쿠버네티스 설계 원칙과 특징
Kubernetes의 주요 설계 원칙을 보다 깊이 있게 이해하기 위해, 개별 원칙을 설명하고 그와 관련된 개념 및 이론을 정리해 보겠습니다.
1. 선언적 API (Declarative API)
Kubernetes는 사용자가 원하는 시스템의 상태를 선언적(Declarative) 으로 정의하도록 합니다. 사용자는 “어떻게(how)”가 아니라 “무엇(what)”을 원하는지를 기술하며, Kubernetes의 컨트롤 루프(Control Loop)가 이를 유지하는 역할을 합니다.
관련 개념
- Desired State vs. Current State: 사용자가 정의한 원하는 상태(Desired State)와 실제 시스템의 상태(Current State)를 비교하여, Kubernetes가 자동으로 조정합니다.
- 컨트롤 루프(Control Loop): 지속적으로 시스템 상태를 감시하고, 목표 상태와 불일치가 발생하면 이를 자동으로 조정하는 메커니즘.
- YAML/JSON 선언 방식: Kubernetes 리소스는 YAML 또는 JSON 파일을 통해 정의되며, kubectl apply 등을 통해 클러스터에 적용됩니다.
- Idempotency: 동일한 선언을 여러 번 적용해도 같은 결과를 보장하는 특징.
실제 적용 예시
위와 같이 Deployment를 선언하면, Kubernetes는 항상 3개의 파드를 유지하려고 자동 조정합니다.
2. 확장 가능성 (Extensibility)
Kubernetes는 다양한 환경에서 활용될 수 있도록 모듈화(Modular) 및 플러그인 기반(Plugin-based) 아키텍처를 채택하고 있습니다. 사용자는 기본 기능을 확장하고 커스텀 리소스를 추가할 수 있습니다.
관련 개념
- Custom Resource Definition (CRD): 사용자가 새로운 Kubernetes 리소스를 정의하여 API를 확장할 수 있음.
- Operator Pattern: 애플리케이션의 라이프사이클을 자동으로 관리하는 Kubernetes 네이티브 컨트롤러.
- Admission Controller: 요청을 가로채어 검증하거나 변경하는 기능.
- CNI (Container Network Interface): 네트워크 플러그인 확장 (예: Calico, Cilium, Flannel 등).
- CSI (Container Storage Interface): 스토리지 플러그인 확장 (예: Ceph, NFS, AWS EBS 등).
- Webhook: 외부 시스템과의 통합을 위한 API 요청 인터셉트 메커니즘.
실제 적용 예시
- 새로운 리소스를 정의하는 CRD를 활용하면 kubectl get myresources와 같은 명령을 사용할 수 있음.
- Operator를 사용하여 데이터베이스 자동 백업 및 복구 기능 구현 가능.
3. 이식성 (Portability)
Kubernetes는 특정 클라우드 환경에 종속되지 않고, 온프레미스(On-Prem), 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드, 엣지(Edge) 환경에서도 일관되게 동작하도록 설계되었습니다.
관련 개념
- 클라우드 중립성 (Cloud-Agnostic): AWS, GCP, Azure, 온프레미스 등에서 동일한 방식으로 Kubernetes를 운영할 수 있음.
- 멀티 클러스터 관리: Kubernetes Federation 또는 KubeEdge 등을 활용하여 여러 클러스터를 통합 운영 가능.
- Immutable Infrastructure: 컨테이너 기반 배포 모델을 활용하여 일관된 실행 환경 제공.
- GitOps: Git 저장소를 단일 소스로 삼아 환경 간 차이를 최소화하는 운영 방식.
실제 적용 예시
- 동일한 Kubernetes 배포 파일을 이용하여 로컬 개발 환경(Docker Desktop)과 AWS EKS, Google GKE, Azure AKS에서도 동일하게 실행 가능.
4. 자동화 (Automation)
Kubernetes는 컨테이너의 배포(Deployment), 확장(Scaling), 자가 복구(Self-healing) 등을 자동화하여 운영 부담을 줄입니다.
관련 개념
- 자동 확장 (Auto Scaling): HPA, VPA, Cluster Autoscaler 등을 통해 워크로드 변화에 따라 자원을 자동 조정.
