사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0133 폭풍으로 데이터센터 냉각이 멈춰 us-central1 리전 전체가 내려갔고, 디스크 핫플러그 버그로 Managed Kubernetes 컨트롤 플레인 약 140개의 복구가 길어졌다.

   Nebius2026

   증상

   2026년 8월 19일 09:40 UTC 무렵부터 InfiniBand 패브릭 성능 저하와 GPU 과열 알림이 쌓이기 시작했고, 10:00 이 조금 지나 첫 고객 제보가 들어왔다. 10:15 에 핵심 부품 온도 알림으로 온콜 엔지니어가 호출됐다.

   컨트롤 플레인 무응답서비스 중단모니터링 중단

   촉발

   폭풍과 관련된 사건이 데이터센터 건물에 영향을 줘 건물 관리 시스템이 꺼지고 냉수 냉각 루프가 멈췄다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   데이터센터 전력·냉각클라우드 블록 스토리지etcdInfiniBand 패브릭

   기여 요인

   단일 장애점모니터링 사각지대한계 경보 부재런북 부재장애 중첩

   감지

   시설을 감시하는 건물 관리 시스템이 같은 사건으로 꺼져 시설 수준의 알림이 없었다. 대시보드에는 09:15 무렵부터 온도 상승이 보였지만 이 지표에 알림이 없어 나중에야 확인했다. 09:40 무렵부터 InfiniBand 패브릭 저하와 GPU 과열 알림이 쌓였고, 엔지니어가 실제로 반응한 첫 신호는 10:15 의 핵심 부품 온도 알림이었다. 장애는 10:21 에 선언됐다.

   조치

   • 시설 운영사가 냉각을 수동 우회 모드로 돌리고 랙 뒷문을 열어 열을 뺐다.
   • 차단된 랙에 컨트롤 플레인 랙부터 전원을 다시 넣었다.
   • 리전 인프라 컨트롤 플레인을 손으로 되살렸다.
   • 블록 스토리지 호스트 구성 요소를 재시작해 갑작스러운 전원 차단으로 남은 디스크 연결 상태를 지웠다.
   • 개별 장애에 맞춰 둔 VM 복구 속도 제한을 리전 규모 복구에 맞게 손으로 올렸다.
   • 접근할 수 없는 Managed Kubernetes 클러스터의 컨트롤 플레인 인스턴스를 손으로 시작했다.
   • 영향받은 컨트롤 플레인 인스턴스를 통제된 방식으로 멈췄다 다시 시작하는 완화책을 대규모로 적용했다.
   • 장애로 멈춘 고객 VM 104개를 찾아 시작했다.

   후속 조치

   • 시설 운영사와 함께 회복력 검토를 마친다. 검토 범위는 시설 관리 시스템과 감시 시스템의 이중화, 그 시스템이 고장 나도 냉각 설비가 계속 도는지 여부, 냉각 설비의 전기 보호, 현장 대응 인력이다.
   • 냉각 설비 상태와 실내 온도 추세를 보는 시설 수준의 환경 알림을 만든다. 이 알림은 건물 관리 시스템과 상관없이, 워크로드 증상이 나타나기 전에 온콜 엔지니어를 호출한다.
   • 시설 운영사와 비상 에스컬레이션 경로를 문서로 만든다. 온콜 연락망과 보장된 응답 시간을 담는다.
   • 냉각이 끊겼을 때 워크로드를 끄거나 줄이는 비상 열 부하 감축 절차를 정한다. 기준과 책임자와 방법을 분명히 한다.
   • 서비스 계층마다 책임자를 정하고 의존 순서를 따르는 리전 콜드 스타트 절차를 정식으로 마련한다. 콜드 스타트는 꺼진 리전 전체를 처음부터 다시 올리는 일을 말한다.
   • 리전 단위 복구 훈련을 정기적으로 하고, 핵심 플랫폼 구성 요소와 고객 워크로드인 VM, 스토리지 연결, Managed Kubernetes 클러스터를 처음부터 끝까지 검증한다.
   • Managed Kubernetes 장애를 늘린 디스크 연결 버그를 고치고 모든 운영 리전에 배포했다.
   • Compute 사용자가 인스턴스 복구 정책을 설정하는 방법을 개선하고, 모든 Managed Kubernetes 컨트롤 플레인 노드를 개선된 복구 정책으로 옮긴다.
   • 호스트가 갑자기 고장 난 뒤 남은 스토리지 연결 상태를 자동으로 정리해, 손대지 않아도 디스크를 마운트하고 지울 수 있게 한다.
   • 모니터링 스택의 시작과 복구 경로에서 리전 내부 의존을 없애고, 리전 간 모니터링을 넓혀 리전 자체 모니터링이 약해져도 그 리전을 볼 수 있게 한다.
   • 전역 트래픽 관리에 쓰는 리전 헬스 체크가 실제 서비스 가용성을 반영하게 해, 비정상 리전에서 트래픽을 빼고 너무 일찍 되돌리지 않게 한다.

