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적용된 필터 구성 요소Prometheus모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례9건

9건 중 1~5번째

  1. 증상

    kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하는 중에 여러 파드가 Ready 가 되지 않았다. 그중 prometheus-prometheus-operator-prometheus-0 파드는 3/4 Running 상태였고 최근에 OOMKilled 로 종료된 기록이 있었다.

    촉발

    kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 가 시작하면서 WAL 을 재생했고, 이 과정에서 메모리 사용량이 메모리 제한을 넘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 파드를 포함한 여러 파드가 Ready 가 되지 않는 것을 보았다. kubectl describe pod 와 Prometheus 로그로 OOMKilled 를 확인했다.

    조치
    • Prometheus 파드에 kubectl exec 로 들어가 promtool tsdb analyze . 를 실행해 haproxy_server_http_responses_total 처럼 카디널리티가 높은 지표를 찾았다.
    후속 조치
    • WAL 재생 중 메모리 오버헤드가 10% 에서 15% 정도의 허용 범위 안에 있는지 확인하고, Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하지 않는다.
    • Prometheus 의 저장, 스크레이프, remote write 설정을 정기적으로 최적화하고, 최적화가 들어간 새 릴리스로 업그레이드한다.
    • OOM 크래시 루프에서 자동으로 복구하는 장치를 만든다. 예를 들어 OOM 이벤트가 나면 WAL 을 자동으로 지운다.
    • 메모리 사용량이 일정 기준을 넘으면 스크레이프를 멈추는 강제 스크레이프 제한을 둔다.
    교훈

    Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하면 WAL 재생 중의 작은 오버헤드로도 OOM 이 난다. 가비지 컬렉션은 들쭉날쭉하고 카디널리티나 쿼리는 갑자기 늘 수 있으므로 메모리에 여유를 둔다. Prometheus 메모리 문제의 상당 부분은 카디널리티에서 온다. Prometheus 가 떠 있지 않을 때는 promtool tsdb analyze 로 카디널리티가 높은 지표를 찾는다. 메모리 제한만 올려서는 답이 되지 않았다. 메모리가 치솟는 것은 재생 단계뿐이었기 때문이다.

  2. 증상

    2024-04-15 12:32 에 계획된 Prometheus 변경을 적용한 뒤 Prometheus 를 쓸 수 없게 되었다. 팀은 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보았다. 그동안 Cloud Platform 에는 모니터링이 없었고 지표가 빠졌다.

    촉발

    계획된 변경으로 Prometheus 를 재시작했는데 그때 WAL 수가 평소보다 많아, WAL 다시 읽기가 startupProbe 기본 허용 시간인 15분 안에 끝나지 않았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    계획된 Prometheus 변경 뒤 팀이 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보고 알았다. 처음 감지한 시각은 2024-04-15 12:32 였다.

    조치
    • startupProbe 허용 시간을 기본값 15분에서 30분으로 늘려 WAL 다시 읽기가 끝날 때까지 기다리게 했다.
    후속 조치
    • 팀은 계획된 Prometheus 재시작을 WAL 수가 적을 때 해서 재시작 시간을 줄이는 방안을 논의했다.
    • Prometheus 의 기본 CPU 와 메모리 요청값을 최대 사용량에 맞춰 설정했다.
    • 운영 환경의 WAL 수를 재현하는 테스트 환경을 만든다.
    • memory-snapshot-on-shutdown 과 auto-gomaxprocs 기능 플래그를 검토한다.
    • WAL 파일을 다른 위치의 원격 저장소에 두는 방법을 검토한다.
    • 운영과 같은 구성의 블루그린 Prometheus 를 만들어 운영에 적용하기 전에 변경을 시험하는 방안을 알아본다.
    • Amazon Managed Prometheus 를 간단히 조사한다.
  3. 증상

    2023-11-01 10:15 에 Pingdom 이 Prometheus - live healthcheck 가 DOWN 이라며 PagerDuty 로 높은 우선순위 알림을 보냈다. 팀은 알림을 확인하고 Prometheus 서버 상태를 살폈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    감지

    Pingdom 의 Prometheus - live healthcheck 가 DOWN 이 되면서 PagerDuty 높은 우선순위 알림이 울렸다. 몇 분 사이에 같은 알림이 세 번 울리자 팀은 장애를 선언했다.

    조치
    • Prometheus 가 재시작하지 않도록 readiness probe 타임아웃을 3초에서 6초로 늘렸다.
    후속 조치
    • 이런 실패를 더 일찍 찾아내도록 점검을 더 꼼꼼히 할 방법을 찾는다.
    • 데이터베이스로 들어가는 데이터 수집의 양이 너무 많거나 시간이 너무 오래 걸리는지 조사한다.
    • 일부 쿼리가 Prometheus 에 부담을 줘서 Prometheus 가 readiness probe 에 응답하지 못하는지 조사한다.
    • Prometheus 에 상태 검사를 보내는 다른 서비스가 재시작을 일으키는지 조사한다.
    • 정기 velero 백업이 EBS 읽기와 쓰기를 방해해 재시작을 일으키는지 조사한다.
  4. 증상

    2023-07-25 14:05 PagerDuty 로 Pingdom 의 고우선순위 경보가 왔다. Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 이었다. 팀이 Prometheus 서버를 확인하니 규칙 평가 오류가 나 있었고 서버는 Exit code 137 로 종료돼 있었다.

