Second Korean l10n work for release-1.15 (#15533)
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June Yi
Kubernetes Prow Robot
parent
8c13b46b45
commit
82a65e007b
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@ -17,39 +17,41 @@ card:
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쿠버네티스란 명칭은 키잡이(helmsman)이나 파일럿을 뜻하는 그리스어에서 유래했다. 구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화했다. 쿠버네티스는 [구글의 15여년에 걸친 대규모 상용 워크로드 운영 경험](https://research.google.com/pubs/pub43438.html)을 기반으로 만들어졌으며 커뮤니티의 최고의 아이디어와 적용 사례가 결합되었다.
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## 여정 돌아보기
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시간이 지나면서 쿠버네티스가 왜 유용하게 되었는지 살펴본다.
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시간이 지나면서 쿠버네티스가 왜 유용하게 되었는지 살펴보자.
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**전통적인 배포 시대**
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초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행했었다. 물리 서버에서 애플리케이션을 위한 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기에, 리소스 할당의 문제가 발생했다. 예를 들어 물리 서버에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스 전부를 차지하는 애플리케이션 인스턴스가 있을 수 있고, 결과적으로는 다른 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있었다. 이에 대한 해결책은 다른 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행하는 것일 수 있다. 그러나 리소스가 충분히 활용되지 않아 확장할 수 없었으므로, 조직이 많은 물리 서버를 유지하기 위해서는 많은 비용이 들었다.
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**전통적인 배포 시대:**
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초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행했었다. 한 물리 서버에서 여러 애플리케이션의 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기에, 리소스 할당의 문제가 발생했다. 예를 들어 물리 서버 하나에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스 전부를 차지하는 애플리케이션 인스턴스가 있을 수 있고, 결과적으로는 다른 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있었다. 이에 대한 해결책은 서로 다른 여러 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행하는 것이 있다. 그러나 이는 리소스가 충분히 활용되지 않는다는 점에서 확장 가능하지 않았으므로, 물리 서버를 많이 유지하기 위해서 조직에게 많은 비용이 들었다.
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**가상화된 배포 시대** 해결책으로 가상화가 도입되었다. 단일 물리 서버의 CPU에서 여러 가상 시스템 (VM)을 실행할 수 있다. 가상화를 사용하면 VM간에 애플리케이션을 격리하고 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스 할 수 없으므로, 일정 수준의 보안성을 제공할 수 있다.
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**가상화된 배포 시대:**
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그 해결책으로 가상화가 도입되었다. 이는 단일 물리 서버의 CPU에서 여러 가상 시스템 (VM)을 실행할 수 있게 한다. 가상화를 사용하면 VM간에 애플리케이션을 격리하고 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스 할 수 없으므로, 일정 수준의 보안성을 제공할 수 있다.
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가상화를 사용하면 물리 서버에서 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 애플리케이션을 쉽게 추가하거나 업데이트할 수 있고 하드웨어 비용을 절감 할 수 있어, 더 나은 확장성을 제공한다.
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가상화를 사용하면 물리 서버에서 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 쉽게 애플리케이션을 추가하거나 업데이트할 수 있고 하드웨어 비용을 절감할 수 있어 더 나은 확장성을 제공한다.
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각 VM은 가상화된 하드웨어 상에서 자체 운영체제를 포함한 모든 구성 요소를 실행하는 전체 시스템이다.
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**컨테이너 개발 시대:** 컨테이너는 VM과 유사하지만 격리 속성을 완화하여 애플리케이션 간에 운영체제(OS)를 공유한다. 그러므로 컨테이너는 경량으로 간주한다. VM과 마찬가지로 컨테이너에는 자체 파일 시스템, CPU, 메모리, 프로세스 공간 등이 있다. 기본 인프라와의 종속성을 끊었기 때문에, 클라우드와 OS 배포본에 걸쳐 이식할 수 있다.
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**컨테이너 개발 시대:**
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컨테이너는 VM과 유사하지만 격리 속성을 완화하여 애플리케이션 간에 운영체제(OS)를 공유한다. 그러므로 컨테이너는 가볍다고 여겨진다. VM과 마찬가지로 컨테이너에는 자체 파일 시스템, CPU, 메모리, 프로세스 공간 등이 있다. 기본 인프라와의 종속성을 끊었기 때문에, 클라우드나 OS 배포본에 모두 이식할 수 있다.
