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Kubernetes
쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 시스템입니다. 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하기 위해 모든 규모의 회사에서 사용합니다.
쿠버네티스가 필요한 이유는 많습니다. 예를 들어 관리해야 하는 컨테이너가 많은 경우 쿠버네티스는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 쿠버네티스는 필요에 따라 애플리케이션을 확장하거나 축소하는 데 도움이 될 수 있으며 애플리케이션을 항상 사용할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
다음은 쿠버네티스 사용의 이점 중 일부입니다.
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자동화: 쿠버네티스는 배포, 확장 및 상태 모니터링과 같은 컨테이너 관리와 관련된 많은 수동 작업을 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
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확장성: 쿠버네티스는 필요에 따라 애플리케이션을 확장하거나 축소하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.
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가용성: 쿠버네티스는 애플리케이션을 항상 사용할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 애플리케이션의 가동 시간을 개선할 수 있습니다.
쿠버네티는 컨테이너화된 애플리케이션을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 컨테이너가 많거나 애플리케이션을 자주 확장 또는 축소해야 하는 경우 쿠버네티스를 고려하는 것이 좋습니다.
다음은 쿠버네티스가 필요할 수 있는 몇 가지 예입니다.
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수백 또는 수천 개의 컨테이너가 포함된 대규모 애플리케이션을 실행하고 있습니다.
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애플리케이션을 빠르고 쉽게 확장하거나 축소할 수 있어야 합니다.
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애플리케이션이 항상 사용 가능한지 확인해야 합니다.
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컨테이너 관리를 자동화하려고 합니다.
이러한 시나리오 중 하나라도 해당된다면 쿠버네티스를 고려하는 것이 좋습니다.
Control Loop
제어 루프는 클러스터의 상태를 감시하고 상태를 원하는 상태에 더 가깝게 만들기 위해 변경하는 프로세스입니다. 예를 들어 디플로이먼트 컨트롤러는 디플로이먼트의 파드 수를 감시하고 원하는 파드 수를 유지하기 위해 필요에 따라 파드를 생성하거나 삭제합니다.
제어 루프는 쿠버네티스 설계의 핵심 부분입니다. 이를 통해 쿠버네티스는 클러스터를 자동으로 관리하고 클러스터의 상태가 항상 원하는 상태와 일치하도록 합니다.
제어 루프는 네 단계로 구성됩니다.
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관찰 (Observe): 컨트롤러는 쿠버네티스 API를 쿼리하여 관리 중인 리소스의 현재 상태를 관찰합니다.
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분석 (Analyze): 컨트롤러는 관찰된 상태를 구성에 지정된 원하는 상태와 비교하고 취해야 할 조치를 결정합니다.
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조치 (Act): 컨트롤러는 관찰된 상태를 원하는 상태와 일치시키기 위해 자원 생성 또는 삭제와 같은 필요한 조치를 수행합니다.
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반복 (Repeat): 제어 루프가 무한정 계속 실행되어 필요에 따라 리소스를 지속적으로 모니터링하고 업데이트합니다.
다음은 쿠버네티스에서 제어 루프를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.
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자동화: 제어 루프는 클러스터 관리를 자동화합니다. 이렇게 하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
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확장성: 제어 루프는 대규모 클러스터를 관리하도록 확장할 수 있습니다.
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신뢰성: 제어 루프는 신뢰할 수 있도록 설계되었습니다. 클러스터의 일부 구성 요소가 실패하더라도 계속 작동할 수 있습니다.
제어 루프는 쿠버네티스 클러스터를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 쿠버네티스를 사용하는 경우 제어 루프와 작동 방식에 익숙해져야 합니다.
Kubernetes Controller
쿠버네티스의 컨트롤러는 클러스터의 상태를 감시하고 상태를 원하는 상태에 가깝게 변경하는 제어 루프의 특정 구현입니다. 컨트롤러는 쿠버네티스 컨트롤 플레인에서 실행되는 Golang 프로그램으로 구현됩니다.