   교훈

   시설 감시는 감시 대상 시스템과 독립돼 있어야 한다. 폭풍과 관련된 사건 하나가 냉각 설비와 그 고장을 알렸어야 할 건물 관리 시스템을 함께 껐다. 환경 데이터에도 알림이 있어야 한다. 한 시간 뒤에야 울린 알림은 원인이 아니라 결과인 부품 과열을 알린 것이었다. 리전 단위 복구는 연습한 절차여야 한다. 이전 장애 뒤에 개선한 것들은 의도대로 작동했다. 컨트롤 플레인 랙에 먼저 전원을 넣었고, 네트워크 게이트웨이는 전원이 돌아오고 약 두 시간 안에 살아났고, 오브젝트 스토리지는 자동으로 복구됐다. 하지만 의존 계층 사이의 복구 순서는 장애 중에 손으로 정하고 조율해야 했다. 복구 자동화는 개별 장애뿐 아니라 대량 장애에도 맞게 설계해야 한다. 한 번만 시도하는 복구, 보수적인 속도 제한, 장애로 멈춘 인스턴스와 사용자가 멈춘 인스턴스를 구분하지 못하는 점 때문에 대규모 수작업이 필요했다. 모니터링과 트래픽 관리는 리전이 무너져도 함께 무너지지 않아야 한다. 모니터링 구성 요소는 시작 과정도 데이터도 리전 안의 구성 요소에 기대고 있었다. 전역 콘솔 트래픽 관리에 쓰는 리전 헬스 체크는 리전이 정상이 아닌데도 정상이라고 보고해 트래픽을 잠깐 리전으로 되돌렸다.

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2. IL-0138 nvidia-dkms-390 드라이버 빌드 실패로 망가진 커널 헤더가 몇 주 동안 방치됐다가, 정전 뒤 재부팅하자 하나뿐인 마스터 노드가 커널 패닉에 빠져 홈랩 쿠버네티스 클러스터가 6일 동안 멈췄다.

   Barush Mendez2025

   증상

   2025년 3월 3일 14:15:34부터 홈랩 쿠버네티스에 올린 서비스에 접속되지 않았다. 운영자가 서비스에 들어가려다 직접 알아챘고, 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   컨트롤 플레인 무응답서비스 중단모니터링 중단

   촉발

   정전 때문에 마스터 노드가 재부팅됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   GPU 드라이버리눅스 커널쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   초기 신호 무시늦게 드러난 변경단일 장애점모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 서비스에 접속하려다 직접 알아챘다. 자동 알림이 없어서 알아채기까지 3시간이 걸렸다.

   조치

   • 원격 접속이 되지 않아 모니터를 연결해 부팅 로그를 보고 커널 패닉을 확인했다.
   • 이전 커널 버전으로 부팅해 시스템을 되살렸다.
   • sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' 로 망가진 패키지를 지우고 sudo dpkg --configure -a 로 패키지 설정 문제를 고쳤다.
   • dpkg -l | grep -v ^ii 로 남은 망가진 패키지를 찾아 sudo apt-get remove --purge <package_name> 으로 하나씩 지웠다.
   • sudo apt-get install -f 로 빠진 의존성을 채우고 sudo apt-get install --reinstall linux-headers-$(uname -r) 로 커널 헤더를 다시 설치했다.
   • 머신을 재부팅해 커널 패닉이 사라진 것을 확인했다.

