사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0179 DEBUG 로그가 쏟아지자 동기 로깅을 하던 요청 스레드들이 가득 찬 stdout 파이프에서 멈춘 채 DB 커넥션을 쥐고 있어, HikariCP 커넥션 풀이 고갈되고 요청이 30초 주기로 한꺼번에 실패했다.

   MUSINSA2026

   증상

   트래픽이 많은 한 서비스에서 요청이 30초마다 무더기로 실패했다. 당직자가 처음 받은 알림도 이 증상이었다.

   오류율 상승간헐적 타임아웃커넥션 풀 고갈

   촉발

   트래픽이 많은 서비스의 운영 환경에서 DEBUG 레벨 로깅이 켜진 채 트래픽이 몰렸다. 쿼리 한 건마다 로그가 수십 줄씩 나오면서 로그량이 평소의 약 100배로 늘었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   애플리케이션 로깅 라이브러리컨테이너 런타임텔레메트리 에이전트애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   당직자가 처음 받은 알림은 요청이 30초마다 무더기로 실패한다는 내용이었다. 이후 부하테스트의 근본 원인 분석 데이터에서 30초 주기의 커넥션 풀 고갈과, stdout write 에서 멈춘 스레드들이 담긴 스레드 덤프를 확인했다.

   후속 조치

   • AsyncAppender 를 상속해 큐에 넣기 전 요청 스레드에서 trace_id 와 span_id 를 캡처하는 TraceAwareAsyncAppender 를 만들고, neverBlock=true 로 큐가 차면 로그를 버리게 해 비동기 로깅과 trace_id 보존을 함께 유지했다.
   • 지속적인 부하에 대응하도록 출력하는 로그량 자체를 적정 수준으로 관리한다.

   교훈

   AsyncAppender 를 떼어 내면서 trace_id 누락은 막았지만, 요청 스레드를 로그 출력 대기에서 지켜 주던 기능도 함께 사라졌다. 여러 서비스에 한꺼번에 적용하는 표준일수록 해결하려는 문제뿐 아니라 기존에 동작하던 무엇이 바뀌는지도 확인해야 한다. 표준의 결론이 어떤 제약을 전제로 하는지 먼저 봐야 하며, 이번에는 trace 값을 읽는 시점을 바꾸자 그 제약이 풀렸다. 비동기 로깅에서는 ThreadLocal 값이 스레드 경계를 넘지 않는다는 점을 먼저 확인해야 한다. AsyncAppender 로도 지속적인 과부하는 막을 수 없으므로 로그량 자체를 적정하게 관리해야 한다.

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2. IL-0160 고쳐서 다시 돌린 레거시 GPU 모니터링 스크립트의 펌웨어 조회가 GSP 레이스 컨디션을 일으켜 Linode 의 RTX 4000 Ada GPU 가 잠기고 LKE 워커 노드의 GPU 작업이 멈췄다

   Linode2026

   증상

   2026년 3월 4일 21:00 UTC 무렵부터 NVIDIA RTX 4000 Ada GPU 를 쓰는 Linode 인스턴스가 잠기기 시작했다. 처음에는 Linode Kubernetes Engine 의 워커 노드만 겪는 문제로 보였지만, 나중에 이 하드웨어를 쓰는 모든 Linode 가 영향을 받은 것으로 확인됐다. 일반 컴퓨트 인스턴스와 RTX 4000 이 아닌 GPU 인스턴스는 영향이 없었다.

   GPU 인식 불가컨트롤 플레인 무응답

   촉발

   내부 관측 대시보드에서 빠진 지표를 되살리려고 고장 난 레거시 GPU 모니터링 스크립트를 고쳐 배포했다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   텔레메트리 에이전트GPU 드라이버

   기여 요인

   리뷰 누락미검증 가정

   감지

   고객은 21:00 UTC 무렵부터 잠김을 겪었고, 상태 페이지 첫 공지는 약 5시간 뒤인 3월 5일 02:07 UTC 에 올라왔다. 처음에는 LKE 워커 노드에서만 생기는 문제로 보였다.

   조치

   • 모든 GPU 에서 문제의 모니터링 스크립트를 껐다.
   • 영향을 받은 노드를 재부팅했다.

   후속 조치

   • 재발을 막을 개선 조치와 예방 조치를 마련한다.

   교훈

   모니터링 스크립트가 자기가 지켜보는 하드웨어를 멈출 수 있다. 빠진 지표 하나를 되살리려던 수정이 이전 세대 GPU 용으로 쓴 펌웨어 조회까지 되살렸다. RTX 4000 Ada 아키텍처에서는 동작 중인 GPU 에 이 조회를 보내면 GPU 가 잠긴다. 스크립트가 모든 GPU 에서 돌았기 때문에 여러 리전에서 이 GPU 를 쓰는 모든 Linode 가 영향을 받았다. 엔지니어들은 처음에 호스트 하이퍼바이저나 GPU 펌웨어의 회귀를 의심했다.

