사례4건

4건 중 1~4번째

1. IL-0101 자동 업그레이드를 꺼 둔 GKE 클러스터의 컨트롤 플레인이 지원 종료 기한에 1.33.2 로 강제 업그레이드된 뒤 새 노드가 모두 초기화에 실패해, 오토스케일링과 스팟 노드 복구가 15시간 멈췄다.

   Wealthy2025sev1

   증상

   2025년 9월 14일, 이미 떠 있던 노드는 계속 돌았지만 새로 만들어지는 노드는 하나도 클러스터에 제대로 들어오지 못했다. 스팟 인스턴스에서 돌던 백그라운드 워커, 리포트 서비스, 주문 할당 시스템이 완전히 멈췄다. API 는 기존 노드에서 계속 응답했지만 부하가 늘어도 확장할 수 없었다.

   노드 증설 실패컨테이너 재시작 반복서비스 중단DNS 조회 실패

   촉발

   노드 풀의 자동 업그레이드를 꺼 두었는데도 Google 이 버전 지원 종료 기한을 이유로 컨트롤 플레인을 v1.32.x 에서 v1.33.2 로 강제 업그레이드했다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시영구 볼륨과 스테이트풀셋컨피그맵과 시크릿

   기여 요인

   미뤄 둔 업그레이드단일 장애점롤백 무효여유 용량 부재

   조치

   • 강제 업그레이드와 같은 버전인 v1.33 으로 새 GKE 클러스터를 만들었다.
   • 쿠버네티스 1.33 과 호환되도록 Istio 를 1.27.1 로 올렸다.
   • 쿠버네티스 1.33 에 맞게 cert-manager 설정을 갱신했다.
   • 모든 운영 워크로드를 새 클러스터로 옮기고, 파드 스케줄링, DNS 조회, PVC 마운트, 외부 연동이 정상인지 확인했다.
   • 손상된 기존 클러스터를 폐기했다.

   후속 조치

   • 모든 클러스터를 GKE stable 릴리스 채널로 설정한다.
   • 2025년 4분기까지 Argo CD 와 모니터링 같은 관리용 구성 요소를 따로 돌리는 관리 클러스터를 만든다.
   • 중요한 워크로드의 스팟 인스턴스 사용을 다시 검토하고, 온디맨드 대체 노드 풀을 추가한다.
   • SRE 업그레이드 절차를 문서로 남긴다. 관리 클러스터를 먼저 올리고, 며칠 동안 지켜본 뒤 운영 클러스터를 올린다.
   • 쿠버네티스, Istio, cert-manager 사이의 호환 표를 문서로 남긴다.
   • 업그레이드를 자동으로 시험하는 파이프라인을 만든다.
   • 빠르게 이전할 수 있도록 고정 IP 를 예약해 둔다.
   • Istio, cert-manager, CSI, DNS 애드온의 버전을 고정한다.
   • 지원 종료 기한에 몰리지 않도록 stable 릴리스를 따라 제때 올리고, GKE 알림과 공지를 정기적으로 확인한다.

   교훈

   Google 은 자동 업그레이드를 꺼 두어도 버전 지원 종료 기한이 되면 컨트롤 플레인을 강제로 올린다. 강제 업그레이드를 피하려면 지원 버전 범위 안에 머물러야 한다. 기존 노드가 멀쩡해도 새 노드 초기화는 완전히 실패할 수 있다. 선점된 스팟 노드가 클러스터에 돌아오지 못하면 장애가 연쇄로 번진다. 컨트롤 플레인을 올린 뒤 노드 초기화가 되돌릴 수 없게 망가지면 클러스터를 통째로 다시 만들어야 할 수도 있다. 예측할 수 있고 검증된 릴리스 주기를 원하면 GKE stable 채널을 쓴다. 쿠버네티스를 올릴 때는 Istio, cert-manager 같은 의존 구성 요소를 함께 맞춰야 한다. 같은 클라우드에 대기 클러스터가 없으면 바로 넘어갈 곳이 없다. SRE 가 롤아웃을 단계적으로 관리하면 업그레이드 위험이 줄어든다.