ℹ️ 컨트롤 플레인은 노드, 파드, 서비스 및 레플리카셋 컨트롤러를 포함한 클러스터의 리소스 관리를 담당합니다. 컨트롤 플레인은 노드가 실패하거나 파드가 생성되는 경우와 같은 클러스터 이벤트도 처리합니다.
컨트롤러는 쿠버네티스 설계의 핵심 부분입니다. 이를 통해 쿠버네티스는 클러스터를 자동으로 관리하고 클러스터의 상태가 항상 원하는 상태와 일치하도록 합니다. 쿠버네티스를 사용하는 경우 컨트롤러 및 작동 방식에 익숙해져야 합니다.
다음은 컨트롤러의 몇 가지 예입니다.
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Deployment 컨트롤러는 디플로이먼트의 파드 수를 감시하고 원하는 파드 수를 유지하기 위해 필요에 따라 파드를 생성하거나 삭제합니다.
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ReplicaSet 컨트롤러는 디플로이먼트 컨트롤러와 비슷하지만 더 세분화되어 있습니다. 레플리카셋의 파드 수를 감시하고 원하는 파드 수를 유지하기 위해 필요에 따라 파드를 생성하거나 삭제합니다.
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DaemonSet 컨트롤러는 지정된 수의 파드가 클러스터의 모든 노드에서 실행되도록 합니다.
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Job 컨트롤러는 지정된 수의 파드가 완료될 때까지 실행되도록 합니다.
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CronJob 컨트롤러는 지정된 수의 파드가 반복 일정에 따라 실행되도록 합니다.
이는 쿠버네티스에서 사용할 수 있는 많은 컨트롤러의 몇 가지 예일 뿐입니다. 특정 유형의 애플리케이션 또는 인프라를 관리해야 하는 경우 도움이 될 수 있는 컨트롤러가 있을 수 있습니다.
Kubernetes Operator
쿠버네티스 오퍼레이터는 사용자 정의 리소스를 관리하도록 설계된 컨트롤러 유형입니다. 컨트롤러는 쿠버네티스의 모든 리소스를 관리할 수 있지만 오퍼레이터는 특정 애플리케이션 또는 서비스와 관련된 작업을 자동화하도록 특별히 설계되었습니다.
오퍼레이터는 일반적으로 Go로 작성되며 다른 애플리케이션과 동일한 방식으로 쿠버네티스 클러스터에 배포할 수 있습니다. 오퍼레이터가 배포되면 쿠버네티스 리소스를 생성, 업데이트 및 삭제하고 애플리케이션의 상태를 모니터링 및 관리하는 데 사용할 수 있습니다.
오퍼레이터를 사용하여 복잡한 쿠버네티스 애플리케이션의 관리를 단순화할 수 있습니다. 또한 업데이트 롤아웃 또는 백업 수행과 같이 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다.
다음은 쿠버네티스 오퍼레이터를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.
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복잡성 감소: 오퍼레이터는 작업을 자동화하고 일관된 애플리케이션 관리 방법을 제공하여 쿠버네티스 애플리케이션 관리의 복잡성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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향상된 안정성: 오퍼레이터는 업데이트 롤아웃 및 백업 수행과 같은 작업을 자동화하여 쿠버네티스 애플리케이션의 안정성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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민첩성 향상: 오퍼레이터는 애플리케이션을 더 쉽게 배포, 업데이트 및 관리할 수 있도록 하여 쿠버네티스 애플리케이션의 민첩성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
복잡한 애플리케이션으로 쿠버네티스 클러스터를 관리하는 경우 오퍼레이터를 사용하는 것이 관리 프로세스를 단순화하고 애플리케이션의 안정성과 민첩성을 향상시키는 좋은 방법이 될 수 있습니다.
쿠버네티스 오퍼레이터를 만들려면 다음을 수행해야 합니다.
