당근 SRE의 eBPF 활용기 : 지나간 Alert의 원인을 찾다 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
알림이 울린 뒤 문제가 자연히 해소되면 애플리케이션 로그·메트릭·트레이스만으로는 원인을 찾기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 당근 SRE는 커널 훅포인트에서 CPU, 시스템콜, I/O, 네트워크, 메모리 이벤트를 수집하는 eBPF 기반 프로파일러 ‘스캐너’를 만들고, 알림이 발생한 시점의 데이터를 관측성 플랫폼에서 확인하도록 했다. 외부 API 타임아웃 사례에서는 메인 컨테이너의 반복적인 TCP 리셋과 Istio 프록시의 재전송을 추적해 앱의 연결 재시도가 NAT 포트 고갈과 외부 차단으로 이어지는 흐름을 밝혔고, 서비스 팀은 서킷 브레이커 등을 적용했다. 운영 중 컨테이너 종료와 eBPF 맵의 스택 정보 소실 문제는 프로세스·심볼 정보 사전 캐시와 맵 분리로 보완했으며, eBPF는 적절한 훅 선택과 데이터 해석이 뒷받침돼야 한다는 점을 강조했다.
- eBPF 프로그램은 커널 훅포인트에서 이벤트를 수집하므로, 기능보다 성능 영향을 최소화할 훅포인트를 고르는 일이 중요하다.
- 온CPU 프로파일은 CPU를 많이 사용한 경로를, 오프CPU 프로파일은 락·I/O·스케줄 지연으로 기다린 경로를 찾는 데 활용할 수 있다.
- 알림이 발생한 뒤 컨테이너가 종료될 수 있으므로, 프로세스와 바이너리 심볼 정보를 미리 캐시해 스택을 나중에도 해석할 수 있게 해야 한다.
- eBPF 맵의 용량과 정리 방식에 따라 장애 시점의 스택 정보가 사라질 수 있으니, 이벤트 종류별 맵 분리 등 보존 전략을 설계해야 한다.
- eBPF는 원인을 자동으로 확정하는 만능 도구가 아니라 단서를 제공하는 프로파일링 도구이므로, 수집 데이터와 시스템 동작을 함께 해석해야 한다.
소개
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