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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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2023.12.07
테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기
테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기
클라우드 환경이 도래하면서 CSP(Cloud Service Provider)에서는 콘솔을 통해 클라우드 자원에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 하지만 서비스를 운영하며 발생하는 다양한 이슈를 콘솔에서 전부 관리하기에는 무리가 있습니다. 반복적인 작업과 휴먼에러가 발생하기 때문이죠. 이러한 문제를 한 번에 해결할 수 있는 방법이 바로 IaC(Infrastructure as Code)입니다. 인프라를 코드로 관리하는 컨셉으로, 효율적인 데브옵스와 클라우드 자동화 구축을 위해 ‘꼭’ 필요한 기술로 각광받고 있죠. 그중에서도 ‘테라폼(Terraform)’은 가장 강력한 IaC 도구로 꼽힙니다. “테라폼(Terraform)이란?” 테라폼은 하시코프(Hashicorp) 사에서 Go 언어로 개발한 오픈소스 IaC 도구입니다. 테라폼에서는 HCL(Hashicorp Configuration Language, 하시코프 설정 언어)을 사용해 클라우드 리소스를 선언합니다. *쉽게 설명한다면 코드로서 클라우드 인프라 서버를 더 효율적으로 구축하고, 운영할 수 있는 오픈소스 소프트웨어죠. 따라서 이번 시간에는 테라폼의 기본동작방식, 특장점, 명령어의 종류, 구체적인 활용 예시에 대해서 살펴보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 테라폼의 기본동작방식 테라폼은 Write, Plan, Apply 기본동작방식으로 이루어져 있는데요. Write 단계에서는 HCL 언어로 필요한 리소스를 선언하고, Plan 단계에서는 앞에서 선언된 리소스들이 생성 가능한지 테스트 및 예측 실행을 수행하며, Apply 단계에서는 선언된 리소스들을 CSP에 적용하는 과정을 거칩니다. *쉽게 설명한다면 Write 단계는 코드 기반으로 선언하고, Plan 단계는 코드 기반으로 검토하며, Apply 단계는 코드 기반으로 리소스를 생성하는 것이죠. 테라폼의 기본개념 테라폼의 주요 기본개념이자 구성요소입니다. 전부 필수적인 내용이지만 특히 Resource, Provider, State는 많이 쓰이는 중요 개념이며 하단 예시에도 나오니 꼭 기억해 두세요! 테라폼의 장점 테라폼은 다양한 장점들이 있는데요. 그중 가장 큰 장점은 자동화를 통해 코드 기반으로 서버 운영 및 관리가 가능한 점입니다. 초보자도 쉬운 코드 재사용을 통해, 효율적인 협업이 가능하고 생산성도 향상시킬 수 있죠. 또한 테라폼은 AWS, GCP(구글), Azure(MS), Naver Cloud(네이버클라우드) 등 다양한 환경에서 지원이 가능한데요. 즉 테라폼만으로도 멀티 클라우드 리소스들을 선언하고 코드로 관리할 수 있습니다. 테라폼의 명령어 테라폼에서 자주 쓰이는 명령어입니다. 그중에서도 코드를 통해 실행될 내용을 미리 확인하는 Plan, 코드 기반으로 리소스를 생성하는 Apply, 그리고 상태를 확인하는 State가 핵심 명령어로 많이 사용되고 있습니다. 테라폼의 활용예시 테라폼을 통해 많은 것을 할 수 있지만, 이번 시간에는 테라폼을 이용하여 AWS에 가장 중심이 되는 서비스인 EC2(AWS에서 제공하는 서버)를 생성해 보겠습니다. 