CaaS (r1)

컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 요소(라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등)를 하나의 패키지로 묶는 표준화된 소프트웨어 단위이다. 컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하면서도 각각 독립된 사용자 공간을 제공하여, 애플리케이션이 다른 환경에서도 동일하게 실행될 수 있도록 보장한다. 이는 "한 번 작성하면, 어디서나 실행된다"는 이식성을 실현하는 핵심 기술이다.

전통적인 가상화 기술은 하이퍼바이저를 사용하여 물리적 서버 위에 여러 개의 완전한 가상 머신을 생성한다. 각 가상 머신은 자체적인 게스트 운영 체제를 포함하기 때문에, 높은 수준의 격리를 제공하지만 상당한 오버헤드(메모리, 저장 공간, 부팅 시간 등)가 발생한다. 반면 컨테이너 가상화는 운영 체제 수준의 가상화로, 커널을 공유하므로 훨씬 가볍고 빠르게 시작되며, 리소스 효율성이 뛰어나다.

두 기술의 주요 차이점을 비교하면 다음과 같다.

CaaS는 이러한 컨테이너 기술을 관리와 오케스트레이션의 복잡성 없이 서비스 형태로 제공한다. 사용자는 인프라나 가상 머신을 직접 관리할 필요 없이, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 조정, 모니터링에 집중할 수 있다. 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구가 CaaS 플랫폼의 핵심 엔진으로 작동하여, 다수의 컨테이너를 자동으로 관리한다.

마이크로서비스 아키텍처는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작고 독립적인 서비스로 분해하여 개발하고 배포하는 소프트웨어 설계 방식이다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능을 담당하며, API를 통해 서로 통신한다. 이는 전통적인 모놀리식 아키텍처와 대비되는 개념으로, 각 서비스가 독립적으로 개발, 배포, 확장될 수 있도록 한다.

CaaS는 이러한 마이크로서비스 아키텍처를 구현하고 운영하기 위한 이상적인 플랫폼을 제공한다. 각 마이크로서비스는 하나 이상의 컨테이너로 패키징되어 CaaS 플랫폼 위에서 실행된다. 이는 다음과 같은 이점을 가져온다.

• 독립적인 배포와 확장: 특정 서비스의 수요가 증가하면, 해당 서비스만을 담당하는 컨테이너 인스턴스를 독립적으로 확장할 수 있다.

• 기술 스택의 다양성: 각 마이크로서비스는 서로 다른 프로그래밍 언어, 프레임워크, 라이브러리를 사용할 수 있다.

• 장애 격리: 하나의 서비스에 장애가 발생하더라도 다른 서비스로의 전파를 최소화할 수 있다.

마이크로서비스 아키텍처와 CaaS의 결합은 현대적인 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발의 핵심이 되었다. 그러나 서비스 간 통신의 복잡성 증가, 분산 시스템 관리의 어려움, 종단 간 트랜잭션 처리 등 새로운 과제도 동반한다. CaaS 플랫폼은 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, 구성 관리와 같은 도구를 제공하여 이러한 운영 복잡성을 완화하는 데 기여한다.

AWS는 컨테이너 오케스트레이션을 위한 두 가지 주요 관리형 서비스인 Amazon ECS와 Amazon EKS를 제공한다. 이 두 서비스는 모두 완전 관리형 CaaS 플랫폼으로, 인프라 프로비저닝, 패치 관리, 용량 계획 등의 운영 부담을 줄여준다. 사용자는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 관리, 확장에 집중할 수 있다.

Amazon ECS는 AWS가 자체 개발한 고성능 컨테이너 오케스트레이션 서비스다. AWS Fargate 서버리스 컴퓨팅 엔진과 통합되어 서버를 관리할 필요 없이 컨테이너를 실행할 수 있다. 또한 EC2 인스턴스를 클러스터에 포함시켜 더 많은 제어권을 가진 운영도 가능하다. ECS는 AWS 서비스와의 긴밀한 통합이 장점이며, IAM, ELB, CloudWatch 등과의 연동이 원활하다.

