사례8건

8건 중 1~5번째

1. IL-0192 Crossplane 컴포지션의 병합 정책 변경이 Service 타입을 ClusterIP 로 바꿔 클라우드 로드 밸런서가 지워지고 Grafana Cloud 서비스의 약 25%가 끊겼다.

   Grafana Labs2025

   증상

   2025년 2월 18일 08:41 UTC, Grafana Labs 의 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다.

   서비스 중단리소스 삭제

   촉발

   로드 밸런서의 TLS 정책 버전을 올리면서, 기본 TLS 정책을 덮어쓸 수 있도록 Crossplane 컴포지션의 병합 정책을 바꾼 변경이 개발, 스테이징, 운영 환경에 동시에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   설정 템플릿클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   미검증 가정단계적 배포 부재과도한 영향 범위파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   08:41 UTC 에 애플리케이션 팀 여러 곳이 자기 엔드포인트 일부에 접속이 되지 않는 것을 알아챘다. 조사해 보니 최근의 TLS 정책 설정 변경 때문에 그 엔드포인트의 로드 밸런서가 사라져 있었다.

   조치

   • 문제의 코드 변경을 롤백했다.
   • 영향받은 쿠버네티스 Service 를 다시 만들어 쿠버네티스가 로드 밸런서를 새로 만들게 했다.

   후속 조치

   • 한 번에 두 개 이상의 웨이브로 배포하는 것을 막는 CI 검사를 넣어, 개발에서 스테이징, 카나리, 운영으로 이어지는 순서를 벗어나는 배포를 잡아내게 했다.
   • 논의만 하던 더 정교한 웨이브 설계의 우선순위를 올려 개선안을 합의하고 구현한다.
   • 실수로 지워지지 않도록 로드 밸런서에 삭제 보호를 켜기 시작했다. Crossplane 수준의 삭제 보호보다 한 층 아래에서 막는다.
   • 로드 밸런서 말고도 중요한 클라우드 리소스를 하나씩 살펴 필요한 곳에 삭제 보호를 켠다.
   • 변경 검증과 가시성을 높이려고 만든 Crossplane Managed Resources exporter 를 플랫폼 엔지니어링 안에서 베타로 시험하고 있다. 이번 장애를 일으킨 변경에 적용해 보면 차이가 분명히 드러난다.
   • TLS 정책을 다시 설정하는 기능을 제대로 완성하고 시험해, 애플리케이션 팀이 배포할 수 있게 했다.

   교훈

   작은 변경이라 위험이 낮다고 가정하고 충분한 시험과 영향 범위 줄이기를 건너뛴 것이 장애로 이어졌다. 웨이브 배포는 절차로 기대하는 데 그치지 않고 시스템이 강제해야 한다. 비상 예외는 웨이브를 고르지 않았을 때의 기본 동작이 아니라 말 그대로 예외여야 한다. 이번 변경은 시험을 안 한 것이 아니라 시험한 범위가 충분하지 않았다. 클라우드 로드 밸런서 컨트롤러와 자체 도구까지 처음부터 끝까지 돌려 봐야 의도한 작은 변화만 일어나는지 알 수 있었다. 개발 웨이브부터만 적용하도록 강제했다면 제대로 시험할 수밖에 없었을 것이다.

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2. IL-0152 정비 작업 중 FRA1 내부 인프라 클러스터에 잘못된 설정이 들어가 그 위에서 돌던 DOKS 클러스터 200개의 컨트롤 플레인이 자동으로 삭제됐다.

   DigitalOcean2024

   증상

   2024-01-23 13:02 UTC 에 DigitalOcean 은 12:18 UTC 부터 FRA1 리전의 쿠버네티스 클러스터 문제를 조사하고 있다고 공지했다. 사용자는 FRA1 클러스터와 통신할 때 오류를 겪을 수 있었다.

   리소스 삭제컨트롤 플레인 무응답

   촉발

   정비 작업 중 FRA1 내부 인프라 클러스터에 잘못된 설정 변경이 실수로 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   자동화 증폭파괴적 변경 보호 장치 부재과도한 영향 범위

   감지

   13:02 UTC 의 첫 상태 페이지 공지는 12:18 UTC 부터 조사 중이라고 했다. 사후 보고서의 타임라인에서는 12:36 에 잘못된 설정을 원인으로 확인했다.