또한 제니우스(Zenius) 모니터링까지 살펴봅시다! 우선 앞서 [테라폼의 기본동작방식]에서 설명했던 것처럼 테라폼은 Write, Plan, Apply 단계를 거치게 되는데요. 테라폼 명령어가 어떤 방식으로 쓰이고 반응하는지, 예시를 통해 확인해 볼까요? > Write 단계: Provider 및 Resource 선언하기 Writer 단계에서는 [테라폼의 기본개념]으로 언급된 *Provider, Resource를 코드 기반으로 선언한 부분을 확인할 수 있습니다. > Plan 단계: Terraform plan Plan 단계에서는 *Terraform plan을 통해 검증을 하게 되는데요. 위 사진 하단에 나와있듯 1개가 추가되고, 0개가 변하고 0개가 없어진다는 의미입니다. 이처럼 +을 통해 추가되는 인프라의 상세정보를 확인할 수 있습니다. > Apply 단계: Terraform apply Apply 단계에서는 앞서 구축 계획에 문제가 없다면 *Terraform apply를 통해 검증된 결과를 바탕으로 실제 인프라에 적용하는 단계입니다. apply 명령을 이용하여 리소스를 생성·수정·삭제하는 것이죠. > State로 확인해 보기 State list 명령어를 통해서도 확인해 보니, 1개의 인스턴스(instance, 클래스의 현재 생성된 오브젝트)가 확인 되네요. 앞서 State list 명령어를 통해 생성된 ‘부분’만 확인했다면, 이번에는 State show 명령어를 통해 어떻게 생성이 됐는지 ‘상세’하게 확인해 봅시다. State 명령어뿐만 아니라 State는 terraform.tfstate 파일로도 확인 가능해 인스턴스 Name 또한 비교해 보았습니다. 테라폼을 이용해 최종 목표였던 AWS에 EC2 인스턴스가 잘 생성이 되었는지 확인해 봐야겠죠? *빨간색 네모 박스에 표기되어 있는 것처럼 잘 생성 되었습니다. 여기서 다시 주목할 점은 AWS의 인스턴스를 생성하기 위해선, 여러 가지 절차를 거쳐야 하는데요. 테라폼을 이용하면 ‘코드’ 하나로 바로 생성이 가능하다는 점입니다. 코드 기반으로 서버운영 및 관리의 자동화라는 특장점 또한 다시 한번 상기해 볼 수 있겠죠? 이처럼 인프라 서버를 효율적으로 구축하는 테라폼을 이용하여, AWS에 EC2를 생성해 보았습니다. 하지만 ‘생성’만 중요한 게 아닌, 효율적인 클라우드 인프라 관리를 극대화하기 위해 ‘모니터링’하는 점도 매우 중요한데요. 테라폼처럼 매우 쉽고 효율적인 방법을 소개하겠습니다. 바로 AWS EC2 모니터링이 가능한 클라우드 서비스 모니터링 시스템인 제니우스-CMS(Zenius-CMS) 예시를 통해, 다양한 환경에서 인프라 모니터링을 어떻게 하고 있는지 살펴보겠습니다! Zenius에서 AWS 모니터링하기 Zenius-CMS는 API를 통해 AWS 계정 기반으로 자동 모니터링을 제공하고 있는데요. 테라폼을 통해 AWS에서 EC2가 코드 기반으로 쉽게 생성했던 것처럼, CMS도 간편한 AWS 모니터링 실행이 가능합니다. 위 사진처럼 EC2 클라우드 서버에 대한 성능도 모니터링이 가능하죠. 여기서 새로운 인스턴스를 추가하면, 이 또한 자동으로 모니터링이 됩니다. Zenius-CMS는 EC2뿐만 아니라 RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있는데요. AWS 콘솔에 접속하지 않고도, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이도 확인할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 이번 시간에는 인프라 서버를 효율적으로 구축하는 테라폼에 대해 학습하고, AWS에 EC2를 생성해 보며 활용 예시까지 살펴보았습니다. 