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적용된 필터 원인소프트웨어 결함기여 요인미검증 가정모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례8건

8건 중 1~5번째

  1. 증상

    application-controller 를 롤링 재시작한 뒤, 여러 앱이 함께 쓰는 네임스페이스가 Terminating 상태가 됐다. 이 네임스페이스를 쓰는 앱 약 97개가 Missing/OutOfSync 상태에서 빠져나오지 못했다.

    촉발

    여러 앱이 같은 네임스페이스를 매니페스트에 선언했고, 네임스페이스의 app.kubernetes.io/instance 레이블은 그중 다른 앱을 가리켰다. application-controller 를 롤링 재시작한 직후, UI 에서 레이블이 가리키지 않는 앱을 force: true 로 수동 동기화했다. Argo CD 가 kubectl replace --force 로 네임스페이스를 지우고 다시 만들었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    후속 조치
    • 보고자가 이 이슈를 닫고, 재시작과 상관없는 재현 절차와 함께 force 동기화와 tracking-ID 충돌 문제를 다루는 #29739 를 새로 열었다.
    교훈

    argocd.argoproj.io/sync-options: Prune=false 는 prune 경로만 막고, force replace 로 일어나는 삭제는 막지 않는다. 수동 동기화는 자동 동기화와 달리 OutOfSync 검사를 거치지 않으므로 언제든 실행된다. 여러 앱이 같은 클러스터 범위 리소스를 선언하면 tracking-ID 충돌이 생기고, 소유하지 않은 앱을 force 동기화하면 그 리소스가 지워졌다가 다시 만들어질 수 있다. 처음 세운 재시작과 캐시 가설은 코드를 읽어 보니 맞지 않았다.

  2. 증상

    강의 영상 업스케일링용 GPU 파드를 띄우자 GPU 노드가 정상적으로 만들어져 Ready 가 됐다가, 약 10~11분 뒤 갑자기 비정상으로 판정되어 Karpenter 가 노드를 교체했다. 새로 만든 노드에서도 같은 일이 되풀이됐고, GPU 파드가 계속 재시작되어 작업이 진행되지 않았다.

    촉발

    kubelet OOM 으로 생기던 좀비 노드를 정리하려고 Karpenter 설정에서 nodeRepair 기능 게이트를 켰다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    GPU 노드가 Ready 뒤 10~11분 만에 계속 교체되는 것을 보고 노드 이벤트를 분석해 DCGMError 메시지를 찾았다.

    조치
    • Karpenter 설정에서 nodeRepair 기능 게이트를 false 로 바꿔 Node Auto-Repair 를 껐다.
    교훈

    Karpenter Node Auto-Repair 는 AcceleratedHardwareReady=False 도 노드를 교체할 사유로 본다. 그래서 GPU 연산에는 문제가 없어도 GPU 모니터링 라이브러리 하나가 빠지면 노드가 끝없이 교체될 수 있다. Node Auto-Repair 를 켠 뒤 GPU 노드가 자주 교체되면 이 기능을 꺼 볼 만하다. 좀비 노드 문제는 이제 메모리가 4GB 이상인 인스턴스 타입을 써서 완화했다.

  3. 증상

    Buffer 엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살펴보니, CPU 사용량이 한도 근처에도 가지 않은 컨테이너가 많이 스로틀링되고 있었다.

    촉발

    Buffer 는 노드를 지키려고 컨테이너에 CPU 한도를 걸어 두었는데, 노드 커널에는 CPU 한도가 걸린 컨테이너를 필요 없이 스로틀링하는 버그가 남아 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살피다가, CPU 사용량이 한도보다 훨씬 낮은 컨테이너도 많이 스로틀링되는 것을 보고 알았다.

    조치
    • 사용자에게 직접 또는 간접으로 닿는 경로에 있는 모든 서비스에서 CPU 한도를 없앴다.
    • 한도를 없앤 서비스에 톨러레이션을 더해 테인트를 건 노드에서만 돌게 하고, 한도가 있는 서비스와 떼어 놓았다.
    • 서비스마다 몇 달 치 사용량을 분석해 최대 CPU 사용량에 20% 넘는 여유를 더한 값을 CPU 요청값으로 정했고, 메모리 요청값도 같은 방식으로 정했다.
    후속 조치
    • 커널 수정이 들어간 노드 이미지로 올린다. Buffer 는 kops 1.18 이상에서 기본 이미지가 되는 Ubuntu 20.04 를 기다리고 있다.
    • 수정된 커널로 올린 뒤 스로틀링이 정말 사라졌는지 확인하고, 그 결과로 글을 고친다.
    교훈

    리눅스에서 컨테이너를 돌리면 쿠버네티스든 Mesos 든 Swarm 이든 스로틀링 때문에 컨테이너가 제 성능을 내지 못할 수 있다. 먼저 커널을 수정된 버전으로 올리고 스로틀링 지표를 지켜보는 편이 낫다. CPU 한도를 없애면 지연 시간은 줄지만 위험하다. 한도를 없앤다면 CPU 요청값을 제대로 잡고, 노드의 CPU 와 메모리 사용량을 꼼꼼히 모니터링한다. 사용량이 높으면 Horizontal Pod Autoscaler 로 파드를 늘려 여유 있는 노드에 배치되게 한다. 클러스터에 여유가 없으면 알림을 받거나 노드 오토스케일러로 노드를 늘린다.

