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적용된 필터 증상OOMKilled기여 요인과도한 영향 범위도메인쿠버네티스모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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사례5건

5건 중 1~5번째

  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

    us-central1 에서 새로 만든 VM 은 네트워크가 동작하기까지 오래 기다려야 했고, 라이브 마이그레이션된 VM 은 마이그레이션 뒤 오래 연결을 잃었다. us-central1 을 오가는 리전 간 트래픽에서 패킷 손실이 났다. 기존 VM 중 마이그레이션되지 않고 상태도 바뀌지 않은 VM 은 직접 영향을 받지 않았다.

    촉발

    관리 플레인의 동작 변경이 us-central1 에 배포됐다. 이 변경은 로드 밸런서 백엔드로 쓰는 GCP Instance Group 과 Network Endpoint Group 의 API 업데이트 처리를 더 잘 분리하려는 것이었다. 이 리전의 큰 워크로드 규모 때문에 가상 네트워크 라우터 컨트롤 플레인의 메모리가 예상 밖으로 늘었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    엔지니어들은 10월 4일 미국 태평양 시간 21:45 에 us-central1 가상 네트워크 컨트롤 플레인이 느리다는 알림을 받았고, 10월 5일 02:11 에 가상 네트워크 라우터 컨트롤러가 메모리를 다 써서 실패한다는 알림을 받았다. 03:08 부터는 네트워크 텔레메트리가 us-central1 을 오가는 리전 간 패킷 손실을 보여 주었다.

    조치
    • 컨트롤러에 메모리를 더 할당하는 변경을 배포했고, 이 변경은 미국 태평양 시간 05:27 부터 운영 환경에 닿았다. 08:15 에 리전 안 패킷 손실이 가라앉았다.
    • 08:52 에 관리 플레인 변경의 롤백을 시작해 09:35 에 us-central1 에서 마쳤고, 이때 메모리 부족이 모두 멈췄다.
    • 업데이트를 받지 않던 라우터 몇 대를 손으로 재시작했다. 이 재시작으로 패킷 손실이 더 생기지는 않았다.
    후속 조치
    • 메모리 위험과 예상 밖의 메모리 증가를 미리 알리는 알림을 만든다.
    • 엔지니어가 메모리를 훨씬 빨리 다시 할당할 수 있도록 배포 설정을 다시 짠다.
    • API 조정 작업의 기존 관행과 안전장치를 다시 평가하고 새 관행과 안전장치를 만든다.
    • 관리 플레인 변경을 여러 팀이 더 잘 볼 수 있게 해 장애와 더 빨리 연결 짓게 한다.
    • 리전 단위 API 변경 때문에 리전 전체의 메모리가 한꺼번에 바닥나는 일이 줄도록 배포 구성을 바꾼다.
    • 트래픽 라우터와 컨트롤러의 메모리를 최적화해 불필요한 부담을 없앤다.
  3. 증상

    팀은 여러 서비스가 이상하게 동작한다는 보고를 받았다. 가끔 오류 페이지가 뜨고, 응답이 느리고, 타임아웃이 났다.

    촉발

    장애 직전에 팀원 한 명이 ElastAlert 에 새 알림 규칙을 명령줄로 배포했다. Cloudfront-* 인덱스에 일정 시간 새 문서가 들어오지 않으면 울리는 규칙이었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    여러 서비스에서 오류 페이지, 느린 응답, 타임아웃이 난다는 보고가 팀에 들어왔다. 알림은 하나도 울리지 않았다. 팀은 Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드로 옮겨 간 뒤 파드 메모리 사용량 대시보드에서 원인을 찾았다.