   조치

   • 영향받은 클러스터마다 가장 최근 백업으로 etcd 클러스터를 되살렸다.
   • etcd 를 되살린 뒤 상태가 없는 컨트롤 플레인 컴포넌트를 다시 올려 컨트롤 플레인 복구를 마쳤다.
   • 13:00 에 복구 중 예상하지 못한 문제가 생기자 복구 메커니즘을 추가로 패치했고, 15:00 에 문제를 모두 해결했다.
   • 복구 도중 추가로 발견한 작은 버그를 고쳤다.
   • 고객지원팀이 영향받은 고객에게 직접 연락해 다음 조치를 안내했다.

   후속 조치

   • 운영 환경에서 어떤 경우에도 인프라 클러스터 자원이 자동으로 삭제되지 않게 막는 수정을 배포했다.

   교훈

   컨트롤 플레인을 받치는 인프라 클러스터의 설정 변경 하나가 한 리전의 DOKS 클러스터 200개의 컨트롤 플레인을 한꺼번에 지웠다. 하루 두 번 받아 둔 etcd 백업으로 클러스터를 되살릴 수 있었지만, 컨트롤 플레인 데이터는 백업 주기만큼, 최대 12시간 전 상태로 돌아갔다. 컨트롤 플레인이 사라진 동안에도 노드의 워크로드는 계속 돌았다.

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3. IL-0473 Azure 공개 쿠버네티스 클러스터의 노드 풀이 모두 지워지고 다시 만들어지지 않아 Jenkins 인프라 서비스가 4시간 넘게 멈췄다

   Jenkins project2023

   증상

   2023-07-07 11:05 UTC 부터 15:25 UTC 까지 Jenkins 인프라의 공개 서비스 여럿이 완전히 멈췄다. accounts.jenkins.io, get.jenkins.io, plugins.jenkins.io 를 비롯해 Azure 의 공개 쿠버네티스 클러스터에서 돌던 서비스가 모두 내려갔다.

   네트워크 도달 불가리소스 삭제클러스터·노드 생성 정체서비스 중단

   촉발

   1.25 업그레이드 뒤 파드의 출발 IP 대역이 바뀌어 LDAP 접근이 막히자, 파드 IP 대역을 지정하는 수정인 Azure PR 431 을 10:55 UTC 에 배포했다. 이 변경으로 노드 풀이 모두 지워졌고 다시 만들어지지 않았다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   노드 풀CNI 플러그인클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   미검증 가정단계적 배포 부재파괴적 변경 보호 장치 부재

   감지

   10:30 UTC 에 1.25 업그레이드를 마친 뒤 팀이 클러스터 안 서비스가 LDAP 서비스에 닿지 못한다는 것을 알아챘다.

   조치

   • 네트워크 설정을 고쳐 클러스터를 처음부터 다시 만들었다. 11:16 부터 13:16 UTC 까지 두 시간이 걸렸다.
   • 파드 CIDR 을 가상 네트워크와 겹치지 않는 별도 대역으로 지정했다.
   • 서비스의 공개 IP 와 DNS 레코드를 새 주소 20.7.178.24 와 2603:1030:408:5::15a 로 바꿨다.
   • 15:17 UTC 에 IP 설정을 포함해 클러스터를 손으로 다시 만든 작업을 PR 로 올려 코드에 반영했다.

   후속 조치

   • Management Lock 을 걸어 공개 IP 가 지워지지 않게 한다.
   • 공개 IP 를 별도 리소스 그룹에 두고, 쿠버네티스가 관리하는 로드 밸런서가 그 그룹을 쓰도록 service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-resource-group 애너테이션으로 설정한다.
   • 작업을 준비할 때 네트워크 구성과 대역이 겹칠 가능성을 쉽게 볼 수 있도록 네트워크 다이어그램과 문서를 개선한다.
   • AKS 노드 풀 설정을 한꺼번에 바꾸지 않는다. 첫 노드 풀에서 문제를 잡았다면 전체 장애를 피할 수 있었다. arm64 노드 풀에서 PR-3623 으로 이 작업을 하고 있다.

   교훈

   허용 목록을 둔 회사 방화벽 뒤의 사용자가 있어서 공개 IP 는 되도록 바뀌지 않아야 한다. 그런데 원래 클러스터를 지우면서 노드 리소스 그룹과 함께 공개 IP 가 지워졌다. 노드 풀 설정을 한꺼번에 바꾸지 않았다면 첫 노드 풀에서 문제를 잡아 전체 장애를 피할 수 있었다. 팀은 거의 모든 공개 서비스를 담은 클러스터가 완전히 무너져도 4시간 안에 복구할 수 있다는 것을 이번에 확인했다. 그 바탕은 여러 해 동안 함께 해 온 아키텍처 정의, 인프라 구축, 데이터 백업 작업이라고 했다.