Amazon EKS는 업계 표준 쿠버네티스를 AWS 환경에서 실행할 수 있게 해주는 관리형 서비스다. 오픈소스 쿠버네티스 도구 및 타사 솔루션과의 호환성을 유지하면서, 마스터 노드의 운영 및 관리 책임을 AWS가 맡는다. 이를 통해 사용자는 표준화된 쿠버네티스 API를 사용하면서도 고가용성 컨트롤 플레인의 운영 부담에서 벗어날 수 있다. EKS는 온프레미스 또는 다른 클라우드의 쿠버네티스 환경과의 일관된 운영을 가능하게 한다.

두 서비스의 선택은 주로 기술 스택과 요구사항에 따라 결정된다. AWS 생태계에 깊이 통합된 간소화된 서비스를 원한다면 ECS가 적합하다. 반면, 쿠버네티스의 풍부한 생태계와 이식성을 중시하거나, 멀티 클라우드 전략을 고려한다면 EKS가 일반적인 선택이 된다. AWS는 두 서비스 모두에 대해 지속적인 기능 추가와 성능 개선을 진행하고 있다.

Google Kubernetes Engine(GKE)은 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 제공하는 완전 관리형 쿠버네티스 오케스트레이션 서비스이다. 사용자는 구글이 호스팅하고 관리하는 제어 평면을 활용하여 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 관리, 확장할 수 있다. GKE는 구글 내부에서 수년간 운영되어 온 보그 및 오메가 시스템의 경험과 기술이 반영되어 있으며, 표준 쿠버네티스 API를 완벽하게 지원한다.

GKE의 주요 특징은 자동화된 운영과 강력한 통합 기능에 있다. 클러스터 생성, 업그레이드, 노드 풀 관리, 수리 작업 등이 자동화되어 운영 부담을 크게 줄인다. 또한 구글 클라우드의 네트워킹, 보안, 모니터링 서비스와의 긴밀한 통합을 제공한다. 예를 들어, Cloud Load Balancing을 통한 서비스 노출, Cloud IAM을 이용한 세분화된 접근 제어, Cloud Monitoring 및 Cloud Logging을 활용한 통합 관찰 가능성이 대표적이다.

GKE는 다양한 운영 모델과 기능을 제공하여 다양한 워크로드 요구사항을 충족시킨다. 표준 모드와 Autopilot 모드 중 선택이 가능하다. 표준 모드는 사용자가 노드 인스턴스를 직접 관리하며 세밀한 제어가 필요한 경우에 적합하다. 반면 Autopilot 모드는 구글이 인프라, 노드, 클러스터 운영을 완전히 관리하는 서버리스 운영 모드로, 운영 오버헤드를 최소화하고 보안 및 비용 효율성을 강화한다. 또한 GKE Enterprise는 엔터프라이즈급 보안, 거버넌스, 가속화된 컴퓨팅 기능을 제공하는 고급 티어이다.

다음은 GKE의 주요 구성 옵션과 특징을 정리한 표이다.

마이크로소프트가 제공하는 완전 관리형 쿠버네티스 서비스이다. AWS ECS/EKS 및 Google Kubernetes Engine (GKE)와 경쟁 관계에 있으며, 마이크로소프트 애저 클라우드 플랫폼의 핵심 컨테이너 오케스트레이션 서비스이다.

AKS는 쿠버네티스 마스터 노드(컨트롤 플레인)의 관리, 업데이트, 유지보수를 마이크로소프트가 책임지므로, 사용자는 워커 노드와 애플리케이션 관리에 집중할 수 있다. 애저 Active Directory와의 통합을 통해 클러스터 접근 제어와 인증을 중앙에서 관리할 수 있으며, 애저 모니터를 통한 통합 모니터링과 로그 수집 기능을 제공한다. 또한 애저 가상 네트워크, 애저 디스크 등 애저의 다른 서비스들과 긴밀하게 연동되어 동작한다.

