. 증상

    남은 엔드포인트의 요청 비율을 EKS 쪽으로 1% 에서 25% 로 올리자 Sentry 에 DNS 이름 해석 오류가 대량으로 올라왔다. API 가 데이터베이스와 외부 서비스에 연결하지 못했다.

    촉발

    ALB 로 엔드포인트마다 요청 비율을 바꾸며 이전하던 중, 남은 엔드포인트의 요청 비율을 EKS 쪽으로 1% 에서 25% 로 올렸다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    요청 비율을 EKS 쪽으로 올린 직후 Sentry 에 DNS 이름 해석 오류가 대량으로 올라온 것을 확인했다.

    조치
    • 오류를 멈추려고 요청 비율을 VM 쪽으로 되돌렸다.
    • 임시 조치로 HPA 리소스를 만들어 CoreDNS 파드를 오토스케일하게 했고, 그 뒤 EKS 이전을 마쳤다.
    후속 조치
    • 애플리케이션 Deployment 의 dnsConfig 에 ndots 값 "1" 을 넣어 파드가 항상 FQDN 으로 이름을 해석하게 했다.
    • CoreDNS ConfigMap 의 Corefile 에서 cache 를 600 으로 바꿔 캐시 TTL 을 늘렸다.
    • CoreDNS ConfigMap 의 health 플러그인에 lameduck 30s 를 넣어, 스케일인 때 파드가 바로 끝나지 않고 남은 처리를 이어 가게 했다.
    • 운영 환경과 스테이징 환경의 차이를 줄이는 것을 비용과 균형을 보며 검토한다.
    교훈

    MonotaRO 는 관리형 서비스이니 문제가 없으리라 짐작하고 사전 사례 조사, 부하 시험, 감시 같은 측정을 하지 않아 이번 문제가 났다고 보았다. 그래서 짐작하지 말고 측정하라는 원칙을 다시 새겼다. 운영 환경과 스테이징 환경의 차이가 컸다. 네트워크 구성이 달라 환경마다 ndots 가 달랐고, 스테이징 환경의 데이터베이스 사양으로는 고부하 시험을 할 수 없었다. 직접 관리하지 않는 부분의 리소스도 잘 알지 못했다. 쿠버네티스로 옮긴 다른 회사의 사례를 조사했다면 이번 문제를 어느 정도 예측할 수 있었다고 했다.

  4. 증상

    롯데온 서비스에서 HPA 가 파드 수를 줄이는 스케일 인 때마다 일정 시간 동안 요청이 오류로 끝났다. 엔드포인트에서 파드 IP 가 빠지기 전에 컨테이너가 먼저 지워지면, 들어오는 트래픽이 여전히 지워진 컨테이너로 가서 502 에러가 났다.

    촉발

    두 가지 작업이 각각 장애를 일으켰다. 하나는 HPA 가 파드를 줄이는 스케일 인이고, 다른 하나는 Service 레이블 셀렉터를 그린 디플로이먼트로 바꾼 뒤 블루 파드를 지우는 블루/그린 배포다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 컨테이너 종료를 늦춰 Service 엔드포인트에서 파드가 빠질 때까지 기다리게 했다. 방법은 애플리케이션의 SIGTERM 처리 로직에서 기다리게 하거나 preStop 훅에 sleep 을 넣는 것이다. 무한정 기다리지 않도록 terminationGracePeriodSeconds 도 함께 설정한다.
    • 대상 그룹 한도인 1000개를 넘지 않는 일부 워크로드에서 ingress 로 만드는 ALB 를 instance 모드에서 IP 모드로 바꿨다.
    후속 조치
    • ALB IP 모드를 전체 워크로드에 점진적으로 적용한다.
    교훈

    Kubernetes 에서 엔드포인트 제거와 컨테이너 종료는 동시에 진행되므로, 종료를 늦추지 않으면 스케일 인 때 지워진 컨테이너로 트래픽이 가서 502 가 날 수 있다. preStop 훅으로 기다릴 때는 terminationGracePeriodSeconds 로 최대 대기 시간을 함께 정해야 한다. ALB 를 instance 모드로 쓰면 트래픽이 노드의 iptables 와 conntrack 을 거치므로, 블루/그린 전환 뒤에도 established 연결이 지워진 파드로 갈 수 있다. IP 모드는 이 경로를 없애고 네트워크 홉도 줄이지만, 대상 그룹에 대상을 1000개까지만 넣을 수 있다.

  5. 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.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 6건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 파드 종료 처리, 인그레스 컨트롤러. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별5

설정 변경1건

조직
  1. IL-0499 세션 서버가 대량으로 내려간 뒤 음성 통화 라우팅 서비스가 과부하로 멈춰 음성·영상 통화가 세 시간 넘게 연결되지 않았다

배포 결함1건

  1. IL-0188 EKS 롤링 업데이트 때 Kubernetes 는 새 파드가 Ready 가 되자마자 옛 파드를 지웠지만 ALB 는 새 파드를 아직 healthy 로 보지 않아, 배포마다 약 30초 동안 502 가 났다.

용량 한계1건

조직
  1. IL-0433 EC2 에서 EKS on Fargate 로 트래픽을 옮기던 중 CoreDNS 과부하로 이름 해석 오류가 쏟아져 롤백했다

DNS·네트워크 장애1건

  1. IL-0178 EKS 에서 HPA 가 파드를 줄일 때 엔드포인트 제거보다 컨테이너 종료가 먼저 끝나 502 가 났고, 블루/그린 전환 뒤에는 conntrack 에 남은 연결이 삭제된 파드로 가서 클라이언트가 타임아웃을 받았다.

소프트웨어 결함2건

  1. IL-0139 Calico 네트워크 정책을 쓰는 GKE 클러스터를 1.22 이상으로 업그레이드하자 경쟁 조건 때문에 CNI 정리가 Unauthorized 로 실패해 파드가 Terminating 이나 Pending 에 멈췄다.
  2. IL-0062 GKE Ingress 뒤의 파드가 SIGTERM 을 받자마자 새 연결을 받지 않고 정상 종료해서 API 에 가끔 502 오류가 났다