К основному содержанию
скилл Claude Code Gemini CLI CX Codex официальный · Google

gke-storage-troubleshooting — скилл для Claude Code: сбои GKE

Диагностирует сбои дисков в GKE: ошибки монтирования, проблемы с емкостью узлов и OOM в Cloud Storage FUSE. Пригодится, если поды зависли в ContainerCreating.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google/skills --skill gke-storage-troubleshooting -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает gke-storage-troubleshooting

Скилл пошагово разбирает неполадки с хранилищами в Google Kubernetes Engine. Он выясняет причины сбоев монтирования дисков и отслеживает нехватку памяти в Cloud Storage FUSE. Агент строго соблюдает режим чтения перед тем, как предлагать правки.

Сначала запускается сбор контекста: проект и имена подов. Если кластер недоступен через API, скилл сразу переходит в режим dry-run. В этом режиме он выдаёт оператору точные команды kubectl и gcloud для ручной проверки. Скилл точно определяет аппаратные конфликты, например попытку смонтировать Regional PD на оптимизированные по памяти виртуальные машины или запуск подов с Persistent Disk на узлах серии N4, где работает только Hyperdisk.

Инструмент создан для расследования аварий на работающих кластерах. Если вам нужно штатно описать новый PVC или StorageClass, лучше взять скилл gke-storage.

Какие задачи решает

  • локализовать причину зависания подов в статусе ContainerCreating
  • устранить ошибку несовместимости Regional PD с оптимизированными виртуальными машинами
  • выявить конфликты при переносе подов с Persistent Disk на узлы серии N4
  • расследовать нехватку памяти и OOM-сбои в сайдкарах Cloud Storage FUSE

Примеры запросов агенту

  • Под завис в ContainerCreating из-за ошибки монтирования диска, помоги разобрать логи.
  • Нода выдаёт StoragePressureDetected, проверь статус дисков и подов.
  • После смены пула узлов на N4 поды не могут смонтировать PVC.

Как установить gke-storage-troubleshooting

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google/skills --skill gke-storage-troubleshooting -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/gke-storage-troubleshooting/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gke-storage-troubleshooting/

Из того же набора172

Весь набор →
bigquery-basics официальный google Управляет ресурсами BigQuery и запускает SQL-запросы. Подходит для создания датасетов, таблиц, представлений и базовой загрузки данных. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 678установок cloud-run-basics официальный google Скилл помогает управлять Cloud Run: разворачивать HTTP-сервисы, запускать задачи по событию или расписанию и вести фоновые worker pools. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 532установок gemini-api официальный google Подключает Gemini API из Agent Platform Google Cloud к агенту. Даёт доступ к моделям Gemini, мультимодальному вводу, вызову функций и кешированию контекста. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 116установок google-cloud-recipe-auth официальный Google LLC Скилл объясняет аутентификацию и права доступа в Google Cloud. Пригодится для настройки IAM, ADC и сервисных аккаунтов в разработке и продакшене. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 450установок google-cloud-recipe-onboarding официальный Google LLC Проводит разработчика через старт в Google Cloud: проверяет CLI, вход, проект и биллинг. Подходит для первого личного проекта. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 390установок cloud-sql-basics официальный google Скилл помогает создавать и объяснять Cloud SQL для MySQL, PostgreSQL и SQL Server. Пригодится при настройке базы в Google Cloud. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 679установок google-cloud-waf-security официальный google Скилл оценивает безопасность рабочих нагрузок в Google Cloud и предлагает меры для IAM, сетевой защиты, данных и операционной безопасности. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 620установок google-cloud-waf-cost-optimization официальный google Проверяет расходы Google Cloud по pillar Cost Optimization из Well-Architected Framework. Нужен для поиска простаивающих ресурсов, выбора скидок и правки размеров сервисов. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 266установок