주요 특징으로는 헬름 차트 통합 지원, 자동 클러스터 업그레이드, 수평적 파드 자동 확장(HPA) 및 클러스터 자동 확장 기능을 포함한다. 가격 정책은 관리형 마스터 노드에 대한 비용을 부과하지 않고, 사용자가 프로비저닝한 워커 노드 가상 머신과 기타 애저 리소스에 대해서만 비용이 발생하는 종량제 모델을 따른다.

AKS는 윈도우 서버 컨테이너와 리눅스 컨테이너를 동시에 지원하는 하이브리드 운영이 가능하며, 애저 아크를 통해 다른 클라우드나 온프레미스 환경에 배포된 쿠버네티스 클러스터를 통합 관리할 수 있는 기능도 제공한다[2]. 이는 다중 클라우드 및 하이브리드 클라우드 전략을 구현하는 데 유용하다.

레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)는 레드햇이 제공하는 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼이다. 오픈소스 프로젝트인 오픈시프트 오리진(OKD)을 기반으로 하여, 기업 환경에 필요한 보안, 관리, 지원 기능을 추가한 상용 제품이다. 이 플랫폼은 애플리케이션의 개발, 배포, 운영을 위한 통합 환경을 제공하며, 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드 환경을 광범위하게 지원하는 것이 특징이다.

주요 구성 요소로는 컨테이너 오케스트레이션을 위한 쿠버네티스, 컨테이너 런타임을 위한 CRI-O 또는 도커, 내장된 레지스트리, 네트워킹 솔루션(오픈시프트 SDN), 모니터링 및 로깅 스택(프로메테우스, 그라파나, 엘라스틱서치, 플루언트드, 키바나) 등이 포함된다. 또한 개발자 생산성을 높이기 위한 소스 투 이미지(S2I) 빌드 프로세스, 통합 개발자 콘솔, 그리고 광범위한 헬름 차트 카탈로그를 제공한다.

배포 모델은 유연하여 기업의 요구에 맞게 선택할 수 있다. 주요 배포 옵션은 다음과 같다.

오픈시프트는 엄격한 엔터프라이즈 보안 요구사항을 충족하도록 설계되었다. 여기에는 롤 기반 접근 제어(RBAC), 네트워크 정격화(네트워크폴리시), 포드 보안 표준, 컨테이너 이미지 서명 및 검증, 그리고 시크릿 관리 기능이 포함된다. 또한 이스트io 서비스 메시와의 긴밀한 통합을 통해 마이크로서비스 간의 보안 통신, 관측성, 트래픽 제어를 강화할 수 있다.

CaaS는 컨테이너 기반 애플리케이션의 배포와 관리를 단순화하여 운영 효율성을 크게 향상시킨다. 사용자는 인프라스트럭처의 프로비저닝, 운영 체제 관리, 클러스터 오케스트레이션 플랫폼의 설치 및 유지보수와 같은 번거로운 작업을 플랫폼 제공자에게 위임한다. 이를 통해 개발 및 운영 팀은 애플리케이션 코드와 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있으며, 인프라 관리에 소요되는 시간과 노력을 절감한다.

CaaS 플랫폼은 자동화된 CI/CD 파이프라인과 통합되어 지속적인 통합 및 배포를 용이하게 한다. 컨테이너 이미지를 기반으로 하므로, 개발 환경에서 테스트 환경, 그리고 프로덕션 환경에 이르기까지 일관된 실행 환경을 보장한다. 이는 "내 컴퓨터에서는 되는데"라는 문제를 해결하고, 배포 과정에서 발생할 수 있는 환경 차이로 인한 오류를 최소화한다.