- Self-healing: 장애가 발생한 컨테이너나 노드를 감지하고 자동으로 복구.
- 롤링 업데이트 & 롤백: 새로운 버전의 애플리케이션을 점진적으로 배포하거나, 문제가 발생하면 즉시 이전 버전으로 롤백.
- Job & CronJob: 특정 작업을 예약 실행하거나 일회성으로 실행.
- 서비스 디스커버리 & 로드 밸런싱: DNS 기반의 자동 서비스 탐색 및 트래픽 분산.
실제 적용 예시
- 자동 복구
-
- 위처럼 restartPolicy: Always 를 설정하면, 컨테이너가 비정상 종료되더라도 Kubernetes가 자동으로 복구함.
- 자동 확장
-
- HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 적용하면 CPU 사용량이 증가할 경우 파드 개수를 자동으로 조절함.
종합 정리
Kubernetes의 주요 설계 원칙을 깊이 이해하면, 이를 기반으로 MSA 애플리케이션의 안정성과 운영 효율성을 더욱 극대화할 수 있습니다. 더 자세한 내용이나 특정 사례 분석이 필요하면 추가로 논의할 수 있습니다.
| 설계 원칙 | 핵심 개념 | 주요 관련 기술 |
|---|---|---|
| 선언적 API | 목표 상태 선언, 컨트롤 루프, Idempotency | YAML, JSON, kubectl, Custom Controller |
| 확장 가능성 | 플러그인 기반 아키텍처, CRD, Operator | CRD, Operator, CNI, CSI, Admission Controller |
| 이식성 | 클라우드 중립성, 멀티 클러스터 운영 | Kubernetes Federation, GitOps, Hybrid Cloud |
| 자동화 | Auto Scaling, Self-healing, Rollback | HPA, VPA, Cluster Autoscaler, 롤링 업데이트 |
쿠버네티스 아키텍처 핵심 요소
쿠버네티스는 크게 마스터 노드와 워커 노드로 구성됩니다.
1.1 마스터 노드 (Master Node)
- kube-apiserver: 쿠버네티스 API 서버로, 클러스터의 핵심 구성 요소입니다. 사용자와 다른 컴포넌트 간의 통신을 담당하며, 모든 요청을 처리하고 클러스터의 상태를 관리합니다.
- etcd: 클러스터의 모든 설정 정보와 상태 데이터를 저장하는 분산 키-값 저장소입니다. 쿠버네티스의 핵심 데이터베이스 역할을 하며, 높은 가용성을 위해 여러 노드로 복제됩니다.
- kube-scheduler: 새로 생성된 파드(Pod)를 어떤 워커 노드에 배치할지 결정하는 스케줄러입니다. 노드의 리소스 사용량, 제약 조건 등을 고려하여 최적의 노드를 선택합니다.
- kube-controller-manager: 클러스터의 상태를 모니터링하고, 사용자가 정의한 상태를 유지하도록 하는 컨트롤러들을 관리합니다. 노드 컨트롤러, 복제 컨트롤러, 엔드포인트 컨트롤러 등이 포함됩니다.
- cloud-controller-manager: 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure 등)에서 클러스터를 운영할 때, 클라우드 제공자의 API와 상호작용하여 로드밸런싱, 스토리지, 네트워크 등을 관리하는 컨트롤러입니다.
1.2 워커 노드 (Worker Node)
- kubelet: 각 워커 노드에서 실행되는 에이전트로, 마스터 노드의 명령을 받아 파드를 실행하고 관리합니다. 컨테이너의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 마스터 노드에 보고합니다.
- kube-proxy: 각 노드의 네트워크 프록시 및 로드밸런서 역할을 수행합니다. 쿠버네티스 서비스를 통해 노출된 애플리케이션으로 트래픽을 전달하는 역할을 합니다.
- Container Runtime: 컨테이너를 실행하고 관리하는 소프트웨어입니다. Docker, containerd 등이 사용됩니다.
이 외에도 쿠버네티스에는 다양한 기능과 개념이 존재합니다. 위에서 설명된 내용들은 쿠버네티스를 처음 접하는 사용자들이 기본적으로 알아야 할 핵심 개념들이며, 쿠버네티스 학습과 실제 활용에 도움이 되기를 바랍니다.