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4. IL-0068 익명 요청을 허용한 쿠버네티스 API 서버로 공격자가 들어와 RBAC 로 백도어를 만들고, DaemonSet 으로 Monero 채굴기를 모든 노드에 띄웠다.

   Aqua Security2023

   증상

   Aqua 의 쿠버네티스 허니팟 클러스터에 공격이 들어왔다. 공격자는 Secret 목록을 조회하는 HTTP 요청 몇 개를 보내고, kube-system 네임스페이스의 리소스 목록을 조회하는 API 요청 두 개로 클러스터 정보를 모았다.

   무단 접근과 낯선 워크로드리소스 삭제

   촉발

   API 서버가 잘못 설정되어, 권한을 가진 익명 사용자의 인증 없는 요청을 받아들였다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버RBAC 와 서비스 어카운트컨테이너 레지스트리와 자격 증명

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   Aqua 가 운영하는 쿠버네티스 허니팟에 들어온 공격을 기록하고 분석해 찾았다. 허니팟에 일부러 노출해 둔 AWS 액세스 키가 쓰이자 비컨 신호가 왔다.

   교훈

   API 서버에 익명 접근을 허용하는 설정 실수 하나로 클러스터 전체를 내줄 수 있다. 공격자가 ClusterRoleBinding 으로 지속적인 접근 경로를 만들어 두면 잘못된 설정을 고친 뒤에도 계속 들어올 수 있다. 공격자는 system:controller: 로 시작하는 정상 구성 요소 같은 이름과 kube-controller-manager 를 닮은 이미지 이름으로 감사 로그와 사람의 눈을 피한다. Aqua 는 Trivy 같은 도구로 취약점, 노출된 Secret, 잘못된 설정을 찾으라고 권한다.

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5. IL-0109 로그 수집을 고치려던 EKS 노드 롤오버가 꼬이면서 Auto Scaling 그룹이 정상 워커 노드를 모두 종료해 클러스터에 노드가 하나도 남지 않았다.

   DFDS2023sev1

   증상

   2023-02-14 09:33 UTC, 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 제대로 들어오지 않는다고 알려 왔다. 팀은 fluentd 를 조사하다가 컨테이너 런타임이 docker-shim 이 아니라 containerd 로 바뀌어 있다는 것을 찾았다. 전날 07:30 UTC 의 정기 노드 롤오버 때 containerd 가 실수로 기본 런타임으로 설정돼 있었다.

   서비스 중단리소스 삭제모니터링 중단

   촉발

   쿠버네티스 로그가 CloudWatch 로 가지 않는 문제를 고치려고 예정에 없던 노드 롤오버를 시작했다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   컨테이너 런타임노드 런치 템플릿노드 풀Terraform텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   자동화 증폭기본 설정 방치스테이징 불일치설정 테스트 부재런북 부재수동 조치 악화

   감지

   로그 문제는 최종 사용자들이 CloudWatch 로그가 이상하다고 알려 오면서 드러났다. 노드가 사라진 장애는 사후 분석 기준으로 2분 만에 감지됐다.

   조치

   • 10:49 UTC 에 노드 롤오버 스크립트로 새 노드를 추가하려 했지만 Docker Hub 타임아웃으로 실패했다.
   • 10:52 UTC 에 노드 롤오버 스크립트를 다시 돌려 새 노드를 추가했고, 11:01 UTC 에 로드밸런서가 새 노드를 정상으로 판단해 트래픽을 다시 보냈다.

   후속 조치

   • 롤오버 절차를 문서로 남기고, 특히 롤오버가 잘못됐을 때 할 수 있는 일을 적는다.
   • 롤오버 절차를 개선할 방법을 찾는다.
   • QA 시험에 fluentd 로그 수집을 넣어 로그가 처음부터 끝까지 전달되는지 확인한다.
   • fluentd 가 보내는 로그 데이터가 부족하거나 없을 때 울리는 경보를 추가한다.
   • 스테이징 환경을 만든다.
   • 잘못된 컨테이너 런타임을 고르지 못하게 막는 장치를 넣었다.

   교훈

   상황이 심각해져도 침착해야 한다. 서둘러 고치다 피해를 키우기보다 알려진 정상 설정으로 롤백하는 편이 낫다. 새 워커 노드를 띄우는 일은 cloudinit 스크립트의 어느 단계도 실패하지 않는다는 전제에 크게 기대고 있다.

   사례 보기

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