또한, CaaS는 모니터링, 로깅, 자동 복구, 로드 밸런싱과 같은 기본적인 운영 기능을 서비스 형태로 제공한다. 예를 들어, 컨테이너가 비정상적으로 종료되면 플랫폼이 자동으로 새로운 인스턴스를 시작하여 서비스 가용성을 유지한다. 이러한 관리 작업의 자동화는 수동 개입을 줄이고 시스템의 안정성과 운영 효율성을 높이는 데 기여한다.

CaaS는 애플리케이션의 수요 변화에 따라 컴퓨팅 리소스를 신속하게 확장하거나 축소할 수 있는 탄력적인 구조를 제공합니다. 이는 컨테이너 기반의 경량화된 패키징 덕분에 가능합니다. 새로운 서버 인스턴스를 프로비저닝하는 전통적인 방식과 달리, CaaS 플랫폼은 사전 정의된 정책이나 실시간 메트릭(예: CPU 사용률, 트래픽 증가)에 따라 컨테이너 복제본(replica)의 수를 자동으로 조정합니다. 이를 오토스케일링이라고 합니다. 결과적으로 트래픽이 급증하는 시간대에는 더 많은 컨테이너를 배포하여 부하를 분산하고, 사용량이 적은 시간에는 불필요한 리소스를 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

유연성 측면에서 CaaS는 개발자에게 애플리케이션을 구성하고 배포하는 데 있어 광범위한 선택권을 부여합니다. 사용자는 다양한 프로그래밍 언어, 프레임워크, 라이브러리로 작성된 애플리케이션을 컨테이너 이미지로 패키징하여 동일한 플랫폼 위에서 일관되게 실행할 수 있습니다. 이는 특정 언어나 런타임에 종속되는 PaaS와 차별화되는 점입니다. 또한 마이크로서비스 아키텍처와의 궁합이 뛰어나 개별 서비스마다 독립적인 개발, 배포, 확장 주기를 가질 수 있게 합니다. 예를 들어, 결제 서비스와 사용자 프로필 서비스를 서로 다른 기술 스택으로 구축하고, 필요에 따라 각기 다른 규모로 확장하는 것이 가능합니다.

이러한 확장성과 유연성은 비즈니스 민첩성을 크게 향상시킵니다. 새로운 기능을 시장에 빠르게 출시하거나, 특정 지역의 수요에 맞춰 서비스를 지역적으로 확장하는 작업이 단순화됩니다. 주요 CaaS 제공업체들은 전 세계에 분산된 가용 영역을 통해 글로벌 수준의 확장성을 지원합니다. 사용자는 몇 가지 구성 설정만으로 다중 리전에 애플리케이션을 배포하고 트래픽을 라우팅할 수 있습니다.

CaaS는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제 모델을 기반으로 한다. 이는 초기 대규모 하드웨어 투자나 유휴 자원에 대한 비용 부담을 크게 줄여준다. 사용자는 필요에 따라 컨테이너 인스턴스를 신속하게 확장하거나 축소할 수 있어, 트래픽 패턴에 맞춰 리소스를 효율적으로 관리하고 비용을 최적화할 수 있다.

운영 측면에서도 비용 절감 효과가 나타난다. CaaS 제공업체가 인프라의 프로비저닝, 패치 관리, 모니터링 등 기본적인 운영 작업을 관리하므로, 기업은 내부 인프라 팀의 운영 부담과 관련 인건비를 절감할 수 있다. 이로 인해 개발팀은 비즈니스 로직 개발에 더 많은 리소스를 집중할 수 있다.

자원 사용률을 극대화하는 것도 비용 최적화의 핵심이다. CaaS 플랫폼은 일반적으로 높은 수준의 자원 통합을 지원한다. 여러 마이크로서비스를 단일 호스트에서 효율적으로 실행하여 물리적 또는 가상 서버의 유휴 용량을 최소화한다. 또한 오토스케일링 기능을 통해 미리 정의된 규칙에 따라 애플리케이션 부하에 맞춰 자동으로 인스턴스 수를 조정함으로써, 수동 개입 없이도 비용을 관리할 수 있다.