Похожие

websocket-engineer https://github.com/Jeffallan Скилл помогает проектировать WebSocket- и Socket.IO-системы: сообщения, комнаты, presence и масштабирование через Redis. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 800установок workers-profiling cloudflare Скилл для анализа использования CPU и памяти в развёрнутых Cloudflare Workers и Durable Objects. Помогает найти узкие места в коде и предложить оптимизацию. Claude Code CX Codex Cursor +1 12 100установок ov-experience-memory volcengine Подключает опыт прошлых сессий OpenViking при сборке, деплое и отладке. Скилл ищет проверенные шаги выполнения задач и помогает избежать повторных ошибок. Claude Code CX Codex Cursor +1 550установок github-actions-efficiency официальный github Скилл проверяет GitHub Actions, ищет источники лишних CI-минут и предлагает правки для снижения затрат. Пригодится для аудита workflow и настройки CI. GitHub Copilot 2 000установок codeql официальный github Помогает настроить CodeQL: workflow в GitHub Actions, команды CLI, разбор SARIF и починка упавших проверок. GitHub Copilot 2 000установок paseo-help getpaseo Отвечает на вопросы о настройке, подключении и сбоях Paseo. Нужен, когда требуется разобраться с демоном, провайдерами, логами или рабочими пространствами. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 400установок wizard Matt Pocock Скилл создаёт интерактивный bash-скрипт для ручных шагов: настройки сервисов, секретов CI и разовых миграций. Claude Code 553 369установок hyperframes-cli heygen-com Управляет проектами HyperFrames через терминал: собирает таймлайн, проверяет контраст кадров, запускает предпросмотр и рендерит видео локально или в облаке. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200 000установок

Вопросы о gke-storage-troubleshooting

Как установить gke-storage-troubleshooting в Claude Code?

Выполните команду npx skills add google/skills --skill gke-storage-troubleshooting -a claude-code в терминале.

Что делает gke-storage-troubleshooting?

Он анализирует ошибки дисковой подсистемы GKE, тайм-ауты монтирования томов и сбои расширения дисков в режиме чтения.

Чем этот скилл отличается от gke-storage?

Этот скилл сфокусирован только на расследовании сбоев и ошибок. Для штатного создания ресурсов PVC и StorageClass предназначен отдельный скилл gke-storage.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: gke-storage-troubleshooting
metadata:
  category: Storage
  version: "1.1.1"
description: >-
  Diagnoses GKE persistent-storage failures — volume attach/mount errors (Regional PD on optimized VMs, fsGroup mount timeouts), disk-performance and node storage-pressure issues, slow-disk Pod-creation failures, volume-expansion problems, Local SSD / Hyperdisk Storage Pool creation errors, and Cloud Storage FUSE OOM. Use when Pods are stuck in ContainerCreating, volumes fail to attach or mount, or nodes report storage pressure. Don't use for routine storage provisioning or StorageClass/PVC authoring (see the gke-storage skill).
---

# GKE Storage Troubleshooting Skill

Use this skill to systematically diagnose and resolve **persistent-storage
failures** for workloads running on GKE — volume attach/mount errors, disk
performance and node storage pressure, volume expansion, storage-related
cluster/node-pool creation errors, and Cloud Storage FUSE memory issues. This
skill operates non-interactively and enforces a read-only diagnostics boundary
before proposing manifest or configuration corrections.

> For routine storage **provisioning** and StorageClass/PVC authoring, use the
> `gke-storage` skill instead. This skill focuses on **failure diagnosis**.

## Attribution

**MUST READ**: Before executing any `gcloud`, REST API, or MCP command, you
MUST read [Usage Attribution](references/attribution.md). For commands executed
directly in the terminal (never in generated scripts, Terraform, or user code),
prefix `gcloud` with
`CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:gke-storage-troubleshooting)"`
and append `agent-skills/1.0 (skill:gke-storage-troubleshooting)` to `User-Agent` headers.

