이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

쿠버네티스 환경에서 애플리케이션 배포 및 관리를 단순화하고 자동화하는 데 사용되는 주요 도구들에 대해 더욱 자세히 설명해 드리겠습니다. 각 도구의 역할, 기능, 장점, 사용 사례를 중심으로 살펴보겠습니다.

Helm은 Kubernetes 애플리케이션의 패키지 관리자로, Helm Chart를 사용하여 애플리케이션을 배포, 업그레이드, 삭제할 수 있습니다. apt (Ubuntu), yum (CentOS), pip (Python)과 같이, 헬름은 쿠버네티스 애플리케이션을 정의하고, 설치하고, 업그레이드하고, 롤백하는 작업을 단순화합니다. 복잡한 쿠버네티스 매니페스트 파일 (YAML)을 쉽게 관리하고 재사용할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 쿠버네티스 리소스를 손쉽게 설치, 업그레이드, 롤백 및 제거할 수 있다.

• Helm Chart는 쿠버네티스 애플리케이션을 정의하는 패키지 템플릿이다. 하나의 Chart에는 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 쿠버네티스 리소스(Deployment, Service, ConfigMap 등)의 정의가 포함되어 있다.

• 예를 들어, nginx를 배포하는 간단한 Helm Chart의 deployment.yaml 템플릿은 다음과 같다.

• 그리고 values.yaml 파일에서 기본 설정값을 지정할 수 있다.

• 이제 이 Chart를 사용하여 배포할 수 있다.

하버는 클라우드 네이티브 환경을 위한 오픈 소스 “레지스트리”입니다. 컨테이너 이미지를 저장, 관리, 보안 스캔하는 기능과 헬름 차트를 저장하고 공유하는 기능을 제공합니다. 기업 환경에서 컨테이너 이미지를 안전하게 관리하고 공유하는 데 필수적인 도구입니다.

1. 컨테이너 이미지 저장

• Docker 이미지와 OCI (Open Container Initiative) 이미지를 저장하고 관리합니다.
• 이미지에 대한 접근 권한을 제어하여 보안을 강화합니다.

2. 보안 취약점 스캔

• 저장된 컨테이너 이미지의 보안 취약점을 스캔하여 보안 위협을 식별하고 해결합니다.

3. 이미지 복제

• 여러 하버 인스턴스 간에 이미지를 복제하여 고가용성을 확보하고 지역 간 지연 시간을 줄입니다.

4. 헬름 차트 저장소

• 헬름 차트를 저장하고 공유할 수 있는 저장소 기능을 제공합니다.

5. 사용자 및 접근 제어

• 사용자 및 그룹에 따라 이미지 및 차트에 대한 접근 권한을 관리할 수 있습니다.

• 보안: 컨테이너 이미지의 보안 취약점을 스캔하고 접근 권한을 제어하여 보안을 강화합니다.
• 중앙 집중 관리: 컨테이너 이미지와 헬름 차트를 중앙에서 관리하여 운영 효율성을 높입니다.
• 기업 환경에 적합: 기업에서 필요로 하는 사용자 관리, 접근 제어, 감사 기능 등을 제공합니다.
• 하이브리드/멀티 클라우드 지원: 여러 클라우드 환경에서 컨테이너 이미지를 복제하고 관리할 수 있습니다.

쿠버네티스 오퍼레이터는 특정 애플리케이션의 배포, 관리, 복구 작업을 “자동화”하는 데 사용되는 쿠버네티스 확장 메커니즘입니다. 사람이 수동으로 수행하던 복잡한 운영 작업을 코드(사용자 정의 컨트롤러)로 정의하여 쿠버네티스가 스스로 관리하도록 합니다.

• 애플리케이션 배포 및 업데이트 자동화: 애플리케이션의 초기 배포 및 버전 업데이트를 자동화합니다.
• 애플리케이션 상태 모니터링 및 복구: 애플리케이션의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이상 발생 시 자동으로 복구합니다.
• 애플리케이션 구성 관리: 애플리케이션의 설정을 변경하고 관리하는 작업을 자동화합니다.
• 백업 및 복원: 애플리케이션 데이터를 백업하고 복원하는 작업을 자동화합니다.
• 확장성 및 스케일링: 애플리케이션의 성능 요구 사항에 따라 자동으로 스케일링합니다.

