Kubernetes(쿠버네티스) 오케스트레이션 기본개념 과 장점

가상머신

• 서버 하나에 가상 머신 여러 개를 띄워서 사용
• 가상 머신 하나를 오직 하나의 APP만 사용하면 충돌의 위험이 사라짐
• 클라우드 환경이 떠오르면서, 클라우드 환경과 맞지 않는 부분이 발생
  • 특정 벤더에 종속 (VirtualBox, VMWare 등...)
  • 멀티 클라우드를 사용하게 될 경우 사용이 어려움
• 태생적으로 속도가 느림

도커 컨테이너

• 도커가 설치 되어 있는 곳이라면 어디에서든 동작
• 가상 머신처럼 속도가 느리지도 않음
• 사용하기도 쉬움
• 대부분의 서버 관리자들이 환영

도커 컨테이너 개발 프로세스

• Code : 개발자가 코드를 작성
• Build : 작성한 코드를 바탕으로 도커 이미지 생성
• Ship : 생성 된 도커 이미지를 이미지 저장소에 저장 (Docker Hub, AWS ECR, Google Cloud GCR 등...)
• Run : 이미지 저장소에서 받은 이미지를 컨테이너로 실행

배포의 문제점

• 모든 서버에 직접 접속해서 docker stop, run을 실행 해줘야 함
• 모니터링 시스템 구축 등을 통해서 유휴 자원을 관리하며 도커 컨테이너가 실행 될 수 있는 리소스 관리가 필요
• 새롭게 배포 된 어플리케이션에 장애가 발생하여 롤백 시 신속하게 대처하기 힘듦

서비스 검색의 문제점

• 프록시 서버를 통해서 내부의 서비스에 접근할 때
• 부하 발생으로 인해 스케일 아웃을 해야 하는 경우 로드 밸런서 설정 등의 작업이 필요
• 마이크로 서비스의 경우 이러한 경우가 더욱 빈번하게 발생

서비스 노출의 문제점

• 프록시 서버를 통해서 내부의 서비스에 접근할 때
• 새롭게 서비스가 추가 될 때 마다 프록시 서버 설정 추가가 필요
• 서비스 검색의 문제점과 유사

서비스 장애, 부하 모니터링의 문제점

• 장애가 발생한 컨테이너의 로그를 보고 직접 다시 실행하는 작업 필요
• 예상치 못한 시간에 발생한 부하에 대한 대응이 늦을 수 있음

오케스트레이션(위 상황의 문제점들을 해결하기 위해 등장한 도구가 바로 컨테이너 오케스트레이션)

• 복잡한 컨테이너 환경을 효과적으로 관리하기 위한 도구
• 서버 관리자의 역할을 대신 할 프로그램을 만드는 도구

클러스터(Cluster)

• 중앙 제어 (master-node)
  • 기존에는 서버 관리자가 각 서버 스펙, 리소스 상태, 어플리케이션 구동 등을 체크
  • 관리해야 되는 컨테이너가 많아지면서 물리적인 관리 보다는 추상화 된 클러스터로 관리
  • 클러스터 관리를 위한 마스터 노드를 두고 마스터 노드가 클러스터에 명령을 내리는 방식
  • 관리자는 마스터 노드를 관리하는 것 만으로 클러스터를 관리할 수 있어야 함
• 네트워킹
  • 클러스터 내에서는 가상 네트워킹 등을 통해 노드 간에 네트워킹이 원활하게 이뤄져야 함
• 노드 스케일
  • 클러스터 내에 컨테이너가 무한히 증가 하더라도 관리가 가능해야 함

상태 관리

• 원하는 상태(예: 컨테이너 수량)를 설정하는 것 만으로 별도의 명령 없이 해당 상태로 변경될 수 있어야 함
• 장애로 인해 상태가 변경 된 경우 설정 된 상태를 유지하기 위한 명령이 자동 실행되어야 함

배포 관리(Scheduling)

• 유휴 리소스를 관리하여 새로운 컨테이너 생성 시 알맞은 서버에 배치 시킬 수 있어야 함
• 추가 리소스가 필요 한 경우 리소스를 할당하여 컨테이너를 배치 시킬 수 있어야 함

배포 버전 관리(Rollout/ Rollback)

• 배포 시 개별 배포가 아닌 중앙에서 자동 배포가 진행될 수 있어야 함
• 롤백의 경우에도 중앙에서 관리하며 일괄적으로 롤백이 진행될 수 있어야 함

서비스 등록 및 조회(Service Discovery)

• 새로운 서비스가 추가 된 경우 자동으로 해당 서비스에 대한 설정이 추가 되어야 함
• 프록시 서버는 설정 저장소를 바라보며 설정이 변경 된 경우 프로세스 재시작을 통해 새 설정을 반영해야 됨

볼륨 스토리지(Volume)

• 각 컨테이너 별 볼륨 관리를 추상적인 레벨에서 손쉽게 관리할 수 있어야 함

쿠버네티스 장점

• 애플리케이션 배포단순화
• 하드웨어 활용도 극대화
  
  • 클러스터의 주변에 자유롭게 이동하여 실행중인 다양한 애플리케이션 구성요소를 클러스터 노드의 가용 리소스에 최대한 맞춰 서로 섞고 매치
  • 노드의 하드웨어 리소스를 최상으로 활용
• 상태 확인 및 자가 치유
  • 애플리케이션 구성요소와 실행되는 노드를 모니터링하고 노드 장애 발생시 다른 노드로 일정을 자동으로 재조정
  • 운영자는 정규 근무시간에만 장애가 발생한 노드를 처리
• 오토스케일링
  • 개별 애플리케이션의 부하를 지속적으로 모니터링 할필요없이 자동으로 리소스를 모니터링하고 각 애플리케이션에서 실행되는 인스턴스 수를 계속 조정하도록 지시 가능
• 애플리케이션 개발 단순화
  • 버그 발견 및 수정(완전히 개발환경과 같은 환경을 제공하기 때문)
  • 새로운 버전 출시시 자동으로 테스트, 이상 발견시 롤 아웃