Worker Node

워커 노드의 가장 핵심적인 역할은 마스터 노드로부터 할당받은 파드를 실행하는 것이다. 쿠버네티스 클러스터에서 파드는 하나 이상의 컨테이너를 포함하는 배포의 기본 단위이며, 실제 애플리케이션 프로세스는 이 파드 내에서 동작한다. 컨트롤 플레인의 스케줄러는 파드를 특정 워커 노드에 할당하고, 해당 노드는 이 지시를 받아 파드를 생성하고 유지 관리한다.

파드 실행 과정은 노드 상의 에이전트인 Kubelet이 주도한다. Kubelet은 API 서버를 통해 자신에게 할당된 파드 명세를 지속적으로 확인하고, 이를 실제로 실행하기 위해 컨테이너 런타임을 호출한다. 이때 도커나 containerd와 같은 컨테이너 런타임이 컨테이너 이미지를 풀링하고, 리눅스 커널의 네임스페이스와 cgroup을 활용하여 파드 내 컨테이너를 격리된 환경에서 구동시킨다.

파드가 실행되는 동안 워커 노드는 해당 파드의 생명주기를 관리한다. 이는 파드 내 모든 컨테이너가 정상적으로 실행 중인지 모니터링하고, 컨테이너가 비정상 종료되면 정책에 따라 재시작하는 작업을 포함한다. 또한, 파드에 할당된 CPU와 메모리 같은 컴퓨팅 리소스 사용량을 제한하며, 파드가 삭제 명령을 받으면 관련 프로세스를 정리하고 자원을 확보한다.

이러한 파드 실행 기능을 통해 워커 노드는 클러스터 전체의 컴퓨팅 파워를 제공하며, 마이크로서비스나 배치 작업과 같은 다양한 워크로드를 물리적 또는 가상 호스트 위에서 안정적으로 구동할 수 있는 기반을 마련한다.

워커 노드의 핵심 역할 중 하나는 자신이 보유한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리하고, 마스터 노드로부터 할당된 워크로드가 이 자원을 안정적으로 사용할 수 있도록 보장하는 것이다. 이는 단순히 CPU와 메모리를 제공하는 것을 넘어, 스토리지와 네트워크 대역폭 같은 자원까지 통합적으로 관리하는 것을 포함한다.

리소스 관리는 주로 쿠버네티스의 Kubelet 컴포넌트가 담당한다. Kubelet은 각 워커 노드에 상주하며, 파드에 명시된 컨테이너의 리소스 요청량과 리소스 상한을 기준으로 실제 자원을 할당하고 격리한다. 이를 통해 한 파드가 노드의 전체 자원을 독점하거나 다른 파드의 실행을 방해하는 것을 방지한다. 또한, 노드의 실제 사용 가능한 리소스 총량을 마스터 노드의 컨트롤 플레인에 지속적으로 보고하여, 스케줄러가 새로운 파드를 적절한 노드에 배치할 수 있도록 정보를 제공한다.

효율적인 리소스 관리를 위해 오버커밋 정책을 적용할 수 있다. 이는 모든 파드의 리소스 요청량 합이 노드의 실제 물리적 자원을 초과하도록 허용하는 방식으로, 자원 사용률을 높이는 데 기여한다. 그러나 이 경우 메모리 부족 상황이 발생하면 시스템이 특정 컨테이너를 강제로 종료할 수 있으며, Kubelet은 이러한 에바iction 과정을 관리하여 전체 시스템의 안정성을 유지하려고 노력한다.

이러한 관리 체계는 아파치 하둡의 데이터노드나 아파치 스파크의 익스큐터와 같은 다른 분산 처리 시스템에서도 유사한 원리로 구현된다. 즉, 워커 노드는 할당받은 작업을 수행하는 동시에 자신의 자원 상태를 체계적으로 관리하고 보고함으로써 전체 클러스터의 효율성과 안정성에 기여한다.

워커 노드는 마스터 노드에 자신의 상태를 지속적으로 보고한다. 이는 쿠버네티스 클러스터가 전체 시스템의 건강 상태를 파악하고, 파드를 적절한 위치에 스케줄링하기 위한 필수적인 메커니즘이다. 보고되는 주요 정보에는 노드의 가용성, CPU와 메모리 같은 할당 가능한 리소스의 양, 현재 실행 중인 파드의 목록, 그리고 디스크 공간이나 네트워크 대역폭과 같은 기타 조건들이 포함된다.