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3. IL-0083 멀티 테넌트 쿠버네티스 클러스터에서 노드 로컬 dnsmasq 가 동시 질의 한도에 걸리고 cluster.local 응답을 캐시하지 못한 데다 ndots 검색 도메인 질의가 CoreDNS 로 몰려, 서비스 간 호출이 간헐적인 5xx 를 냈다.

   Adevinta2023

   증상

   어느 금요일 오후, 고객 한 곳이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스에서 HTTP 5xx 오류가 튄다고 알려 왔다. 팀은 바로 장애를 선언했다.

   오류율 상승DNS 조회 실패지연 시간 증가

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   CoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   기본 설정 방치한계 미인지초기 신호 무시미검증 가정

   감지

   고객이 SCHIP 에서 돌리는 일부 서비스의 HTTP 5xx 가 튄다고 알려 와서 알았다. DNS 와의 관계는 한참 뒤에야 드러났고, 그때 보니 그동안 무시해 온 이 클러스터의 DNS Latency SLI 가 다른 클러스터보다 낮아져 있었다.

   조치

   • dnsmasq 의 노드당 동시 DNS 질의 한도를 150에서 Google 권장값인 1500으로 올렸다.
   • CoreDNS 가 응답에 RA 비트를 항상 넣도록 header 설정에 set ra aa, clear rd 를 넣어 dnsmasq 가 cluster.local 응답을 캐시하게 했다.
   • 노드 로컬 dnsmasq 에서 ndots 때문에 생긴 풀 수 없는 도메인 질의를 가로채 NXDOMAIN 으로 응답하도록 설정해 CoreDNS 로 넘어가지 않게 했다.
   • fluent-bit 가 로그 라우터에 접속할 때 쓰는 호스트 이름을 서비스 이름에서 FQDN 으로 바꿨다.
   • 영향받은 고객에게 앱의 내부 이름 해석을 FQDN 으로 바꾸도록 요청했다.

   교훈

   SLO 를 보기 좋은 지표로만 두지 말고 안전장치로 써야 한다. 이번에는 나빠진 DNS Latency SLI 를 오래 무시한 탓에 원인을 늦게 찾았다. SLO 를 안전장치로 쓰려면 믿을 수 있는 SLI 가 먼저 있어야 한다. 조사가 여러 당직자에게 흩어져 있었고, 관찰 결과와 가설을 한곳에 모으지 않아 같은 가설이나 이미 버린 가설을 다시 붙잡기도 했다. 가설 하나를 버린 뒤에 다음 가설로 넘어가야 한다. 기존 지표에 없는 데이터는 DNStop 처럼 직접 모아야 한다. 멀티 테넌트 환경에서는 DNS 를 한 번 개선하면 모든 고객이 그 효과를 본다.

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4. IL-0034 메트릭 에이전트 사이드카가 업그레이드 중 크래시하자 클러스터의 모든 파드가 준비되지 않은 상태가 되어 서비스가 트래픽을 받지 못했다

   Airbnb2019

   증상

   쿠버네티스의 메트릭 에이전트를 업그레이드하는 작업이 예정되어 있다는 공지가 나갔다. 공지에는 몇 분 동안 서비스가 메트릭을 쓰지 못할 수 있다고 적혀 있었다. 몇 분 뒤 한 서비스 담당자가 자기 쿠버네티스 서비스가 지금 모두 내려간 것 같다는 메시지를 보냈다.

   프로브 실패서비스 중단

   촉발

   예정된 작업으로 쿠버네티스의 메트릭 에이전트를 업그레이드하던 중, 파드마다 들어 있던 메트릭 에이전트 사이드카 컨테이너가 크래시했다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   텔레메트리 에이전트서비스 디스커버리

   기여 요인

   미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   작업 공지가 나가고 몇 분 뒤 서비스 담당자가 자기 쿠버네티스 서비스가 모두 내려간 것 같다는 메시지를 보내와서 알았다.

   후속 조치

   • 로깅, 트레이싱, 메트릭 에이전트처럼 파드 준비 상태 판단에 넣지 않을 컨테이너를 중요하지 않은 컨테이너로 표시하고, 서비스 메시 로직이 파드 준비 상태를 판단할 때 이 컨테이너들을 건너뛰게 했다. 발표자는 이것을 임시 해결책이라고 했고 다른 방법도 검토했다고 했다.

   교훈

   헬스 체크는 컨테이너마다 걸리므로 파드 안의 각 컨테이너가 파드 전체의 준비 상태에 어떻게 영향을 주는지 따져서 설정해야 한다. 프로브를 설정하지 않은 사이드카도 크래시하면 준비되지 않은 상태가 된다.

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5. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

   Civis Analytics2019

   증상

   스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   촉발

   자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   감지

   개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

   조치

   • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
   • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
   • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
   • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
   • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
   • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.

   후속 조치

   • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
   • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.

   교훈

   가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

   사례 보기

원인별5