## 🔍 Diagnosis & Resolution Workflow

### Step 0: Non-Interactive Context Discovery & Dry-Run Fallback

1.  **Parameter Extraction**: Extract required context (`project_id`,
    `cluster_name`, `cluster_location`, `workload_name`, `workload_namespace`,
    `pod_name`, and the relevant `pvc_name` / `pv_name` / `node_name`)
    non-interactively from the user prompt, active `SETTINGS.md`, or environment
    defaults:

    -   Default `workload_namespace` to `default` if omitted.
    -   Infer missing cluster parameters from the active environment (`kubectl
        config current-context` or `gcloud config get-value project`).

2.  **Cluster Credentials & Fallback Mode**:

    -   Attempt credential fetch: `gcloud container clusters get-credentials
        {cluster_name} --location {cluster_location} --project {project_id}`.
    -   **Fallback / Dry-Run Mode**: If the cluster is unreachable,
        non-existent, or live command execution fails (such as in sandboxed
        evaluations, dry-run mode, or offline analysis):
        -   Limit retry attempts to avoid resource exhaustion and context
            overflow.
        -   Immediately present the exact `kubectl` / `gcloud` diagnostic
            commands for the human operator to run.
        -   Synthesize the root-cause analysis and output the proposed GitOps
            correction based on the reported symptoms.

--------------------------------------------------------------------------------

### Step 1: Classify the Storage Symptom

Gather the primary signals, then jump to the **matching branch under Step 2
(Resolution)** — you normally perform **only the one branch** that matches your
diagnosis, not all of them.

**Diagnostic Commands:**

```bash
kubectl describe pod {pod_name} -n {workload_namespace}
kubectl get pvc,pv -n {workload_namespace}
kubectl get events -n {workload_namespace} --sort-by='.metadata.creationTimestamp'
kubectl describe node {node_name}
```

-   **Pod stuck in `ContainerCreating` with an attach/mount event** → **Volume
    Attach & Mount Failures**.
-   **Node-level slowness, `PLEG is not healthy`, or `StoragePressureDetected`
    events** → **Disk Performance & Node Storage Pressure**.
-   **Cluster / node-pool creation or provisioning error** → **Storage
    Provisioning & Creation Failures**.
-   **A resized volume is not reflected inside the container** → **Volume
    Expansion Not Reflecting in the Container**.
-   **Cloud Storage FUSE Pod / sidecar OOM** → **Cloud Storage FUSE
    Out-Of-Memory (OOM) Events**.

--------------------------------------------------------------------------------

### Step 2: Resolution

Perform **only the branch that matches your Step 1 diagnosis**. These branches
are mutually exclusive alternatives, not sequential steps.

#### Volume Attach & Mount Failures

-   **`Error 400: Cannot attach RePD to an optimized VM`**: Regional persistent
    disks are restricted from being used with **memory-optimized** or
    **compute-optimized** machine types.

    -   If a regional PD is not a hard requirement, switch the workload to a
        **non-regional persistent disk** StorageClass.
    -   If a regional PD **is** required, use **taints and tolerations** so that
        Pods needing regional PDs are scheduled onto a node pool that does
        **not** use optimized machine types.

-   **Pods stay `Pending` / `FailedScheduling` after a node pool is moved to a
    4th-generation (N4, N4A, N4D) machine series while the workload uses a
    Persistent Disk StorageClass**: N4/N4A/N4D machines **do not support
    Persistent Disk** (they support Hyperdisk only), so a PVC bound to a `pd-*`
    StorageClass cannot bind or schedule on those nodes. Events typically show
    `FailedScheduling` with a volume node-affinity / topology conflict.

    -   Switch the workload to a **Hyperdisk** StorageClass (for example `type:
        hyperdisk-balanced`) for the Gen4 node pool.
    -   For existing Persistent Disk volumes, migrate the data to a Hyperdisk
        volume; the original PD cannot be attached to a Gen4 node.
    -   If the workload must keep Persistent Disk, keep it on a PD-capable
        machine series (for example N2) via node selection. This is a
        machine-type/disk-type incompatibility, **not** a capacity problem, so
        increasing disk size or quota does not help.