이 상태 보고는 주로 Kubelet이라는 에이전트를 통해 이루어진다. Kubelet은 워커 노드에서 상주하며, 마스터 노드의 API 서버에 주기적으로 하트비트를 전송한다. 이 하트비트를 통해 마스터 노드는 해당 워커 노드가 정상적으로 동작 중인지, 통신이 가능한지 여부를 실시간으로 판단할 수 있다. 만약 일정 시간 동안 하트비트가 수신되지 않으면, 마스터 노드는 해당 노드를 비정상 상태로 표시하고, 그 노드에서 실행 중이던 파드들을 다른 정상 노드로 재스케줄링한다.

상태 보고는 단순한 생존 신호를 넘어서, 리소스 관리와 스케줄링의 근간이 된다. 스케줄러는 각 워커 노드가 보고한 사용 가능한 리소스 정보를 바탕으로, 새로 생성되는 파드를 배치할 최적의 노드를 결정한다. 또한, 노드에 과부하가 걸리거나, 커널 업데이트가 필요하거나, 하드웨어 장애가 발생하는 등 운영상의 이벤트가 있을 때, 해당 정보를 상태에 반영함으로써 클러스터의 자동화된 운영과 유지보수를 가능하게 한다.

Kubelet은 각 워커 노드에서 실행되는 에이전트이다. 이 에이전트는 마스터 노드의 API 서버와 통신하여 해당 노드에 할당된 파드의 생명주기를 관리하는 핵심적인 역할을 담당한다. 즉, 쿠버네티스 클러스터에서 실제 컨테이너화된 애플리케이션을 구동시키는 주체라고 할 수 있다.

Kubelet의 주요 기능은 파드 스펙에 기술된 명세를 바탕으로 파드를 실행하고 건강 상태를 지속적으로 모니터링하는 것이다. 이를 위해 Kubelet은 컨테이너 런타임과 협력하여 컨테이너를 생성, 시작, 중지한다. 또한 파드 내 컨테이너의 라이브니스 프로브와 레디니스 프로브를 실행하여 애플리케이션의 정상 작동 여부를 확인하고, 문제가 발생하면 파드를 재시작하는 등의 조치를 취한다.

Kubelet은 워커 노드의 상태 정보를 API 서버에 주기적으로 보고한다. 이 정보에는 노드의 가용 CPU와 메모리 용량, 현재 실행 중인 파드 목록, 운영체제 버전 등이 포함된다. 쿠버네티스 스케줄러는 이 보고된 정보를 바탕으로 새로운 파드를 어떤 워커 노드에 배치할지 결정하게 된다.

Kubelet은 마스터 노드로부터 직접 파드 생성 명령을 받는 방식 외에도, 로컬 디렉토리나 HTTP 엔드포인트를 통해 제공되는 파드 매니페스트 파일을 감시하고 해당 파드를 직접 실행할 수도 있다. 이는 스태틱 파드를 관리하는 데 사용되는 방식이다.

워커 노드의 핵심 구성 요소 중 하나인 컨테이너 런타임은 파드 내에 정의된 컨테이너를 실제로 실행하고 관리하는 소프트웨어이다. 쿠버네티스는 컨테이너를 직접 실행하지 않으며, 대신 각 워커 노드에 설치된 컨테이너 런타임에게 컨테이너의 생성, 시작, 중지 등의 작업을 위임한다. 이는 쿠버네티스와 실제 컨테이너 실행 계층 사이의 추상화 계층을 제공하여, 다양한 컨테이너 기술을 유연하게 지원할 수 있게 한다.

주요 컨테이너 런타임으로는 도커 엔진의 일부였던 dockerd, 이후 표준으로 채택된 컨테이너드, 그리고 CRI-O 등이 있다. 쿠버네티스는 컨테이너 런타임 인터페이스라는 표준 API를 통해 이러한 런타임들과 상호작용한다. 이 인터페이스를 통해 Kubelet은 특정 런타임에 종속되지 않고 일관된 방식으로 컨테이너의 생명주기를 관리할 수 있다.

컨테이너 런타임은 컨테이너 이미지를 로컬 저장소에서 풀(pull)하고, 컨테이너를 위한 격리된 실행 환경(리눅스 커널의 네임스페이스와 cgroups 등)을 구성하며, 컨테이너의 로그를 관리하는 기본적인 기능을 담당한다. 또한, 파드 내 여러 컨테이너가 공유하는 파일 시스템이나 네트워크 스택과 같은 인프라스트럭처를 설정하는 역할도 수행한다.

