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그래프

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사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    2023년 11월 8일 태평양 시각 오전 5시 42분부터 7시 16분까지 OpenAI 로 가는 요청 상당수가 502 나 503 오류로 실패했다. 모든 모델과 API 엔드포인트에서 실패가 크게 늘었다.

    촉발

    그날 아침 completion 요청이 그전 어느 날보다 훨씬 많이 들어왔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 들어오는 트래픽을 제한했다.
    • 서비스를 한꺼번에 재배포했다.
    • 트래픽을 천천히 다시 올렸다.
    후속 조치
    • 루프에서 responseBuffer 를 매번 새로 할당하던 코드를 버퍼를 미리 할당해 재사용하도록 고쳤다. 배포 뒤 메모리와 CPU 사용량이 모두 3배 개선됐다.
    • 설정된 메모리 한도를 알맞은 수준으로 조정해 서비스에 여유 용량을 넉넉히 확보했다.
    • 트래픽을 더 매끄럽게 덜어 낼 수 있도록 rate limit 제어를 여러 가지 넣었다.
    • 추가 예방책으로 서비스 용량을 늘렸다.
    • 메모리 동작 이상이 서비스 문제로 커지기 전에 잡아내도록 여러 알림을 바꾼다.
    • 이 서비스에 오토스케일링을 설정한다. 용량을 늘리면 상위 서비스에 영향을 주던 문제를 바로잡았기 때문에 이제 설정할 수 있다.
  2. 증상

    2021-09-06 08:00 UTC 에 Kubernetes 의 모든 서비스가 404 를 내기 시작했다. 30분 전인 07:30 에는 노드를 자동으로 교체하는 롤오버가 시작됐다.

    촉발

    2021-09-01 11:34 UTC 에 형식이 잘못된 IngressRoute 가 Kubernetes 에 적용됐다. 이 매니페스트는 2.5 미만 Traefik v2 의 버그를 건드렸지만, 버그는 Traefik v2 파드가 모두 재시작된 뒤에야 드러났다. 2021-09-06 07:30 에 자동 노드 롤오버가 시작됐고, 08:00 에 모든 서비스가 404 를 냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    08:00 UTC 에 모든 서비스가 404 를 내기 시작했고 08:05 에 원인 조사를 시작했다. 감지까지 5분이 걸렸다.

    조치
    • ALB 헬스체크 경로를 바꿔 08:15 에 ALB 대상을 healthy 로 되돌렸지만 404 는 멈추지 않았다.
    • 08:50 에 주 인그레스 컨트롤러를 Traefik v1 으로 되돌리기로 하고, 09:00 에 손으로 롤백했다.
    • 09:10 에 잘못된 IngressRoute 를 손으로 지워 근본 원인과 Traefik v2 버그를 확인했다.
    • 09:20 에 바꾼 내용을 업스트림에도 반영했다.
    후속 조치
    • 버그가 고쳐진 Traefik v2.5 로 올리고 버그가 사라졌는지 확인한다.
    • Traefik v2 헬스체크 경로를 더 믿을 만한 경로로 바꾼다.
    • 인그레스 컨트롤러를 클러스터 바깥에서 확인하는 liveness 점검을 둔다.
    • 워크로드를 나눠 장애가 번지는 범위를 줄이는 방안을 검토한다.
    • Traefik v2 API 에서 짧은 시간에 많은 변경이 일어나는지 모니터링하는 방법을 알아본다.
    • 노드 롤오버 중과 롤오버 뒤에 스모크 테스트를 돌리는 방법을 알아본다.
    교훈

    Traefik v2 는 오류를 드러내지 않고 실패해서 조사를 ALB 쪽으로 잘못 이끌었다. 공식 API 스키마도 잘못된 매니페스트 적용을 막지 못했다. 팀은 대응 과정에서 장애 관리자를 정했다면 도움이 됐을 것으로 봤다. 그리고 워룸 회의를 녹화하고, 대응에 참여하지 않는 사람은 글로만 제안하고, 일지를 남기자고 정리했다. 대응 초반에 각자의 생각과 직감을 짧게 나누는 시간도 갖자고 했다.

  3. 증상

    Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

    촉발

    쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

    조치
    • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.
    후속 조치
    • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
    • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.
    교훈

    CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 클라우드 로드 밸런서, 컨테이너 CPU 한도. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1