   후속 조치

   • GPU 드라이버 설치가 완전히 성공했는지 확인하고, 오류가 나면 바로 변경을 되돌린다.
   • 단일 장애 지점을 없애도록 클러스터를 고가용성 구성으로 옮긴다.
   • 고가용성 구성에서 Kube-API 를 로드 밸런서 뒤에 둔다.
   • 장애를 기록하고 해결 과정을 추적할 티켓 시스템을 만든다.
   • 미리 정해 둔 문제 해결 절차를 만들어 홈랩 장애 대응 시간을 줄인다.
   • Prometheus 와 Grafana 같은 인프라 모니터링을 넣어 문제를 미리 잡는다.
   • 주요 서비스에 HTTP, TCP 검사를 거는 블랙박스 모니터링을 넣어 쿠버네티스 클러스터 밖에서도 장애를 잡는다.

   교훈

   드라이버 빌드 실패를 그대로 두면 몇 주 뒤 재부팅 때 터질 수 있다. 자동 알림이 없어서 발견과 복구가 늦었다. 마스터 노드가 하나뿐이라 노드 하나의 고장이 클러스터 전체 장애가 됐다. 원인을 찾은 뒤에는 비교적 간단히 고쳤고, 데이터 손실은 없었다.

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3. IL-0005 새 텔레메트리 서비스가 모든 노드에서 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보내 대형 클러스터의 컨트롤 플레인이 무너졌고, DNS 기반 서비스 디스커버리가 깨져 OpenAI 의 모든 서비스가 멈췄다

   OpenAI2024

   증상

   2024년 12월 11일 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 3시 16분부터 ChatGPT, API, Sora 를 포함한 OpenAI 의 모든 서비스가 크게 느려지거나 완전히 멈췄다.

   서비스 중단오류율 상승컨트롤 플레인 무응답DNS 조회 실패

   촉발

   오후 3시 12분 PST 에 쿠버네티스 컨트롤 플레인 지표를 자세히 수집하는 새 텔레메트리 서비스를 배포했다. 이 서비스의 설정 때문에 각 클러스터의 모든 노드가 무거운 쿠버네티스 API 요청을 보냈다. 이 요청은 클러스터가 클수록 비용이 커진다. 변경은 오후 2시 51분부터 3시 20분 사이에 모든 클러스터에 적용됐다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   스테이징 불일치단계적 배포 부재캐시로 가려진 장애모니터링 사각지대디버그 접근 제한

   감지

   변경이 모든 클러스터에 적용되던 오후 3시 13분 PST 에 알림이 울려 엔지니어들에게 전달됐다. 탐지 도구는 고객이 영향을 받기 몇 분 전에 문제를 잡았고, 엔지니어들은 3시 16분에 원인을 찾았다. 다만 노드의 DNS 캐시가 실제 실패를 늦춰, 문제의 전체 범위가 보이기 전에 배포가 계속 진행됐다.

   조치

   • 클러스터 규모를 줄여 쿠버네티스 API 부하의 총량을 낮췄다.
   • 쿠버네티스 관리 API 로 가는 네트워크 접근을 막아 새로 들어오는 무거운 요청을 차단하고 API 서버가 회복할 시간을 벌었다.
   • 쿠버네티스 API 서버를 증설해 밀린 요청을 처리할 자원을 늘리고 수정을 적용할 수 있게 했다.
   • 컨트롤 플레인 제어권을 되찾은 뒤 문제의 텔레메트리 서비스를 지웠다.
   • 오후 3시 27분부터 영향받은 클러스터에서 트래픽을 빼기 시작했고, 가능한 곳에서는 트래픽을 정상 클러스터로 옮겼다.
   • 많은 서비스가 동시에 자원을 내려받아 자원 한도가 찬 클러스터에는 추가로 수동 조치를 했다.

   후속 조치

   • 모든 인프라 설정 변경에 단계적 배포를 적용하고, 서비스 워크로드와 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 포함한 클러스터 상태를 계속 감시한다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인 없이 버티는 상황과 잘못된 변경을 일부러 배포하는 상황을 시험하는 장애 주입 테스트를 돌린다.
   • 데이터 플레인이 컨트롤 플레인을 지나치게 압박할 때도 엔지니어가 쿠버네티스 API 서버에 접근할 수 있는 비상 접근 수단을 만든다.
   • 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 분리한다. 서비스 디스커버리가 쿠버네티스 DNS 에 묶여 있는 구조를 풀어, 핵심 서비스가 요청을 처리할 때 컨트롤 플레인에 기대지 않게 한다.
   • 클러스터 기동에 필요한 자원에 캐시와 동적 속도 제한을 더하고, 클러스터 하나를 통째로 빠르게 교체하는 훈련을 정기적으로 한다.