    조치
    • NotReady 노드를 하나씩 종료해 오토스케일링 그룹이 새 노드를 띄우게 했다. 새 노드도 곧 NotReady 가 되어 이것만으로는 풀리지 않았다.
    • Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드에 다시 스케줄된 뒤 파드 메모리 대시보드를 보고 ElastAlert 파드가 원인임을 찾아냈다.
    • 원인인 ElastAlert 문제를 고쳤다.
    후속 조치
    • CPU, 메모리, 디스크 공간 같은 자원 사용량에 알림 규칙을 정의한다.
    • 여러 출처를 함께 쓰는 알림 전략을 계속 연구한다. 지금은 Elasticsearch, 아직 설정하지 않은 Prometheus alertmanager, APM 용 New Relic 이 있다.
    • 지표를 클러스터 밖으로 내보내고 Grafana 도 클러스터 밖으로 옮기는 방안을 검토한다. 옮길 곳은 EC2 나 별도 쿠버네티스 클러스터가 될 수 있다.
    • 중요한 지표를 ELK 에서 시각화하거나 Prometheus 와 Grafana 의 가용성을 높인다. 지표 전략도 개선한다.
    • ElastAlert 의 자원 한도를 Helm values 로 지정한다.
    • 네임스페이스에 메모리 요청값의 기본값과 한도를 설정한다.
    • 고객 대면 워크로드를 빌드, 로깅, 모니터링 워크로드와 떼어 놓는다. 먼저 운영 클러스터 안의 전용 노드 그룹으로 옮기고, 경험에 따라 별도 도구 클러스터도 검토한다.
    • 모든 배포를 Jenkins 파이프라인 같은 자동화로 하고, 새 버전 배포에 GitOps 방식을 검토한다.
    • 배포 뒤 스모크 테스트 단계가 있는 파이프라인으로 배포한다.
    • 쿠버네티스와 클라우드 인프라 작업을 팀 스프린트에 넣어 모든 팀원이 경험 많은 팀원과 짝을 지어 맡게 하고, 주제별 심화 워크숍을 연다.
    교훈

    근본 원인 하나만 탓하는 포스트모템은 장애로 이어진 문제의 15% 정도만 다룬다. 이번에도 ElastAlert 를 고친 것은 일부일 뿐이었다. 알림이 없었고, 모니터링이 같은 클러스터 안에 있었고, Helm 차트의 자원 한도에 기본값이 없었다. 운영 도구와 고객 워크로드가 자원을 나눠 썼고, 손으로 한 배포를 팀이 몰랐고, 스모크 테스트가 없었고, 운영 지식이 일부에게만 있었다. 이렇게 배우려면 장애 건수나 해결 시간만 보지 않고 비난 없는 포스트모템을 허용하는 문화가 필요하다.

  4. 증상

    Zalando Fashion Store 의 모든 웹 상품 페이지와 코디 페이지가 한 시간 넘게 고객에게 오류를 많이 냈다. 오류는 쿠버네티스 클러스터 하나에서 도는 핵심 데이터 집계 계층 서비스에서 나왔다.

    촉발

    그리 중요하지 않은 하위 서비스 하나로 가는 호출이 타임아웃 나기 시작했다. 집계 계층이 이 호출에 404 로 응답하자 클라이언트가 재시도했고, 집계 계층으로 가는 요청과 그만큼의 DNS 쿼리가 갑자기 치솟았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    DNS 장애로 클러스터 내부 모니터링이 함께 멈춰 당직 호출이 자동으로 가지 않았다. 집계 계층 서비스 당직 엔지니어가 평소처럼 자동 호출에 기대지 못하고 쿠버네티스 담당 당직 엔지니어에게 직접 전화했다. 그래서 쿠버네티스 당직 엔지니어가 장애를 알기까지 예상보다 오래 걸렸다. 연락을 받은 엔지니어가 CoreDNS 파드가 OOM 으로 죽고 있는 것을 찾아냈다.