Kube-proxy는 쿠버네티스 클러스터의 각 워커 노드에서 실행되는 네트워크 프록시 컴포넌트이다. 이 컴포넌트의 핵심 임무는 노드 내부 또는 외부에서 파드로의 네트워크 통신을 관리하는 것으로, 쿠버네티스 서비스 추상화를 구현하는 데 필수적인 역할을 담당한다. 즉, 서비스에 할당된 고정 IP 주소와 포트로 들어오는 트래픽을 해당 서비스를 구성하는 실제 파드들로 적절히 전달하는 네트워크 규칙을 설정하고 유지 관리한다.

Kube-proxy는 운영 체제의 네트워킹 기능을 활용하여 이 작업을 수행한다. 주로 사용되는 모드는 iptables 모드와 IPVS 모드이다. iptables 모드는 리눅스 커널의 iptables 규칙을 사용하여 트래픽을 라우팅하는 전통적인 방식이다. 반면, IPVS 모드는 로드 밸런싱에 특화된 커널 기능을 사용하여 대규모 서비스에서 더 나은 성능과 확장성을 제공한다. Kube-proxy는 API 서버를 감시하여 서비스나 파드의 변경 사항을 실시간으로 감지하고, 이에 맞춰 네트워크 규칙을 동적으로 업데이트한다.

이를 통해 개발자나 애플리케이션은 복잡한 파드의 IP 주소를 직접 관리할 필요 없이, 안정적인 서비스 이름과 포트를 통해 통신할 수 있다. 예를 들어, 웹 애플리케이션 파드가 여러 개 복제되어 실행 중일 때, Kube-proxy는 이들 파드로 들어오는 요청을 균등하게 분산시키는 역할을 한다. 결과적으로 Kube-proxy는 쿠버네티스 클러스터의 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱 기능을 실현하는 핵심 인프라 요소이다.

워커 노드가 클러스터에 합류하여 작업을 수행할 수 있게 되기까지는 등록과 준비 과정을 거친다. 이 과정은 마스터 노드가 워커 노드를 인식하고 관리할 수 있도록 하는 필수 절차이다.

등록 과정에서 워커 노드는 자신의 존재를 마스터 노드에 알린다. 쿠버네티스 환경에서는 Kubelet이 이 역할을 담당하며, 마스터 노드의 API 서버에 자신의 정보를 보고함으로써 등록이 이루어진다. 이때 노드의 IP 주소, 호스트명, 운영체제, 가용한 CPU 및 메모리 용량 등의 정보가 전달된다. 등록이 완료되면 해당 노드는 클러스터의 자원 풀에 포함된다.

등록 이후에는 노드가 정상적으로 작업을 수행할 준비를 하는 단계가 이어진다. 시스템 구성 요소인 Kubelet과 컨테이너 런타임이 정상적으로 기동되고, 필요한 네트워크 설정(예: Kube-proxy 실행)이 완료되어야 한다. 마스터 노드의 스케줄러는 노드가 준비(Ready) 상태로 보고될 때까지 해당 노드에 파드를 할당하지 않는다. 이 준비 과정을 통해 클러스터는 안정적이고 일관된 실행 환경을 보장한다.

워커 노드가 클러스터에 정상적으로 등록된 후에는 지속적인 운영과 유지보수 단계에 들어간다. 이 단계에서 워커 노드는 마스터 노드로부터 할당받은 파드를 안정적으로 실행하고, 컨테이너 런타임을 통해 애플리케이션을 구동하며, Kubelet을 통해 지속적으로 자신의 상태를 보고한다. 시스템 관리자는 노드 상태 모니터링 도구를 통해 각 워커 노드의 CPU, 메모리, 디스크 사용량 및 네트워크 상태를 실시간으로 확인하여 정상 작동을 보장한다.

운영 중에는 리소스 사용량에 따른 스케일 조정이 빈번히 발생한다. 쿠버네티스의 경우 스케줄러가 워커 노드의 가용 리소스와 파드의 요구 사항을 고려하여 작업을 배분한다. 노드에 장애가 발생하거나 유지보수를 위해 의도적으로 작동을 중단시켜야 할 때는 '코드드' (Cordon) 또는 '드레인' (Drain) 작업을 수행한다. 코드드는 해당 노드에 새로운 파드가 스케줄되지 못하도록 막는 것이고, 드레인은 실행 중인 파드를 다른 정상 노드로 안전하게 이동시킨 후 노드를 정지시키는 과정이다.

