그래프
사례2건
2건 중 1~2번째
- 증상
2023-02-23 20:48 UTC 에 운영 환경에서 Deployment Replicas Unavailable 알림이 울리기 시작했다. 21:10 UTC 에 운영 Live API 와 Test API 가 내려가 Stytch API 호출이 모두 5XX 를 냈고, 21:17 UTC 에는 Dashboard 와 SDK 도 내려갔다.
- 촉발
14:21 UTC 에 팀은 쓰지 않는 관리형 노드 그룹을 지우는 변경을 반영했고, 두 엔지니어가 AWS 콘솔에서 스테이징과 운영의 노드 그룹을 지웠다. 노드 그룹을 지우자 AWS 가 뒤에서 그 노드 그룹과 엮인 리소스를 정리하면서 Karpenter 노드도 쓰던 instance profile 을 지웠다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
운영에서는 20:48 UTC 에 Deployment Replicas Unavailable 알림이 울렸고, 21:14 UTC 에 지원팀이 장애를 알렸다. 그보다 앞서 16:06 UTC 에 스테이징, 17:48 UTC 에 운영에서 Karpenter 가 instance profile 을 찾지 못한다는 낮은 긴급도 경고가 왔지만 급하지 않은 문제로 분류되었다. 20:26 UTC 에 Karpenter 오류율이 치솟자 팀은 장애 대응을 시작했다.
- 조치
- 노드 그룹 삭제를 되돌려 노드 그룹을 다시 만들었다. 새 파드는 새 노드가 뜨기를 기다려야 해서 충분히 빨리 스케줄되지 않았다.
- Live API 노드 그룹 하나를 컴퓨팅 크기가 훨씬 큰 노드로 손으로 늘리고, 그 노드 그룹에서 taint 를 지웠다.
- 애플리케이션의 node selector 를 차례로 지워 파드가 그 노드에 스케줄되게 했다. 몇 분 안에 애플리케이션마다 필요한 수의 노드에 파드가 스케줄되었다.
- 후속 조치
- Karpenter 오류의 심각도를 올려 당직 호출기로 바로 가는 높은 긴급도 알림으로 다룬다.
- 클러스터 알림의 임계값을 조정해 높은 긴급도 호출이 더 일찍 가게 한다.
- 노드가 오랫동안 NotReady 나 Unknown 으로 표시되면 알림을 보내 기존 노드의 상태를 더 잘 지켜본다.
- 스케줄할 수 없는 파드, 사용할 수 없는 레플리카를 비롯한 다른 배포 관련 알림의 임계값을 올린다.
- Karpenter 가 쓰는 IAM instance profile 을 노드 그룹이 쓰는 IAM profile 과 다른 것으로 바꾼다.
- 여러 용도로 겹쳐 쓰던 다른 AWS 리소스, 특히 IAM 과 보안 그룹을 나눈다.
- EKS 와 Karpenter 설정을 크게 고쳐 복잡도를 줄인다. 새 시스템 instance profile 은 Karpenter 가 클러스터마다 고유하고 고정된 이름으로 만들게 한다.
- 개발팀이 인프라를 바꿀 때 쓸 수 있도록 클라우드 시각화 도구를 들인다.
- 상태 페이지에 실시간 시스템 지표와 제품 지표를 넣어 Stytch API 가 지금 어떻게 동작하는지 보여 준다.
- 문서에 없는 동작과 부작용을 AWS 에 문의해 확인한다.
- 인프라에서 IAM 역할과 보안 그룹을 여러 용도로 겹쳐 쓰던 것을 바로잡는다.
- 교훈
Karpenter 의 자체 관리 노드에 노드 그룹과 같은 IAM 역할을 쓰지 말았어야 했다. 한 IAM 역할을 여러 용도로 겹쳐 쓰면 이번 같은 문제가 그대로 난다. 팀은 Karpenter 를 처음 설정할 때 빠르고 단순하게 하려다 역할을 나누지 않았다. 원인과 결과 사이가 몇 시간 벌어져 있어 장애 전체를 판단하기 어려웠다. AWS 는 이 지연이 예상된 동작이라고 확인했고, 팀은 앞으로 IAM instance profile 을 바꿀 때 이를 고려한다.
