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적용된 필터 기여 요인부분 배포도메인쿠버네티스모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    2026-05-28 20:01 UTC 부터 알림 처리 워커가 모자라 Buildkite 의 알림 전달 지연이 늘었다. 내부 큐 지연 모니터링이 이를 잡았다.

    촉발

    EKS 의 오토스케일링이 쓰는 Prometheus 서비스의 저장 공간이 다 찼다. 그래서 큐가 쌓이는 동안 EKS 위의 알림 처리 워커 일부가 제대로 늘지 못했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 내부 큐 지연 모니터링으로 장애를 알아챘다. 공개 상태 페이지에는 20:20 UTC 에 첫 공지가 올라왔다.

    조치
    • 영향받은 워크로드를 EKS 에서 이전의 ECS 인프라로 옮기기 시작했다.
    • ECS 서비스가 전체 부하를 바로 받지 못해 엔지니어가 장애 중에 스케일링 설정과 워커 수를 손으로 조정했다.
    • 두 번째 지연은 롤백을 마저 끝내고 남은 ECS 서비스를 늘려 해소했다.
    • Prometheus 저장 공간을 늘리고, 같은 변경을 인프라 코드에도 반영했다.
    후속 조치
    • Prometheus 저장 공간이 바닥나 오토스케일링에 영향을 주기 전에 알림이 오도록 모니터링을 더한다.
    • 특정 종류의 오류에서 GitHub 알림 재시도가 되풀이되어 알림 지연을 늘리는 동작을 고친다.
    • EKS 에서 ECS 로 되돌리는 롤백 절차를 보강해, 롤백 전과 도중에 옮겨 갈 쪽의 용량, 오토스케일링 설정, 트래픽 이동을 확인하게 한다.
    • KEDA 와 Karpenter 를 비롯해 EKS 컨트롤 플레인이 의존하는 다른 구성 요소를 검토하고, CPU, 메모리, 저장 공간 할당이 운영 부하에 맞는지 확인한다.
    • 앞으로 EKS 로 옮기는 순서와 속도를 다시 따져, 고객에게 중요한 워크로드는 더 천천히 옮기고 안정될 시간을 분명히 둔다.
    • 고객 단위로 알림 전달 지연을 보는 모니터링을 개선해 고객에게 영향을 주는 회귀를 더 일찍 잡는다.
    • 어떤 알림 종류가 고객의 스케줄링이나 CI 의 핵심 경로에 있는지 검토한다. 그런 알림에는 더 엄격한 지연 기준, 별도 큐, 일반 알림 작업보다 구체적인 모니터링 경보가 필요한지 따진다.
    • 알림 지연이 고객의 작업 흐름에 영향을 줄 것 같으면 상태 페이지를 더 일찍 갱신한다.
    • 상태 페이지에 영향받은 내부 서비스만이 아니라 고객이 겪는 영향을 분명하게 적는다.
    • 장애를 다 파악하기 전이라도 심각한 CI 영향을 알려 오는 고객의 문의가 내부에서 빨리 올라가도록 에스컬레이션 경로를 개선한다.
    교훈

    Buildkite 는 롤백 경로가 이번 상황을 다 다루지 못해 복구가 예상보다 오래 걸렸다고 보았다. 알림 지연의 영향은 고객이 알림을 CI 와 배포 흐름에 어떻게 쓰는지에 따라 다르게 나타난다. Buildkite 는 공개 상태 페이지가 고객이 겪는 영향을 제때 분명하게 보여 주지 못했다고 밝혔다.

  2. 증상

    뉴스 속보로 트래픽이 늘어 파드가 자동으로 늘어나던 중, 새로 뜨는 파드가 설정을 읽지 못해 시작하지 못했다. 컨테이너가 재시작을 거듭하며 파드가 차례로 죽어 장애가 났다.

    촉발

    옛 DB 를 폐기하려고 ConfigMap 과 코드에서 그 설정을 지운 릴리스가 Argo Rollouts 카나리로 파드 하나에만 나갔고, 전체 롤아웃을 잊은 상태였다. 그때 뉴스 속보로 트래픽이 늘어 구 버전 파드가 늘어났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    후속 조치
    • Argo Rollouts 의 canary 단계를 setWeight: 1 뒤 pause duration: 1h 를 거쳐 setWeight: 100 으로 자동 롤아웃하도록 설정을 바꿨다.
    • Helm 리소스에 "helm.sh/resource-policy": keep 주석을 달아 지난 버전의 ConfigMap 을 남기는 설정을 도입한다.
    • ConfigMap 이름에 넣은 리비전 번호로 최신부터 순서를 확인해 지난 버전을 정리하는 Helm 플러그인 helm-clear 를 만들었다. CD 에서 helm clear configmap 에 --history 5 를 주어 지난 다섯 버전만 남기게 했다.
    교훈

    옛 DB 를 없애는 일은 드무니 다음에 조심하자는 회고로는 장애가 곧 다시 난다. 사람의 주의력은 믿을 수 없으므로, 재발을 막으려면 사람의 주의에 기대지 않는 장치를 만들어야 한다. Argo Rollouts 도입 초기에는 사람의 손을 거치지 않고 자동으로 롤아웃되는 것을 걱정했다. 그러나 몇 년 운영해 보니 오히려 롤아웃을 잊는 일이 더 많았고, 큰 릴리스는 어차피 Datadog 같은 감시 화면을 지켜보므로 거의 잊지 않았다. 지난 ConfigMap 을 남기자 ConfigMap 이 바뀐 릴리스도 CI/CD 를 거치지 않고 빠르게 롤백할 수 있게 되었다.