또한 제니우스-CMS(Zenius-CMS) 예시를 통해, AWS EC2 모니터링뿐만 아니라 다양한 환경에서 인프라 모니터링 방법을 알 수 있었는데요. 앞으로도 클라우드 환경에서의 인프라 관리뿐만 아니라, 다양한 환경에서의 모니터링이 가능한 제니우스 제품에 많은 관심 부탁드릴게요! 📚참고 자료 모두의 Terraform(테라폼) PART1 - 개념(230313) Terraform(테라폼)이란? 간단 사용기(220711) 테라폼(Terraform) 기초 튜토리얼(200314)
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쿠버네티스를 통해 본 컨테이너 오케스트레이션
‘쿠버네티스(kubernetes)’는 2013년 구글에서 공개한 이후 컨테이터 오케스트레이션 도구의 표준으로 자리 잡았습니다. CNCF의 1호 졸업 프로젝트이기도 한 쿠버네티스는 지속적인 릴리즈를 거쳐 꽤 성숙한 제품이 됐는데요. 쿠버네티스는 컨테이너화된 어플리케이션을 자동으로 배포하고 스케일링 및 관리하기 위한 컨테이너 오케스트레이션 도구라고 간단하게 정의할 수 있습니다. 일반적으로 컨테이너를 사용할 때 ‘도커(Docker)’를 많이 사용한다는 이야기를 들으셨을 것입니다. 도커는 컨테이너를 쉽게 만들고, 내려받고, 공유할 수 있도록 사용되는 컨테이너 플랫폼입니다. 온프레미스 환경 아래의 배포에서 가상환경의 배포로 발전하고 더 나아가 컨테이너 환경 아래에서 리소스를 관리하게 되면서, 도커는 컨테이너 런타임의 표준으로 자리 잡았습니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko 컨테이너 환경의 배포는 온프레미스 환경과 가상화 환경의 배포보다 관리는 용이하지만, 컨테이너 수가 많아지게 되면서 부하 분산과 안정적인 배포를 위해 관리해야 할 필요성이 지속적으로 증가하였습니다. 이 때 등장하는 것이 컨테이너의 오케스트레이션 도구라고 할 수 있는 쿠버네티스입니다. 이번 시간에는 컨테이너 오케스트레이션의 주요 도구인 쿠버네티스를 통해 컨테이너 오케스트레이션에 대해 알아보고자 합니다. │쿠버네티스의 주요 목적 쿠버네티스의 주요 목적을 이해하려면 컨테이너 오케스트레이션의 개념을 먼저 짚고 넘어가야 합니다. 컨테이너 오케스트레이션 위키피디아의 정의에 따르면 ‘컴퓨터 리소스 자원과 애플리케이션 및 서비스에 대한 자동화된 설정 및 관리’를 의미합니다. 이를 컨테이너에 적용하면, 여러 컨테이너에 대한 프로세스를 최적화하고 적절한 자원의 할당과 자동으로 컨테이너를 생성하고 배포할 수 있도록 해야 합니다. 소수 사용자를 위한 비교적 단순한 컨테이너 앱은 보통 별도의 오케스트레이션이 필요하지 않을 수 있습니다. 관리자가 각 컨테이너 별 리소스 자원을 할당하면 그만이겠죠. 하지만 만약 앱의 기능과 사용자 수가 사소한 수준 이상이라면, 컨테이너 오케스트레이션 시스템을 사용하지 않고 직접 해결하기 어려워집니다. 무엇보다 아키텍처의 트렌드가 모놀리식(Monolithic Architecture)에서 마이크로서비스(Microservice Architecture)로 변화하는 과정에서 컨테이너의 수는 계속 증가할 것이고 무중단 서비스, 즉 고가용성을 제공해야 하는 환경이라면 컨테이너 오케스트레이션은 원활한 서비스 구성을 위한 필수 요소라고 할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처 환경에서는 애플리케이션의 세부 기능들이 작은 서비스 단위로 분리되어 있습니다. 