-   **Hyperdisk Pods become unschedulable when a compute class falls back across
    VM generations (for example N4 priority, N2 fallback), or one StorageClass
    must serve mixed generations**: a single static disk type in the
    StorageClass is not compatible with every machine series in the fallback
    list, so Pods cannot bind their volume on the fallback nodes.

    -   Use **automated disk type selection**: set the StorageClass
        `parameters.type` to `dynamic` with `hyperdisk-type`, `pd-type`, and
        `disk-type-preference`, plus `use-allowed-disk-topology: "true"`, so GKE
        selects a compatible disk type per node and schedules Pods only onto
        nodes that support it. One dynamic StorageClass can then span multiple
        VM generations (requires the GKE versions noted in the docs).

        Example dynamic StorageClass (GKE 1.35.3-gke.1290000+):

        ```yaml
        apiVersion: storage.k8s.io/v1
        kind: StorageClass
        metadata:
          name: dynamic-volume
        provisioner: pd.csi.storage.gke.io
        volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
        allowVolumeExpansion: true
        parameters:
          type: dynamic
          pd-type: pd-balanced
          hyperdisk-type: hyperdisk-balanced
          # Preferred storage on nodes that support both PD and Hyperdisk;
          # defaults to hyperdisk-type when omitted.
          disk-type-preference: hyperdisk-type
          # Best practice: schedule Pods only onto nodes that support the disk type.
          use-allowed-disk-topology: "true"
        ```

-   **Mount stops responding due to the `fsGroup` setting**: A Pod configured
    with a `securityContext.fsGroup` on a volume that contains a **large number
    of files** makes the kubelet recursively change ownership on every file,
    which can time out the mount. The symptom is:

    ```
    Unable to attach or mount volumes for pod; skipping pod ... timed out waiting for the condition
    ```

    Confirm by checking the Pod logs for a `Setting volume ownership for ... and
    fsGroup set` entry, then apply one of:

    -   Reduce the number of files in the volume.
    -   Set `securityContext.fsGroupChangePolicy: OnRootMismatch` so ownership
        is only changed when the top-level permissions do not match.
    -   Stop using the `fsGroup` setting if it is not required.

#### Disk Performance & Node Storage Pressure

-   **Poor disk performance** (symptoms such as `task dockerd:... blocked for
    more than 300 seconds`, `PLEG is not healthy`, or slow `fs: disk usage`
    scans): the node boot disk is shared across the OS, container images, the
    overlay filesystem, and disk-backed `emptyDir` volumes, and performance is
    shared across all disks of the same type on the node.

    -   This commonly affects nodes using **standard persistent disks smaller
        than 200 GB**. Increase the disk size or switch to SSD, especially for
        production.
    -   Enable **Local SSD for ephemeral storage** on node pools whose workloads
        frequently use `emptyDir`.

-   **Slow disk operations cause Pod creation failures**: on affected node
    versions (GKE 1.18–1.23 before the fixed patch releases), the `k8s_node
    container-runtime` logs show `failed to reserve container name ... is
    reserved for ...` (containerd issue #4604).

    -   Mitigate with `restartPolicy: Always` or `OnFailure` in the PodSpec, and
        increase boot-disk IOPS (larger disk or a faster disk type).
    -   The permanent fix is containerd 1.6.0+; upgrade to a GKE version that
        includes it.

-   **`StoragePressureDetected` (high node storage pressure)**: node condition
    `StoragePressureRootFileSystem` becomes `True` (for example, `Disk
    /dev/nvme0n1 usage 89% exceeds threshold 85%`), caused by excessive
    `emptyDir` writes, large image pulls, or accumulating logs.

    -   Identify usage with `df -h` on the affected node (focus on
        `/mnt/stateful_partition` and ephemeral mounts).
    -   Remediate by using larger boot disks, adding Local SSDs for ephemeral
        storage, setting appropriate `ephemeral-storage` requests/limits, and
        cleaning up unused files/images/logs.

