Kubernetes를 사용하는 이유 또는 이점

해당 포스트는 '쿠버네티스 시작하기 3/e' 내용 일부를 발췌하여 작성하였습니다.

시작하기

오늘은 쿠버네티스를 왜? 사용하는가에 대한 의문으로 글을 적어보려합니다.

 

여러가지 이유가 있겠지만, 5가지의 이유로 쿠버네티스를 사용하는 것 같습니다.

 

- 개발 속도

- 확장성

- 인프라 추상화

- 효율성

- 클라우드 네이티브 에코시스템

 

지금부터 하나씩 살펴보도록 합시다.

개발 속도

불변성 (Immutability)

애플리케이션이나 그 환경을 배포한 후, 그 상태를 직접 변경하지 않고, 필요한 변경 사항이 있다면 새로 이미지를 생성하여 배포하는 방식입니다. 이는 시스템의 일관성 유지와 디버깅을 더 쉽게 해줍니다.

컨테이너 이미지의 불변성

컨테이너 이미지는 배포 이후에는 변경되지 않습니다. 변경이 필요하다면 새로운 버전의 이미지를 만들고, 기존의 이미지를 업데이트하거나 교체합니다. 이 방식은 애플리케이션이 항상 동일한 상태에서 실행되게 보장하므로, 배포와 운영 환경에서 예측 가능한 동작을 수행할 수 있습니다.

불변한 인프라

서버나 환경 설정을 수동으로 변경하지 않도록 하여 운영상의 문제를 줄입니다. 예를 들어, 쿠버네티스에서는 배포 시 애플리케이션의 파드를 삭제하고 새로운 파드를 생성하여 변경 사항을 반영합니다. 이는 환경의 불확실성을 제거하고 일관성을 유지하게 도와줍니다.

선언형 컨피규레이션 (Declarative Configuration)

선언형 구성은 시스템의 최종 상태를 명시적으로 정의하는 방식입니다. 개발자는 시스템이 어떻게 동작해야 하는지의 세부적인 절차(명령형)가 아니라, 시스템이 도달해야 할 상태(선언형)를 정의합니다. 이는 쿠버네티스의 핵심 운영 방식 중 하나입니다.

• 예시: 쿠버네티스에서는 사용자가 애플리케이션이 몇 개의 복제본을 가져야 하고, 어떤 리소스를 사용해야 하며, 어떤 네트워크 구성을 가져야 하는지를 선언적으로 정의합니다. 그런 다음 쿠버네티스가 이를 자동으로 조정하고, 설정한 상태로 유지되도록 관리합니다.
• 장점: 선언형 구성을 통해 시스템의 복잡한 상태를 자동으로 관리하고, 장애나 문제 발생 시 자동으로 복구할 수 있습니다. 이는 특히 자원 스케일링, 자동화된 배포, 복구 프로세스에서 유용합니다.

온라인 자가 치유 시스템 (Self-Healing System)

쿠버네티스와 같은 시스템에서 '자가 치유'는 시스템이 자동으로 문제를 감지하고 수정하는 기능을 의미합니다. 이는 서비스 가용성과 안정성을 크게 향상시킵니다.

헬스 체크

쿠버네티스는 각 컨테이너나 파드에 대해 상태 확인을 수행하고, 문제가 있는 경우 이를 자동으로 재시작하거나 교체합니다. 예를 들어, 파드가 응답하지 않으면 쿠버네티스는 이를 감지하고 새로운 파드를 시작하여 트래픽이 정상적으로 흐르도록 합니다.

오토 리플레이스먼트 (Auto-Replacement)

노드에 문제가 발생하거나 파드가 비정상적인 동작을 할 경우, 쿠버네티스는 이를 자동으로 복구하여 서비스의 연속성을 보장합니다. 이 기능 덕분에 인프라 관리자는 서비스의 가용성을 유지하면서도 문제 해결에 있어 부담을 덜 수 있습니다.

재사용 가능한 공유 라이브러리와 도구

컨테이너화된 애플리케이션 개발에서 재사용 가능한 구성 요소는 매우 중요한 개념입니다. 이는 시스템의 표준화와 일관성, 그리고 작업의 효율성을 향상시킵니다.

공유된 이미지 및 레지스트리

도커나 쿠버네티스에서는 애플리케이션을 컨테이너 이미지로 만들어 Docker Hub와 같은 레지스트리에 저장할 수 있습니다. 이 이미지는 팀 내 또는 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다. 기본 애플리케이션 구성은 동일하게 두고, 개별 서비스에 필요한 부분만 추가하면 되기 때문에 중복 작업이 줄어듭니다.

Helm 차트

쿠버네티스에서는 Helm이라는 도구를 사용해 복잡한 애플리케이션 배포를 자동화하고 표준화할 수 있습니다. Helm 차트는 애플리케이션 배포에 필요한 설정 파일과 템플릿을 묶어 공유 가능한 패키지로 만들며, 이를 사용하면 동일한 구성 요소를 여러 환경에서 쉽게 재사용할 수 있습니다.