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쿠버네티스에는 많은 기능이 있어 점점 인기를 끌고 있다. 컨테이너의 장점의 일부는 다음과 같다.
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* 기민한 애플리케이션 생성과 배포: VM 이미지 사용 대비 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적임.
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* 기민한 애플리케이션 생성과 배포: VM 이미지를 사용하는 것에 비해 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적임.
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* 지속적인 개발, 통합 및 배포: 안정적이고 주기적으로 컨테이너 이미지를 빌드해서 배포할 수 있고 (이미지의 불변성 덕에) 빠르고 쉽게 롤백할 수 있다.
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* 개발과 운영의 관심사 분리: 배포 시점이 아닌 빌드/릴리스 시점에 애플리케이션 컨테이너 이미지를 만들기 때문에, 애플리케이션이 인프라스트럭처에서 디커플된다.
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* 가시성은 OS 수준의 정보와 메트릭에 머무르지 않고, 애플리케이션의 헬스와 그 밖의 시그널을 볼 수 있다.
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* 개발, 테스팅 및 운영 환경을 걸친 일관성: 랩탑에서도 클라우드에서와 동일하게 구동된다.
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* 개발, 테스팅 및 운영 환경에 걸친 일관성: 랩탑에서도 클라우드에서와 동일하게 구동된다.
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* 클라우드 및 OS 배포판 간 이식성: Ubuntu, RHEL, CoreOS, on-prem, Google Kubernetes Engine 및 다른 어디에서든 구동된다.
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* 애플리케이션 중심 관리: 가상 하드웨어의 OS에서 애플리케이션을 구동하는 수준에서 OS의 논리적인 자원을 사용하여 애플리케이션을 구동하는 수준으로 추상화 수준이 높아진다.
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* 느슨하게 커플되고, 분산되고, 유연하며, 자유로운 마이크로서비스: 애플리케이션은 단일 목적의 머신에서 모놀리식 스택으로 구동되지 않고 보다 작고 독립적인 단위로 쪼개져서 동적으로 배포되고 관리될 수 있다.
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* 자원 격리: 애플리케이션 성능을 예측할 수 있다.
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* 지원 사용량: 고효율 고집적.
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* 자원 사용량: 고효율 고집적.
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## 쿠버네티스가 왜 필요하고 무엇을 할 수 있나
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컨테이너는 애플리케이션을 포장하고 실행하는 좋은 방법이다. 프로덕션 환경에서는 애플리케이션을 실행하는 컨테이너를 관리하고 가동 중지 시간이 없는지 확인해야한다. 예를 들어 컨테이너가 다운되면 다른 컨테이너를 다시 시작해야한다. 이 문제를 시스템에 의해 처리한다면 더 쉽지 않을까?
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그것이 쿠버네티스의 구조에 오는 방법이다! 쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기위한 프레임 워크를 제공한다. 확장 요구 사항, 장애 조치, 배포 패턴 등을 처리한다. 예를 들어, 쿠버네티스는 시스템에 카나리아 배치를 쉽게 관리 할 수 있다.
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그것이 쿠버네티스가 필요한 이유이다! 쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기 위한 프레임 워크를 제공한다. 확장 요구 사항, 장애 조치, 배포 패턴 등을 처리한다. 예를 들어, 쿠버네티스는 시스템의 카나리아 배포를 쉽게 관리 할 수 있다.
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쿠버네티스는 다음을 제공한다.
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@ -58,23 +60,23 @@ card:
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* **스토리지 오케스트레이션**
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쿠버네티스를 사용하면 로컬 저장소, 공용 클라우드 공급자 등과 같이 원하는 저장소 시스템을 자동으로 탑재 할 수 있다.
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* **자동화된 롤아웃과 롤백**
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쿠버네티스를 사용하여 배포 된 컨테이너의 원하는 상태를 설명 할 수 있으며 실제 상태를 제어 된 속도로 원하는 상태로 변경할 수 있다. 예를 들어 쿠버네티스를 자동화하여 배포용 새 컨테이너를 만들고, 기존 컨테이너를 제거하고, 모든 리소스를 새 컨테이너로 적용 할 수 있다.