  4. 증상

    RedisFailover 리소스에 바뀐 설정을 적용하자 고객 웹사이트의 가장 큰 Redis 데이터베이스에서 데이터가 모두 사라졌다. 이 데이터베이스는 TTL 없이 영속 저장소로도 쓰였고, .rdb 스냅숏이 5 Gb 를 넘었다. 서비스가 멈췄고 백업에서 데이터를 복원해야 했다.

    촉발

    RedisFailover 리소스에서 Redis 레플리카 수를 1에서 2로 늘리면서, 같은 변경으로 컨테이너의 메모리 requests 와 limits 를 22 GB 에서 19 GB 로 낮췄다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 미리 준비해 둔 백업에서 Redis 데이터를 복원했다.
    후속 조치
    • 레디니스 프로브 문제를 Redis Operator 이슈로 올렸고, 개발자들에게서 받은 수정을 시험해 통과를 확인했다.
    • 상황 분석을 마친 뒤 Spotahome Redis Operator 를 계속 쓸지 다시 검토한다.
    • Redis 데이터베이스를 정리하고, 불필요한 키를 만든 애플리케이션 코드를 고친다.
    • Redis 의 내장 클러스터링과 샤딩을 검토한다.
    교훈

    핵심 인프라를 쿠버네티스 오퍼레이터로 관리할 때는 그 오퍼레이터가 얼마나 성숙하고 검증됐는지 따져 봐야 한다. 레플리카 수와 리소스 값을 한 번에 바꾸면 롤링 업데이트가 예상하지 못한 순서로 파드를 재시작할 수 있다. 레디니스 프로브가 ping 만 보면 복제가 끝나지 않은 빈 인스턴스도 준비됐다고 판단한다. Redis 클러스터를 바꾸기 전에는 반드시 dump.rdb 파일을 백업해야 한다.

  5. 증상

    Ravelin 이 API 계층을 기존 VM 에서 GKE 의 쿠버네티스 클러스터로 옮기고 Ingress 를 설정한 뒤, 통합 테스트가 가끔 502 오류를 받기 시작했다.

    촉발

    파드가 종료될 때 SIGTERM 을 받자 새 연결을 받지 않는 정상 종료를 시작했지만, GKE Ingress 는 엔드포인트 변경을 늦게 반영해 그 파드로 계속 새 트래픽을 보냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Ingress 를 설정한 뒤 통합 테스트가 가끔 502 오류를 받는 것을 보고 알았다.

    교훈

    쿠버네티스에서 엔드포인트 제거와 SIGTERM 은 동시에 일어나므로, SIGTERM 을 받았다고 바로 새 연결을 거부하면 안 된다. Ingress 는 특히 엔드포인트 변경을 늦게 반영한다. 파드는 종료 유예 시간이 끝날 때까지 계속 요청을 처리해야 하고, 유예 시간은 로드 밸런서에 변경이 반영되는 시간보다 길어야 한다.

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이 8건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인그레스 컨트롤러, 노드 운영체제 이미지. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

소프트웨어 결함8건

  1. IL-0058 Argo CD 에서 여러 앱이 함께 선언한 네임스페이스가 force 동기화로 지워져 앱 약 97개가 Missing/OutOfSync 상태에서 빠져나오지 못했다.
  2. IL-0171 Bottlerocket AMI 에 libdcgm.so 가 없어 GPU 노드의 AcceleratedHardwareReady 가 False 가 됐고, Karpenter 노드 자동 복구가 Ready 뒤 10~11분마다 GPU 노드를 교체하는 일을 끝없이 되풀이했다.
    Inflab2025
  3. IL-0029 CPU 한도를 건 컨테이너가 사용량이 한도에 한참 못 미치는데도 스로틀링되어 사용자 대면 서비스의 지연 시간이 늘었다.
    Buffer2020
  4. IL-0196 Redis Operator 로 레플리카를 늘리면서 메모리 한도를 낮추자 데이터를 가진 유일한 Redis 파드가 재시작됐고, Sentinel 이 빈 레플리카를 마스터로 올려 데이터가 모두 지워졌다.
    Palark2020
  5. IL-0062 GKE Ingress 뒤의 파드가 SIGTERM 을 받자마자 새 연결을 받지 않고 정상 종료해서 API 에 가끔 502 오류가 났다
  6. IL-0011 HAProxy 인그레스 템플릿이 백엔드 파드를 IP 순으로 정렬해 일부 파드에 요청이 몰리고 인그레스 컨테이너가 OOMKilled 됐다
  7. IL-0050 ndots:5, Alpine 의 musl 리졸버, Netty 4.1.30 의 DNS 처리 문제가 겹쳐 쿠버네티스 서비스가 클러스터 밖 Redis 호스트 이름을 반복해서 해석하지 못했다
  8. IL-0051 외부 업체의 로그 클라이언트가 새 컨테이너가 뜰 때마다 파일 디스크립터를 다시 열고 이전 것을 닫지 않아 쿠버네티스 노드가 too many open files 로 내려갔다