정기적인 유지보수 작업에는 운영체제 및 보안 패치 적용, 컨테이너 런타임 업데이트, Kubelet 구성 변경 등이 포함된다. 또한, 노드의 성능 저하나 하드웨어 고장을 대비해 로그 수집과 메트릭 분석을 지속적으로 수행한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 이러한 유지보수 작업의 상당 부분이 자동화되어 있으며, 노드 장애 시 자동 복구 또는 교체가 이루어지는 경우가 많다.

워커 노드의 제거 및 교체는 클러스터의 유지보수와 확장 과정에서 발생하는 중요한 운영 작업이다. 노드의 하드웨어 고장, 성능 저하, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 인스턴스 유형 변경, 또는 클러스터 규모 축소 등의 이유로 노드를 안전하게 제거하거나 새로운 노드로 교체해야 할 필요가 생긴다.

제거 절차는 일반적으로 해당 노드에 배치된 파드의 안전한 종료와 재배치를 보장하는 과정을 포함한다. 마스터 노드는 제거 대상 노드를 스케줄링에서 제외하고, 해당 노드에서 실행 중인 파드를 다른 정상 워커 노드로 점진적으로 이동시킨다. 이 과정을 통해 서비스의 중단을 최소화한다. 모든 작업이 마이그레이션되고 노드의 리소스가 해제되면, 클러스터에서 노드를 공식적으로 제거한다.

교체 작업은 기존 노드의 제거와 새로운 노드의 추가라는 두 단계로 구성된다. 새로운 워커 노드는 클러스터에 등록되어 마스터 노드로부터 작업을 할당받을 준비를 한다. 교체의 주요 목표는 애플리케이션의 가용성을 유지하면서 클러스터의 컴퓨팅 용량이나 성능을 업데이트하는 것이다. 특히 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 시스템은 이러한 노드의 롤링 업데이트를 자동화하여 운영 부담을 줄인다.

이러한 제거 및 교체 작업은 분산 시스템의 탄력성과 내결함성을 실현하는 데 기여한다. 관리자는 계획된 유지보수나 예상치 못한 장애 발생 시에도 클러스터의 전체적인 작동을 지속할 수 있으며, 이를 통해 데이터 처리와 작업 실행의 연속성을 보장한다.

워커 노드의 상태를 지속적으로 모니터링하는 것은 클러스터의 안정성과 가용성을 보장하는 핵심 작업이다. 마스터 노드는 쿠버네티스의 경우 kube-apiserver를 통해, 아파치 하둡의 경우 네임노드를 통해 워커 노드로부터 정기적인 상태 보고를 받는다. 이 모니터링을 통해 노드의 가용 여부, CPU 및 메모리와 같은 컴퓨팅 리소스의 사용량, 디스크 공간, 네트워크 연결 상태 등을 실시간으로 파악할 수 있다.

노드 상태 모니터링의 주요 목적은 장애를 신속하게 감지하고 대응하는 것이다. 만약 워커 노드가 응답을 중지하거나 심각한 오류 상태에 빠지면, 모니터링 시스템은 해당 노드를 '비정상' 또는 'NotReady' 상태로 표시한다. 이후 스케줄러는 해당 노드에 새로운 작업을 할당하지 않으며, 기존에 실행 중이던 파드나 태스크는 정책에 따라 다른 정상 노드로 재배치된다. 이 과정은 고가용성과 내결함성을 실현하는 데 기여한다.

모니터링 데이터는 리소스 할당 및 용량 계획의 기초 자료로도 활용된다. 시스템 관리자는 노드별 리소스 사용량 추이를 분석하여 클러스터에 과부하가 걸린 노드가 있는지, 또는 리소스가 여유로운 노드가 있는지 판단할 수 있다. 이를 바탕으로 워크로드를 재조정하거나 클러스터 규모를 확장/축소하는 결정을 내릴 수 있다. 많은 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 이러한 모니터링 지표를 바탕으로 오토스케일링 기능을 제공한다.