    촉발

    네임스페이스와 Prometheus 규칙 수가 늘어 Prometheus 서버가 쓰는 메모리가 늘었고, 기존 인스턴스 크기로는 Prometheus 를 계속 띄울 수 없었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    14:05 Pingdom 이 Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 인 것을 감지해 PagerDuty 로 고우선순위 경보를 보냈다. 장애 선언은 15:21 에 했다.

    조치
    • 14:22 모니터링 노드를 드레인해 Prometheus 를 다른 모니터링 노드로 옮겼다.
    • 15:31 노드 인스턴스 크기를 CPU 와 메모리가 두 배인 r6i.4xlarge 로 바꿨다.
    • 15:50 Prometheus 컨테이너의 메모리 limit 을 100Gi 로 올렸다.
    • 16:18 Prometheus 컨테이너 limit 을 CPU 12코어, 메모리 110Gi 로 바꿨다.
    후속 조치
    • 노드 메모리 사용량을 감시하고, 파드 하나가 노드 메모리 대부분을 쓰는 상황을 잡아내는 경보를 추가한다. 이 일은 이슈 #4538 에서 다룬다.
  5. 증상

    자체 호스팅한 Temporal Server 의 History 서비스에서 요청 지연이 일정하지 않았다. 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래로 나왔지만 파드는 CPU 스로틀링을 받고 있었다.

    촉발

    노드는 8코어였고 history 파드의 CPU 한도는 2코어였는데, Go 로 작성된 Temporal Server 는 GOMAXPROCS 기본값대로 노드의 코어 8개를 모두 쓸 수 있다고 보고 동작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    kube-prometheus 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래였지만 스로틀링 비율은 0보다 컸다. 15초 이상 간격으로 수집하는 CPU 사용률 지표로는 0.1초 단위로 일어나는 스로틀링이 보이지 않으므로, 스로틀링 지표를 따로 보고서야 문제를 찾았다.

    조치
    • history 파드 배포에 GOMAXPROCS 환경 변수를 CPU 한도와 같은 2로 설정했다.
    후속 조치
    • Temporal 1.21.0 부터는 CPU 한도가 있고 GOMAXPROCS 환경 변수가 따로 설정되지 않았으면 서버가 GOMAXPROCS 를 CPU 한도에 맞춰 자동으로 설정한다.
    교훈

    CPU 사용률이 낮게 나와도 스로틀링은 일어날 수 있으므로 스로틀링 지표를 따로 관찰해야 한다. Go 서비스에서는 GOMAXPROCS 를 CPU 한도의 정수 코어 수에 맞춘다. GOMAXPROCS 는 CPU 요청값으로는 자동 설정되지 않으므로, CPU 한도를 쓰지 않는다면 CPU 요청값과 같거나 조금 큰 값으로 직접 설정한다. 가능하면 CPU 한도를 쓰지 말고 CPU 요청값을 적절히 잡은 뒤 노드 CPU 사용량을 지켜본다. 노드 CPU 가 자주 바닥나면 파드가 요청값을 넘어 자주 버스트한다는 뜻이므로 요청값을 다시 잡는다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 9건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: Prometheus, 컨테이너 메모리 한도. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별4

용량 한계6건

  1. IL-0044 kube-prometheus-stack 업그레이드 뒤 Prometheus 가 WAL 재생 중 메모리를 50Gi 넘게 써서 시작할 때마다 OOMKilled 로 죽었다
  2. IL-0046 계획된 재시작 뒤 Prometheus 가 WAL 을 다 읽기 전에 startupProbe 에 걸려 재시작을 반복했고 지표가 빠졌다
  3. IL-0016 네임스페이스와 규칙이 늘어 live 클러스터의 Prometheus 가 메모리 부족으로 OOMKilled 되며 플랫폼 모니터링이 끊겼다
  4. IL-0028 쿠버네티스에서 Temporal History 파드가 CPU 사용률이 60% 아래인데도 CPU 스로틀링을 받아 요청 지연이 불안정했다
  5. IL-0070 dask-gateway로 워커를 대량으로 띄우자 노드가 1분 만에 100대 늘었고, Prometheus가 메모리를 거의 다 쓰던 코어 노드에서 hub 파드를 비롯한 중요한 파드들이 축출되거나 재시작됐다
    2i2c2023
  6. IL-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.
    LINE2020

unknown1건

구성 요소
기여 요인
–
  1. IL-0045 live 클러스터의 Prometheus 가 readiness probe 실패로 여러 번 재시작해 Cloud Platform 모니터링이 끊기고 메트릭이 빠졌다

운영 실수1건

  1. IL-0089 테스트 클러스터 삭제 스크립트가 운영 클러스터 live-1 을 대상으로 실행돼 인그레스 컨트롤러, 모니터링, 인증서 구성 요소가 지워지고 사용자 서비스에 접속할 수 없게 됐다.

설정 변경1건

조직
  1. IL-0035 ElastAlert 에 새로 넣은 알림 규칙 때문에 ElastAlert 파드가 메모리를 끝없이 써서 노드가 잇달아 NotReady 가 되었고, 같은 클러스터의 도구와 Grafana, Prometheus 가 함께 흔들렸다.
    NU.nl2019