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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
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지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점
이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점
IT 인프라의 복잡성과 운영 환경이 점점 더 고도화됨에 따라, 시스템 장애를 사전에 탐지하고 선제적으로 대응하는 기술의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 기존의 장애 관리 방식은 주로 장애 발생 이후에 원인을 분석하고 복구 조치를 취하는 사후 대응(Post-Mortem Response) 중심이었습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 서비스 다운타임 증가, 운영 비용 상승, 장애의 반복 발생과 같은 문제를 야기하며, 기업의 디지털 운영 안정성을 위협합니다. Zenius AI는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반의 이상징후 탐지 및 장애 예측 기능을 제공하는 이상 징후 탐지 솔루션입니다. 대규모 IT 인프라 환경에서 수집되는 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하여 정상 패턴에서 벗어나는 이상 징후를 조기에 감지하고, 잠재적인 장애를 사전에 예측할 수 있도록 지원하는 Zenius AI의 주요기능과 특장점을 자세히 알아보겠습니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요 기능 Zenius AI는 IT 운영 환경에서 이상징후를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 설계된 AI 기반의 모니터링 솔루션입니다. 이 솔루션은 데이터 수집 및 관리, AI 모델 학습 및 예측, 이상징후 감지 및 대응, 대시보드 시각화 및 운영관리의 네 가지 핵심 기능을 제공합니다. 1) 데이터 수집 및 관리 Zenius AI는 Kafka 기반의 고성능 메시징 시스템과 OpenSearch 기반의 스토리지 및 검색 엔진을 통해, 대규모 로그 및 메트릭 데이터를 실시간으로 안정적이고 유실 없이 수집할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 시스템 전반에서 발생하는 다양한 이벤트 및 상태 정보를 정밀하게 추적하고, 이상징후 탐지에 최적화된 정제된 학습용 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 특히 Zenius EMS(Enterprise Monitoring System)와의 직접적인 연동 기능을 제공함으로써, 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라에서 생성되는 실시간 성능 데이터를 효과적으로 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기존 IT 운영 환경과 유기적으로 연결된 데이터 수집·분석 체계를 구현할 수 있으며, 수집된 데이터를 기반으로 한 AI 기반 이상징후 탐지 및 선제적 대응 체계 구축이 가능해집니다. 또한, 데이터 수집 단계에서부터 AI 학습 및 예측 모델 구축에 이르기까지 전체 파이프라인이 긴밀하게 통합되어 있어, 운영 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 것이 Zenius AI의 큰 강점입니다. 2) AI 모델 학습 및 예측 Zenius AI는 시계열 데이터 기반의 정밀한 이상징후 탐지를 위해 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 DeepAR 시계열 예측 모델을 활용합니다. DeepAR은 다수의 시계열 데이터를 동시에 처리하고, 시간 축을 따라 변화하는 패턴을 학습하여 정상 범위를 벗어나는 이상 징후를 사전에 감지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 단순 임계값 기반 감지를 넘어선 지능형 예측 분석이 가능해집니다. 또한, Zenius AI는 AutoGluon 기반의 AutoML 기능을 통합하여 모델 개발 전반을 자동화합니다. 하이퍼파라미터 최적화, 특성 선택, 다양한 알고리즘 기반 학습 등을 자동으로 수행하고, 정확도 기준에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택함으로써 분석 정확도와 효율성을 동시에 향상시킵니다. 데이터의 특성과 계절성이 반영된 학습 모델은, 각 서비스에 맞는 맞춤형 예측 알고리즘으로 적용되며, 모델 자동 배포, 버전 관리, 스케줄 기반 재학습 기능을 통해 지속적으로 개선되고 고도화됩니다. 3) 이상 징후 감지 및 대응 Zenius AI는 머신러닝 기반의 시계열 예측 모델을 활용하여, 시간에 따라 변화하는 메트릭 데이터의 정상적인 흐름을 학습하고, 예측값과 실제 관측값 간의 오차를 분석함으로써 예상 범위를 벗어나는 이상징후를 조기에 감지합니다. 이 방식은 단순한 임계치 설정을 넘어서, 모델이 정상 상태를 스스로 학습하고 예외 상황을 자동으로 판별함으로써, 더 높은 민감도와 신뢰성을 갖춘 예측 기반 감지 체계를 구현합니다. 