쿠버네테스

마스터 노드는 쿠버네티스 클러스터의 제어 평면을 구성하는 핵심 요소이다. 이 노드는 클러스터의 모든 관리 및 조정 작업을 책임지며, 애플리케이션의 배포 상태를 유지하고, 사용자 요청을 처리하며, 클러스터의 전반적인 상태를 모니터링한다. 일반적으로 고가용성을 위해 여러 대의 서버에 분산되어 구성된다.

마스터 노드의 주요 구성 요소로는 kube-apiserver, kube-scheduler, kube-controller-manager, 그리고 etcd가 있다. kube-apiserver는 모든 API 요청을 처리하는 클러스터의 관문 역할을 한다. kube-scheduler는 새로 생성된 포드를 실행할 적절한 워커 노드를 선택하는 책임을 진다. kube-controller-manager는 복제 컨트롤러나 노드 컨트롤러와 같은 다양한 컨트롤러를 운영하여 시스템의 실제 상태가 원하는 상태와 일치하도록 조정한다. etcd는 클러스터의 모든 구성 데이터와 상태 정보를 저장하는 고가용성 키-값 저장소이다.

이러한 구성 요소들은 함께 작동하여 사용자가 정의한 애플리케이션 배포 명세를 실제 클러스터 상태로 만드는 데 필요한 모든 의사 결정과 조정을 수행한다. 마스터 노드는 애플리케이션 워크로드를 직접 실행하지 않으며, 그 임무는 워크로드를 실행하는 워커 노드들을 관리하고 감독하는 데 있다.

따라서 마스터 노드는 쿠버네티스 클러스터의 두뇌이자 중앙 관리 시스템으로, 클러스터의 안정성과 자동화된 운영을 보장하는 기반이 된다.

워커 노드는 쿠버네티스 클러스터에서 실제 애플리케이션 워크로드를 실행하는 머신이다. 이 노드는 컨테이너 형태의 애플리케이션을 담는 기본 단위인 포드가 배치되고 구동되는 곳으로, 클러스터의 컴퓨팅 능력을 제공한다. 각 워커 노드는 마스터 노드의 제어를 받으며, 마스터 노드의 API 서버로부터 할당받은 작업을 수행한다. 일반적으로 가상 머신이나 물리적 서버로 구성되며, 클라우드 환경에서는 인스턴스 형태로 제공된다.

워커 노드의 핵심 구성 요소는 kubelet, kube-proxy, 그리고 컨테이너 런타임이다. kubelet은 노드에 대한 에이전트 역할을 하며, 마스터 노드와 통신하고 해당 노드에서 포드의 생명주기를 관리한다. kube-proxy는 노드의 네트워크 규칙을 관리하여 포드 간의 네트워크 통신과 서비스 추상화를 가능하게 한다. 컨테이너 런타임은 도커나 containerd와 같은 소프트웨어로, 컨테이너를 실제로 실행하는 책임을 진다.

워커 노드는 리소스 할당과 관리를 위해 CPU와 메모리 용량을 마스터 노드에 보고한다. 쿠버네티스 스케줄러는 이 정보를 바탕으로 새로 생성된 포드를 적절한 워커 노드에 배치한다. 노드에 장애가 발생하면 마스터 노드의 컨트롤러가 이를 감지하고, 해당 노드에서 실행 중이던 포드를 정상 상태의 다른 워커 노드로 재배치하는 자동 복구 기능을 수행한다.

클러스터의 규모와 요구 사항에 따라 수십 개에서 수천 개에 이르는 워커 노드를 추가하여 수평적 확장을 할 수 있다. 이를 통해 애플리케이션의 처리량을 늘리거나 고가용성을 보장할 수 있다. 워커 노드의 상태는 kubectl 명령줄 도구나 쿠버네티스 대시보드를 통해 모니터링하고 관리할 수 있다.

포드는 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 배포 단위이다. 하나 이상의 컨테이너를 포함하는 논리적 집합으로, 이 컨테이너들은 스토리지와 네트워크를 공유하며 같은 호스트 상에서 함께 실행된다. 포드는 일시적인 존재로 설계되어, 애플리케이션의 단일 인스턴스를 실행하는 임시 컨테이너 환경을 제공한다.

포드 내의 컨테이너들은 동일한 IP 주소와 포트 공간을 공유하며, localhost를 통해 서로 통신할 수 있다. 또한 동일한 볼륨을 공유하여 데이터를 교환하거나 영구적인 데이터를 저장할 수 있다. 이렇게 긴밀하게 결합된 컨테이너 그룹은 하나의 응집력 있는 서비스 단위로 작동하도록 한다. 예를 들어, 웹 애플리케이션 컨테이너와 로그 수집기 컨테이너를 하나의 포드에 배치하여 효율적으로 관리할 수 있다.

쿠버네티스는 일반적으로 포드를 직접 생성하기보다 디플로이먼트나 스테이트풀셋 같은 상위 수준의 컨트롤러를 통해 포드를 관리한다. 이러한 컨트롤러는 포드의 복제본 수를 유지하고, 장애 발생 시 새로운 포드를 생성하며, 애플리케이션의 롤링 업데이트를 처리하는 책임을 진다. 포드는 기본적으로 스케줄러에 의해 클러스터 내 적절한 워커 노드에 배치된다.

포드의 생명주기는 매우 동적이다. 사용자 요청이나 시스템 장애로 인해 쉽게 생성되고 제거될 수 있다. 이러한 특성 때문에 포드 자체에 영구적인 데이터를 저장하는 것은 권장되지 않으며, 지속적인 데이터 저장이 필요할 경우 퍼시스턴트 볼륨을 연결하여 사용한다. 포드의 상태와 명세는 etcd에 저장되어 클러스터의 일관성을 보장한다.