워커 노드의 리소스 할당과 스케줄링은 클러스터 전체의 효율성과 안정성을 결정하는 핵심 관리 활동이다. 이 과정은 마스터 노드에 위치한 스케줄러가 주도하며, 워커 노드의 가용 컴퓨팅 리소스와 실행 중인 워크로드를 지속적으로 모니터링하여 새로운 파드를 적절한 노드에 배치하는 방식으로 이루어진다. 스케줄러는 노드의 CPU와 메모리 사용량, 디스크 공간, 네트워크 대역폭 등의 리소스 정보를 바탕으로 파드의 리소스 요청 사양과 제약 조건을 충족하는 최적의 워커 노드를 선택한다.

스케줄링 정책은 기본적인 자원 적합성 검사 외에도 다양한 요소를 고려한다. 예를 들어, 특정 애플리케이션이 SSD와 같은 고성능 스토리지를 필요로 하거나, 특정 가용 영역에 배치되어야 하는 경우와 같은 어피니티 규칙을 적용할 수 있다. 반대로, 서로 다른 서비스의 파드가 동일한 노드에 배치되는 것을 피하는 안티-어피니티 규칙을 설정하여 장애 격리성을 높일 수도 있다. 또한, 노드 셀렉터나 테인트와 톨러레이션 메커니즘을 통해 특정 워커 노드 그룹에만 파드를 배치하거나, 특정 노드에서의 실행을 제한하는 세밀한 제어가 가능하다.

리소스 할당은 파드의 requests와 limits 사양을 기반으로 한다. requests는 파드가 보장받을 최소 리소스 양을 정의하여 스케줄링의 기준이 되며, limits는 파드가 사용할 수 있는 리소스의 상한선을 설정하여 단일 파드가 노드의 자원을 독점하는 것을 방지한다. 관리자는 네임스페이스 단위로 리소스 쿼터를 설정하여 특정 팀이나 프로젝트가 사용할 수 있는 총 자원량을 제한함으로써 멀티테넌시 환경에서의 공정한 자원 분배를 관리할 수 있다.

효율적인 리소스 할당과 스케줄링은 클라우드 컴퓨팅 비용 최적화와 직결된다. 사용률이 낮은 워커 노드를 통합하거나, 스팟 인스턴스와 같은 비용 효율적인 인스턴스 유형을 활용하는 전략이 여기에 포함된다. 또한 수평 파드 오토스케일링과 클러스터 오토스케일러를 연동하여 애플리케이션 수요에 따라 파드 수와 워커 노드 수를 동적으로 조정함으로써 피크 시간대의 성능을 보장하면서도 평상시의 리소스 낭비를 최소화할 수 있다.

워커 노드의 보안 및 접근 제어는 전체 클러스터의 무결성을 보호하는 핵심 요소이다. 마스터 노드로부터 작업을 할당받아 실행하는 워커 노드는 외부 공격이나 무단 접근에 취약할 수 있으며, 이로 인해 실행 중인 파드나 민감한 데이터가 위험에 노출될 수 있다. 따라서 노드 수준에서의 강력한 인증, 권한 부여, 네트워크 격리 정책이 필수적으로 적용된다.

주요 보안 조치로는 TLS 인증서를 이용한 마스터 노드와의 상호 인증, 파드에 적용되는 보안 컨텍스트를 통한 권한 제한, 그리고 네트워크 정책을 활용한 파드 간 트래픽 제어가 있다. 또한 컨테이너 런타임의 보안 강화와 정기적인 시스템 패치 적용은 기본적인 보안 위협을 차단한다. 쿠버네티스와 같은 시스템에서는 RBAC를 통해 특정 사용자나 서비스 계정이 워커 노드의 리소스에 접근할 수 있는 권한을 세밀하게 관리할 수 있다.

접근 제어는 물리적 또는 가상 머신에 대한 접근 권한 관리부터 시작된다. SSH 키 기반 인증, 호스트 방화벽 설정, 그리고 최소 권한 원칙에 기반한 사용자 계정 관리가 이루어진다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 클라우드 제공자의 IAM 서비스와 연동하여 노드 생성 및 관리를 위한 권한을 통제하기도 한다. 이러한 다층적 보안 체계는 워커 노드가 안전하게 작업 실행과 데이터 처리를 수행할 수 있는 기반을 마련한다.

워커 노드는 클라우드 컴퓨팅이나 분산 시스템 환경에서 실제 컴퓨팅 작업을 실행하는 구성 요소이다. 이는 클러스터를 이루는 여러 대의 물리적 또는 가상 머신으로, 마스터 노드로부터 할당받은 작업을 처리하고 컴퓨팅 리소스를 제공하는 역할을 한다. 쿠버네티스, 아파치 하둡, 아파치 스파크와 같은 대표적인 클러스터 컴퓨팅 시스템에서 핵심적인 실행 단위로 활용된다.

