사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0085 Hetzner Cloud 의 k3s 컨트롤 플레인 노드가 메모리 부족으로 꺼진 뒤 클러스터가 Hetzner API 호출 한도를 다 써 버려 모든 고객 사이트가 약 7.5시간 멈췄다.

   Magic Pages2025

   증상

   2025-04-14 09:33 UTC 쯤 Magic Pages 의 컨트롤 플레인 노드 세 대 중 한 대가 갑자기 오프라인이 됐다. 노드를 살펴보니 메모리가 바닥나 있었다. 운영자는 평소 절차대로 고장 난 노드를 빼고 메모리가 조금 더 큰 서버로 바꾸려 했다.

   서비스 중단노드 NotReady클라우드 API 호출 한도 소진

   촉발

   컨트롤 플레인 노드 한 대가 메모리 부족으로 오프라인이 됐다. 이 노드를 교체하는 배포가 실패해 다시 시도하는 동안, 클러스터 내부 구성 요소들이 Hetzner API 를 계속 호출해 시간당 3600건 한도를 소진했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   클라우드 컨트롤러 매니저영구 볼륨과 스테이트풀셋

   기여 요인

   한계 미인지재시도 폭주모니터링 사각지대디버그 접근 제한단일 장애점런북 부재

   감지

   모니터링 경보가 쏟아지면서 고객 웹사이트에 접속할 수 없다는 것을 알았다. API 호출 한도가 원인이라는 것은 30분쯤 조사한 뒤에야 찾았다. hetzner-k3s 가 Hetzner API 오류를 감춰서 원인 파악이 늦어졌다.

   조치

   • API 호출을 확실히 멈추려고 서버 전원을 내려 쿠버네티스 클러스터 전체를 껐다.
   • Hetzner API 의 ratelimit-remaining 값이 다시 오르는 것을 지켜보면서, 복구 중에 다시 한도에 걸리지 않도록 여유분이 쌓일 때까지 기다렸다.
   • API 호출 여유가 생긴 뒤 컨트롤 플레인 서버를 다시 켰다.
   • 워커 노드를 올린 뒤 Longhorn 의 핵심 구성 요소를 손으로 띄워 스토리지 볼륨이 스스로 복구되게 했다.
   • 17:00 UTC 쯤 사이트의 95% 가 돌아온 뒤, 남은 사이트를 손으로 다시 시작했다.

   후속 조치

   • 클러스터 노드에서 나가는 Hetzner API 호출량을 따로 모니터링해서 사용량이 높아지면 미리 알 수 있게 한다.
   • Hetzner 와 협의해 API 호출 한도를 늘린다.
   • API 하나에 기대는 구조를 줄일 방법을 찾고, hetzner-k3s 로는 그렇게 하기 어렵다면 다른 도구를 검토한다.
   • 클러스터 전체가 꺼진 뒤 Longhorn 스토리지를 복구하는 절차를 더 탄탄하게 문서로 만들고 시험한다.

   교훈

   Hetzner 의 기본 API 한도인 시간당 3600건은 장애나 복구 상황에서 클러스터가 쓰는 양에 비해 부족했다. 운영자는 배포에 쓰는 API 사용량만 봤고, 실행 중인 클러스터 내부에서 나가는 호출은 지켜보지 않았다. 네트워킹 같은 핵심 기능이 클라우드 API 하나에 기대고 있으면, 그 API 가 막히는 순간 클러스터 전체가 약해진다. hetzner-k3s 의 추상화는 API 오류를 감춰 문제 해결을 늦췄다. 클러스터가 비정상 종료된 뒤 Longhorn 을 살리는 데 손이 많이 가서 장애가 길어졌다.

   사례 보기
2. IL-0169 FR-PAR 의 Scaleway Kubernetes API 가 메모리 부족으로 쓰러져 노드 인증이 막히고 Kapsule 노드가 NotReady 가 됐다.

   Scaleway2024

   증상

   2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

   노드 NotReadyOOMKilled간헐적 타임아웃모니터링 중단

   촉발

   FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도kubelet

   기여 요인

   단일 장애점재시도 폭주

   감지

   23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

   조치

   • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
   • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
   • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
   • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.

   후속 조치

   • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
   • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
   • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.

   교훈

   탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

   사례 보기
3. IL-0185 Kubespray 로 만든 클러스터의 첫 번째 control plane 노드 디스크가 I/O 오류로 읽기 전용이 되면서 노드가 죽었다

   Hans H. Kim2023

   증상

   Kubernetes 클러스터의 master 노드에서 디스크 장애가 났다. 커널 로그에 "[HAWKEYE] kernel:: [22329228.540857] blk_update_request: I/O error, dev sda, sector 795030104 op 0x0:(READ) flags 0x0 phys_seg 1 prio class 0, at" 오류가 찍혔다.