디플로이먼트는 쿠버네티스에서 가장 널리 사용되는 컨트롤러 중 하나로, 애플리케이션의 배포와 업데이트를 선언적으로 관리하기 위한 객체이다. 사용자는 원하는 애플리케이션의 상태, 예를 들어 실행되어야 할 포드의 복제본 수와 사용할 컨테이너 이미지 버전 등을 디플로이먼트 매니페스트 파일에 정의한다. 그러면 쿠버네티스 시스템은 현재 상태를 지속적으로 관찰하며 사용자가 정의한 원하는 상태로 조정하는 작업을 자동으로 수행한다.

디플로이먼트의 핵심 기능은 무중단 롤링 업데이트와 이전 버전으로의 롤백을 쉽게 구현하는 것이다. 새 버전의 애플리케이션을 배포할 때, 디플로이먼트는 기존 포드를 하나씩 새 포드로 교체하며 서비스 중단을 최소화한다. 만약 새 버전에 문제가 발견되면, 디플로이먼트의 변경 이력을 통해 단일 명령어로 이전 안정적인 버전으로 즉시 되돌릴 수 있다. 이는 데브옵스의 지속적 배포 파이프라인을 구축하는 데 필수적인 요소이다.

또한 디플로이먼트는 애플리케이션의 스케일링을 관리한다. 사용자는 kubectl scale 명령어를 통해 또는 매니페스트 파일의 replicas 값을 수정하여 실행 중인 포드의 개수를 손쉽게 늘리거나 줄일 수 있다. 디플로이먼트 컨트롤러는 지정된 복제본 수를 유지하기 위해 포드를 생성하거나 제거하는 작업을 담당한다. 이는 로드 밸런싱과 고가용성을 보장하는 기반이 된다.

디플로이먼트는 내부적으로 레플리카셋을 생성하고 관리함으로써 포드의 집합을 제어한다. 사용자는 대부분의 경우 레플리카셋을 직접 다루기보다는 상위 추상화 객체인 디플로이먼트를 통해 애플리케이션의 라이프사이클을 관리하는 것이 권장된다. 이는 배포 전략을 더욱 풍부하게 제어할 수 있게 해주며, 쿠버네티스 생태계의 표준 배포 방식으로 자리 잡았다.

서비스(Service)는 쿠버네티스에서 포드(Pod)의 논리적 집합과 그 집합에 접근하기 위한 네트워크 정책을 정의하는 추상화 계층이다. 포드는 일시적이며 동적으로 생성되고 제거되기 때문에 고정된 IP 주소를 가질 수 없다. 서비스는 이러한 불안정한 포드 집합 앞에 안정적인 네트워크 엔드포인트를 제공함으로써, 클러스터 내부 또는 외부의 클라이언트가 포드의 변화와 무관하게 일관된 방식으로 애플리케이션에 접근할 수 있게 한다. 이는 마이크로서비스 아키텍처에서 필수적인 서비스 디스커버리 기능을 실현한다.

서비스는 주로 셀렉터(Selector)를 사용하여 특정 레이블(Labels)을 가진 포드 집합을 타겟으로 지정한다. 서비스가 생성되면, 쿠버네티스는 해당 서비스에 고정된 클러스터 IP를 할당하고, kube-proxy 구성 요소가 이 서비스의 트래픽을 백엔드 포드들로 전달하는 규칙을 설정한다. 서비스의 주요 유형으로는 클러스터 내부에서만 접근 가능한 ClusterIP, 단일 노드의 포트를 통해 외부에 노출하는 NodePort, 그리고 클라우드 제공자의 로드 밸런서를 자동으로 프로비저닝하는 LoadBalancer가 있다.

이를 통해 서비스는 로드 밸런싱을 자동으로 수행한다. 서비스에 연결된 여러 포드로 들어오는 네트워크 요청은 기본적으로 라운드 로빈 방식으로 분산된다. 또한, 서비스는 헬스 체크를 기반으로 정상적인 포드만 트래픽의 대상으로 포함시켜 애플리케이션의 가용성을 높인다. 결과적으로, 개발자는 백엔드 포드의 개수나 위치가 변경되더라도 서비스의 안정된 도메인 이름이나 IP를 사용해 애플리케이션 구성 요소끼리 통신할 수 있게 되어, 데브옵스 환경에서의 배포와 확장이 용이해진다.

컨피그맵(ConfigMap)과 시크릿(Secret)은 쿠버네티스에서 애플리케이션의 설정 데이터와 민감한 정보를 포드(Pod)에 제공하기 위한 오브젝트이다. 이들은 애플리케이션 코드와 구성 정보를 분리하는 데 핵심적인 역할을 하며, 데브옵스의 구성 관리 원칙을 실현한다. 컨피그맵은 설정 파일, 환경 변수, 명령줄 인수와 같은 일반 텍스트 데이터를 저장하는 데 사용된다. 반면 시크릿은 비밀번호, OAuth 토큰, SSH 키와 같은 민감한 정보를 저장하도록 설계되었으며, 기본적으로 데이터를 Base64로 인코딩하여 관리한다.

컨피그맵과 시크릿은 여러 가지 방식으로 포드 내의 컨테이너에 마운트되거나 환경 변수로 주입될 수 있다. 가장 일반적인 방법은 볼륨으로 마운트하여 애플리케이션이 파일 시스템 경로에서 설정 파일을 읽도록 하는 것이다. 예를 들어, Nginx 웹 서버의 설정 파일이나 자바 애플리케이션의 application.properties 파일을 컨피그맵에 저장해 둘 수 있다. 또한, 컨테이너의 환경 변수로 직접 매핑하여 사용할 수도 있다.

