사례13건

13건 중 1~5번째

1. IL-0071 작은 파일이 4만 개 넘게 든 단일 스테이지 이미지의 containerd 스냅샷이 쌓여 워커 노드의 inode 가 디스크보다 빠르게 소진되고 있었다

   Onkar Raghunath Shelke2026

   증상

   워커 노드 한 대에서 NodeFilesystemFilesFillingUp 알림이 울려 담당자가 호출됐다. inode 가 바닥날 추세라는 알림이었다.

   노드 디스크 가득 참

   촉발

   단일 스테이지로 빌드한 이미지에 소스, 빌드 결과물, 개발 의존성까지 포함한 node_modules 전체가 들어갔고, 새 레이어 다이제스트가 생길 때마다 노드에 새 스냅샷이 풀렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 루트 디스크kubelet컨테이너 런타임

   기여 요인

   기본 설정 방치모니터링 사각지대한계 미인지

   감지

   node_exporter mixin 에 들어 있는 NodeFilesystemFilesFillingUp 알림이 inode 사용률 67% 에서 울렸다. predict_linear 로 inode 가 바닥날 시점을 예측하는 추세 알림이다.

   후속 조치

   • 멀티 스테이지 Dockerfile 로 바꿔, 한 스테이지에서 의존성을 설치하고 빌드한 뒤 최종 이미지에는 nginx:alpine 위에 컴파일된 결과물만 넣는다.
   • 추세 알림과 별도로 루트 파일 시스템의 inode 사용률이 0.80 을 넘으면 울리는 고정 기준 알림을 for: 30m 으로 둔다.
   • 노드마다 inode 사용률에서 디스크 사용률을 뺀 값을 큰 순서로 보여 주는 Prometheus 쿼리를 대시보드에 둔다.
   • 노드에 이미 쌓인 오래된 스냅샷은 crictl rmi --prune 으로 어떤 컨테이너도 쓰지 않는 이미지를 지워 정리한다.

   교훈

   kubelet 의 백그라운드 정리는 바이트를 기준으로 돈다. 용량보다 파일 수가 먼저 차는 워크로드에는 미리 손쓸 장치가 없다. kubelet 은 inode 가 5% 남았을 때 파드 축출로 처음 개입한다. 파드 축출은 노드를 지키는 마지막 수단일 뿐 해결책이 아니다. ext4 의 inode 수는 포맷할 때 정해진다. 작은 파일이 많으면 디스크가 넉넉해도 inode 가 먼저 바닥난다. 추세 알림은 증가가 잠시 멈추면 조용해진다. kubelet 의 95% eviction 지점보다 한참 앞에서 울리는 고정 기준 알림을 함께 둔다. node_modules 뿐 아니라 Python virtualenv, 벤더링한 PHP 패키지, Ruby gem 처럼 작은 파일이 많은 의존성 트리를 담은 이미지는 모두 같은 문제를 일으킨다.

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2. 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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3. IL-0137 60노드 B200 학습 클러스터에서 노드들의 작은 랜덤 I/O 가 VAST 스토리지의 메타데이터 서비스를 포화시켜 학습 초기화가 8시간 넘게 걸렸다

   Lablup Inc2026

   증상

   60노드 B200 학습 구성을 운영 규모로 늘리자 VAST 스토리지에서 학습을 초기화하는 단계가 몇 분이 아니라 8시간 넘게 걸렸다. 그동안 처리량은 이론상 한계보다 훨씬 낮게 머물렀다. 2~4노드 규모로 한 초기 검증에서는 큰 문제가 없었다.

   처리량 저하

   촉발

   학습 구성을 2~4노드 시험 규모에서 60노드 운영 규모로 늘렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   공유 네트워크 파일 시스템

   기여 요인

   스테이징 불일치모니터링 사각지대

   감지

   운영 규모로 늘린 뒤 학습 초기화가 몇 분이 아니라 8시간 넘게 걸리면서 드러났다. 애플리케이션 로그로는 초기화 지연만 보였다. 원인은 다섯 조직이 함께 쓰는 모니터링 파이프라인에서 애플리케이션, 스케줄러, 네트워크, 스토리지 지표를 같은 타임라인에 맞춰 본 뒤에야 찾았다.

   조치

   • 애플리케이션 쪽에서 Arrow 파일을 rank 별로 나누는 파일 샤딩을 적용했다.
   • 스토리지 쪽에서 동기 rm/unlink 대신 비동기 삭제를 쓰도록 바꿨다.
   • readahead 설정을 조정했다.

   교훈

   2~4노드 규모에서 본 성능 특성으로는 60노드에서 어떻게 동작할지 예측할 수 없었다. 이런 스토리지와 메타데이터 병목은 운영 규모에서만 드러나므로 작은 규모의 사전 시험으로는 찾기 어렵다. 이 규모에서는 한 팀이 따로 하는 모니터링만으로 근본 원인을 찾을 수 없었고, 조직 경계를 넘어 지표를 공유하는 파이프라인이 있어야 했다. GPU 용량을 늘리면서 그에 맞는 스토리지 처리 경로를 갖추지 않으면 운영 규모에서만 보이는 급격한 성능 저하가 생긴다.

