사례14건

14건 중 1~5번째

1. IL-0102 배포와 워커 오토스케일링 폭주가 겹치자 크기를 고정해 둔 CoreDNS 가 메모리 한도를 넘겨 재시작된 뒤 회복하지 못했고, Buildkite 사이트 전체가 약 30분 멈췄다.

   Buildkite2026

   증상

   22:47 UTC 부터 Buildkite 웹 화면, REST API, Agent API, 작업 큐, 알림이 한꺼번에 장애를 겪었다. 모든 고객이 웹 화면이나 REST API 로 새 빌드를 만들 수 없었고, 작업 배정이 늦어졌다.

   서비스 중단DNS 조회 실패OOMKilled오토스케일러 오동작

   촉발

   22:44 UTC 에 애플리케이션을 배포하면서 파드가 한꺼번에 늘어 이미 떠 있던 노드의 여유 용량이 바닥났다. 같은 시각 알림 워커를 비롯한 백그라운드 워커들도 확장하려 했고, 노드 공급이 늦어지자 확장 지표가 그대로인 채 파드를 계속 더 요청했다. 이 워커들의 최대 레플리카 수는 평소보다 높게 잡혀 있었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNS컨테이너 메모리 한도수평 파드 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   여유 용량 부재자동화 증폭재시도 폭주모니터링 사각지대

   감지

   장애는 22:47 UTC 에 시작됐고, Buildkite 는 22:55 UTC 에 문제를 조사 중이라고 상태 페이지에 처음 알렸다. 23:05 UTC 에는 사이트 전체 장애를 조사 중이라고 올렸다. CoreDNS 쿼리 처리 시간은 클러스터가 커지면서 늘고 있었지만, 핵심 모니터링 쿼리의 결함과 쿼리량 모니터링 부족 때문에 장애 전에는 이를 알아채지 못했다.

   조치

   • 추가 애플리케이션 배포를 멈췄다.
   • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘렸다.
   • CoreDNS 파드마다 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올렸다.
   • CoreDNS 를 돌리는 시스템 노드 풀을 늘렸다.

   후속 조치

   • CoreDNS 파드를 3개에서 12개로 늘리고, 파드당 메모리 한도를 512 MiB 에서 2 GiB 로 올리고, 이 파드들을 돌릴 시스템 노드 풀을 넓혔다.
   • EKS 관리형 CoreDNS 오토스케일링을 켠다. 검증한 최소 레플리카 수를 정하고, 레플리카를 여러 노드와 가용 영역에 나눠 둘 만큼 용량을 확보한다.
   • CoreDNS 쿼리 처리 시간, 쿼리량, 고루틴 증가, 메모리 압박, OOM 재시작, 사용 가능한 레플리카 수에 직접 알림을 건다. 장기 추세도 용량 계획에 넣어 지켜본다.
   • 클러스터에 꼭 필요한 다른 서비스도 살핀다. 검증된 용량, 직접 알림, 장애 도메인 분산이 없는 서비스, 그리고 안전한 오토스케일링도 문서로 정한 고정 여유분도 없는 서비스를 찾아 고친다.

   교훈

   크기를 고정해 둔 CoreDNS 는 클러스터가 커지고 변경 속도가 빨라지면 한순간에 무너질 수 있다. 나중에 낮출 생각으로 높게 잡아 둔 워커의 최대 레플리카 수는 노드 공급이 늦어질 때 오토스케일링 폭주를 막지 못했다. 모니터링 쿼리에 결함이 있고 쿼리량을 제대로 감시하지 않아 장기 추세가 보이지 않았다. 클러스터 핵심 서비스는 급격한 저하와 여유분 감소를 둘 다 직접 감시해야 한다.

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2. IL-0187 Spring Cloud Config Server 가 잠깐 내려가자 이를 헬스 체크에 포함한 모든 앱의 Liveness Probe 가 실패해 쿠버네티스가 파드를 계속 죽이고 다시 띄우면서 한 계열사 서비스가 마비됐다.

   Yonghyun Kim2025

   증상

   Config Server 업그레이드로 서버가 잠깐 응답하지 않는 동안, 클라이언트 앱 전부가 Liveness Probe 요청에 Config Server 와 연결되지 않는다며 실패로 응답했다.

   프로브 실패컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   촉발

   Config Server 를 다운타임이 있는 방식으로 업그레이드하면서 서버가 잠깐 응답하지 않았다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   라이브니스·레디니스 프로브

   기여 요인

   기본 설정 방치자동화 증폭과도한 영향 범위

   교훈

   Liveness Probe 가 앱 자신이 아니라 외부 의존성의 상태까지 판단하면, 잠깐의 외부 장애나 네트워크 문제에도 쿠버네티스가 멀쩡한 앱을 죽인다. 일시적인 부하나 외부 서버 다운은 앱을 죽일 이유가 아니며, Readiness Probe 로 잠시 트래픽만 막으면 된다. 글쓴이는 특별한 이유가 없으면 Liveness Probe 를 끄라고 권한다. 꼭 써야 한다면 헬스 체크 경로에서 DataSourceHealthIndicator, ConfigServerHealthIndicator 같은 외부 Health Indicator 를 빼거나 /healthz 같은 별도 경로를 만들어야 한다. initialDelaySeconds 는 앱이 뜨는 데 걸리는 최대 시간보다 길게, failureThreshold 와 periodSeconds 는 넉넉하게 잡는다. 예를 들어 failureThreshold: 10, periodSeconds: 6 이면 60초 동안 연속으로 실패해야 재시작된다. 글쓴이가 운영한 레브잇 환경은 Liveness Probe 없이 2년 동안 안정적으로 서비스했다.