라이브러리 및 도구

공통적인 기능을 수행하는 라이브러리와 도구들을 다양한 애플리케이션에서 재사용할 수 있어, 개발 시간을 절약하고 코드의 일관성을 유지할 수 있습니다.

일관된 개발 환경

컨테이너는 애플리케이션의 종속성, 라이브러리, 설정 파일 등을 모두 포함한 환경을 패키징하기 때문에, 개발 환경과 프로덕션 환경이 일관되게 유지됩니다. 이는 개발자가 "내 로컬에서는 작동하는데 서버에서 문제가 생긴다"라는 문제를 해결합니다.

빠른 배포 및 롤백

쿠버네티스와 같은 도구는 애플리케이션의 지속적인 배포(CI/CD)를 쉽게 자동화할 수 있으며, 애플리케이션을 빠르게 배포하거나 문제가 있을 때 빠르게 롤백할 수 있습니다.

애자일 개발 지원

개발 팀은 컨테이너를 사용하여 작은 단위로 작업할 수 있고, 이를 통해 애플리케이션의 특정 부분만 빠르게 수정하거나 업데이트할 수 있습니다. 전체 시스템에 영향을 주지 않고 새로운 기능을 추가하거나 버그를 수정하는 것이 용이합니다.

확장성

분리

독립된 컴포넌트

쿠버네티스는 컨테이너 단위로 애플리케이션의 각 구성 요소를 분리합니다. 각 컨테이너는 해당 기능에 필요한 라이브러리, 설정, 코드를 포함하고 있어 다른 컨테이너와 독립적으로 실행됩니다. 이러한 분리는 애플리케이션의 특정 부분만을 수정하거나 확장할 수 있게 하여, 전체 시스템에 영향을 주지 않고 확장이 가능합니다.

서비스 간 독립성

마이크로서비스 아키텍처에서는 애플리케이션의 각 기능(예: 인증, 결제, 사용자 관리 등)을 독립적인 서비스로 나누어 관리합니다. 이러한 분리는 서비스 간 의존성을 줄여, 각 서비스가 별도로 확장되거나 배포될 수 있게 합니다. 예를 들어, 결제 시스템에 트래픽이 몰릴 때 인증 시스템을 수정할 필요 없이 결제 시스템만 확장할 수 있습니다.

분리의 이점

팀이 독립적으로 작업할 수 있게 하며, 코드 충돌이나 의존성 문제를 최소화합니다. 또한, 각 컴포넌트가 독립적이기 때문에 장애가 발생해도 전체 시스템에 큰 영향을 주지 않고 빠르게 복구할 수 있습니다.

애플리케이션과 클러스터의 손쉬운 확장

애플리케이션의 자동 확장 (Application Autoscaling)

쿠버네티스는 Horizontal Pod Autoscaler와 같은 기능을 통해 애플리케이션이 사용하는 파드(pod)의 수를 자동으로 조정합니다. 예를 들어, 애플리케이션에 대한 트래픽이 증가하면 쿠버네티스는 더 많은 파드를 생성해 부하를 분산시키고, 트래픽이 감소하면 불필요한 파드를 종료해 리소스를 절약합니다. 이는 수작업 없이 애플리케이션의 부하에 맞춰 리소스를 효율적으로 관리할 수 있게 합니다.

클러스터 확장 (Cluster Scaling)

클러스터의 자원이 부족해질 경우, 쿠버네티스는 Cluster Autoscaler를 통해 클러스터 내의 노드를 자동으로 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 클러스터에 더 많은 리소스가 필요할 때 자동으로 노드를 추가하고, 리소스가 불필요하게 사용되고 있으면 노드를 제거하여 비용 효율성을 극대화합니다. 이 기능은 클라우드 환경에서 유연한 자원 관리를 가능하게 하며, 필요에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다.

리소스 효율성

이와 같은 확장 메커니즘은 개발자가 시스템의 확장에 대해 걱정할 필요 없이 애플리케이션을 개발하고 운영할 수 있게 해줍니다. 자원의 사용을 최적화하고 확장성을 쉽게 관리할 수 있기 때문에 대규모 시스템에서도 안정적인 운영이 가능합니다.

마이크로서비스를 통한 개발 팀 확장

작은 팀 단위로의 분리

마이크로서비스를 채택한 시스템에서는 큰 팀이 전체 애플리케이션을 관리하는 대신, 작은 팀들이 각기 다른 서비스를 담당하게 됩니다. 각 팀은 특정 서비스에만 집중하여 독립적으로 개발, 테스트, 배포할 수 있으므로, 팀 간의 의존성이나 협업에 따른 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 팀이 동시에 여러 기능을 개발할 수 있고, 더 빠르게 기능을 출시할 수 있게 됩니다.

독립적인 서비스 배포

각 서비스는 독립적인 컨테이너로 배포되며, 이로 인해 한 팀이 담당하는 서비스에 문제가 생기더라도 다른 팀의 서비스에는 영향을 주지 않습니다. 이는 개발과 운영 모두에서 팀이 보다 효율적으로 움직일 수 있게 해주며, 각 팀이 독립적으로 작업을 진행할 수 있는 환경을 제공합니다.