   교훈

   이 장애는 여러 시스템과 절차가 동시에 실패하며 예상하지 못한 방식으로 얽혀 생겼다. 테스트는 이 변경이 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 주는 영향을 잡지 못했다. DNS 캐시 때문에 변경과 서비스 실패 사이에 시간 차가 생겼다. 컨트롤 플레인에 접근할 수 없게 되면서 복구가 매우 느렸다. 데이터 플레인이 컨트롤 플레인과 따로 돌도록 설계되어 있어도, DNS 기반 서비스 디스커버리가 컨트롤 플레인에 기대면 컨트롤 플레인 장애가 서비스 장애로 번진다. 배포 전 점검은 클러스터의 CPU 와 메모리 사용량만 봤고 API 서버 부하는 보지 않았다.

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4. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다

   Jetstack2019

   증상

   Jetstack 은 europe-west1 에 있는 GKE 리전 클러스터의 마스터를 업그레이드하고 있었다. 이 개발 클러스터는 여러 팀이 낮 동안 앱을 시험하는 데 쓴다. GKE Terraform 파이프라인으로 업그레이드를 시작했는데, 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않았다. GKE 콘솔에는 클러스터가 여전히 업그레이드 중으로 나왔다.

   업그레이드 정체컨트롤 플레인 무응답노드 재생성 반복서비스 중단

   촉발

   마스터 업그레이드 중 두 번째 마스터 인스턴스의 API 서버가 ca-registration PostStartHook 을 실행하면서 kube-system 의 extension-apiserver-authentication ConfigMap 을 갱신하려 했다. 이 요청은 설정해 둔 OPA 검증 웹훅의 백엔드가 응답하지 않아 타임아웃 났다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   어드미션 웹훅GKE 컨트롤 플레인쿠버네티스 API 서버kubelet

   기여 요인

   과도한 영향 범위헬스 프로브 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   GKE Terraform 파이프라인으로 시작한 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않은 것이 첫 신호였다. 파이프라인을 다시 돌리자 kube-apiserver 가 unhealthy 라는 오류가 났다. 원인은 Google Support 의 도움을 받아 찾았다.

   조치

   • API 서버에 간헐적으로 접근될 때를 이용해 OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 리소스를 지워 클러스터를 복구했다.

   후속 조치

   • OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 이 정책이 적용되고 개발 팀이 접근하는 네임스페이스만 보도록 범위를 좁혔다.
   • 웹훅을 정책이 실제로 검증하는 Ingress 와 Service 리소스에만 켰다.
   • OPA 가 응답하지 않으면 재시작되도록 liveness probe 를 더하고 문서를 고쳤다.
   • 이 동작을 개선하자는 쿠버네티스 업스트림 이슈가 아직 열려 있어, 그 진행을 지켜본다.

   교훈

   API 서버 응답 시간에 알림을 걸어 두었다면, OPA 웹훅을 처음 배포한 뒤 모든 CREATE 와 UPDATE 요청의 응답 시간이 늘어난 것을 알아챘을 수도 있다. 모든 워크로드에 프로브를 설정하는 것이 중요하다. 팀은 OPA 배포가 너무 간단해 보여서 Helm 차트를 쓰지 않았는데, 그 차트에는 어드미션 컨트롤러 컨테이너의 livenessProbe 를 포함해 튜토리얼 기본 설정에 없는 조정이 여럿 들어 있었다. 노드 자동 복구를 끄는 것도 검토했지만 끄지 않기로 했다. 같은 문제를 겪은 것은 Jetstack 이 처음이 아니며, 관련 업스트림 이슈는 아직 열려 있다.

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5. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

   Civis Analytics2019

   증상

   스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   촉발

   자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   감지

   개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

   조치

   • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
   • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
   • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
   • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
   • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
   • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.

   후속 조치

   • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
   • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.

   교훈

   가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

   사례 보기

원인별5