이 각각의 서비스를 구현하는데 컨테이너 기술이 가장 흔하게 이용되는데요, 다수의 컨테이너를 관리하는 상황이라면 위의 4가지 이슈에 대한 해답을 찾아야 합니다. │쿠버네티스의 핵심 아키텍처 앞서 살펴본 4가지 이슈를 해결하기 위해 쿠버네티스는 아래와 같은 네 가지 핵심 아키텍처로 구성되어 있습니다. ① 선언적 구성 기반의 배포 환경 쿠버네티스는 동작을 지시하는 개념보다는 원하는 상태를 선언하는 개념을 주로 사용합니다. 즉 사용자가 설정한 원하는 상태(Desired State)와 현재의 상태(Current State)가 일치하는지를 지속적으로 체크하면서 업데이트합니다. 결과적으로 ‘이렇게 되어야 해!’ 라는 선언적 방식으로 명령을 주면 쿠버네티스는 이를 해석하여 컨테이너들을 자동으로 관리하게 됩니다. ② 기능 단위의 분산 쿠버네티스에서는 각각의 기능들이 모두 독립적인 컴포넌트로 분산되어 있습니다. 앞으로 후술할 쿠버네티스 ‘APIserver’를 통해 내부 컴포넌트들을 컨트롤 하고 있습니다. ③ 클라스터 단위의 중앙 제어 쿠버네티스는 가용할 수 있는 리소스를 클러스터 > 노드 > 파드 단위로 추상화 하여 관리합니다. 각각의 클러스터를 통해 노드를 관리하고 노드 안의 컨테이너를 효율적으로 관리할 수 있습니다. ④ API 기반의 네트워킹 쿠버네티스의 구성 요소들은 오직 ‘APIserver’를 통해서만 상호 접근이 가능한 구조를 가지고 있습니다. 마스터 노드의 ‘Kubectl’라는 컴포넌트를 거쳐 실행되는 모든 명령은 이 API 서버를 거쳐 수행되며, 워커 노드에 포함된 ‘Kubelet’, ‘Kube-proxy’ 역시 API 서버를 통해 상호작용하게 되어 있습니다. │쿠버네티스의 오케스트레이션 기능 컨테이너 오케스트레이션의 핵심은 컨테이너의 프로비저닝, 배포, 네트워킹, 확장 가용성, 라이프사이클 관리, 상태 모니터링 일체를 자동화하는 데 있습니다. 쿠버네티스가 제공하는 오케스트레이션 기능은 위의 컨테이너 관리 이슈에 대한 적절한 해결책을 제공합니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko ① 오토스케일링 (Auto-Scaling) 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 컴퓨팅 단위를 파드(Pod)라고 부르는데요. 쿠버네티스는 각 클러스터 안에 있는 노드의 CPU와 메모리 자원에 대한 할당을 Pod를 통해 자동으로 조정합니다. 만약 부하가 증가하여 리소스를 과하게 점유하고 있다면 자동으로 파드 복제본이 실행되어 가용성을 확보할 수 있습니다. ② 스케줄링 (Scheduling) 컨테이너를 일정한 알고리즘에 기초하여 구체적으로 어떤 노드에서 움직이게 할지 배치하는 것을 스케줄링이라고 합니다. ‘Kube Scheduler’라는 컴포넌트를 통해 클러스터 내에 실행할 파드를 노드에 스케줄링 할 수 있습니다. ③ 오토 힐링 (Auto-Healing) 쿠버네티스는 사용자가 지정한 컨테이너의 상태를 지속적으로 관찰하여 비정상적인 상태를 감지하면 컨테이너를 재시작하고 스케줄링을 빠르게 재시작 할 수 있습니다. 사용자의 선언적 상태에 따라 응답하지 않은 컨테이너를 새롭게 구동 시킬 수 있습니다. ④ 분산 부하 (Load-Balancing) 하나의 서비스에 여러 개의 컨테이너가 구동 시, 서비스에 들어오는 요청을 컨테이너들 사이에 균등하게 분배하여 부하를 분산시킵니다. 이를 통해 급증하는 서비스 요청에 대해 효율적인 대응이 가능합니다. │쿠버네티스의 구성요소 쿠버네티스는 총 네 가지의 구성요소로 이루어져 있습니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko ① 클러스터 (Cluster) CNCF 재단에 따르면 클러스터는 공통의 목표를 위해 작동하는 애플리케이션의 그룹이라고 정의하고 있습니다. 