CaaS 제공업체의 플랫폼과 도구에 대한 의존도가 높아지면, 특정 벤더의 기술 스택에 종속될 위험이 존재한다. 이는 장기적으로 기술적 유연성을 저해하고 비용 협상력을 약화시킬 수 있다. 예를 들어, 한 클라우드 업체의 전용 오케스트레이션 도구, 모니터링 서비스, 네트워킹 솔루션에 애플리케이션을 깊이 통합한 경우, 다른 플랫폼으로의 이전에는 상당한 재구성 노력과 비용이 수반된다.

벤더 종속성은 주로 다음과 같은 형태로 나타난다.

이러한 종속성을 완화하기 위한 일반적인 전략은 멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 접근 방식을 채택하고, 가능한 한 표준화된 오픈 소스 기술(예: 쿠버네티스)을 기반으로 애플리케이션을 설계하는 것이다. 또한, 인프라스트럭처 구성과 애플리케이션 배포를 코드로 정의하는 IaC 방식을 활용하면 벤더 중립적인 템플릿을 유지하고 이식성을 높이는 데 도움이 된다.

CaaS 환경에서 보안은 공유 책임 모델을 기반으로 한다. 플랫폼 제공자는 클라우드 인프라, 하이퍼바이저, 그리고 관리 평면의 보안을 담당한다. 반면, 사용자는 컨테이너 이미지, 애플리케이션 코드, 구성 데이터, 그리고 컨테이너 런타임 내의 보안을 관리할 책임이 있다.

주요 보안 고려사항은 다음과 같다. 첫째, 컨테이너 이미지 보안이다. 취약점이 포함된 기본 이미지나 라이브러리를 사용하면 전체 환경이 위협받을 수 있다. 따라서 정적 분석 도구를 활용한 취약점 스캔과 신뢰할 수 있는 레지스트리에서의 이미지 출처 검증이 필수적이다. 둘째, 런타임 보안이다. 컨테이너 간 네트워크 트래픽은 네트워크 정책으로 세분화하여 제한해야 하며, 불필요한 권한을 가진 컨테이너의 실행을 방지해야 한다. 셋째, 시크릿 관리이다. 암호나 API 키와 같은 민감 정보는 평문으로 구성 파일에 저장하지 않고, 플랫폼이 제공하는 전용 시크릿 관리 서비스를 활용해야 한다.

또한, 다중 테넌시 환경에서의 격리와 커널 공유로 인한 잠재적 위험을 인지해야 한다. 컨테이너 탈출 공격으로 호스트 시스템이 침해당할 경우, 동일 노드의 다른 컨테이너도 영향을 받을 수 있다. 이를 완화하기 위해 최소 권한 원칙을 적용하고, 정기적으로 보안 패치를 적용하며, 런타임 이상 행위를 모니터링하는 도구를 도입하는 것이 중요하다.

CaaS 도입 시 개발 및 운영 팀은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼, 특히 쿠버네티스의 복잡한 개념과 도구 생태계를 익혀야 합니다. 이는 기존의 IaaS 기반 가상 머신 관리나 PaaS 환경에 비해 상당히 높은 초기 진입 장벽을 형성합니다. 쿠버네티스의 파드, 디플로이먼트, 서비스, 인그레스, 컨피그맵, 퍼시스턴트 볼륨과 같은 핵심 객체와 그 상호작용 방식을 이해하는 데 시간이 필요합니다.