또한, 감지된 이상징후에 대해 이벤트의 심각도를 자동 분류하고, 사전에 정의된 조건에 따라 이메일, 문자, 사운드 등 다양한 채널을 통한 실시간 알림을 제공함으로써, 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 뿐만 아니라, Zenius AI는 메트릭 기반 탐지 외에도 로그 기반 이상징후 감지 기능을 제공합니다. 특히, 로그가 정상적으로 수집되지 않거나 누락될 경우를 실시간으로 탐지하는 로그 미수집 감지 기능을 통해, 분석에 필요한 데이터의 공백을 사전에 차단하고 이상 탐지 누락을 방지할 수 있습니다. 이 기능은 장애의 근본 원인을 조기에 식별하는 데 중요한 역할을 하며, 호스트 단위의 로그 수집 현황을 시각화하여 운영자가 이상 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있도록 지원합니다. 4) 대시보드 및 시각화 기능 Zenius AI는 실시간 이상징후 감지 결과를 직관적으로 파악할 수 있도록, 고도화된 대시보드 및 시각화 기능을 제공합니다. 서비스 그룹, 호스트, 모델별로 논리적으로 구성된 시각화 컴포넌트를 통해, 운영자는 전체 IT 인프라의 상태와 이상징후 발생 현황을 한눈에 파악할 수 있으며, 각종 지표에 대한 심층 분석도 즉각적으로 수행할 수 있습니다. 또한, WYSIWYG(What You See Is What You Get) 기반의 시각 보고서 생성 기능을 통해, 이상징후 탐지 결과와 예측 데이터를 시각적으로 정리하고, 이를 분기별 보고서, 사용자 정의 통계 리포트 등 다양한 형식으로 출력할 수 있어 IT 운영팀 및 경영진과의 효율적인 커뮤니케이션과 의사결정을 지원합니다. 운영관리 측면에서는 사용자 권한 및 알림 통보 설정 기능이 포함되어 있어, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 사용자별 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있습니다. 장애 또는 이상 이벤트 발생 시에는 이메일, 문자, 사운드 알람 등 다양한 매체를 통해 실시간 경보를 전송하고, 알림의 심각도, 전송 시간대, 수신자 그룹 등을 세분화하여 설정할 수 있어 운영의 유연성과 대응 속도를 크게 향상시킵니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 특장점 Zenius AI는 실시간 데이터 분석 역량과 AI 기반 모델 최적화 기능을 결합한 차세대 이상징후 탐지 솔루션으로, 기존 시스템 대비 한층 정교하고 신속한 대응 체계를 제공합니다. 이를 통해 IT 운영 환경에서 보다 신뢰도 높은 장애 예측과 효율적인 운영 관리가 가능해집니다. 첫째, Zenius AI는 초고속 인덱싱 및 검색 성능을 통해 대규모 로그 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 최대 162만 EPS(Events Per Second)의 로그 인덱싱 처리 속도를 제공하며, 1TB 규모의 로그도 단 0.02초 내에 검색할 수 있어, 장애 발생 시 즉각적인 원인 진단과 대응이 가능합니다. 또한, 대용량 환경에서도 로그 유실 없이 안정적인 저장 및 분석이 가능하여, 운영 신뢰성과 가용성을 크게 향상시킵니다. 둘째, Zenius AI는 AI 기반의 자동화된 모델 관리 기능을 갖추고 있어, 모델의 학습, 최적화, 배포를 전 과정 자동화할 수 있습니다. 수작업 없이도 성능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 스케줄 기반 학습 관리를 통해 최신 데이터를 반영한 정기적 모델 업데이트가 가능합니다. 또한, Zenius EMS(Enterprise Monitoring System) 및 다양한 3rd Party 시스템과의 연동 기능을 통해 기존 IT 인프라와 유기적으로 통합된 분석 환경을 구현할 수 있습니다. 셋째, 머신러닝 기반의 이상징후 조기 탐지 및 대응 체계를 통해 서비스 장애를 사전에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 예측값과 실제값의 오차 기반 분석을 통해 정밀한 이상징후를 탐지하며, 장애 패턴 분석 기능을 통해 유사 장애의 반복 가능성을 최소화합니다. 이를 통해 운영자는 보다 체계적이고 선제적인 장애 대응이 가능하며, 전체 IT 서비스의 안정성과 연속성을 효과적으로 유지할 수 있습니다. Zenius AI는 AI 기반의 이상징후 탐지를 통해 IT 운영의 효율성을 높이고, 장애를 사전에 방지할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 기반의 학습과 장애 패턴 분석을 통해 장애 재발 가능성을 최소화하고, 선제적인 예방 및 대응 체계를 구축함으로써 장애 원인을 조기에 차단할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 다운타임을 최소화하고, 안정적인 운영 환경을 유지하여 서비스품질과 신뢰도를 향상시킵니다. 또한, Zenius AI는 운영 비용 절감과 IT 생산성 향상에도 기여합니다. 장애 처리에 소요되는 인력과 시간을 절감해 운영팀이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕고, 자동화된 감지 및 대응 시스템을 통해 전반적인 운영 부담을 효과적으로 완화합니다. 이상 징후 탐지 솔루션 Zenius AI도입을 통해 IT 운영의 안정성과 효율성을 강화하고, 보다 신뢰도 높은 서비스 환경을 구축하시기 바랍니다.
2025.04.03
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