쉽게 표현하면, 클러스터는 컨테이너를 통해 실행되는 여러 서비스들의 집합이라고 할 수 있겠는데요. 클러스터의 구성 목적은 애플리케이션의 효율적인 관리에 그 목적이 있습니다. 일반적으로 컨트롤 타워 역할을 하는 마스터 노드와 컨테이너가 실행되는 워커 노드로 구성되어 있습니다. ② 마스터 노드 (Master Nodes) 마스터 노드는 클러스터 전체를 관리하는 컨트롤 타워의 역할을 합니다. 대규모의 컨테이너 관리를 위해 각 워커 노드들의 리소스 사용률을 고려하여 컨테이너 배치와 모니터링이 필요한데요. 클러스터 내에서 이 역할을 수행하는 노드를 마스터 노드라고 부릅니다. ③ 워커 노드 (Worker Nodes) 워커 노드는 마스터 노드의 컨트롤을 받아 실제 컨테이너를 실행하고 쿠버네티스 실행 환경을 관리합니다. ‘Kubelet’이라는 노드 컴포넌트를 통해 파드의 실행을 직접 관리하며 APIserver와 통신하게 됩니다. 하나의 노드는 일반적으로 여러 개의 파드로 구성됩니다. 마스터 노드를 통해 파드에 대한 스케줄링을 자동으로 처리할 수 있습니다. ④ 파드 (Pod) 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 컴퓨팅 단위입니다. 위의 그림과 같이 하나의 파드 안에 다수의 컨테이너 혹은 단일 컨테이너로 구성될 수 있는데요. 쿠버네티스는 파드를 통해 컨테이너가 동일한 리소스 및 로컬 네트워크를 공유하게 합니다. 위와 같은 방식으로 컨테이너를 그룹화하면 분산된 환경에서도 동일한 하드웨어를 공유하는 것처럼 컨테이너를 서로 통신할 수 있도록 만듭니다. 파드의 사용 목적은 단순합니다. 일반적으로 서로 다른 컨테이너들이 각기 다른 기능들을 수행하며 하나의 완전한 애플리케이션으로 이루어 지게 되는데요. 이 때, 파드를 통해 각 컨테이너들의 내부 통신이 가능하게 하고 모든 컨테이너에 동일한 환경을 제공해 줄 수 있습니다. 요약하면 파드는 컨테이너가 제공하는 모든 기능을 활용하는 동시에 프로세스가 함께 실행되는 것처럼 보이게 하는 역할을 합니다. │쿠버네티스의 주요 컴포넌트 쿠버네티스의 주요 컴포턴트를 컨트롤 플레인 컴포넌트와 노드 컴포넌트로 나눠서 살펴보겠습니다. ① 컨트롤 플레인 컴포넌트 (Control Plane Components) 마스터 노드의 컨테이너, 워커 노드의 관리는 컨트롤 플레인 컴포넌트를 통해 이루어집니다. 컨트롤 플레인 컴포넌트는 클러스터 전체의 워크로드 리소스 등 주요 구성 요소들을 배포하고 제어하는 역할을 합니다. * Kube-APIserver API서버 라는 이름에서 말해주듯이 쿠버네티스의 컴포넌트와 사용자와의 접점 역할을 맡고 있습니다. 쿠버네티스에서 클러스터의 모든 구성 요소들은 오직 API서버를 통해서만 상호 접근이 가능하도록 설계되어 있습니다. 쿠버네티스의 중앙관리자라는 표현이 어울릴지 모르겠지만, 파드의 생성부터 스케줄링, etcd와의 통신까지 쿠버네티스의 모든 동작 과정에 API서버는 쿠버네티스의 중심에 있습니다. * etcd etcd는 클러스터 안의 각 구성요소에 대한 정보가 키-값 형태로 저장된 자체적인 데이터베이스입니다. 현재 클러스터에 있는 컴포넌트가 몇 개인지, 각각의 파드들이 어떤 노드에 붙어 있는지, 어떤 컨테이너를 들고 있는지에 대한 모든 정보가 etcd에 저장됩니다. 중요한 점은 etcd가 다운된다면 클러스터는 제대로 동작하지 못하게 되므로 자체적인 백업 스케줄링은 쿠버네티스 관리에 필수 요소라고 할 수 있습니다. * kube-controller-manager 컨트롤러 매니저는 클러스터 내에 작업 중인 다양한 리소스들을 모니터링하며 사용자가 설정한 원하는 상태(Desired State)와 현재의 상태(Current State)가 일치하도록 관리하는 작업을 합니다. 