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4. IL-0181 외부 커뮤니티 게시글로 트래픽이 몰려 상품 API 파드가 CPU limit 1코어에서 스로틀링되면서 상품 조회 페이지가 매우 느려졌다

   Kevin2026

   증상

   운영 중인 이커머스 플랫폼의 응답이 갑자기 느려졌다. 상품 조회 페이지가 특히 심했고, 사용자들에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어왔다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   외부 커뮤니티인 뽐뿌에 플랫폼 링크가 담긴 게시글이 올라와 짧은 시간에 많은 사용자가 몰렸고, 이 사용자들이 상품 조회 API 를 집중적으로 호출했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   모니터링 사각지대

   감지

   사용자에게서 "페이지가 안 열린다"는 문의가 들어와 장애를 알았다. 대시보드의 파드 상태는 정상이었고, 네임스페이스 CPU 사용량과 CPU 메트릭을 직접 보고서야 CPU 스로틀링을 확인했다.

   조치

   • HPA 의 minReplicas 를 5에서 10으로 늘렸다.
   • Deployment 의 CPU limit 을 1코어에서 2코어로 올렸다.

   후속 조치

   • CPU limit 을 무작정 높이면 노드 자원을 과하게 차지할 수 있으므로, 모니터링하면서 적정 수준으로 계속 조정한다.

   교훈

   글쓴이는 예측 가능한 이벤트성 트래픽까지는 받아낼 수 있게 설정해 뒀다고 생각했다. 그러나 외부 커뮤니티 게시글 하나로 트래픽이 폭증하자 그동안 문제없던 리소스 설정이 순식간에 병목이 됐다. CPU 스로틀링은 파드 상태와 로그에 드러나지 않아서 파드 목록이 아니라 CPU 메트릭을 봐야 찾을 수 있었다. 글쓴이는 대규모 트래픽에 미리 대비한 경험이 부족했다고 돌아보고, 트래픽 패턴이 바뀔 때의 대비와 리소스 설정을 더 고민하기로 했다.

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5. IL-0170 설날 이벤트 트래픽이 평소의 3배를 넘자 Istio ingressGateway 가 있는 EKS 노드의 nf_conntrack 테이블이 가득 차 패킷이 버려졌고, 웹과 앱 서비스 전체가 멈췄다.

   Backpackr2025

   증상

   2024년 1월 설날 이벤트 중에 개발자 한 명이 Slack 에 장애가 의심된다고 알렸다. 여러 사람이 상황을 확인하는 사이에 웹과 앱 서비스 전체가 멈췄고, 백패커는 이벤트를 중단하기로 했다.

   서비스 중단

   촉발

   2024년 1월 설날 이벤트로 트래픽이 평소보다 3배 넘게 몰렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   conntrack 테이블인그레스 컨트롤러Istio

   기여 요인

   단일 장애점기본 설정 방치모니터링 사각지대

   감지

   개발자 한 명이 Slack 에 장애가 의심된다고 제보했다. 여러 사람이 확인하는 동안 장애가 웹과 앱 서비스 전체로 번졌다.

   조치

   • 서비스 전체가 멈추자 설날 이벤트를 중단했다.

   후속 조치

   • 모든 노드의 nf_conntrack_max 를 올렸다. 일반 노드는 인스턴스 전체 메모리 바이트를 16384 로 나누고 다시 2로 나눈 값, istio 노드는 그 값의 3배를 쓴다. 메모리 16GB 인스턴스라면 net.netfilter.nf_conntrack_max 가 약 50만이 된다. 이 설정은 nodeOptimizer 데몬셋에 넣어 모든 노드에 자동으로 적용했다.
   • VirtualService 의 gateways 에 mesh 를 넣어 사이드카끼리 ingressGateway 를 거치지 않고 직접 통신하게 했다. HTTPS 로 도메인을 호출하면 TLS 오프로딩 때문에 여전히 ingressGateway 나 NLB 를 거쳐야 하므로, 메시 통신은 HTTP 호출에서 쓴다.
   • istio 노드를 12.5Gbps 의 c6.xlarge 에서 최대 25Gbps 대역폭을 내는 n 타입 인스턴스로 바꿨다.
   • 모니터링을 늘렸다. ENA 의 네트워크 대역폭과 패킷 드롭, ingressGateway 와 사이드카 프로세스 상태, CPU 와 메모리 사용률과 포화 상태를 지켜본다.

   교훈

   모든 트래픽이 노드 하나의 ingressGateway 를 거치면 그 노드가 단일 장애점이 된다. nf_conntrack 테이블은 기본 크기로 두면 트래픽이 갑자기 몇 배로 늘 때 가득 차고, 그 순간부터 패킷이 버려진다. 게이트웨이 노드는 일반 노드보다 conntrack 한도와 네트워크 대역폭을 넉넉하게 잡고, 네트워크 대역폭과 패킷 드롭 지표를 따로 지켜봐야 한다.

   사례 보기

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