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애플리케이션 또는 애플리케이션 세트에 대한 사용자 지정 리소스를 정의합니다.
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사용자 지정 리소스의 변경 사항을 감지하고 그에 따라 조치를 취하는 컨트롤러를 작성합니다.
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쿠버네티스 클러스터에 오퍼레이터를 배포합니다.
오퍼레이터가 배포되면 사용자 지정 리소스 정의에 따라 애플리케이션 또는 애플리케이션 세트를 자동으로 관리합니다.
Kubernetes Operator의 예시
다음은 쿠버네티스 오퍼레이터의 몇 가지 예시입니다.
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Istio Operator: Istio 오퍼레이터는 Istio 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Grafana Operator: Grafana 오퍼레이터는 Grafana 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Prometheus Operator: Prometheus 오퍼레이터는 Prometheus 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Jenkins Operator: Jenkins 오퍼레이터는 Jenkins 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Redis Operator: Redis 오퍼레이터는 Redis 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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MySQL Operator: MySQL 오퍼레이터는 MySQL 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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MongoDB Operator: MongoDB 오퍼레이터는 MongoDB 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Kafka Operator: Kafka 오퍼레이터는 Kafka 배포를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
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Kubernetes Dashboard Operator: 쿠버네티스 Dashboard 오퍼레이터는 쿠버네티스 대시보드를 관리하는 쿠버네티스 네이티브 방식을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
이것은 사용 가능한 많은 Kubernetes 오퍼레이터의 몇 가지 예일 뿐입니다. 사용할 수 있는 다른 많은 오퍼레이터가 있으며 새로운 오퍼레이터가 항상 만들어지고 있습니다.
OpenTelemetry Operator
OpenTelemetry 오퍼레이터는 OpenTelemetry 콜렉터 및 OpenTelemetry 계측 라이브러리를 사용하여 워크로드의 자동 계측을 관리하는 쿠버네티스 오퍼레이터입니다.
OpenTelemetry 콜렉터는 애플리케이션에서 텔레메트리 데이터를 수집하는 서비스입니다. OpenTelemetry 콜렉터는 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다. 또한, OpenTelemetry 콜렉터는 애플리케이션의 프런트엔드와 백엔드 모두에서 텔레메트리 데이터를 수집할 수 있습니다.
OpenTelemetry 오퍼레이터를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
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쿠버네티스 클러스터에 OpenTelemetry 콜렉터를 배포합니다.
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애플리케이션에서 텔레메트리 데이터를 수집하도록 OpenTelemetry 콜렉터를 구성합니다.
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OpenTelemetry 콜렉터에서 Prometheus, Grafana 및 AWS CloudWatch를 비롯한 다양한 대상으로 텔레메트리 데이터를 보냅니다.
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OpenTelemetry 계측 라이브러리로 애플리케이션을 자동 계측합니다.
OpenTelemetry 오퍼레이터는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
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개발 시간 단축: OpenTelemetry 오퍼레이터를 사용하여 몇 분 안에 OpenTelemetry 콜렉터를 배포 및 구성할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 상당한 시간을 절약할 수 있습니다.
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향상된 호환성: OpenTelemetry 오퍼레이터는 다양한 쿠버네티스 배포와 호환됩니다. 즉, 다양한 쿠버네티스 클러스터에서 OpenTelemetry 오퍼레이터를 사용할 수 있습니다.
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향상된 가시성: OpenTelemetry 오퍼레이터를 사용하여 메트릭, 트레이 및 로그를 포함한 광범위한 텔레메트리 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 성능과 동작을 보다 완벽하게 볼 수 있습니다.
전반적으로 OpenTelemetry 오퍼레이터는 OpenTelemetry 콜렉터를 관리하고 응용 프로그램에서 텔레메트리 데이터를 수집하는 데 유용한 도구입니다. 개발자 시간을 절약하고, 호환성을 개선하고, 가시성을 높이고, 문제 해결을 개선할 수 있습니다.
References
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