   노드 NotReady

   촉발

   하드웨어 장애로 master 1번 노드의 sda 디스크에 I/O 오류가 나고 읽기 전용 상태가 됐다.

   원인

   하드웨어 고장

   구성 요소

   Kubesprayetcd노드 루트 디스크컨피그맵과 시크릿

   기여 요인

   단일 장애점

   감지

   커널 로그에 sda 디스크의 blk_update_request I/O 오류가 찍히면서 디스크 장애를 알았다.

   조치

   • Kubespray inventory 의 kube_control_plane 순서를 바꿔 node-2 가 첫 번째 control plane 노드가 되게 했다.
   • 하드웨어 장애가 난 1번 장비를 클러스터에서 제거했다.
   • kubectl edit cm -n kube-public cluster-info 로 cluster-info ConfigMap 의 옛 control plane IP 를 살아 있는 장비의 IP 로 바꾸고 certificate-authority-data 값도 바꿨다.
   • 새 노드에 kubelet 을 비롯한 컴포넌트를 설치하고 kubeadm join --control-plane --skip-phases control-plane-join/etcd 로 control plane 노드를 추가했다.
   • etcd 노드를 따로 추가했다.

   교훈

   Kubespray 는 첫 번째 control plane 노드에 특별한 권한을 주기 때문에, master 세 대로 HA 를 구성해도 1번 노드의 장애 복구는 매우 까다롭다. 복구하려면 inventory 순서를 바꿔 1번 역할부터 다른 노드로 넘겨야 한다. control plane 노드가 죽으면 etcd 쿼럼이 위험해지므로 다른 노드가 더 망가지기 전에 etcd 를 되살려야 한다.

   사례 보기
4. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

   사례 보기
5. IL-0073 Kafka 연결이 끊기자 로깅 사이드카가 Docker 데몬에 부하를 주어 노드가 줄줄이 비정상이 되었고, 재스케줄링으로 생긴 노드 약 41,000개가 Consul gossip 메시를 오염시켜 Vault 와 배포 엔진까지 멈췄다

   Target2019sev1

   증상

   어느 저녁 데이터센터 OpenStack 의 네트워크 하위 시스템을 업그레이드한 뒤 Kafka 연결이 몇 시간 동안 간헐적으로 끊겼다. 개발 환경 워크로드 약 2,000개를 올린 큰 쿠버네티스 클러스터에서 노드들이 쿠버네티스에 비정상이라고 보고하기 시작했다.

   노드 NotReady부하 불균형지연 시간 증가자격 증명 획득 실패

   촉발

   OpenStack 의 네트워크 하위 시스템을 업그레이드하다가 예상과 달리 네트워크가 몇 시간 동안 끊겼고, Kafka 에는 간헐적으로만 닿았다. 그러자 모든 워크로드에 딸린 로깅 사이드카가 한꺼번에 깨어나 노드의 Docker 데몬에 높은 부하를 주었다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   컨테이너 런타임서비스 디스커버리텔레메트리 에이전트파드용 자격 증명 중개자

   기여 요인

   과도한 영향 범위자동화 증폭단일 장애점미패치 알려진 버그

   조치

   • Consul 의 gossip 암호화를 켜서 오염된 gossip 메시에서 오는 메시지를 바로 거부하게 했고, 이것으로 Consul 과 Vault 를 되살렸다.
   • 배포 엔진을 안정시킨 뒤 암호화 설정을 반영하려고 개발 환경 전체를 다시 배포했고, 암호화가 설정되지 않은 인스턴스는 종료했다.
   • 큰 클러스터를 다루는 수정이 들어간 Consul 1.2.3 으로 제자리 업그레이드했고, UI 버그 때문에 최종적으로 1.3.0 으로 올렸다. 운영 환경의 오염된 gossip 메시도 이 업그레이드로 빠르게 정리됐다.

   후속 조치

   • 노드의 워크로드가 함께 쓰는 Docker 데몬은 깨지기 쉬운 장애 지점이므로, 데몬 하나의 장애가 미치는 범위를 줄이는 데 더 힘쓴다. 작은 클러스터를 여러 개 두는 방침과 같은 방향이다.

   교훈

   글쓴이는 작은 클러스터를 여러 개 두라는 자신의 원칙이 옳았다고 확인했다. 더 작은 개발 클러스터와 운영 클러스터의 워크로드는 큰 클러스터처럼 영향을 받지 않았고, 개발과 운영이 한 클러스터에 있었다면 훨씬 큰 일이 났을 것이다. 노드의 워크로드가 함께 쓰는 Docker 데몬은 깨지기 쉬운 장애 지점이다. 워크로드마다 자기 로깅 사이드카와 메트릭 사이드카를 두는 방식이 옳다고도 확신하게 됐다. 이것들이 클러스터 공용 자원이었다면 문제가 거의 틀림없이 더 커졌고 고치기도 훨씬 어려웠을 것이다.

   사례 보기

원인별3