주요 컨트롤러로는 파드 복제를 유지해 주는 레플리카셋(ReplicaSet), 앱 배포를 세밀하게 관리할 수 있는 디플로이먼트(Deployment) 등으로 구성되어 있으며, 하나의 패키징 된 형태를 가지고 있습니다. * Kube-Scheduler 스케줄러는 각 파드들이 어떤 노드에서 작업을 수행할지 결정해 주는 역할을 맡고 있습니다. 비유하자면 작업 장소를 선택해 주는 의사 결정만 담당하고 있으며 실질적인 배치 작업은 아래 설명할 Kubelet이 담당하고 있습니다. ② 노드 컴포넌트 (Node Components) 노드 컴포넌트는 노드에서 작동하는 파드들을 관리하기 컴포넌트입니다. 워커 노드뿐 아니라 마스터 노드에서도 존재합니다. * Kubelet Kebelet은 클러스터의 모든 노드에서 실행되는 에이전트입니다. 파드의 실행을 직접적으로 관리한다고 볼 수 있는데요. 컨테이너디(Containerd), 크라이오(CRI-O) 같은 컨테이너 런타임과도 통신이 가능하며 노드 내에 구동 중인 컨테이너에 대한 라이프사이클을 관리합니다. 본래 쿠버네티스에서는 컨테이너 생성과 실행을 위한 런타임 엔진으로 도커(Docker)를 지원해왔으나, 2022년 2월 기준으로 완전히 중단되었습니다. 물론 런타임 엔진에서 도커가 제외된다는 것이 클러스터에서 도커 자체를 사용하지 못하게 된다는 뜻은 아닙니다. * Kube-proxy Kube-proxy는 노드에서 구동되는 쿠버네티스 네트워크 프록시입니다. 쿠버네티스에서 서비스라고 불리는 내부/외부 트래픽을 어느 파드로 전달할 것인지에 대한 규칙을 생성하고 관리하는 역할을 합니다. 。。。。。。。。。。。。 쿠버네티스의 주요 오케스트레이션 기능과 쿠버네티스의 주요 구성 요소 및 컴포넌트들을 살펴보았는데요. 쿠버네티스만이 컨테이너의 관리 복잡성을 해결할 수 있는 유일한 오픈소스는 아닙니다. 아파치 소프트웨어 재단에서 개발한 ‘아파치 메소스(Apache Mesos)’, 도커에서 개발한 ‘도커 스웜(Docker Swarm)’ 등의 컨테이너 관리 오픈소스도 있지만 2024년 현재 쿠버네티스는 독점적인 위치를 차지하고 있습니다. 무엇보다 3대 퍼블릭 클라우드사인 AWS, Azure, GCP 모두 매니지드 쿠버네티스 플랫폼을 제공하고 있습니다. 국내 퍼블릭 클라우드인 kt cloud, 네이버클라우드, NHN클라우드, 가비아, 카카오클라우드, 삼성클라우드플랫폼 등 모두 각 클라우드 환경에 최적화된 쿠버네티스 서비스를 제공하고 있죠. 또한, RedHat은 쿠버네티스 기반의 오픈시프트(OpenShift)를 통해 CaaS(Container as a Service) 시장의 선점을 노리고 있습니다. 스타트업과 대기업을 가리지 않고 기업에서 운영하는 컨테이너 기반의 애플리케이션이 복잡화됨에 따라 컨테이너 오케스트레이션 관리 도구인 쿠버네티스는 이제 기업 IT 운영전략의 핵심 요소가 되었습니다. 제니우스 쿠버네티스 모니터링 화면 예시 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) 역시 컨테이너 모니터링뿐 아니라 쿠버네티스에 대한 모니터링을 환경을 제공하고 있습니다. 멀티 클러스터 환경에서의 모든 클러스터에 대한 모니터링뿐 아니라 Object Meta 정보를 제공하며 다양한 임계치 기반의 이벤트 감시 설정으로 선제적 장애 대응이 가능합니다. 📚참고 자료 쿠버네티스 공식 문서: Kubernetes Components 쿠버네티스 공식 문서: Options for Highly Available Topology 쿠버네티스 공식 문서: Container runtimes
2024.02.05
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