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2. IL-0078 EKS 업그레이드 중 Terraform 으로 KMS 시크릿 암호화를 켜자 워커 노드의 IAM 권한이 빠져 운영 ZenML Pro 워크스페이스에 모두 접속할 수 없게 됐다

   ZenML2025

   증상

   2025-05-11 0시부터 8시 사이, 중부유럽 서머타임인 CEST 기준으로 ZenML Pro 워크스페이스 서버에 모두 접속할 수 없었다.

   서비스 중단

   촉발

   EKS 모듈을 업그레이드하면서 Terraform 으로 AWS KMS 시크릿 암호화를 켰다. 이 작업이 문서에 없는 버그에 걸려 워커 노드의 IAM 권한이 빠졌다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   Terraform노드 풀

   기여 요인

   스테이징 불일치미뤄 둔 업그레이드

   감지

   팀은 밤새 돌게 둔 업그레이드를 이어서 보려고 5월 11일 06:00 에 클러스터를 다시 보다가 비정상 상태를 발견했다.

   조치

   • 영향받은 EKS 노드 그룹을 올바른 IAM 권한과 설정으로 다시 만들었다.
   • 영향받은 모든 ZenML Pro 환경에서 서비스 접근을 복구했다.

   후속 조치

   • EKS 와 VPC Terraform 모듈을 모두 현재 지원되는 버전으로 올렸다.
   • 계획한 EKS 클러스터 업그레이드를 마쳤다.
   • 재발을 막도록 쿠버네티스와 인프라의 정기 업그레이드 전략을 검토한다.

   교훈

   팀은 규모가 훨씬 작은 스테이징 클러스터에서 업그레이드가 성공한 것을 보고 운영에서 같은 변경의 위험을 낮게 봤다. 쿠버네티스와 모듈 버전을 건너뛰는 사이 업그레이드 복잡도가 쌓여, 업그레이드 한 번에 많은 변경이 한꺼번에 실렸다.

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3. IL-0180 GKE 컨트롤 플레인이 1.22 에서 1.23 으로 자동 업그레이드되면서 v1beta1 API 를 쓰던 Istio 1.7.4 가 제대로 동작하지 않았다

   Sunwoo Park2023

   증상

   2023-05-18 20:01 에 Slack 알림이 왔고, 운영 GKE 클러스터의 Istio 가 제대로 동작하지 않았다.

   서비스 중단

   촉발

   2023-05-18 19:52 에 GKE 컨트롤 플레인이 1.22.17-gke.7500 에서 1.23.17-gke.1700 으로 자동 업그레이드됐다. 클러스터의 Istio 1.7.4 는 networking.k8s.io/v1beta1 과 admissionregistration.k8s.io/v1beta1 API 를 쓰고 있었다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   IstioGKE 컨트롤 플레인어드미션 웹훅

   기여 요인

   미뤄 둔 업그레이드

   감지

   GKE 자동 업그레이드 9분 뒤인 20:01 에 Slack 알림이 왔다.

   조치

   • Istio 를 1.7.4 에서 1.13.3 으로 업그레이드해 GKE 1.23 과 호환되게 맞췄다.

   교훈

   Kubernetes, Istio 처럼 함께 쓰는 패키지는 버전 호환성 매트릭스를 GitHub 이나 문서에서 확인한다. 업그레이드는 운영 환경에 올리기 전에 테스트 환경에서 먼저 해 본다. ArgoCD 같은 자동화 도구로 배포와 버전을 관리한다. 운영 환경은 버전을 최소 6개월 유지하되 지원 종료 3개월 전에는 업그레이드한다. 업그레이드 전에는 항상 백업한다. 처음에는 Istio 지원 종료를 원인으로 봤지만, GKE 업그레이드 기록을 다시 보고 나서야 진짜 원인을 찾았다.