- 증상
미뤄 둔 GKE 업그레이드를 하던 저녁, 마스터는 문제없이 올라갔지만 노드 풀 업그레이드가 예상보다 훨씬 오래 걸렸다. 노드가 14개이고 노드당 5분쯤 걸리는 클러스터도 한 시간 넘게 걸렸고, 일부 노드는 드레인에 15분 넘게 걸렸다. emptyDir 를 쓰는 파드와 5분에서 10분짜리 terminationGracePeriodSeconds 가 드레인을 늦췄다.
- 촉발
마이그레이션에 쫓겨 미뤄 둔 업그레이드로 운영 클러스터를 1.10.X 에서 1.12.5-gke.10 으로 올렸다. 구글은 3월 14일 GKE 릴리스 노트에서, 이 버전으로 올린 마스터의 오류율이 높아진다는 보고가 있어 새 클러스터와 마스터 업그레이드에서 이 버전을 빼는 중이라고 밝혔다. 그런데도 3월 19일에 이 버전을 고를 수 있었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
업그레이드하던 엔지니어가 드레인이 느리고 노드 풀 업그레이드가 멈추고 파드가 Pending 에 머무는 것을 직접 보았다. 인그레스 장애는 업그레이드 뒤에 드러났고, 로그로 원인을 찾지 못해 구글 지원팀에 물어 알려진 버그라는 것을 알았다. HPA 이상은 업그레이드 다음 날 발견했다.
- 조치
- 노드 풀의 노드 목록을 뽑아 kubectl drain 에 --ignore-daemonsets --delete-local-data 를 주어 노드를 미리 드레인했다.
- 노드 풀에 해당하는 관리형 인스턴스 그룹을 찾아 gcloud compute instance-groups managed delete-instances 로 멈춘 인스턴스를 지웠다.
- gcloud container operations list 로 operationType: UPGRADE_NODES, status: RUNNING 인 작업을 찾아 gcloud beta container operations cancel 로 멈춘 노드 풀 업그레이드를 취소했다.
- 동작을 멈춘 내부 인그레스 대신 한동안 port-forward 로 접근했다.
- HPA 가 이상해진 배포에서 활성 레플리카셋이 두 개면 오래된 레플리카셋을 천천히 줄였고, 하나면 더미 환경 변수를 바꿔 다시 배포했다.
- 후속 조치
- HorizontalPodAutoscaler 가 최대치의 70% 와 100% 에 닿으면 Alertmanager, Prometheus, Slack 으로 경보를 보내게 했다.
- 배포에 활성 레플리카셋 두 개가 30분 동안 남아 있을 때와 60분 동안 남아 있을 때 경보를 보내게 했다.
- 임의로 크게 잡은 종료 유예 시간을 다시 따져 본다.
- 클러스터를 업그레이드하기 전에 GKE 릴리스 노트를 먼저 확인한다.
- 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 쓰고, 운영 환경은 클러스터를 수동으로 업그레이드하고 노드는 자동 업그레이드를 쓴다.
- 사전 검증 환경을 이름까지 운영과 최대한 똑같이 맞춘다.
- 교훈
클러스터를 업그레이드하기 전에는 GKE 릴리스 노트를 먼저 봐야 한다. 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 써서 영향을 먼저 겪고, 운영에는 수동 클러스터 업그레이드와 자동 노드 업그레이드를 섞어 예측 가능성과 유지 부담 사이에서 균형을 잡는다. 사전 검증 환경은 이름까지 운영과 같게 둬야 한다. 노드 풀 업그레이드 시간은 노드 수와 드레인 시간에 달려 있다. emptyDir 를 쓰는 파드에 safe-to-evict 어노테이션을 달고, 지나치게 긴 종료 유예 시간을 다시 따져 보고, PodDisruptionBudget 을 두면 드레인이 빨라진다.
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 노드 풀, 클러스터 오토스케일러. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.
원인별2
설정 변경1건
- 조직