주요 역할은 데이터 처리와 작업 실행이다. 마스터 노드가 전체 클러스터의 조정과 스케줄링을 담당한다면, 워커 노드는 그 지시를 받아 구체적인 애플리케이션 컨테이너를 실행하거나 대규모 데이터를 계산하는 등의 실질적인 일을 수행한다. 따라서 시스템의 전체 처리 성능과 용량은 워커 노드의 수와 사양에 직접적으로 영향을 받는다.

워커 노드는 일반적으로 Kubelet (쿠버네티스의 경우), 컨테이너 런타임, 그리고 네트워크 프록시 구성 요소 등을 포함하여 운영된다. 이들은 마스터 노드와 지속적으로 통신하며 자신의 상태(가용 CPU, 메모리, 실행 중인 작업 상태 등)를 보고하고, 마스터로부터 새로운 작업 명령을 수신한다.

워커 노드는 클러스터 컴퓨팅 환경에서 실제 애플리케이션 작업을 실행하는 물리적 또는 가상의 서버이다. 마스터 노드가 전체 클러스터의 조정과 관리를 담당하는 반면, 워커 노드는 마스터 노드로부터 할당받은 컴퓨팅 작업을 처리하고 데이터를 저장하는 역할을 수행한다. 쿠버네티스와 아파치 하둡, 아파치 스파크와 같은 대표적인 분산 시스템에서 이 아키텍처 패턴을 사용한다.

워커 노드의 핵심 역할은 파드를 실행하는 것이다. 쿠버네티스에서 파드는 하나 이상의 컨테이너를 포함하는 최소 배포 단위이며, 이 파드들이 워커 노드 위에서 동작하여 실제 서비스를 제공한다. 또한 워커 노드는 할당된 CPU와 메모리, 스토리지 같은 컴퓨팅 리소스를 관리하며, 자신의 상태와 가용 리소스 정보를 마스터 노드에 지속적으로 보고한다.

여러 개의 워커 노드가 모여 하나의 강력한 컴퓨팅 자원 풀을 형성한다. 이를 통해 고가용성과 확장성을 확보할 수 있으며, 한 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드에서 작업을 이어갈 수 있다. 이 구조는 빅데이터 처리, 웹 서비스 호스팅, 배치 작업 실행 등 다양한 데이터 처리 시나리오에 적합하다.

클러스터는 여러 대의 컴퓨터, 즉 노드들이 네트워크로 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨팅 환경을 의미한다. 이는 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 대규모 데이터 처리나 복잡한 작업 실행을 위해 고안된 분산 시스템의 핵심 구조이다. 클러스터를 구성하는 각 노드는 독립적인 컴퓨팅 리소스와 저장 장치를 가지며, 공통의 목표를 위해 협력하여 작업을 분산 처리한다. 이러한 접근 방식은 고가용성과 수평적 확장성을 제공하며, 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석의 기반이 된다.

클러스터는 일반적으로 제어와 관리를 담당하는 마스터 노드와 실제 작업을 수행하는 워커 노드로 구분된다. 워커 노드는 마스터 노드로부터 할당받은 작업을 실행하고, 그 결과를 보고하는 역할을 한다. 이렇게 중앙 집중식의 조정 하에 다수의 노드가 협력하는 모델은 쿠버네티스나 아파치 하둡과 같은 대표적인 클러스터 관리 시스템에서 널리 사용된다. 예를 들어, 쿠버네티스 클러스터에서는 마스터 노드가 파드의 스케줄링을 결정하면, 워커 노드는 해당 파드를 실행하고 상태를 유지 관리한다.

클러스터 컴퓨팅의 주요 이점은 성능, 신뢰성, 유연성에 있다. 작업을 여러 노드에 분배함으로써 처리 속도를 높일 수 있고, 일부 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드가 작업을 이어받아 시스템 전체의 중단을 방지할 수 있다. 또한, 필요에 따라 워커 노드를 쉽게 추가하거나 제거하여 리소스를 탄력적으로 조정할 수 있다. 이러한 특성으로 인해 클러스터는 과학 연산, 웹 서비스, 머신 러닝 학습 등 다양한 분야에서 필수적인 인프라가 되었다.