팀 확장성의 유연함

새로운 기능이나 서비스가 필요할 때, 기존 팀의 리소스를 소진하지 않고 새로운 팀을 구성하여 해당 기능을 독립적으로 개발할 수 있습니다. 이렇게 팀을 쉽게 확장할 수 있는 구조는 프로젝트가 성장함에 따라 더 많은 개발자를 투입할 수 있게 해주며, 빠른 성장과 개발 속도 유지를 가능하게 합니다.

다양한 기술 스택 사용 가능

마이크로서비스 아키텍처의 또 다른 장점은 각 서비스가 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있다는 점입니다. 각 팀은 자신들이 필요로 하는 기술을 선택해 사용할 수 있으므로, 최신 기술을 도입하거나 서비스별로 최적화된 기술을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 팀의 기술적 유연성도 확장됩니다.

애플리케이션의 확장성

컨테이너 기반 시스템은 개별 서비스나 애플리케이션을 쉽게 수평 확장할 수 있습니다. 트래픽이 증가할 때 더 많은 컨테이너를 생성하거나, 반대로 트래픽이 줄어들 때 리소스를 축소함으로써 비용 효율성을 유지할 수 있습니다. 쿠버네티스는 이러한 확장을 자동으로 처리하는 오토스케일링 기능을 제공하여 애플리케이션의 확장성을 간편하게 관리합니다.

팀의 확장성

컨테이너와 쿠버네티스는 팀이 독립적으로 작업할 수 있는 환경을 제공합니다. 마이크로서비스 아키텍처를 사용하면 각 팀이 개별 서비스를 책임지고 개발할 수 있으며, 각 서비스는 독립적인 컨테이너로 배포됩니다. 이를 통해 팀 간의 의존성을 줄이고, 병렬 작업을 가능하게 하여 팀 전체의 생산성을 높일 수 있습니다.

인프라 추상화

복잡한 인프라 세부 사항을 추상화하여 개발자가 애플리케이션 자체에 집중할 수 있도록 합니다.

하드웨어 독립성

컨테이너는 운영체제의 커널을 공유하지만 애플리케이션이 동작하는 환경을 추상화하기 때문에, 애플리케이션은 하드웨어나 운영체제의 차이에 관계없이 일관된 방식으로 실행됩니다. 이는 개발자가 물리적인 서버나 가상 머신의 설정에 대해 걱정할 필요 없이 애플리케이션 개발에 집중할 수 있게 만듭니다.

오케스트레이션 추상화

쿠버네티스는 복잡한 인프라 관리(컨테이너 배포, 네트워킹, 스케일링 등)를 자동으로 처리해 줍니다. 개발자는 쿠버네티스가 제공하는 선언형 구성 파일을 사용해 인프라를 정의할 수 있으며, 실제로는 쿠버네티스가 이러한 작업을 관리해 주므로, 수동으로 인프라를 설정하거나 관리할 필요가 없습니다.

효율성 (Efficiency)

리소스 효율성

컨테이너는 가상 머신보다 훨씬 가볍습니다. 운영체제의 전체 인스턴스를 실행하지 않고 필요한 라이브러리와 애플리케이션만 포함하기 때문에, 더 적은 메모리와 CPU 자원으로 더 많은 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

자동화된 리소스 관리

쿠버네티스는 클러스터 내의 리소스를 최적화하여 애플리케이션이 요구하는 자원(CPU, 메모리 등)을 동적으로 할당합니다. 또한, 불필요한 컨테이너를 종료하거나 새로 생성하는 작업을 자동으로 처리하여 리소스 낭비를 최소화합니다.

고밀도 배포

동일한 물리적 혹은 가상 머신에서 여러 개의 컨테이너를 실행할 수 있어, 서버 자원을 최대한 활용하고 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 에코시스템

클라우드 독립성

쿠버네티스는 주요 클라우드 제공업체(Google Cloud, AWS, Azure) 모두에서 지원되며, 클라우드 환경에 종속되지 않고 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 간의 이식성이 높아지고, 특정 클라우드 벤더에 종속되는 문제를 줄일 수 있습니다.

서비스 메쉬와 마이크로서비스

클라우드 네이티브 애플리케이션은 주로 마이크로서비스 아키텍처를 채택하며, 컨테이너 기반 시스템은 이러한 아키텍처와 잘 맞습니다. Istio와 같은 서비스 메쉬 도구는 서비스 간 통신, 로드 밸런싱, 보안 등을 쉽게 관리할 수 있게 해줍니다.

클라우드 네이티브 툴과 통합

컨테이너와 쿠버네티스는 클라우드 네이티브 애플리케이션에 필요한 다양한 도구와 원활하게 통합됩니다. 예를 들어, 모니터링 도구인 Prometheus, 로깅 도구인 Elasticsearch, 배포 자동화 도구인 Helm과의 통합을 통해 효율적인 운영이 가능합니다.