이러한 메커니즘을 통해 동일한 애플리케이션 이미지를 개발, 테스트, 운영 등 서로 다른 환경에 배포할 때, 환경에 맞는 구성만 컨피그맵이나 시크릿으로 교체하면 된다. 이는 지속적 통합 및 지속적 배포 파이프라인을 구축할 때 매우 유용하다. 다만, 시크릿의 Base64 인코딩은 암호화가 아니므로, 매우 높은 수준의 보안이 요구되는 경우에는 외부 키 관리 시스템(KMS)이나 HashiCorp Vault와 같은 도구와의 통합을 고려해야 한다.

퍼시스턴트 볼륨은 쿠버네티스 클러스터 내에서 포드가 사용할 수 있는 영구적인 스토리지를 제공하는 API 오브젝트이다. 컨테이너의 특성상 파일 시스템이 일시적이기 때문에, 데이터베이스나 파일 저장소와 같이 상태를 유지해야 하는 애플리케이션을 운영할 때 필수적인 자원이다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 데이터의 지속성을 보장하는 핵심 메커니즘으로 작동한다.

퍼시스턴트 볼륨은 클러스터 관리자가 프로비저닝하거나 스토리지 클래스를 통해 동적으로 생성할 수 있다. 실제 스토리지는 로컬 디스크, NFS, 또는 AWS의 EBS, 구글 클라우드의 Persistent Disk와 같은 클라우드 공급자의 블록 스토리지 서비스가 백엔드로 사용된다. 사용자는 퍼시스턴트 볼륨 클레임을 생성하여 필요한 용량과 접근 모드를 지정함으로써 퍼시스턴트 볼륨을 요청하고 포드에 연결한다.

이를 통해 스토리지의 생명주기는 포드의 생명주기와 분리된다. 포드가 삭제되거나 다른 노드로 재배치되어도, 퍼시스턴트 볼륨에 저장된 데이터는 안전하게 유지된다. 이는 데이터베이스의 데이터 파일이나 애플리케이션의 업로드 파일과 같은 중요한 데이터를 관리하는 데 매우 유용하다. 또한 액세스 모드를 통해 단일 노드의 단일 포드에서만 읽기-쓰기가 가능하도록 하거나, 여러 노드의 여러 포드가 동시에 읽기 전용으로 접근하도록 제어할 수 있다.

쿠버네티스는 애플리케이션의 배포와 업데이트 과정을 선언적 방식으로 자동화한다. 사용자는 YAML이나 JSON 형식의 매니페스트 파일을 통해 애플리케이션의 원하는 상태(Desired State), 예를 들어 실행해야 하는 컨테이너 이미지와 복제본 수를 정의한다. kube-apiserver에 이 매니페스트를 제출하면, 쿠버네티스 컨트롤 플레인이 이를 현재 상태와 비교하여 차이를 해소하는 작업을 자동으로 수행한다. 이를 통해 복잡한 수동 배포 절차를 코드로 관리할 수 있으며, 일관되고 반복 가능한 배포가 보장된다.

롤링 업데이트는 쿠버네티스의 핵심 배포 전략으로, 디플로이먼트 오브젝트를 통해 관리된다. 새 버전의 포드를 점진적으로 생성하면서 기존 버전의 포드를 종료하는 방식으로 서비스 중단 없이 애플리케이션을 업데이트할 수 있다. 만약 새로 배포된 버전에 문제가 발생하면, 사용자는 간단한 명령어나 대시보드 조작을 통해 이전의 안정적인 버전으로 즉시 롤백할 수 있다. 이 과정에서도 가용성을 유지하며 이전 상태로 복구된다.

이러한 자동화된 배포 및 롤백 기능은 데브옵스 실천법의 핵심인 지속적 통합과 지속적 배포 파이프라인을 구축하는 데 필수적이다. 개발팀은 새로운 기능을 더 빠르고 안전하게 프로덕션 환경에 출시할 수 있으며, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있어 서비스의 안정성과 신뢰도를 크게 향상시킨다.

서비스 디스커버리는 쿠버네티스 클러스터 내에서 동적으로 생성되고 제거되는 포드를 찾아 연결하는 메커니즘이다. 포드는 일시적이며 디플로이먼트에 의해 교체되거나 자동 복구 기능으로 재생성될 수 있어 IP 주소가 변동된다. 서비스 디스커버리는 이러한 변동성을 추상화하여, 애플리케이션이 안정적인 도메인 이름이나 서비스 이름을 통해 다른 포드와 통신할 수 있게 한다. 이는 마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스 구성 요소가 서로를 찾아 통신하는 데 필수적이다.

로드 밸런싱은 서비스 리소스를 통해 구현된다. 서비스는 일련의 포드에 대한 정책적 접근점을 정의하는 객체로, 셀렉터를 사용하여 특정 레이블을 가진 포드 그룹을 가리킨다. 서비스가 생성되면 쿠버네티스는 해당 서비스에 고정된 클러스터 IP를 할당하고, DNS 서버에 항목을 등록한다. 외부 트래픽을 수신하는 로드밸런서 타입의 서비스를 생성하면, 클라우드 제공업체의 외부 로드 밸런서가 프로비저닝되어 트래픽을 서비스와 그 뒤의 포드로 분산시킨다.

이 과정에서 kube-proxy는 각 노드에서 실행되며 서비스의 구현을 담당한다. kube-proxy는 서비스의 IP와 포트로 들어오는 트래픽을 감지하고, 미리 구성된 규칙에 따라 해당 트래픽을 백엔드 포드 중 하나로 전달한다. 이때 트래픽 분산 방식은 기본적으로 라운드 로빈 방식을 사용한다. 이를 통해 애플리케이션의 가용성과 확장성을 보장하며, 단일 포드에 과부하가 집중되는 것을 방지한다.

서비스 디스커버리와 로드 밸런싱 기능은 쿠버네티스가 복잡한 분산 시스템을 관리하는 데 있어 핵심적인 편의성을 제공한다. 개발자와 운영자는 일일이 포드의 IP 주소를 관리하거나 클라이언트 측에서 복잡한 로직을 구현할 필요 없이, 선언적인 방식으로 서비스를 정의함으로써 안정적인 네트워크 통신 환경을 구축할 수 있다. 이는 데브옵스 실천법의 자동화 원칙과도 부합한다.

쿠버네티스의 자동 복구 기능은 시스템의 안정성과 가용성을 유지하는 핵심 메커니즘이다. 이 기능은 사용자가 정의한 애플리케이션의 이상적인 상태를 선언적으로 설정하면, 쿠버네티스의 컨트롤러들이 지속적으로 실제 상태를 모니터링하며 그 상태를 유지하도록 자동으로 조치한다. 이를 통해 운영자의 수동 개입을 최소화하면서도 시스템 장애에 대한 빠른 대응이 가능하다.

자동 복구는 주로 포드와 노드 수준에서 작동한다. 예를 들어, 사용자가 디플로이먼트를 통해 실행해야 하는 포드의 복제본 수를 3개로 지정하면, 쿠버네티스는 항상 3개의 정상 포드가 실행되도록 관리한다. 만약 하나의 포드가 크래시나 리소스 부족으로 비정상 종료되면, 시스템은 이를 감지하고 즉시 새로운 포드를 생성하여 복제본 수를 유지한다. 또한, 노드 전체에 장애가 발생하여 해당 노드의 모든 포드가 응답하지 않는 경우, 컨트롤 플레인은 장애 노드의 포드를 정상 워커 노드로 재스케줄링한다.

이러한 복구 과정은 다양한 컨트롤러와 구성 요소의 협업을 통해 이루어진다. kubelet은 각 노드에서 포드의 헬스 체크를 수행하며, 라이브니스 프로브를 통해 애플리케이션이 정상적으로 서비스 중인지 확인한다. 비정상 상태가 감지되면 kubelet은 해당 포드를 재시작한다. 한편, 마스터 노드의 kube-controller-manager에 속한 노드 컨트롤러는 노드의 상태를 주기적으로 확인하고, 장애 상태가 지속되면 해당 노드를 스케줄링 대상에서 제외한 후 포드를 다른 노드로 옮기는 작업을 조율한다.

결과적으로, 자동 복구 기능은 애플리케이션의 무중단 서비스를 보장하는 데 기여한다. 개발자와 운영자는 애플리케이션의 바람직한 상태만 선언하면, 쿠버네티스가 복잡한 장애 복구 절차를 백그라운드에서 자동으로 처리하므로, 인프라 관리 부담이 크게 줄어들고 데브옵스의 효율성이 향상된다. 이는 쿠버네티스가 현대적인 클라우드 네이티브 아키텍처의 핵심 플랫폼으로 자리 잡는 데 중요한 역할을 한다.

쿠버네티스의 수평적 확장 기능은 애플리케이션의 부하 변화에 따라 자동으로 포드의 개수를 조정하여 서비스의 가용성과 효율성을 유지한다. 이 기능은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 탄력적인 리소스 관리를 가능하게 하는 핵심 요소이다. 수평적 확장은 주로 CPU 사용률이나 메모리 사용량 같은 지표를 기준으로 트리거되며, 사용자가 정의한 목표치에 도달하면 자동으로 포드를 추가하거나 제거한다.

쿠버네티스는 두 가지 주요 수평적 확장 메커니즘을 제공한다. 첫 번째는 Horizontal Pod Autoscaler이다. HPA는 디플로이먼트나 레플리카셋과 같은 컨트롤러 아래에서 실행 중인 포드의 메트릭을 지속적으로 모니터링한다. 설정된 목표 사용률을 초과하면 레플리카의 수를 증가시키고, 반대로 사용률이 낮아지면 수를 줄여 비용을 최적화한다. 두 번째는 Vertical Pod Autoscaler로, 이는 개별 포드의 자원 요청량과 제한량을 자동으로 조정하는 방식이다.

이러한 자동 확장 기능은 데브옵스 관행과 깊이 연관되어 있다. 개발팀은 애플리케이션의 성능과 부하 패턴에 대한 이해를 바탕으로 적절한 확장 정책을 정의할 수 있다. 이를 통해 예상치 못한 트래픽 급증 시에도 서비스 중단을 방지하고, 사용량이 적은 시간대에는 불필요한 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있다. 확장 정책은 kubectl 명령어나 매니페스트 파일을 통해 선언적으로 관리된다.

수평적 확장을 효과적으로 사용하기 위해서는 애플리케이션이 스테이트리스 아키텍처를 지향하거나, 퍼시스턴트 볼륨과 같은 외부 스토리지를 통해 상태를 관리하도록 설계되어야 한다. 또한, 메트릭 서버와 같은 모니터링 구성 요소가 클러스터에 정상적으로 배포되어 있어야 정확한 메트릭 수집과 확장 결정이 가능하다.

kube-apiserver는 쿠버네티스 클러스터의 핵심 관리 구성 요소이자 통신 허브 역할을 한다. 모든 외부 및 내부 클라이언트(예: kubectl, kubelet, 컨트롤러 매니저)의 요청은 이 API 서버를 통해서만 처리된다. 이는 쿠버네티스 시스템의 유일한 진입점으로, 사용자 인증, 권한 부여, 요청 검증 및 데이터 지속성을 담당하는 게이트웨이와 같은 역할을 수행한다.

kube-apiserver의 주요 기능은 쿠버네티스 API를 노출하고 이를 통해 포드, 서비스, 디플로이먼트와 같은 모든 쿠버네티스 오브젝트의 상태를 관리하는 것이다. 사용자의 명령이나 컨트롤러의 요청을 받아들이고, 현재 클러스터 상태를 저장하는 분산 키-값 저장소인 etcd와 지속적으로 통신하여 오브젝트의 생성, 수정, 삭제를 반영한다. 이 과정에서 모든 변경 사항은 etcd에 기록되어 클러스터 상태의 진실 공급원이 된다.

고가용성을 위해 일반적으로 여러 복제본으로 구성되어 실행된다. 이는 마스터 노드에서 실행되는 핵심 구성 요소 중 하나로, kube-scheduler와 kube-controller-manager와 함께 컨트롤 플레인을 형성한다. kube-apiserver는 RESTful API를 제공하며, JSON 또는 YAML 형식의 매니페스트 파일을 통해 선언적으로 클러스터를 관리할 수 있는 기반을 마련한다.

이 구성 요소의 설계는 쿠버네티스의 모듈성과 확장성을 보여준다. 어그리게이션 레이어를 통해 사용자 정의 리소스를 추가하거나, 웹훅을 이용해 인증, 승인, 입증 단계를 확장할 수 있다. 따라서 kube-apiserver는 단순한 API 게이트웨이를 넘어, 전체 쿠버네티스 생태계가 유기적으로 작동하도록 연결하는 중추 신경계라 할 수 있다.

kube-scheduler는 쿠버네테스 클러스터의 마스터 노드에서 실행되는 핵심 컨트롤 플레인 구성 요소이다. 이 스케줄러의 주요 역할은 새로 생성된 포드를 실행할 적절한 워커 노드를 선택하는 것이다. 즉, 사용자가 배포를 요청하면 kube-apiserver를 통해 포드가 생성되고, 이 포드를 실제로 어떤 노드에서 구동할지 결정하는 책임이 kube-scheduler에 있다.

스케줄링 결정은 단순히 가용한 노드를 찾는 것을 넘어서, 리소스 요청, 하드웨어/소프트웨어 제약 조건, 어피니티 및 안티-어피니티 규칙, 데이터 지역성, 데드라인 등 다양한 요소를 고려해 최적의 노드를 선정한다. 예를 들어, 포드가 특정 양의 CPU나 메모리를 요구하면, 해당 리소스를 충족하는 노드 후보군을 먼저 필터링한다. 이후 필터링을 통과한 노드들에 대해 점수를 매겨 가장 적합한 노드를 선택하는 방식으로 작동한다.

kube-scheduler는 확장 가능하도록 설계되어 있다. 기본적인 스케줄링 정책 외에도 사용자 정의 스케줄링 플러그인을 개발하여 통합할 수 있다. 이를 통해 특정 워크로드나 인프라 환경에 맞춤형 스케줄링 로직을 적용할 수 있으며, 이는 클라우드 네이티브 애플리케이션의 복잡한 요구사항을 충족하는 데 중요한 유연성을 제공한다.

스케줄링 과정은 완전히 자동화되어 있으며, kubelet이 해당 노드에서 포드를 실행하도록 지시받으면 실제 컨테이너 생성 작업을 시작한다. 이렇게 kube-scheduler는 클러스터 내 리소스 관리와 워크로드 배치를 최적화하여 전체 시스템의 효율성과 안정성을 유지하는 데 기여한다.

kube-controller-manager는 쿠버네티스 마스터 노드에서 실행되는 핵심 컨트롤 플레인 구성 요소이다. 이 구성 요소는 다양한 컨트롤러를 포함한 하나의 바이너리로 실행되며, 클러스터의 공유 상태를 관찰하고 현재 상태를 의도한 상태로 조정하는 제어 루프를 지속적으로 실행하는 역할을 담당한다.

주요 기능은 포드 복제본 수를 유지하는 레플리케이션 컨트롤러, 노드 장애 시 포드를 재조정하는 노드 컨트롤러, 서비스 계정과 API 토큰을 관리하는 서비스어카운트 컨트롤러 등 다양한 컨트롤러를 운영하는 것이다. 각 컨트롤러는 독립적인 프로세스이지만, 복잡성을 줄이기 위해 하나의 프로세스로 컴파일되어 단일 바이너리로 실행된다.

kube-controller-manager는 kube-apiserver를 통해 클러스터의 상태 변화를 지속적으로 감시한다. 감시 중인 상태가 의도한 상태와 다를 경우, 컨트롤러는 kube-apiserver를 호출하여 필요한 조치를 취한다. 예를 들어, 디플로이먼트에서 정의한 복제본 수보다 실제 실행 중인 포드 수가 적다면, 레플리카셋 컨트롤러가 새로운 포드를 생성하도록 지시한다.

이 구성 요소는 고가용성을 위해 보통 여러 마스터 노드에 걸쳐 활성-대기 모드로 실행된다. 리더 선출 메커니즘을 통해 한 번에 하나의 인스턴스만이 활성 상태가 되어 작업을 수행하며, 이를 통해 시스템의 일관성을 보장한다.

etcd는 쿠버네티스 클러스터의 모든 상태 데이터를 저장하는 분산형 키-값 저장소이다. 마스터 노드의 핵심 구성 요소 중 하나로, 클러스터의 구성 정보, 포드의 배치 상태, 서비스 및 시크릿 설정 등 모든 중요한 데이터를 안정적으로 보관하는 역할을 한다. 이는 쿠버네티스의 "단일 진실 공급원"으로, 클러스터의 일관성과 고가용성을 보장하는 기반이 된다.

etcd는 고가용성과 일관성을 위해 Raft 합의 알고리즘을 사용한다. 여러 노드에 걸쳐 데이터를 복제하여 장애가 발생하더라도 데이터 손실을 방지하고 서비스를 지속할 수 있도록 설계되었다. 쿠버네티스의 모든 구성 요소는 클러스터의 현재 상태를 확인하거나 변경하기 위해 kube-apiserver를 통해 etcd에 접근한다.

쿠버네티스 클러스터의 안정적인 운영을 위해서는 etcd의 성능과 보안이 매우 중요하다. 일반적으로 마스터 노드에 배포되며, 외부 공격으로부터 보호하기 위해 강력한 접근 제어와 암호화 통신이 설정되어야 한다. etcd에 저장된 데이터는 주기적으로 백업해야 하며, 이는 클러스터 재해 복구 계획의 필수적인 부분이다.

kubelet은 쿠버네티스 클러스터의 각 워커 노드에서 실행되는 에이전트이다. 이 에이전트는 마스터 노드의 kube-apiserver와 통신하며, 해당 노드에 할당된 포드의 생명주기를 관리하는 핵심적인 역할을 담당한다. kubelet은 노드의 상태를 지속적으로 모니터링하고 그 정보를 컨트롤 플레인에 보고한다.

kubelet의 주요 임무는 포드 스펙을 받아서 해당 노드에서 컨테이너가 정상적으로 실행되도록 보장하는 것이다. 이는 컨테이너 런타임 인터페이스를 통해 도커나 containerd 같은 런타임과 상호작용하여 컨테이너를 시작하고 중지하는 방식으로 이루어진다. 또한, 설정된 활성 프로브와 준비성 프로브를 실행하여 컨테이너의 건강 상태를 확인하고, 문제가 발생하면 컨트롤 플레인에 보고하며 재시작 등의 조치를 취한다.

kubelet은 컨테이너 이미지를 가져오고, 볼륨을 마운트하며, 시크릿이나 컨피그맵과 같은 구성 데이터를 포드에 제공하는 작업도 처리한다. 이러한 모든 관리는 포드 매니페스트 파일에 정의된 명세를 기준으로 이루어진다. 매니페스트는 kube-apiserver를 통해 전달받거나, 노드의 특정 디렉토리에 있는 정적 파일 형태로 제공될 수도 있다.

결론적으로, kubelet은 쿠버네티스 클러스터에서 실제 워크로드가 실행되는 노드 현장의 '관리자'라고 할 수 있다. 컨트롤 플레인의 지시를 받아 노드 수준의 작업을 실행함으로써, 전체 시스템이 선언된 상태를 유지하도록 하는 데 기여한다.

kube-proxy는 쿠버네티스 클러스터의 각 노드에서 실행되는 네트워크 프록시 컴포넌트이다. 이 구성 요소의 핵심 역할은 포드에 대한 네트워크 통신을 관리하는 것으로, 클러스터 내부 또는 외부에서 포드로의 네트워크 연결이 올바르게 이루어지도록 보장한다. 구체적으로, 사용자가 정의한 쿠버네티스 서비스의 규칙을 구현하여, 해당 서비스의 IP 주소와 포트로 들어오는 트래픽을 적절한 백엔드 포드 집합으로 전달하는 네트워크 프록시 및 로드 밸런서 역할을 수행한다.

kube-proxy는 운영 체제의 패킷 필터링 계층과 상호작용하여 트래픽을 라우팅한다. 주로 iptables 또는 IPVS 모드를 사용하는데, 이 모드들은 리눅스 커널의 기능을 활용하여 효율적인 트래픽 처리를 가능하게 한다. iptables 모드에서는 미리 정의된 규칙 체인을 통해 트래픽을 필터링하고 NAT를 수행하며, IPVS 모드는 로드 밸런싱을 위한 전용 커널 모듈을 사용하여 대규모 클러스터에서 더 나은 성능과 확장성을 제공한다. 또한, 최근에는 성능과 유연성을 개선한 IPVS 모드나 eBPF 기반의 Cilium과 같은 대체 솔루션의 사용이 증가하는 추세이다.

이 컴포넌트는 서비스 디스커버리 메커니즘의 실질적인 실행부라고 할 수 있다. kube-apiserver를 통해 서비스와 포드의 변경 사항을 지속적으로 감시하고, 이에 따라 노드의 네트워크 규칙을 동적으로 업데이트한다. 예를 들어, 새로운 포드가 생성되거나 제거될 때, kube-proxy는 해당 포드의 IP 주소를 서비스의 엔드포인트 목록에 반영하거나 제거하여 트래픽이 정상적인 포드로만 전달되도록 한다. 이를 통해 애플리케이션은 복잡한 네트워크 구성 없이 안정적인 서비스 IP를 통해 서로 통신할 수 있다.

kubectl은 쿠버네티스 클러스터를 관리하기 위한 공식 명령 줄 인터페이스 도구이다. 사용자는 kubectl을 사용하여 애플리케이션을 배포하고, 포드 및 기타 리소스의 상태를 조회하며, 문제를 진단하고, 클러스터에 대한 다양한 관리 작업을 수행할 수 있다. 이 도구는 쿠버네티스 API 서버와 통신하여 사용자의 명령을 실행한다.

kubectl의 기본 사용법은 kubectl [명령] [리소스 타입] [리소스 이름] [플래그] 형태를 따른다. 주요 명령어로는 리소스를 생성하는 apply와 create, 상태를 확인하는 get과 describe, 로그를 보는 logs, 컨테이너 내부에 접속하는 exec, 리소스를 삭제하는 delete 등이 있다. 또한, YAML이나 JSON 형식의 선언적 매니페스트 파일을 적용하여 복잡한 애플리케이션 구성을 관리하는 데 널리 사용된다.

kubectl은 다양한 운영 체제를 지원하며, 사용 전 대상 쿠버네티스 클러스터에 대한 접속 구성(예: kubeconfig 파일 설정)이 필요하다. 이 도구는 쿠버네티스 생태계에서 가장 기본적이면서도 강력한 관리 도구로, 데브옵스 엔지니어와 시스템 관리자에게 필수적인 스킬로 여겨진다.

헬름은 쿠버네티스 애플리케이션을 정의, 설치, 업그레이드하는 데 사용되는 패키지 관리자이다. 구글이 최초로 개발하여 2014년 6월 7일에 공개했으며, 현재는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 졸업 프로젝트로 관리되고 있다. 복잡한 쿠버네티스 애플리케이션을 하나의 패키지로 묶어 관리할 수 있게 해주는 핵심 도구로 자리 잡았다.

헬름의 핵심 구성 요소는 헬름 차트와 헬름 클라이언트(helm), 틸러(Tiller)로 나뉜다. 헬름 차트는 애플리케이션을 구성하는 쿠버네티스 리소스 정의 파일들을 패키징한 것으로, 애플리케이션 배포에 필요한 모든 정보를 담고 있다. 헬름 클라이언트는 사용자가 헬름 차트를 관리하기 위해 사용하는 명령줄 인터페이스(CLI) 도구이다. 초기 버전에서는 서버 측 구성 요소인 틸러가 클러스터 내에서 차트 설치를 관리했으나, 보안 및 아키텍처 개선을 위해 헬름 3 버전부터는 제거되었다.

헬름을 사용하면 데브옵스 팀은 애플리케이션 배포 프로세스를 표준화하고 자동화할 수 있다. 데이터베이스, 모니터링 도구, 웹 애플리케이션 등과 같은 공통 소프트웨어를 미리 정의된 헬름 차트로 쉽게 설치하고, 설정 값을 변수화하여 다양한 환경에 맞게 구성할 수 있다. 이는 소프트웨어 배포의 복잡성을 크게 줄이고 재현 가능성을 높인다.

헬름 허브라고 불리는 공식 차트 저장소에는 수많은 검증된 애플리케이션 차트가 등록되어 있어, 사용자는 필요한 소프트웨어를 빠르게 찾아 쿠버네티스 클러스터에 배포할 수 있다. 또한 조직 내부에 사설 저장소를 구축하여 자체 개발한 애플리케이션 차트를 관리하고 공유하는 데에도 널리 활용된다.

쿠버네티스 대시보드는 쿠버네티스 클러스터를 관리하기 위한 웹 기반의 사용자 인터페이스이다. 명령줄 도구인 kubectl에 비해 직관적인 시각화를 제공하여, 사용자가 클러스터 내의 애플리케이션과 리소스를 손쉽게 모니터링하고 관리할 수 있도록 돕는다.

이 대시보드를 통해 사용자는 포드, 디플로이먼트, 서비스와 같은 쿠버네티스 오브젝트의 상태를 실시간으로 확인할 수 있다. 또한 애플리케이션을 배포하거나, 로그를 조회하며, 문제를 진단하고, 리소스 사용량을 확인하는 등 다양한 운영 작업을 GUI 환경에서 수행할 수 있다. 이는 특히 쿠버네티스 초보자나 시각적 피드백을 선호하는 운영자에게 유용한 도구이다.

쿠버네티스 대시보드는 기본적으로 쿠버네티스 프로젝트의 일부로 개발되었으며, 아파치 라이선스 2.0 하에 공개된 오픈 소스 소프트웨어이다. 사용자는 이를 자체 쿠버네티스 클러스터에 설치하여 사용하거나, Google GKE, Amazon EKS, Azure AKS와 같은 관리형 클라우드 서비스에서 제공하는 통합 대시보드를 활용할 수도 있다.

대시보드는 kube-apiserver와 통신하여 클러스터 정보를 가져오고 사용자 작업을 전달한다. 보안을 위해 RBAC 기반의 접근 제어를 지원하며, 사용자 인증 방식을 구성할 수 있다. 따라서 데브옵스 팀은 대시보드를 효과적인 관찰 가능성 도구로 활용하여 컨테이너화된 애플리케이션의 생명주기를 관리할 수 있다.

Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)는 아마존 웹 서비스(AWS)가 제공하는 완전관리형 쿠버네티스 서비스이다. 사용자가 AWS 클라우드나 온프레미스 데이터 센터에서 쿠버네티스 클러스터를 손쉽게 실행, 관리, 확장할 수 있도록 설계되었다. EKS는 쿠버네티스 제어 평면(마스터 노드)을 AWS가 관리하며, 사용자는 워커 노드를 Amazon EC2 인스턴스나 AWS Fargate와 같은 서버리스 컴퓨팅 옵션으로 운영할 수 있다.