  3. 증상

    2023-03-14 18:00 UTC 쯤 한 서비스에서 통신 오류가 늘기 시작했다. 곧 모든 고객의 파이프라인이 늦게 시작하다가 끝내 작업이 돌지 않았고, 18:19 UTC 에 상태 페이지에 작업 시작 지연이 올라왔다.

    촉발

    3월 14일 17:40 UTC 쯤 인프라 팀이 전날 되돌렸던 구성 요소들을 다른 방식으로 다시 업그레이드했다. 전날 kube-proxy 를 되돌린 뒤로 iptables 동기화가 조금씩 실패하던 상태에서 업그레이드를 이어 가자 동기화 오류가 한꺼번에 치솟았다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 3월 14일 18:00 UTC 에 한 서비스의 통신 오류가 늘어나는 것을 보고 장애를 알아챘다. 장애 통화에 사람이 더 들어오면서 영향이 여러 서비스로 퍼진 것을 확인했다. 3월 13일 롤백 뒤에 로그에 나온 소수의 Sync 실패 오류는 그때 알아채지 못했다.

    조치
    • 모든 노드를 차례로 재시작해 노드마다 iptables 규칙 집합을 새로 만들었고, 23:00 까지 모든 노드 교체를 마쳤다.
    • contexts 나 machine executor 를 쓰는 작업이 회복되지 않아 별도의 의존성 풀을 재시작했고, 3월 15일 01:15 UTC 에 모든 작업이 정상으로 돌았다.
    • 작업이 다시 돌기 시작하자 쌓인 작업을 처리하려고 용량을 늘렸다.
    • 망가진 큐 몇 개를 고치려고 RabbitMQ 노드를 재시작했다.
    후속 조치
    • 앞으로의 업그레이드에서 이런 위험을 크게 줄이도록 쿠버네티스 업그레이드 절차를 고친다.
    • 이번 장애 때 kube-proxy 가 낸 동기화 오류를 잡는 지표와 알림을 더했다.
    • RabbitMQ 인프라의 복원력을 높일 방법을 검토한다.
    교훈

    이번 장애를 촉발한 원인은 하나가 아니었다. 네트워크는 모든 것의 바탕이어서 쿠버네티스 업그레이드는 본래 위험하다. 여러 사건이 맞물려 터진 이번 경우에는 팀이 세워 둔 위험 완화 방법이 듣지 않았다.

  4. 증상

    2019년 7월 19일 금요일, Grafana Cloud 의 Hosted Prometheus 서비스가 장애를 겪었다. 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

    촉발

    7월 19일 한 엔지니어가 큰 고객을 위한 전용 Cortex 클러스터를 새로 띄웠다. 새 클러스터 설정에는 새로 도입한 파드 우선순위 지정이 없어서, 모든 파드가 기본값인 medium 우선순위를 받았다. 쿠버네티스 클러스터에는 새 Cortex 클러스터를 올릴 자원이 부족했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    새로 도입한 오류 예산 기반 Prometheus 알림이 장애 시작 4분 안에 당직자를 호출했다.

    조치
    • 쿠버네티스 클러스터를 늘려 새 Cortex 클러스터와 기존 운영 Cortex 클러스터가 모두 들어가게 했다.
    • Cortex 앞의 인증 리버스 프록시에서 난 OOM 을 찾아 고쳤다.
    후속 조치
    • 운영 Ingester 에 high 우선순위 지정을 반영했다.
    • 클러스터 전역 설정처럼 네임스페이스 밖에 있는 객체의 배포는 더 많은 사람이 리뷰한다.
    • 네임스페이스 밖 설정 변경에는 모두 설계 문서를 요구한다.
    • 인증 리버스 프록시의 규모 조정을 자동화해 과부하 때 OOM 이 나지 않게 한다.
    • 한꺼번에 몰려드는 재시도를 막으려고 Prometheus 의 기본 백오프와 확장 동작을 조사한다.
    교훈

    운영 Ingester 에 high 우선순위를 지정하기 전에 medium 을 기본 우선순위로 만들지 말았어야 했다. 운영 Ingester 의 high 지정도 더 일찍 배포했어야 했다. 팀은 이 변경이 설계 문서를 쓸 만큼 크지 않다고 보고 GitHub 이슈에서만 논의했다. 좋은 점도 있었다. Cortex 는 자원이 충분해지자 추가 조치 없이 스스로 회복했다. 팀은 새 로그 수집 시스템인 Grafana Loki 로 Ingester 가 정상적으로 종료됐는지 확인했다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 컨피그맵과 시크릿, CoreDNS. 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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