    조치
    • 쿠버네티스 당직 엔지니어가 CoreDNS 파드의 메모리 request 와 limit 을 100Mi 에서 2000Mi 로 직접 올렸다.
    후속 조치
    • 노드마다 dnsmasq 를 앞에 둔 CoreDNS 를 띄우는 방식으로 더 튼튼한 DNS 구성을 도입한다. 검토하고 시험한 다른 어떤 구성보다 이 방식의 성능이 좋았다.
    • 클러스터 바깥에서 클러스터 전체 상태를 보는 알림을 강화한다. 팀은 클러스터 안 애플리케이션이 영향을 받기 전에, 늦어도 같은 시점에는 클러스터 이상을 알아야 한다.
    • 장애 대응 절차와 도구를 개선한다. 자동 당직 호출이 실패해도 당직 엔지니어가 다른 도구로 옮겨 가지 않고 다른 팀에 바로 에스컬레이션할 수 있게 한다. 채팅 봇으로 에스컬레이션을 단순하게 만드는 방안을 추진하고 있다.
    교훈

    쿠버네티스 DNS 구성은 충분히 튼튼하지 않았다. 애플리케이션 하나가 DNS 를 사실상 서비스 거부 공격하듯 몰아붙여 클러스터 전체를 멈추게 할 수 있어서는 안 된다. DNS 쿼리를 늘린 애플리케이션의 영향 범위는 적어도 노드 하나, 가능하면 파드 하나 안에 갇혀야 한다. 팀은 conntrack 을 처리하는 리눅스 커널의 경쟁 상태나 ndots 5 문제 같은 쿠버네티스 DNS 문제를 대부분 알고 있었고, 일부는 완화책도 갖고 있었다. 하지만 이 문제들이 DNS 구성에 얼마나 크게 영향을 주는지는 제대로 알지 못했다. 모니터링도 충분히 튼튼하지 않았다. 일부 알림은 클러스터 밖에서 돌았지만 대부분은 클러스터 안에서 돌았다. 그래서 DNS 가 무너졌을 때 당직 엔지니어가 자동으로 호출되지 않았고 복구 시간이 필요 이상으로 길어졌다.

  5. 증상

    고객에게 영향이 간 장애였다. IAM 서비스에서 404 오류가 나기 시작했다.

    촉발

    발표는 문제의 출발점으로 CronJob 매니페스트 하나를 보여 주었다. 이 매니페스트에는 concurrencyPolicy, successfulJobsHistoryLimit, failedJobsHistoryLimit 필드가 CronJob spec이 아니라 파드 템플릿 spec 안에 들어 있었다. 실행 일정은 평일 9시부터 19시까지 15분마다였다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • CronJob 매니페스트를 고쳤다. concurrencyPolicy와 이력 보존 개수 필드를 CronJob spec으로 옮기고, Job에 activeDeadlineSeconds: 120을 넣고, 실행 일정을 바꿨다.
    후속 조치
    • API 서버에 문제가 생겨도 인그레스가 healthy 상태를 유지하도록 고친다.
    • API 서버가 응답하지 않아도 인그레스가 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 쓰도록 고친다.
    • ResourceQuota로 파드 수 상한을 1500개로 둔다.
    교훈

    ALB는 등록된 호스트가 모두 unhealthy를 보고하면 모든 호스트로 트래픽을 보낸다. 인그레스는 API 서버에 문제가 생겨도 healthy 상태를 유지해야 하고, 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 써야 한다. 파드 수에는 ResourceQuota로 상한을 걸어 둔다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 5건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨테이너 메모리 한도, 클라우드 로드 밸런서. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별3

용량 한계3건

  1. IL-0110 Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.
    DFDS2024
  2. IL-0001 CoreDNS 파드가 메모리 한도 100Mi 에 걸려 OOM 으로 계속 죽으면서 쿠버네티스 클러스터 전체의 DNS 가 멈췄다
  3. IL-0031 API 서버가 OOMKill로 죽자 Skipper 인그레스가 라우트를 잃었고, 고객 트래픽이 끊기며 IAM 서비스에서 404 오류가 났다

배포 결함1건

  1. IL-0530 us-central1 의 가상 네트워크 라우터 컨트롤러가 메모리 부족으로 재시작을 되풀이해 새 VM 과 마이그레이션된 VM 의 네트워크가 오래 끊겼다

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