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4. IL-0115 OpenAI 의 운영 AKS 클러스터 세 개 중 하나가 사람의 실수로 통째로 내려가 Codex, Embeddings, 구형 GPT 모델과 파인튜닝 모델이 최대 12시간 동안 제대로 응답하지 못했다

   OpenAI2022

   증상

   2022년 6월 23일 18시 56분 PDT, UTC 로는 6월 24일 01시 56분에 여러 모델이 한꺼번에 오프라인이 됐다. 일부 파인튜닝 모델인 curie 와 davinci, 일부 Codex 베타 모델인 code-davinci-001 과 code-cushman-001, 일부 구형 GPT 모델인 curie, babbage, ada, 그리고 모든 Embeddings 모델이 응답하지 않았다.

   서비스 중단오류율 상승간헐적 타임아웃

   촉발

   사람의 실수로 운영 클러스터 하나에 파괴적인 작업이 실행돼 클러스터가 완전히 내려갔다. 안전장치에 예상하지 못한 구멍이 있었고, 그 작업이 어떤 영향을 주는지 알려 주는 정보가 미묘하게 빠져 있었다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러모델 허브

   기여 요인

   파괴적 변경 보호 장치 부재여유 용량 부재미뤄 둔 업그레이드장애 중첩

   조치

   • 내려간 클러스터가 맡던 모델을 남은 두 운영 클러스터에 다시 배치했다.
   • 클러스터 구성 중 AKS 연결이 끊기자 Azure 지원팀과 함께 VPN 링크를 다시 만들었다.
   • Azure Private Link 연결이 다시 끊기자 Azure 지원팀과 우회 방법을 만들었다.
   • 업그레이드한 쿠버네티스 버전이 인그레스와 호환되지 않자 클러스터를 지우고 처음부터 다시 만들었다.
   • 05시 30분부터 06시 30분 PDT 사이에 다시 만든 클러스터로 트래픽을 옮겼다.

   후속 조치

   • 이번 클러스터처럼 운영에 꼭 필요한 인프라가 실수로 바뀌지 않도록 검사와 잠금을 더한다. 기존 보호 장치는 범위가 좁아 이번 같은 클러스터 장애를 막지 못했다.
   • 실행 중인 작업이 더 잘 보이게 하고, 시스템 구성 요소의 이름이 글자만 봐도 서로 확실히 구별되도록 바꾼다.
   • AKS 네트워크 연결 문제를 Azure 와 계속 조사해 새 클러스터 작업이 다시 방해받지 않게 한다.
   • 이번에 드러난 클러스터 장애 유형을 플레이북에 넣고, 새 클러스터와 인프라를 구성하는 절차를 고친다.
   • 쿠버네티스를 체계적으로 업그레이드하고, 앞으로 버전이 뒤처지지 않도록 업그레이드할 시간을 따로 확보한다.
   • 파인튜닝 모델을 여러 클러스터에 나눠 배치하고, 클러스터 사이 복제를 더 자동으로 하는 방법을 만든다.
   • Azure Blob Storage 를 분산하고 복제해 파인튜닝 모델을 더 빠르고 안정적으로 불러올 수 있게 한다.
   • Azure Blob Storage 병목을 덜어 줄 노드 간 캐시의 배포를 마무리한다.
   • 모델 가중치를 저장하는 방식을 바꿔 더 효율적이고 빠르게 불러올 수 있게 한다.

   교훈

   클러스터 하나를 통째로 잃으면 평소의 여유 용량이 한 번에 바닥난다. GPU 처럼 몇 시간 안에 늘릴 수 없는 자원을 쓰는 서비스는 남은 클러스터만으로 완전히 되살릴 수 없다. 운영 클러스터를 지울 수 있는 작업에는 그 영향을 분명히 보여 주는 정보와 잠금이 있어야 한다. 쿠버네티스 버전이 뒤처져 있으면 급하게 하는 업그레이드가 인그레스 호환성 같은 새 문제를 만든다. AKS 는 다운그레이드가 되지 않아 되돌릴 수도 없었다. 대용량 모델을 처음부터 다시 올리는 상황에서는 스토리지 대역폭과 캐시 무효화가 복구 시간을 좌우했다.

   사례 보기

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