또한, CaaS 환경의 효과적인 운영을 위해서는 CI/CD 파이프라인과의 통합, 컨테이너 이미지 보안 관리, 모니터링 및 로깅 솔루션 구축 등 새로운 데브옵스 실무 역량이 요구됩니다. 이러한 기술 스택의 폭과 깊이는 팀의 학습 부담을 가중시킵니다. 벤더가 제공하는 관리형 서비스가 인프라 관리 부담을 줄여주지만, 애플리케이션을 컨테이너화하고 최적의 방식으로 배포 및 운영하는 방법 자체는 여전히 사용자의 몫입니다.

이러한 학습 곡선을 완화하기 위해 주요 클라우드 벤더들은 문서화, 교육 자료, 관리형 서비스의 단순화된 인터페이스를 제공합니다. 그러나 복잡한 분산 시스템을 설계하고 문제를 진단하는 고급 기술은 장기적인 경험과 학습을 통해 습득해야 합니다. 따라서 조직은 CaaS 도입을 장기적인 역량 개발 투자로 간주하고, 체계적인 교육 계획과 점진적인 도입 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

CaaS는 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델의 하나로, IaaS와 PaaS 사이에 위치한다고 볼 수 있다. IaaS는 가상 머신, 스토리지, 네트워크 같은 기본적인 컴퓨팅 인프라를 서비스로 제공한다. 반면 PaaS는 애플리케이션을 개발하고 실행하기 위한 플랫폼(런타임, 미들웨어, 데이터베이스 등)을 제공하여 개발자가 인프라 관리에서 더욱 자유로워진다. CaaS는 이 두 모델의 중간 지점으로, 컨테이너화된 애플리케이션의 오케스트레이션과 관리에 특화된 플랫폼을 서비스 형태로 제공한다. 사용자는 인프라(가상 머신)를 직접 관리할 필요 없이, 컨테이너를 배포하고 관리하는 데 집중할 수 있다.

다른 서비스 모델과의 관계는 다음 표를 통해 비교할 수 있다.

FaaS는 서버리스 컴퓨팅의 한 형태로, CaaS보다 더 높은 수준의 추상화를 제공한다. FaaS에서는 개발자가 서버나 컨테이너를 전혀 관리하지 않고, 개별 함수 단위의 코드만 업로드하면 된다. 플랫폼이 이벤트에 따라 함수를 자동으로 실행하고 확장한다. 반면 CaaS는 여전히 컨테이너의 라이프사이클(배포, 스케일링, 네트워킹)을 관리해야 하지만, 그 아래의 인프라 관리 부담은 줄여준다. 따라서 CaaS는 PaaS보다 유연성이 높고, IaaS보다 운영 오버헤드가 적은 균형점을 제공한다[3].

CaaS는 컨테이너 기반의 애플리케이션 배포와 관리를 서비스로 제공하는 반면, 전통적인 가상화는 하이퍼바이저를 사용하여 물리적 서버 위에 완전한 가상 머신을 생성하는 방식을 취한다. 이 근본적인 차이는 아키텍처, 성능, 운영 방식에 큰 영향을 미친다.

주요 차이점은 다음과 같이 표로 정리할 수 있다.

성능과 효율성 측면에서 전통적 가상화는 각 가상 머신이 독립된 게스트 운영 체제를 필요로 하기 때문에 자원 오버헤드가 크고 시작 속도가 느리다. 반면 CaaS의 컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하며, 애플리케이션 실행에 필요한 최소한의 패키지만 포함하므로 훨씬 가볍고 빠르게 실행된다. 이는 높은 밀도의 애플리케이션 배포와 빠른 스케일링에 유리하다.

운영과 배포의 관점에서도 차이가 있다. 전통적 가상화 환경에서는 애플리케이션 배포 시 전체 VM 이미지를 관리해야 하는 경우가 많다. CaaS 환경에서는 표준화된 도커 이미지를 통해 애플리케이션과 그 환경을 함께 패키징하여, 개발부터 프로덕션까지 일관된 환경을 보장한다. 또한 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 통해 수천 개의 컨테이너 배포, 네트워킹, 스케일링, 관리를 자동화할 수 있다.