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적용된 필터 원인용량 한계구성 요소텔레메트리 에이전트기여 요인모니터링 사각지대모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    2024-03-13 10:01 UTC 에 쿠버네티스 노드 하나가 NotReady 상태가 됐다. 그때 노드에 잡힌 requests 는 CPU 78%, 메모리 82% 였다. 10:03 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 보고 조사를 시작했다.

    촉발

    Hangfire 로 작업을 실행하는 개발 컨테이너가 Grafana Agent 가 메모리를 많이 쓰고 있던 노드에 배치됐고, 작업이 OOM 으로 실패하며 CrashLoopBackOff 를 반복했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    10:03 UTC 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 확인하고 조사를 시작했다. 두 번째 노드는 15:03 에 Slack 알림이 왔고 15:09 에 확인했다. 탐지까지 걸린 시간은 4분이었다.

    조치
    • 10:22 에 EC2 인스턴스를 비정상으로 표시해 새 노드를 띄웠다.
    • 10:30 에 NotReady 노드를 cordon 하고 강제로 drain 했고, 10:36 에 그 EC2 인스턴스를 종료했다.
    • 13:02 에 네임스페이스에서 LimitRange 를 지우고 Grafana Agent 파드를 재시작했다.
    • 14시대에 문제의 개발 컨테이너를 0개로 줄였고, 몇 분 뒤 EC2 네트워크 트래픽이 정상으로 돌아왔다.
    • 두 번째 NotReady 뒤 15:15 에 개발 컨테이너를 다시 0개로 줄였고, 15:18 에 새 노드가 추가됐다.
    • 15:19 에 개발 컨테이너를 맡은 팀에 메일을 보냈고, 15:52 에 그 팀이 문제를 확인하고 수정 중이라고 답했다.
    후속 조치
    • grafana-agent 를 모니터링 노드 그룹으로 옮긴다.
    • 클러스터 전체 대역폭이 정해 둔 기준에 닿으면 알림을 보낸다.
    • grafana-agent Helm 차트에 메모리 한도를 걸 수 있는지 조사한다.
    • grafana-agent 의 메모리 사용량을 조사한다.
    • grafana-agent 에 PVC 를 써야 하는지 Grafana 지원팀에 묻는다.
    • 보존 기간을 제한한 채 노드 로그를 Loki 로 보내는 방안을 검토한다.
    • 쿠버네티스 노드 문제를 조사할 때 확인할 자주 쓰는 지표와 로그 쿼리를 위키 페이지로 만든다.
    교훈

    포스트모템에서 나온 후속 조치를 끝까지 챙겨야 한다. CloudWatch 에서 어떤 지표가 쓸모 있는지가 팀에 제대로 공유되지 않아 진단과 조사가 어려웠다.

  2. 증상

    2023년 8월 4일 09:14에 사용자들이 Kibana 로그에 긴 공백이 있다고 #ask-cloud-platform 채널에 알렸다.

    촉발

    새 버전 fluent-bit에서 청크를 버리는 방식이 바뀌었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    사용자들이 #ask-cloud-platform 채널에 알려 와서 알았다. 처음 알려진 시각은 2023년 8월 4일 09:14이고, 장애 선언은 10:09였다.

    조치
    • 메모리 버퍼가 넘칠 때 파일 시스템에 쓰도록 하는 수정을 넣어 Live 환경에 배포했다.
    • 로그를 더 작은 청크로 나눠 내보내도록 바꿨다.
    후속 조치
    • 로깅 클러스터에서 나오는 알림을 #lower-priority-alerts 채널로 보낸다. 이슈 번호는 #4704다.
    • 로그가 로깅 클러스터로 실제로 전송되는지 확인하는 통합 테스트를 추가한다.
  3. 증상

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

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 텔레메트리 에이전트, 애플리케이션 데이터베이스. 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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