#### Storage Provisioning & Creation Failures

-   **`The selected machine type ... has a fixed number of local SSD(s)`**: the
    Local SSD count specified in `EphemeralStorageLocalSsdConfig` /
    `LocalNvmeSsdBlockConfig` does not match the fixed count included with the
    machine type.

    -   Specify a Local SSD count that matches the machine type. For
        **third-generation** machine series, omit the Local SSD `count` flag and
        the correct value is configured automatically.

-   **Hyperdisk Storage Pools: cluster or node-pool creation fails** with
    `ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED` (or similar Compute Engine resource errors):
    the target zone lacks capacity for the requested Hyperdisk Balanced disks or
    machine type.

    -   Select a new zone in the same region that has capacity and where
        Hyperdisk Balanced Storage Pools are available. Because storage pools
        are **zonal**, delete and recreate the pool in the new zone, then create
        the cluster/node pool there.

#### Volume Expansion Not Reflecting in the Container

Volume expansion must always be driven through the **PersistentVolumeClaim**.
Editing the PersistentVolume directly can leave the container filesystem on the
old size.

1.  Keep the modified PersistentVolume object as it is.
2.  Edit the **PersistentVolumeClaim** and set `spec.resources.requests.storage`
    to a value **higher** than the current PersistentVolume size.
3.  The kubelet then resizes the PV, PVC, and container filesystem
    automatically. Verify inside the Pod:

    ```bash
    kubectl exec {pod_name} -n {workload_namespace} -- df -h
    ```

#### Cloud Storage FUSE Out-Of-Memory (OOM) Events

If Pods experience high memory use or OOM kills related to the Cloud Storage
FUSE CSI driver:

1.  Enable CPU/memory snapshots by configuring **Cloud Profiler** on the Cloud
    Storage FUSE CSI driver sidecar container.
2.  Locate the OOM event in **Cloud Logging**, filtering by Pod:

    ```
    jsonPayload.involvedObject.name="{pod_name}"
    jsonPayload.involvedObject.kind="Pod"
    OOMKilled
    ```

    If the sidecar mounter or GCSFuse process OOMs, the Pod name is the workload
    Pod's name; if the node driver OOMs, it is `gcsfusecsi-node-*`.
3.  Extract the Pod UID (`jsonPayload.involvedObject.uid`) and timestamp, then
    analyze the matching snapshot in **Cloud Profiler** using the
    `{pod_name}_{pod_uid}` Service Version at the OOM timestamp.

--------------------------------------------------------------------------------

### Step 3: Propose the GitOps Correction

Enforce the read-only diagnostics boundary: **do not** apply live mutations with
`kubectl edit`, `kubectl patch`, or `kubectl apply`. Instead, present the
corrected StorageClass, PersistentVolumeClaim, PodSpec (`securityContext`,
`restartPolicy`), or node-pool configuration as a reviewable patch to be applied
through the user's GitOps pipeline (for example, Config Sync, Argo CD, or Flux).

## References

-   [Troubleshoot storage in GKE](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/troubleshooting/storage.md.txt)
-   [Regional persistent disk restrictions](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/disks.md.txt#restrictions_2)
-   [Configure ephemeral storage with local SSDs](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/persistent-volumes/local-ssd.md.txt)
-   [Cloud Storage FUSE CSI driver sidecar (enable Profiler)](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cloud-storage-fuse-csi-driver-sidecar.md.txt#enable-profiler)
-   [Hyperdisk Storage Pools](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/persistent-volumes/hyperdisk-storage-pools.md.txt)
-   [N4 machine series storage support (Persistent Disk not supported)](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/general-purpose-machines.md.txt)
-   [Hyperdisk machine type support](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/disks/hyperdisks.md.txt)
-   [Hyperdisk automated disk type selection (dynamic StorageClass)](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/hyperdisk.md.txt#automated_disk_type_selection)

© google · Apache-2.0 · google/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой