쿠버네티스 관리

쿠버네티스 클러스터를 설치하는 방법은 관리자의 요구 사항과 환경에 따라 다양하게 선택할 수 있다. 주요 설치 도구로는 공식적으로 지원되는 kubeadm이 널리 사용되며, 이를 통해 사용자는 표준화된 방식으로 컨트롤 플레인과 워커 노드를 구성할 수 있다. 클라우드 환경에서는 Amazon EKS, Google Kubernetes Engine (GKE), Azure Kubernetes Service (AKS)와 같은 관리형 서비스를 통해 인프라 관리 부담 없이 빠르게 클러스터를 프로비저닝할 수 있다.

온프레미스나 베어메탈 환경에서는 kubespray, Rancher, OpenShift와 같은 도구들이 선호된다. kubespray는 Ansible 기반의 선언적 설치 도구로, 고가용성 구성과 다양한 CNI(Container Network Interface) 플러그인 지원이 특징이다. RKE (Rancher Kubernetes Engine)은 YAML 파일로 클러스터 구성을 정의하고 간단한 명령어로 배포할 수 있다.

최소한의 리소스로 로컬 개발 또는 테스트 환경을 구축할 때는 Minikube, Kind (Kubernetes in Docker), k3s와 같은 경량화 도구들이 적합하다. Minikube는 단일 노드 클러스터를 가상 머신 내에 생성하며, Kind는 Docker 컨테이너를 노드로 사용하여 빠르게 클러스터를 스핀업한다. k3s는 프로덕션 워크로드에도 사용 가능한 경량 배포판이다.

설치 방법을 선택할 때는 클러스터의 규모, 지속적인 유지보수 비용, 보안 요구사항, 그리고 클라우드 공급자와의 통합 필요성을 종합적으로 고려해야 한다. 대부분의 도구는 사전에 컨테이너 런타임(예: containerd, CRI-O)과 호환되는 리눅스 운영체제가 설치된 서버나 인스턴스를 필요로 한다.

쿠버네티스 클러스터의 네트워크 구성은 파드 간 통신, 서비스 디스커버리, 외부 트래픽 수신을 위한 핵심 인프라이다. 기본적으로 모든 파드는 고유한 IP 주소를 가지며, CNI 플러그인을 통해 구성된 오버레이 또는 언더레이 네트워크를 통해 서로 통신한다. 주요 네트워크 구성 요소로는 서비스에 안정적인 가상 IP를 제공하는 쿠버네티스 서비스와 외부 HTTP/HTTPS 트래픽을 클러스터 내 서비스로 라우팅하는 인그레스 컨트롤러가 있다. 네트워크 정책을 통해 파드 간 트래픽 흐름을 세밀하게 제어하여 보안을 강화할 수 있다.

스토리지 구성은 상태를 유지해야 하는 애플리케이션을 운영하는 데 필수적이다. 쿠버네티스는 휘발성인 파드의 생명주기와 독립적으로 데이터를 유지할 수 있는 퍼시스턴트 볼륨 개념을 제공한다. 관리자는 PV를 프로비저닝하고, 사용자는 퍼시스턴트 볼륨 클레임을 통해 스토리지를 요청한다. 지원되는 스토리지 유형은 다음과 같다.

스토리지 클래스를 사용하면 동적 프로비저닝을 통해 요청 시 자동으로 PV를 생성할 수 있어 운영 효율성이 크게 향상된다. 또한, CSI 드라이버를 통해 다양한 클라우드 공급자 및 온프레미스 스토리지 솔루션을 통합할 수 있다. 네트워크와 스토리지 구성을 적절히 설계하는 것은 클러스터의 안정성, 성능, 그리고 애플리케이션의 요구사항을 충족시키는 기반이 된다.

고가용성 설정은 쿠버네티스 클러스터의 핵심 구성 요소가 단일 장애점(SPOF) 없이 운영되어 서비스 중단 시간을 최소화하도록 보장하는 것을 목표로 한다. 이는 주로 컨트롤 플레인 구성 요소와 워크로드의 가용성을 높이는 두 가지 차원에서 접근한다.

컨트롤 플레인의 고가용성은 일반적으로 다중 마스터 노드 구성으로 달성한다. 주요 구성 요소별 고가용성 전략은 다음과 같다.

애플리케이션(워크로드) 수준의 고가용성은 디플로이먼트나 스테이트풀셋을 사용하여 파드의 복제본을 여러 워커 노드에 분산 배치함으로써 구현한다. 파드 안티어피니티 규칙을 설정하여 동일한 애플리케이션의 파드가 단일 노드에 집중되지 않도록 하여 노드 장애 시 영향을 제한한다. 또한 클라우드 공급자 환경에서는 가용 영역에 걸쳐 노드를 분산 배치하는 것이 일반적이다.

고가용성 아키텍처를 설계할 때는 비용, 복잡성, 성능 간의 트레이드오프를 고려해야 한다. 예를 들어, 3개의 마스터 노드와 다중 가용 영역 구성은 높은 가용성을 제공하지만, 네트워크 지연 시간 증가와 관리 비용 상승을 동반한다. 따라서 서비스 수준 협약(SLA) 요구사항과 비용 제약 조건에 맞는 적절한 구성을 선택하는 것이 중요하다.

파드는 쿠버네티스에서 배포 가능한 가장 작은 컴퓨팅 단위이다. 하나 이상의 컨테이너 그룹으로 구성되며, 스토리지, 네트워크 IP, 컨테이너 실행 방식에 대한 명세를 공유한다. 파드는 일반적으로 YAML 또는 JSON 형식의 매니페스트 파일로 정의되며, kubectl apply -f 명령어를 통해 클러스터에 배포된다. 파드 내 컨테이너들은 동일한 네트워크 네임스페이스와 IPC 네임스페이스를 공유하여 localhost를 통해 서로 통신할 수 있으며, 공유된 볼륨을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

컨테이너 배포 시 주요 명세는 다음과 같다.

파드는 직접 배포되기보다는 디플로이먼트, 스테이트풀셋, 잡과 같은 상위 수준의 컨트롤러를 통해 관리되는 것이 일반적이다. 이 컨트롤러들은 파드의 복제본 수, 롤링 업데이트 정책, 재시작 정책을 선언적으로 관리한다. 예를 들어, 디플로이먼트는 지정된 수의 동일한 파드 복제본을 유지하며, 새로운 이미지 버전으로의 무중단 업데이트를 지원한다.

파드의 생명주기는 일시적이며, 노드 장애, 리소스 부족, 또는 명시적 삭제 시 종료된다. 따라서 상태를 유지해야 하는 애플리케이션은 파드 내부가 아닌 퍼시스턴트 볼륨과 같은 외부 스토리지에 데이터를 저장해야 한다. 파드의 상태와 로그는 kubectl get pods, kubectl describe pod, kubectl logs 명령어를 통해 확인할 수 있다.

디플로이먼트는 쿠버네티스에서 스테이트리스 애플리케이션을 배포하고 관리하기 위한 가장 일반적인 컨트롤러이다. 사용자가 정의한 수의 동일한 파드 레플리카를 유지하며, 롤링 업데이트나 롤백과 같은 무중단 배포 전략을 쉽게 구현할 수 있다. 디플로이먼트는 파드의 생성과 삭제를 관리하지만, 개별 파드의 상태를 직접 관리하지는 않는다. 이는 웹 서버나 API 서버와 같이 상태를 내부에 저장하지 않는 애플리케이션에 이상적이다.

반면, 스테이트풀셋은 상태를 가지거나 영구적인 데이터 스토리지를 필요로 하는 애플리케이션을 관리하는 데 사용된다. 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등)나 메시지 큐와 같은 애플리케이션이 대표적이다. 스테이트풀셋은 각 파드에 안정적이고 고유한 네트워크 식별자와 영구 스토리지 볼륨을 제공한다. 파드가 재시작되거나 다른 노드로 재스케줄링되어도 이 식별자와 스토리지는 유지된다.

두 컨트롤러의 주요 차이점은 다음과 같이 요약할 수 있다.

스테이트풀셋은 파드의 생성, 스케일링, 삭제가 엄격한 순서에 따라 이루어질 수 있도록 보장한다. 예를 들어, 인덱스 0의 파드가 실행 중이고 준비된 후에야 인덱스 1의 파드가 생성된다. 이는 마스터-슬레이브 구조의 데이터베이스 클러스터를 구성할 때 중요하다. 디플로이먼트는 이러한 보장을 하지 않으며, 파드들은 대체로 독립적이고 서로 교체 가능한 것으로 간주된다. 따라서 애플리케이션의 상태 유지 요구사항에 따라 적절한 컨트롤러를 선택하는 것이 관리의 핵심이다.

서비스는 쿠버네티스 클러스터 내에서 동일한 기능을 수행하는 파드 집합에 대한 안정적인 네트워크 엔드포인트를 제공하는 추상화 계층이다. 파드는 일시적이며 IP 주소가 변경될 수 있지만, 서비스는 고정된 IP 주소와 DNS 이름을 부여하여 클라이언트가 쉽게 파드에 접근할 수 있도록 한다. 서비스는 선택기(Selector)를 통해 특정 레이블을 가진 파드들을 대상으로 트래픽을 분산한다. 주요 서비스 타입으로는 클러스터 내부용 ClusterIP, 노드 포트를 통해 외부 접근을 제공하는 NodePort, 그리고 클라우드 제공자의 로드 밸런서를 생성하는 LoadBalancer가 있다.

보다 정교한 외부 접근 및 HTTP/HTTPS 트래픽 관리를 위해서는 인그레스(Ingress) 리소스를 사용한다. 인그레스는 클러스터 외부에서 내부 서비스로의 HTTP와 HTTPS 경로를 정의하는 규칙 집합을 관리한다. 단일 IP 주소로 여러 서비스를 노출하고, 호스트 기반 또는 경로 기반 라우팅, SSL/TLS 종료 등의 기능을 제공한다. 인그레스 자체는 규칙만 정의하며, 이러한 규칙을 실제로 처리하려면 인그레스 컨트롤러(예: NGINX Ingress Controller, Traefik)를 클러스터에 배포해야 한다.

서비스와 인그레스는 함께 작동하여 애플리케이션의 네트워킹을 구성한다. 일반적인 패턴은 내부 통신에는 ClusterIP 타입의 서비스를 사용하고, 외부 사용자를 위한 트래픽은 인그레스를 통해 적절한 내부 서비스로 라우팅하는 것이다. 인그레스 컨트롤러는 서비스의 한 종류(보통 LoadBalancer 또는 NodePort)로 노출되어 외부 트래픽을 수신한다.

파드의 컨테이너에 대해 CPU와 메모리의 리소스 요청(request)과 제한(limit)을 명시적으로 설정하는 것은 클러스터의 안정성과 효율성을 보장하는 핵심 관리 작업이다. 리소스 요청은 해당 컨테이너가 보장받을 수 있는 최소한의 리소스 양을 의미하며, 쿠버네티스 스케줄러는 이 값을 기준으로 파드를 실행할 적절한 노드를 선택한다. 반면, 리소스 제한은 컨테이너가 사용할 수 있는 리소스의 최대 한도를 정의한다. 제한을 초과하는 컨테이너는 시스템에 의해 제한되거나 종료될 수 있다.

적절한 요청 값 설정은 클러스터 내 리소스 분배와 활용률에 직접적인 영향을 미친다. 요청이 지나치게 높게 설정되면 노드의 가용 리소스가 낭비되어 파드 스케줄링이 실패할 수 있는 '파편화' 현상이 발생한다. 반대로 요청이 실제 필요량보다 너무 낮으면 노드에 과도하게 많은 파드가 스케줄링되어 시스템 불안정을 초래할 수 있다. 일반적으로 요청 값은 애플리케이션의 평균 사용량을 기준으로 설정하는 것이 바람직하다.

리소스 제한은 애플리케이션이 예기치 않게 과도한 리소스를 소비하는 것을 방지하여 '노이지 네이버' 문제를 해결하고, 단일 파드가 전체 노드의 성능을 독점하는 것을 막는다. 특히 메모리 제한을 초과하는 컨테이너는 OOM 킬러의 대상이 되어 강제로 종료될 수 있다. 설정은 파드 명세의 spec.containers.resources 필드에서 다음과 같이 정의한다.

```yaml

resources:

requests:

memory: "64Mi"

cpu: "250m"

limits:

memory: "128Mi"

cpu: "500m"

```

효과적인 관리를 위해 지속적인 모니터링을 통해 애플리케이션의 실제 리소스 사용 패턴을 분석하고, 요청 및 제한 값을 주기적으로 조정하는 것이 필요하다. Vertical Pod Autoscaler와 같은 도구는 이 과정을 자동화하는 데 활용될 수 있다.

수평 파드 오토스케일러(Horizontal Pod Autoscaler, HPA)는 쿠버네티스에서 가장 일반적으로 사용되는 오토스케일링 메커니즘이다. HPA는 파드의 평균 CPU 사용률이나 메모리 사용량, 또는 사용자 정의 메트릭을 모니터링하여 레플리카의 수를 자동으로 조정한다. 예를 들어, 설정한 CPU 사용률 임계값(예: 70%)을 초과하면 HPA 컨트롤러는 디플로이먼트, 레플리카셋, 또는 스테이트풀셋의 레플리카 수를 증가시킨다. 반대로 부하가 줄어들면 레플리카 수를 줄여 리소스를 절약한다. HPA는 메트릭 서버와 같은 메트릭 수집 도구에 의존하여 실시간 데이터를 수집한다.

수직 파드 오토스케일러(Vertical Pod Autoscaler, VPA)는 파드 자체에 할당된 리소스의 양을 동적으로 조정한다. HPA가 파드의 '개수'를 조절한다면, VPA는 개별 파드의 '성능 사양'을 조절한다. VPA는 파드의 실제 리소스 사용량을 분석하여 리소스 요청(requests)과 리소스 제한(limits) 값을 추천하거나 자동으로 업데이트한다. 이는 애플리케이션이 필요로 하는 정확한 CPU와 메모리 양을 파악하여 리소스 낭비를 줄이고, 동시에 리소스 부족으로 인한 성능 저하를 방지하는 데 도움을 준다. VPA는 일반적으로 파드를 재시작해야 리소스 변경이 적용된다는 점에 유의해야 한다.

두 오토스케일러는 상호 보완적으로 사용될 수 있다. HPA는 트래픽 변동에 따라 애플리케이션의 처리 용량을 확장하는 반면, VPA는 각 파드가 효율적으로 작동할 수 있도록 리소스를 조정한다. 관리자는 다음과 같은 기준으로 선택하여 적용한다.

일반적으로 변동이 심한 웹 트래픽을 처리하는 스테이트리스(stateless) 애플리케이션에는 HPA가 적합하다. 반면, 리소스 사용 패턴이 예측 가능하지만 초기 설정을 정하기 어려운 애플리케이션, 또는 메모리 사용량이 점진적으로 증가하는 애플리케이션에는 VPA를 고려해 볼 수 있다. HPA와 VPA를 함께 사용할 경우 리소스 할당 충돌이 발생하지 않도록 세심한 구성이 필요하다.

클러스터 오토스케일러는 쿠버네티스 클러스터의 노드 풀을 자동으로 확장하거나 축소하는 구성 요소이다. 이는 파드가 스케줄링될 수 있는 충분한 리소스가 없어서 대기 상태에 놓일 때, 또는 노드의 리소스 사용률이 낮아 효율적으로 운영되지 않을 때 작동한다. 클라우드 환경(예: AWS, GCP, Azure) 또는 온프레미스 환경에서 지원되는 노드 그룹을 관리하며, 클러스터의 실제 수요에 맞춰 노드 수를 동적으로 조정한다.

클러스터 오토스케일러의 주요 동작 원리는 다음과 같다. 첫째, 스케줄링이 불가능한 파드가 존재하면, 해당 파드의 리소스 요구 사항을 충족시킬 수 있는 새 노드를 프로비저닝한다. 둘째, 노드의 리소스 사용률이 일정 기간 동안 낮게 유지되면, 해당 노드의 파드를 다른 노드로 안전하게 이동시킨 후 노드를 클러스터에서 제거한다. 이 과정은 쿠버네티스 스케줄러 및 디스럽션 버짓과 협력하여 서비스 중단을 최소화한다.

클러스터 오토스케일러를 구성할 때는 몇 가지 중요한 파라미터를 고려해야 한다. 아래 표는 주요 구성 옵션을 정리한 것이다.

클러스터 오토스케일러는 수평 파드 오토스케일러 및 수직 파드 오토스케일러와 함께 사용될 때 효과적이다. HPA/VPA가 워크로드의 파드 수나 리소스 요청을 조정한다면, 클러스터 오토스케일러는 이러한 워크로드를 수용할 인프라의 규모를 조정한다. 이를 통해 애플리케이션 수요와 인프라 비용을 균형 있게 관리할 수 있다.

쿠버네티스 클러스터의 보안을 강화하기 위한 핵심 메커니즘으로 RBAC과 인증/인가 시스템이 존재한다. RBAC은 역할 기반 접근 제어를 의미하며, 사용자나 애플리케이션(서비스 어카운트)이 특정 네임스페이스 또는 클러스터 전체에서 어떤 리소스에 대해 어떤 동작을 수행할 수 있는지를 세밀하게 정의한다. 이를 통해 최소 권한 원칙을 적용하여 불필요한 접근을 차단하고 보안 위협을 줄일 수 있다.

RBAC의 주요 구성 요소는 롤과 클러스터롤, 롤바인딩과 클러스터롤바인딩이다. 롤은 특정 네임스페이스 내에서의 권한 규칙 집합을 정의하며, 클러스터롤은 클러스터 전체에 적용되는 권한을 정의한다. 이렇게 정의된 권한 규칙은 롤바인딩 또는 클러스터롤바인딩을 통해 특정 사용자, 그룹 또는 서비스 어카운트에 연결된다. 예를 들어, 개발자에게 특정 네임스페이스의 파드 조회 및 생성 권한만 부여하는 정책을 쉽게 구성할 수 있다.

인증은 사용자 또는 프로세스의 신원을 확인하는 과정이다. 쿠버네티스는 클라이언트 인증서, 베어러 토큰, 서비스 어카운트 토큰 등 다양한 인증 방식을 지원하며, OpenID Connect와 같은 외부 인증 공급자와의 통합도 가능하다. 인가는 인증된 주체가 요청한 작업을 수행할 권한이 있는지 검증하는 단계이다. 쿠버네티스 API 서버는 요청을 받으면 인증을 거친 후, RBAC 정책을 포함한 인가 모듈을 통해 해당 요청이 허용되는지 결정한다.

효과적인 보안 관리를 위해서는 정기적인 권한 감사가 필수적이다. kubectl auth can-i 명령어를 사용하면 특정 주체의 권한을 사전에 점검할 수 있다. 또한, 서비스 어카운트에 과도한 권한이 부여되지 않도록 주의해야 하며, 필요 이상의 클러스터롤바인딩 사용을 지양하는 것이 좋다. 적절한 RBAC 정책과 강력한 인증 방식을 결합하여 클러스터 리소스에 대한 접근을 통제한다.

쿠버네티스에서 시크릿(Secret)은 암호, OAuth 토큰, SSH 키와 같은 민감한 정보를 안전하게 저장하고 관리하기 위한 오브젝트이다. 일반 컨피그맵(ConfigMap)과 달리 시크릿 데이터는 Base64로 인코딩되어 저장되며, 필요에 따라 암호화된 상태로 etcd에 보관될 수 있다. 시크릿은 파드에 마운트하거나 환경 변수로 노출시켜 컨테이너화된 애플리케이션이 사용한다.

시크릿을 생성하고 관리하는 주요 방법은 다음과 같다.

시크릿을 사용할 때는 보안 모범 사례를 준수해야 한다. 민감한 데이터를 평문으로 매니페스트 파일에 커밋하지 않도록 주의하며, RBAC를 통해 시크릿 접근 권한을 최소한으로 제한한다. 또한, 클러스터 수준에서 etcd 암호화를 활성화하고, 네트워크 정책으로 시크릿에 접근 가능한 파드를 제한하는 것이 좋다. 최근에는 외부 시크릿 관리 솔루션과의 연동을 통해 시크릿의 라이프사이클을 중앙에서 관리하는 패턴도 널리 사용된다.

네트워크 정책은 쿠버네티스 클러스터 내에서 파드 간의 네트워크 트래픽을 제어하는 규칙 집합이다. 파드에 적용되는 방화벽 역할을 하여, 특정 파드 그룹이 서로 통신하거나 외부 네트워크와 통신하는 방식을 정의한다. 기본적으로 대부분의 쿠버네티스 설치 환경에서는 모든 파드 간의 통신이 허용되지만, 네트워크 정책을 통해 세분화된 접근 제어를 구현하여 보안을 강화할 수 있다.

네트워크 정책은 NetworkPolicy 리소스로 정의되며, 적용 대상 파드를 선택하는 podSelector와 허용할 인바운드(ingress) 및 아웃바운드(egress) 트래픽 규칙을 명시한다. 규칙은 트래픽의 출발지(from)와 목적지(to)를 네임스페이스 단위, 파드 레이블 단위 또는 CIDR 블록(IP 주소 범위) 단위로 지정할 수 있다. 또한 특정 포트와 프로토콜(TCP, UDP)에 대한 규칙도 설정 가능하다. 예를 들어, 특정 레이블을 가진 파드만이 데이터베이스 파드의 3306 포트로의 TCP 연결을 허용하도록 정책을 구성할 수 있다.

네트워크 정책의 동작은 쿠버네티스 클러스터에 설치된 CNI 플러그인에 의해 구현된다. 따라서 네트워크 정책 기능을 사용하려면 Calico, Cilium, Weave Net 등 네트워크 정책을 지원하는 CNI 네트워크 솔루션을 선택해야 한다. 정책은 기본적으로 거부(deny-all) 모드가 아니므로, 명시적으로 허용하는 규칙만 정의하면 나머지 트래픽은 차단된다. 여러 정책이 동일한 파드에 적용될 경우, 규칙은 추가적으로 적용된다(합집합).

효과적인 네트워크 보안을 위해 일반적으로 다음과 같은 전략을 사용한다. 먼저, 각 네임스페이스에 기본적으로 모든 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 거부하는 정책을 적용한 후, 애플리케이션 요구사항에 따라 필요한 통신 경로만을 허용하는 정책을 추가로 정의한다. 이 방식을 "기본 거부(Default Deny)" 모델이라고 하며, 제로 트러스트 네트워크 보안 원칙을 구현하는 데 기여한다.

프로메테우스는 쿠버네티스 환경에서 시스템과 애플리케이션의 성능 지표를 수집, 저장, 조회하기 위한 오픈 소스 모니터링 및 알림 도구킷이다. 쿠버네티스의 핵심 메트릭 수집 솔루션으로 널리 채택되며, 다차원 데이터 모델과 유연한 쿼리 언어(PromQL)를 제공한다. 프로메테우스 서버는 정해진 간격으로 설정된 엔드포인트(타겟)에 HTTP 요청을 보내 메트릭을 스크랩하여 자체 시계열 데이터베이스에 저장한다.

쿠버네티스에서 프로메테우스를 운영하는 일반적인 방법은 프로메테우스 서버, 다양한 익스포터, 그리고 알림 매니저를 포함하는 구성 요소들을 클러스터 내에 배포하는 것이다. 주요 익스포터로는 쿠버네티스 구성 요소 자체의 메트릭을 수집하는 kube-state-metrics와 노드의 하드웨어 및 OS 메트릭을 수집하는 node-exporter가 있다. 프로메테우스는 서비스 디스커버리 기능을 통해 쿠버네티스 API를 동적으로 조회하여 새로운 파드나 서비스를 자동으로 탐지하고 모니터링 대상에 추가할 수 있다.

수집된 메트릭은 그라파나와 같은 시각화 도구와 연동하여 대시보드를 구성하거나, 사용자 정의 PromQL 쿼리를 통해 시스템 상태를 분석하는 데 활용된다. 또한, 설정된 규칙에 따라 메트릭 값을 평가해 이상 상태를 감지하면 알림 매니저를 통해 슬랙, 이메일, 페이저듀티 등으로 알림을 전송할 수 있다.

프로메테우스의 설치와 관리는 수동으로 매니페스트를 적용하거나, 헬름 차트, 혹은 프로메테우스 오퍼레이터를 사용하여 자동화할 수 있다. 프로메테우스 오퍼레이터는 프로메테우스 및 관련 리소스의 생명주기를 쿠버네티스 네이티브 방식으로 관리해 주는 확장 컨트롤러이다.

중앙화된 로깅은 분산된 쿠버네티스 클러스터 내 모든 파드와 노드에서 생성되는 로그를 한곳에 모아 저장, 검색, 분석할 수 있는 체계를 구축하는 것을 의미한다. 컨테이너는 기본적으로 휘발성 로그를 생성하며, 파드가 삭제되거나 노드에서 이전되면 로그가 손실될 수 있다. 따라서 애플리케이션 문제 해결, 성능 모니터링, 규정 준수를 위해 클러스터 전체의 로그를 중앙에서 관리하는 것은 필수적인 운영 작업이다.

일반적인 중앙화된 로깅 아키텍처는 로그 수집기, 로그 전송기, 로그 저장소 및 시각화 도구로 구성된다. 각 노드에 DaemonSet으로 배포된 Fluentd나 Fluent Bit, Filebeat 같은 에이전트가 컨테이너 로그 파일([2])과 노드 시스템 로그를 수집한다. 수집된 로그는 Elasticsearch, Loki, Splunk 같은 중앙 저장소로 전송되며, 최종적으로 Kibana나 Grafana 같은 대시보드를 통해 조회와 분석이 이루어진다.

로그 관리 시 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같다.

효과적인 로깅 전략은 애플리케이션의 디버깅 시간을 단축시키고, 시스템 전반의 상태에 대한 가시성을 제공하며, 보안 사고 발생 시 포렌식 분석에 결정적인 증거를 남긴다. 특히 마이크로서비스 환경에서는 요청이 여러 서비스를 거치므로, 분산 트레이싱과 연계된 로깅이 매우 중요해진다.

쿠버네티스 클러스터의 상태와 애플리케이션 성능을 지속적으로 확인하기 위해서는 수집된 메트릭과 로그를 효과적으로 시각화하고 중요한 이벤트에 대해 적시에 알림을 받는 체계가 필수적이다. 이를 위해 프로메테우스나 기타 모니터링 시스템에서 수집한 데이터는 일반적으로 그라파나와 같은 대시보드 도구를 통해 시각화된다. 대시보드는 CPU/메모리 사용률, 파드 재시작 횟수, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 특정 지표 등을 실시간 차트와 패널로 제공하여 시스템 상태를 한눈에 파악할 수 있게 한다.

알림 시스템은 사전에 정의한 임계값을 초과하거나 비정상적인 상태가 감지되었을 때 운영팀에게 즉시 통보하는 역할을 한다. 프로메테우스의 Alertmanager는 이를 위한 핵심 컴포넌트로, 수집된 메트릭을 기반으로 알림 규칙을 평가하고 활성화된 알림을 그룹화, 중복 제거한 후 적절한 수신자에게 전달한다. 알림은 이메일, 슬랙, 페이저듀티, 웹훅 등 다양한 채널로 발송될 수 있다.

효과적인 알림 관리를 위해서는 알림의 중요도 수준(예: 경고, 위험)을 명확히 구분하고, 과도한 알림 피로를 방지하기 위해 필터링과 소음 감소 전략이 필요하다. 대시보드 구성 시 자주 모니터링해야 하는 핵심 지표와 장기적인 트렌드 분석을 위한 보조 지표를 구분하여 배치하는 것이 좋다. 일반적인 모니터링 스택의 구성 요소와 역할은 다음과 같다.

이러한 모니터링 인프라는 시스템의 가용성과 성능 목표를 달성하고, 문제 발생 시 신속한 원인 분석과 대응을 가능하게 하는 기반이 된다.

쿠버네티스 리소스의 백업은 애플리케이션의 지속성과 재해 복구 계획의 핵심 요소이다. 백업 전략은 일반적으로 선언적 리소스 정의 파일의 백업과 애플리케이션 데이터의 백업으로 구분된다. 선언적 리소스는 kubectl get 명령어와 -o yaml 또는 -o json 옵션을 사용하여 YAML 또는 JSON 형식으로 추출할 수 있다. 그러나 네임스페이스, 구성, 서비스, 디플로이먼트 등 다양한 리소스를 일관되게 백업하고 복원하기 위해 Velero와 같은 전문 도구를 사용하는 것이 일반적이다. Velero는 클러스터 리소스와 퍼시스턴트 볼륨의 스냅샷을 생성하여 객체 스토리지에 저장할 수 있다.

애플리케이션 데이터의 백업은 스테이트풀셋이나 데이터베이스와 같은 상태를 유지하는 워크로드에 특히 중요하다. 이 경우 내부 데이터의 일관성을 보장하는 방법이 필요하다. 전략은 다음과 같다.

효과적인 백업 전략을 수립하기 위해서는 백업 스케줄, 보존 정책, 백업 데이터의 암호화, 그리고 정기적인 복원 테스트를 포함한 운영 체계가 필수적이다. 특히 복원 테스트는 백업의 무결성을 검증하고 실제 재해 상황에서의 복구 시간 목표를 달성할 수 있도록 보장한다. 모든 백업은 애플리케이션과 독립된 안전한 위치, 예를 들어 다른 리전의 객체 스토리지나 오프프레미스 시스템에 저장해야 한다.

클러스터 복구 절차는 예기치 않은 장애로부터 시스템을 신속하게 복원하기 위한 체계적인 접근법을 제공합니다. 복구는 일반적으로 사전에 정의된 재해 복구 계획에 따라 진행되며, 백업의 무결성과 복구 지점 목표(RPO), 복구 시간 목표(RTO)를 충족시키는 것을 목표로 합니다.

복구 절차는 일반적으로 다음 단계를 따릅니다. 첫째, 장애 원인을 분석하고 영향을 받은 구성 요소를 식별합니다. 둘째, 가장 최근의 유효한 백업을 선택합니다. 이 백업은 etcd 클러스터 데이터의 스냅샷과 중요한 퍼시스턴트 볼륨의 데이터 백업을 포함해야 합니다. 셋째, 기본적인 제어 플레인 구성 요소를 복원합니다. 주로 kube-apiserver, etcd 등의 상태를 백업된 스냅샷으로 복구하는 작업이 이에 해당합니다. 마지막으로, 워크로드와 애플리케이션 데이터를 단계적으로 복원하며, 서비스의 정상 동작을 검증합니다.

복구 전략은 장애의 범위에 따라 달라질 수 있습니다. 전체 클러스터가 손실된 경우, 새 클러스터를 프로비저닝한 후 etcd 스냅샷과 퍼시스턴트 볼륨 백업을 이용해 완전히 재구성합니다. 부분 장애의 경우, 예를 들어 특정 노드 풀의 손실이나 컨트롤 플레인 구성 요소의 장애는 해당 부분만 격리하여 복구할 수 있습니다. 복구 후에는 애플리케이션의 데이터 일관성과 네트워크 연결성을 철저히 테스트하여 복구가 성공적으로 완료되었음을 확인해야 합니다.

데이터 무결성 관리는 쿠버네티스 클러스터 내 애플리케이션 데이터의 정확성과 일관성을 장기간 보장하는 활동이다. 이는 단순한 데이터 백업을 넘어, 복구 후 데이터의 신뢰성을 검증하고 손상이나 불일치를 방지하는 체계적인 접근법을 포함한다. 특히 스테이트풀셋이나 데이터베이스와 같은 상태 유지 워크로드를 운영할 때 핵심적인 관리 요소가 된다.

무결성 관리를 위해선 정기적인 데이터 검증 절차가 필요하다. 이는 백업된 퍼시스턴트 볼륨 스냅샷의 Checksum 확인, 애플리케이션 수준의 데이터 일관성 검사(예: 데이터베이스의 테이블 무결성 검사) 등을 포함한다. 또한, 백업 생성 시점과 복구 시점의 데이터 상태를 명확히 기록하는 것이 중요하다. 이를 위해 etcd의 클러스터 상태 백업과 애플리케이션 데이터 백업의 시점을 조율하고, 필요한 경우 애플리케이션의 플러시(flush) 또는 롤백(rollback) 메커니즘을 활용하여 크래시 일관성(crash consistency)을 확보한다.

실제 복구 절차에서 무결성을 보장하기 위한 전략은 다음과 같다.

마지막으로, 재해 복구 훈련 시 복구된 데이터의 무결성을 반드시 검증하는 시나리오를 포함시켜야 한다. 이는 백업 프로세스의 결함을 사전에 발견하고, 복구 시간 목표(RTO)와 복구 지점 목표(RPO) 내에 정상적인 서비스가 가능한지 확인하는 데 필수적이다. 데이터 무결성 관리 전략은 백업 및 재해 복구 정책의 완성도를 결정하는 핵심 요소이다.

쿠버네티스 클러스터의 버전 업그레이드는 새로운 기능, 보안 패치, 버그 수정을 적용하고 지원되는 버전을 유지하기 위한 정기적인 관리 작업이다. 쿠버네티스 프로젝트는 빠르게 발전하기 때문에, 일반적으로 1년 이내에 3개의 마이너 버전이 릴리스된다. 관리자는 공식 지원 정책에 따라 적시에 업그레이드를 계획하고 실행해야 한다[4].

업그레이드 절차는 일반적으로 제어 평면(마스터 노드) 구성 요소를 먼저, 그 다음 워커 노드를 순차적으로 진행한다. 널리 사용되는 설치 도구인 kubeadm을 활용할 경우, kubeadm upgrade 명령어를 통해 체계적인 업그레이드가 가능하다. 주요 단계는 다음과 같다.

1. 지원되는 다음 마이너 버전 또는 최신 패치 버전을 확인한다.

2. 제어 평면 노드(예: kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler, kube-proxy, kubelet)를 한 번에 하나씩 업그레이드한다.

3. CNI(컨테이너 네트워크 인터페이스) 플러그인 등 핵심 애드온을 업그레이드한다.

4. 워커 노드를 차례로 드레인(drain)하여 워크로드를 다른 노드로 이동시킨 후 업그레이드하고 다시 스케줄링 가능하게 만든다.

업그레이드를 성공적으로 수행하기 위해선 몇 가지 핵심 고려사항이 있다. 첫째, 프로덕션 환경에서는 반드시 준비된 스테이징 환경에서 업그레이드 절차를 테스트해야 한다. 둘째, 공식 문서의 버전 간 차이점(특히 사용 중인 기능의 API 변경 사항)을 검토하고 애플리케이션 호환성을 확인해야 한다. 셋째, 업그레이드 전에 etcd 및 모든 쿠버네티스 리소스의 백업을 완료하는 것이 필수적이다. 롤링 업그레이드 방식과 적절한 유지관리 기간을 설정하면 서비스 중단 시간을 최소화할 수 있다.

노드 유지보수 작업은 쿠버네티스 클러스터의 안정성과 성능을 유지하기 위한 핵심 활동이다. 이 작업에는 계획된 업그레이드, 보안 패치 적용, 하드웨어 교체, 또는 성능 문제 해결을 위해 개별 노드를 관리하는 과정이 포함된다. 관리자는 kubectl drain 명령어를 사용하여 유지보수가 필요한 노드에서 실행 중인 파드를 다른 정상 노드로 안전하게 이동시킨다. 이 과정에서 디플로이먼트나 스테이트풀셋에 의해 관리되는 파드는 자동으로 다른 노드에서 재생성된다. 작업이 완료되면 kubectl uncordon 명령어로 노드를 다시 스케줄링 가능한 상태로 복원한다.

주요 유지보수 작업 유형과 절차는 다음과 같다.

노드 드레인 작업 시 고려사항은 스테이트풀셋의 파드, 로컬 스토리지를 사용하는 파드, 그리고 PodDisruptionBudget이 설정된 워크로드이다. 특히 스테이트풀셋 파드는 순서적으로 종료 및 재배치가 필요할 수 있다. 장기적인 유지보수를 위해 코드형 인프라 도구를 사용하여 노드 구성의 일관성을 유지하고, 자동화된 롤링 업데이트를 구현하는 것이 좋다. 또한, 유지보수 창을 최소화하기 위해 클러스터에 충분한 여유 용량을 확보해 두는 것이 중요하다.

쿠버네티스는 광범위한 커스터마이징과 확장성을 제공하여 특정 요구사항에 맞게 플랫폼을 조정할 수 있다. 가장 일반적인 확장 방법은 쿠버네티스 API를 사용하는 커스텀 리소스와 커스텀 컨트롤러를 정의하는 것이다. 이를 통해 사용자는 자신의 애플리케이션이나 인프라를 관리하기 위한 도메인 특화 오브젝트를 생성하고, 해당 오브젝트의 생명주기를 관리하는 컨트롤러를 구현할 수 있다. 이 아키텍처 패턴을 오퍼레이터 패턴이라고 한다.

커스터마이징은 어드미션 컨트롤러를 통해 요청을 가로채고 검증하거나 수정하는 방식으로도 이루어진다. 사용자는 ValidatingWebhookConfiguration과 MutatingWebhookConfiguration을 설정하여 파드 생성 시 특정 레이블을 자동으로 추가하거나, 보안 정책을 검증하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한, 쿠버네티스 스케줄러를 확장하여 사용자 정의 스케줄링 로직을 구현할 수도 있다.

확장성은 다양한 CNI 플러그인, CSI 드라이버, Ingress 컨트롤러를 통해 인프라 영역에서도 발휘된다. 예를 들어, 특정 클라우드 제공자의 스토리지 서비스를 사용하거나, 새로운 네트워크 정책 시맨틱스를 도입하기 위해 CNI 플러그인을 교체할 수 있다. 이러한 컴포넌트들은 표준 인터페이스를 따르므로, 쿠버네티스 코어를 수정하지 않고도 시스템을 확장하는 것이 가능하다.

주요 커스터마이징 및 확장 요소는 다음과 같이 정리할 수 있다.

Helm은 쿠버네티스 애플리케이션을 패키징, 배포, 관리하기 위한 사실상의 표준 패키지 관리자이다. 애플리케이션을 구성하는 YAML 매니페스트 파일들을 하나의 논리적 단위로 묶어 차트(Chart)라는 패키지 형식으로 제공한다. 이를 통해 복잡한 애플리케이션을 정의, 설치, 업그레이드하는 과정을 단순화하고 재현 가능하게 만든다. Helm은 helm이라는 명령줄 도구와 차트를 저장하고 공유하는 중앙 저장소인 Helm Hub 또는 개인 차트 저장소(Chart Repository)로 구성된다.

Helm 차트의 핵심 구조는 템플릿 엔진과 값(Values) 파일의 분리이다. 차트 내의 YAML 파일들은 Go 템플릿 언어로 작성되어 동적 생성을 지원한다. 사용자는 values.yaml 파일을 통해 환경별(개발, 스테이징, 프로덕션)로 달라지는 설정값(예: 이미지 태그, 레플리카 수, 리소스 제한)을 외부에서 주입할 수 있다. 이로써 단일 차트로 다양한 환경에 맞게 커스터마이징된 배포가 가능해진다. 주요 명령어로는 차트 설치(helm install), 업그레이드(helm upgrade), 릴리스 관리(helm list, helm rollback), 차트 생성(helm create) 등이 있다.

Helm을 통한 패키지 관리는 애플리케이션의 생명주기 관리 효율성을 크게 높인다. 공식 저장소를 통해 NGINX, PostgreSQL, Redis와 같은 널리 사용되는 소프트웨어를 손쉽게 배포할 수 있으며, 조직 내부에서 자체 개발한 애플리케이션을 표준화된 형식으로 배포 파이프라인에 통합하는 데에도 유용하다. 또한, 차트의 의존성(Chart.yaml의 dependencies 필드)을 선언하여 복잡한 마이크로서비스 스택을 한 번에 배포할 수 있다.

GitOps는 인프라스트럭처 및 애플리케이션 배포를 관리하기 위한 운영 모델이자 철학이다. 핵심 개념은 Git 저장소를 시스템의 모든 구성 요소에 대한 선언적 단일 진실 공급원으로 사용하는 것이다. 쿠버네티스 매니페스트 파일을 버전 관리 시스템에 저장하고, 이를 기준으로 클러스터의 실제 상태를 지속적으로 동기화한다. 이 방식은 배포 프로세스의 추적성, 일관성, 자동화를 크게 향상시킨다.

대표적인 GitOps 도구로는 ArgoCD와 Flux가 있다. 두 도구 모두 선언적 구성을 기반으로 하여 Git 저장소에 정의된 원하는 상태와 쿠버네티스 클러스터의 실제 상태를 지속적으로 비교하고, 차이가 발생하면 자동으로 동기화한다. 이를 통해 수동 kubectl 적용이나 외부 CI/CD 파이프라인에 의존하지 않고도 안정적인 배포와 롤백이 가능해진다.

ArgoCD와 Flux는 설계 철학과 기능 면에서 차이를 보인다. ArgoCD는 사용자 친화적인 웹 UI와 시각화 대시보드를 제공하며, 애플리케이션 상태를 실시간으로 모니터링하기 용이하다. 또한, 헬름 차트, Kustomize, 일반 YAML 파일 등 다양한 템플릿 엔진을 지원한다. 반면, Flux는 더욱 경량화되고 Git 네이티브한 접근 방식을 취하며, 특히 지속적인 딜리버리와 이미지 자동 업데이트(이미지 리프레시 오토메이션)에 강점을 가진다. Flux는 소스 컨트롤러, 헬름 컨트롤러, 이미지 리플렉션 컨트롤러, 이미지 오토메이션 컨트롤러 등 모듈식 아키텍처로 구성된다.

GitOps 도구를 선택할 때는 팀의 요구사항과 기술 스택을 고려해야 한다. 아래 표는 두 도구의 주요 특징을 비교한 것이다.

이러한 도구들을 활용하면 인프라스트럭처를 코드로 관리하고, 모든 변경 사항에 대한 감사 추적을 확보하며, 롤백을 간편하게 수행할 수 있다. 결과적으로 쿠버네티스 환경의 운영 안정성과 개발자 생산성을 동시에 높이는 데 기여한다.

서비스 메시는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간 통신을 관리, 제어, 관찰하기 위한 전용 인프라 계층이다. 이는 애플리케이션 코드를 수정하지 않고 네트워크 수준에서 트래픽 제어, 보안, 모니터링, 복원력 기능을 제공하는 사이드카 프록시 패턴을 기반으로 구축된다. 쿠버네티스 환경에서 서비스 메시는 각 파드에 주입된 프록시 컨테이너들이 네트워크 트래픽을 가로채고, 중앙의 컨트롤 플레인이 이러한 프록시들을 구성하는 구조로 동작한다.

주요 구현체로는 이스티오(Istio)와 링커드(Linkerd)가 널리 사용된다. 이스티오는 기능이 풍부하고 확장성이 높아 복잡한 엔터프라이즈 환경에 적합하다. 반면 링커드는 경량화되고 단순함을 우선시하여 성능 오버헤드가 적고 학습 곡선이 완만하다는 특징을 가진다. 두 도구 모두 다음과 같은 핵심 기능을 공통적으로 제공한다.

서비스 메시 도입 시 고려사항은 명확하다. 프록시 추가로 인한 성능 오버헤드와 운영 복잡성 증가가 발생할 수 있다. 따라서 모든 서비스에 적용하기 전에 소규모로 도입하여 실제 부하와 관리 비용을 평가하는 것이 바람직하다. 최근에는 서비스 메시 기능이 점진적으로 표준 쿠버네티스 API(예: 게이트웨이 API)에 통합되는 추세를 보이고 있다.