이 서비스는 쿠버네티스의 기본 기능을 그대로 제공하면서도 AWS의 다른 서비스와의 긴밀한 통합을 주요 장점으로 한다. 예를 들어, Amazon VPC를 통한 네트워크 격리, AWS IAM을 활용한 세분화된 접근 제어, Amazon ECR과의 통합을 통한 컨테이너 이미지 관리, 그리고 Elastic Load Balancing 및 Amazon RDS와 같은 서비스와의 연동이 가능하다. 이를 통해 사용자는 복잡한 쿠버네티스 클러스터 관리 부담을 줄이고, 애플리케이션 개발과 운영에 집중할 수 있다.

EKS는 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경을 지원한다. AWS Outposts를 통해 동일한 AWS 관리형 쿠버네티스 제어 평면을 온프레미스에서 실행할 수 있으며, EKS Anywhere를 사용하면 고객이 자체 인프라에서 쿠버네티스 클러스터를 생성하고 운영할 수 있다. 또한 EKS Distro는 이를 구성하는 오픈 소스 소프트웨어를 제공하여 사용자 정의 배포를 가능하게 한다.

주요 경쟁 서비스로는 Google Cloud의 Google Kubernetes Engine(GKE)과 Microsoft Azure의 Azure Kubernetes Service(AKS)가 있다. EKS는 광범위한 AWS 생태계와 글로벌 인프라를 기반으로 한 통합성과 안정성을 강점으로 하여, 엔터프라이즈급 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포 플랫폼으로 널리 채택되고 있다.

Google GKE는 구글 클라우드 플랫폼에서 제공하는 완전 관리형 쿠버네티스 서비스이다. GKE는 사용자가 컨테이너화된 애플리케이션을 쉽게 배포, 관리, 확장할 수 있도록 쿠버네티스 클러스터의 프로비저닝, 업그레이드, 보안 패치, 유지보수와 같은 운영 부담을 대신 처리한다. 이 서비스는 2014년 6월 7일에 최초 공개되었으며, 구글이 쿠버네티스 프로젝트의 주요 창시자로서의 경험을 바탕으로 구축했다.

GKE는 사용자가 가상 머신 인스턴스로 구성된 노드 풀을 정의하면, 이를 기반으로 자동으로 마스터 노드와 워커 노드를 포함한 고가용성 쿠버네티스 클러스터를 생성한다. 특히 마스터 노드의 운영은 완전히 구글이 관리하여 사용자는 애플리케이션 운영에만 집중할 수 있다. 클러스터는 구글의 글로벌 네트워크 인프라를 활용하여 높은 성능과 안정성을 제공한다.

주요 기능으로는 자동 복구, 자동 업그레이드, 수평적 확장이 포함된다. 또한 구글 클라우드의 다른 서비스인 Cloud Load Balancing, Cloud Monitoring, Cloud Storage 등과의 긴밀한 통합을 통해 포괄적인 클라우드 컴퓨팅 환경을 구성할 수 있다. GKE는 데브옵스 워크플로우를 가속화하고, 마이크로서비스 아키텍처를 구현하는 데 널리 사용된다.

GKE는 표준 모드와 Autopilot 모드 등 다양한 운영 모드를 제공한다. 표준 모드는 사용자가 노드 인프라에 대한 세부 제어가 가능한 반면, Autopilot 모드는 구글이 모든 인프라 관리와 보안 구성을 책임지는 서버리스 방식으로 운영되어 개발 생산성을 더욱 높인다. 이는 아마존 EKS나 Azure AKS와 같은 다른 클라우드 공급자의 관리형 쿠버네티스 서비스와 비교되는 주요 특징 중 하나이다.

Azure AKS는 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 서비스인 마이크로소프트 애저에서 제공하는 완전 관리형 쿠버네티스 서비스이다. 사용자는 마스터 노드의 설치, 운영, 유지보수 부담 없이 쿠버네티스 클러스터를 빠르게 프로비저닝하고 관리할 수 있으며, 비용은 사용자가 직접 관리하는 워커 노드인 애저 가상 머신 인스턴스에 대해서만 지불하는 구조를 가진다. 이를 통해 사용자는 애플리케이션과 컨테이너의 배포 및 관리에 집중할 수 있다.

AKS는 애저의 다른 서비스들과의 긴밀한 통합이 주요 특징이다. 애저 액티브 디렉터리를 이용한 클러스터 인증 및 권한 부여, 애저 모니터를 통한 컨테이너 성능 모니터링, 애저 디스크나 애저 파일을 퍼시스턴트 볼륨으로 사용하는 것이 대표적이다. 또한 애저 데브옵스 파이프라인, 깃허브 액션과의 통합을 통해 CI/CD 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있다.

주요 관리 작업은 애저 포털, 애저 CLI, 애저 파워셸, 또는 표준 쿠버네티스 도구인 kubectl을 통해 수행된다. AKS는 업스트림 쿠버네티스와의 호환성을 유지하며, 자동화된 쿠버네티스 버전 업그레이드 및 패치, 자동 복구 기능을 제공한다. 보안 측면에서는 가상 네트워크 통합, 네트워크 정책, 포드 보안 정책 등을 지원한다.

이 서비스는 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경을 고려하는 기업들에게도 유용한 옵션을 제공한다. 애저 아크를 통해 다른 클라우드나 온프레미스 데이터센터에 위치한 쿠버네티스 클러스터와 함께 AKS 클러스터를 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 이는 애저 생태계에 깊이 통합되면서도 개방성을 유지하는 AKS의 장점을 보여준다.