사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0097 cluster autoscaler 버전을 올린 뒤 Kubernetes 1.33 에 남아 있던 클러스터에서 스케일업이 일어나지 않아 새 노드가 만들어지지 않았다

   2i2c2026

   증상

   2026-03-31 15:10 부쿠레슈티 시각에 PagerDuty 알림 "[FIRING:1] At least two servers failed to start in the last 30m cluster=berkeley-geojupyter hub=prod (provider=aws immediate action needed)" 이 울렸다. 이 알림은 서버를 못 띄운 사용자의 신고가 아니라 자동 상태 점검에서 나왔다.

   노드 증설 실패

   촉발

   하루 전에 머지한 업그레이드에서 cluster autoscaler 버전이 올라갔다. berkeley-geojupyter 클러스터는 대다수 클러스터보다 오래된 Kubernetes 1.33 을 쓰고 있었고, 새 autoscaler 버전과 맞지 않았다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   클러스터 오토스케일러

   기여 요인

   미뤄 둔 업그레이드미검증 가정

   감지

   15:10 에 자동 상태 점검이 서버 시작 실패를 잡아 PagerDuty 알림 "[FIRING:1] At least two servers failed to start in the last 30m" 을 API 로 띄웠고, 장애 #2057 이 열렸다. 실제 사용자가 서버를 못 띄워 알게 된 것이 아니었다.

   조치

   • 클러스터의 Kubernetes 버전을 1.33 에서 1.34 로 올렸다.
   • cluster autoscaler 를 한 패치 버전 내려 k8s 1.34 용인 9.55.0 으로 맞췄다.

   후속 조치

   • 2i2c-org/infrastructure 저장소의 PR 8008 로 후속 수정을 한다.
   • recurrent-k8s-aws-upgrades.yaml 워크플로가 만드는 정기 업그레이드 이슈를 통해 클러스터마다 다른 Kubernetes 버전을 하나로 맞춘다.

   교훈

   대응자들이 autoscaler 버전을 올린 맥락을 생생히 기억하고 있어서 처음부터 올바른 방향으로 조사했다. 반면 팀이 업그레이드 묶음을 설계할 때 1.32 클러스터만 염두에 둬서 1.33 클러스터가 빠졌다. 이번에 맞춘 autoscaler 9.55.0 은 Kubernetes 1.34 용 버전이었다.

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2. IL-0094 JupyterHub 클러스터에서 학생 파드가 노드의 CPU 와 메모리를 다 써서 자원 보장이 부족했던 코어 파드가 자원을 얻지 못했고, 허브 전체가 멈췄다.

   2i2c2020

   증상

   WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   조치

   • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
   • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.

   후속 조치

   • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
   • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
   • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
   • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
   • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.

   교훈

   코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

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원인별2