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3. IL-0202 갑자기 몰린 쿼리와 데이터베이스 쓰기로 Honeycomb 수집 호스트가 메모리 부족으로 죽었고, 쿠버네티스 CrashLoopBackOff 가 용량 회복을 막아 US1 이벤트 수집이 한 시간 넘게 불안정했다

   Honeycomb2023sev1

   증상

   02:15 UTC 무렵부터 API 수집 엔드포인트의 이벤트 처리가 느려졌다. 실패는 났다가 멎기를 되풀이했고, 끝내 몇 분 동안 수집이 완전히 멈췄다. 기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 상태 페이지 첫 공지는 수집 서비스의 오류율과 응답 시간이 평소보다 높다는 알림을 조사하고 있다는 내용이었다.

   오류율 상승지연 시간 증가컨테이너 재시작 반복서비스 중단데이터베이스 과부하

   촉발

   몇 분 사이에 여러 곳에 흩어진 연결에서 비정상적으로 많은 쿼리가 들어왔다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스인메모리 캐시

   기여 요인

   재시도 폭주자동화 증폭

   감지

   기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 자동 로드 셰딩 장치도 작동하면서 알림을 더 보냈다. 상태 페이지 첫 공지는 18:28 PST 에 올라왔다.

   조치

   • 엔지니어들이 용량을 확보하려고 수집 호스트 수를 수동으로 크게 늘렸다.
   • 몇 분 동안 수집 트래픽 대부분을 끊고 수집 호스트 용량을 다시 확보했다.
   • 가장 공격적으로 트래픽을 보내던 발신처의 속도 제한을 트래픽이 가라앉을 때까지 임시로 낮춰 클러스터를 안정시켰다.

   후속 조치

   • 장기 해결책을 마련하는 동안 같은 장애가 반복되지 않도록 수집 호스트 수를 늘려 두었다.
   • 이번 장애 경로를 막을 프로젝트를 정하는 일에 집중한다.

   교훈

   Honeycomb 은 이번 장애를 이미 대비책이 있던 장애의 변형으로 보았다. 이번 장애는 그 대비책 일부를 비켜 가는 방식으로 일어났다. 실패했던 호스트들이 쿠버네티스의 CrashLoopBackOff 상태에 걸려 오프라인으로 남으면서 급하게 늘린 용량을 깎아 먹었다. OTel 처럼 배치 단위로 성공과 실패를 알리는 프로토콜에서는 서버가 일부만 버려도 클라이언트가 배치 전체를 다시 보내 트래픽이 크게 불어날 수 있다.

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4. IL-0198 systemd 보안 패치가 Ubuntu 22.04 노드의 systemd-networkd 를 재시작해 Cilium 이 넣은 IP 규칙을 지웠고, 여러 리전과 세 클라우드의 Kubernetes 노드가 한꺼번에 네트워크를 잃었다.

   Datadog2023

   증상

   2023년 3월 8일 06:00 에서 07:00 UTC 사이에 여러 리전과 여러 클라우드의 Kubernetes 노드가 한꺼번에 네트워크 연결을 잃었다. Datadog 의 모든 서비스가 영향을 받았고, CI/CD 와 자동화 도구가 있는 리전도 함께 끊겼다.

   노드 NotReady서비스 중단처리량 저하

   촉발

   2023년 3월 7일 Ubuntu 저장소에 systemd 의 CVE 패치 249.11-0ubuntu3.7 이 올라왔다. 3월 8일 06:00 에서 07:00 UTC 사이에 Ubuntu 기본값 그대로 둔 무인 업그레이드가 이 패치를 설치했고, systemd-networkd 가 재시작되면서 자신이 모르는 IP 규칙을 모두 지웠다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   systemd-networkdCilium노드 운영체제 이미지

   기여 요인

   기본 설정 방치늦게 드러난 변경단계적 배포 부재자동화 증폭

   조치

   • Google Cloud 와 Azure 에서 네트워크만 잃고 실행 중이던 인스턴스 수천 대를 클라우드 API 로 재시작해 로컬 디스크의 데이터와 함께 복구했다.
   • AWS 에서 교체되면서 로컬 디스크를 잃은 데이터 저장소는 데이터를 다시 만들거나, 다시 처리하거나, 백업에서 복원해 되살렸다.

   교훈

   기본값 그대로 둔 OS 무인 보안 업데이트는 단계적 배포 절차를 거치지 않고 모든 리전과 클라우드에 같은 시각에 변경을 적용한다. systemd-networkd 의 새 동작은 22.04 도입 때부터 있었지만 systemd-networkd 가 재시작될 때만 나타나서 몇 달 동안 보이지 않았다. CNI 가 호스트의 IP 규칙에 기대고 있으면, 그 규칙을 지우는 다른 구성 요소 하나가 노드 네트워크 전체를 끊는다. 클라우드마다 네트워크를 잃은 인스턴스를 다루는 방식이 다르고, 로컬 디스크에 데이터를 두는 서비스에서는 자동 교체가 오히려 복구를 늦춘다.

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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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