• 자동화된 운영: 애플리케이션 관리 작업을 자동화하여 운영 효율성을 높이고 인적 오류를 줄입니다.
• 확장성 및 유연성: 쿠버네티스 API를 활용하여 사용자가 원하는 대로 자동화 로직을 정의할 수 있습니다.
• 애플리케이션 전문 지식 내재화: 애플리케이션을 운영하는 데 필요한 전문 지식을 오퍼레이터 코드에 내재화하여 운영 담당자의 부담을 줄입니다.
• 일관성: 사람의 개입을 줄여 애플리케이션 관리에 일관성을 유지합니다.

쿠베플로우는 쿠버네티스에서 머신러닝 워크플로우를 구축, 학습, 배포, 관리하는 데 사용되는 오픈 소스 “머신러닝 플랫폼”입니다. 머신러닝 모델 개발, 학습, 배포를 위한 통합적인 환경을 제공하여 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

1. 머신러닝 파이프라인 관리

• 머신러닝 워크플로우를 파이프라인 형태로 구성하고 관리합니다.
• 파이프라인은 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 일련의 단계를 정의합니다.

2. 모델 학습 환경

• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 다양한 머신러닝 프레임워크를 지원합니다.
• 분산 학습 환경을 구성하여 대규모 모델을 학습할 수 있습니다.

3. 모델 배포 및 서빙

• 학습된 모델을 쿠버네티스에 배포하고 관리합니다.
• REST API 또는 gRPC를 통해 모델을 서비스로 제공합니다.

4. 모델 모니터링

• 배포된 모델의 성능을 모니터링하고 문제가 발생 시 알림을 제공합니다.

5. GPU 지원

• GPU를 사용하여 머신러닝 모델의 학습 속도를 가속화합니다.

• 머신러닝 워크플로우 자동화: 머신러닝 모델 개발, 학습, 배포 전 과정을 자동화합니다.
• 쿠버네티스 기반: 쿠버네티스 위에서 작동하므로 확장성, 유연성, 이식성을 제공합니다.
• 협업 환경 제공: 머신러닝 모델 개발 및 배포에 대한 팀 협업을 지원합니다.
• 다양한 프레임워크 지원: TensorFlow, PyTorch 등 다양한 머신러닝 프레임워크를 지원합니다.

아르고 CD는 Git 저장소에 정의된 쿠버네티스 리소스 설정(YAML 파일)을 기반으로 애플리케이션을 “지속적으로 배포”하는 GitOps 기반의 도구입니다. 애플리케이션의 상태를 Git 저장소와 동기화하여 배포 프로세스를 자동화하고 관리합니다.

1. GitOps 기반 배포

• Git 저장소에 정의된 쿠버네티스 리소스 설정(YAML 파일)을 자동으로 쿠버네티스 클러스터에 배포합니다.
• Git 저장소의 변경 사항을 감지하고 쿠버네티스 환경에 자동으로 동기화합니다.

2. 자동 동기화

• Git 저장소와 쿠버네티스 클러스터의 상태를 지속적으로 비교하고, 차이가 발생하면 자동으로 동기화합니다.

3. 배포 모니터링 및 시각화

• 애플리케이션 배포 상태를 실시간으로 모니터링하고 시각적으로 표시합니다.

4. 롤백 기능

• 배포 실패 시 이전 버전으로 롤백하는 기능을 제공합니다.

5. 다중 클러스터 지원

• 여러 쿠버네티스 클러스터에 동시에 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.

6. 액세스 제어

• 사용자 및 그룹에 따라 배포에 대한 접근 권한을 제어할 수 있습니다.

• 지속적인 배포 자동화: Git 저장소의 변경 사항을 감지하여 자동으로 애플리케이션을 배포합니다.
• 안정적인 배포: Git 저장소의 변경 이력을 통해 배포 안정성을 높입니다.
• 가시성: 배포 상태를 시각적으로 모니터링할 수 있습니다.
• 롤백 용이: 배포 실패 시 이전 버전으로 쉽게 롤백할 수 있습니다.
• 감사: Git 저장소의 변경 이력을 통해 누가 언제 배포를 변경했는지 추적할 수 있습니다.