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쿠버네티스를 사용하여 배포된 컨테이너의 원하는 상태를 서술할 수 있으며 현재 상태를 원하는 상태로 설정한 속도에 따라 변경할 수 있다. 예를 들어 쿠버네티스를 자동화해서 배포용 새 컨테이너를 만들고, 기존 컨테이너를 제거하고, 모든 리소스를 새 컨테이너에 적용할 수 있다.
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* **자동화된 빈 패킹(bin packing)**
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쿠버네티스를 사용하면 각 컨테이너에 필요한 CPU 및 메모리 (RAM)의 양을 지정할 수 있다. 컨테이너에 자원 요청이 지정되면 쿠버네티스는 컨테이너에 대한 자원을 관리하기 위해 더 나은 결정을 내릴 수 있다.
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* **자동화된 복구(self-healing)**
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쿠버네티스는 실패한 컨테이너를 다시 시작하고, 컨테이너를 대체하며, 사용자 정의 상태 검사에 응답하지 않는 컨테이너를 죽이고, 서비스 준비가 끝날 때까지 클라이언트에 알리지 않는다.
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**시크릿과 구성 관리**
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쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 ssh 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리 할 수 있다. 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 비밀을 노출하지 않고도 비밀 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트 할 수 있다.
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쿠버네티스는 실패한 컨테이너를 다시 시작하고, 컨테이너를 교체하며, '사용자 정의 상태 검사'에 응답하지 않는 컨테이너를 죽이고, 서비스 준비가 끝날 때까지 그러한 과정을 클라이언트에 보여주지 않는다.
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* **시크릿과 구성 관리**
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쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 ssh 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리 할 수 있다. 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 비밀을 노출하지 않고도 비밀 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트 할 수 있다.
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## 쿠버네티스가 아닌 것
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쿠버네티스는 전통적인, 모든 것이 포함된 Platform as a Service(PaaS)가 아니다. 쿠버네티스는 하드웨어 수준보다는 컨테이너 수준에서 운영되기 때문에, PaaS가 일반적으로 제공하는 배포, 스케일링, 로드 밸런싱, 로깅 및 모니터링과 같은 기능에서 공통점이 있기도 하다. 하지만, 쿠버네티스는 모놀리식(monolithic)하지 않아서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다. 쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만, 필요한 경우 사용자의 선택권과 유연성을 지켜준다.
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쿠버네티스
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쿠버네티스는:
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* 지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다. 쿠버네티스는 상태 유지가 필요 없는(stateless) 워크로드, 상태 유지가 필요한(stateful) 워크로드, 데이터 처리를 위한 워크로드를 포함해서 극단적으로 다양한 워크로드를 지원하는 것을 목표로 한다. 애플리케이션이 컨테이너에서 구동될 수 있다면, 쿠버네티스에서 매우 잘 동작할 것이다.
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* 소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다. 지속적인 통합과 전달과 배포 곧 CI/CD 워크플로우는 조직 문화와 취향에 따를 뿐만 아니라 기술적인 요구사항으로 결정된다.
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* 미들웨어(예, 메시지 버스), 데이터 처리 프레임워크(예, Spark), 데이터베이스(예, mysql), 캐시 또는 클러스터 스토리지 시스템(예, Ceph)와 같은 애플리케이션 레벨의 서비스를 제공하지 않는다. 이런 컴포넌트는 쿠버네티스 상에서 구동될 수 있고, 쿠버네티스 상에서 구동 중인 애플리케이션이 Open Service Broker와 같은 이식 가능한 메커니즘을 통해 접근할 수도 있다.
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* 지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다. 쿠버네티스는 상태 유지가 필요 없는(stateless) 워크로드, 상태 유지가 필요한(stateful) 워크로드, 데이터 처리를 위한 워크로드를 포함해서 극단적으로 다양한 워크로드를 지원하는 것을 목표로 한다. 애플리케이션이 컨테이너에서 구동될 수 있다면, 쿠버네티스에서도 잘 동작할 것이다.
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* 소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다. 지속적인 통합과 전달과 배포, 곧 CI/CD 워크플로우는 조직 문화와 취향에 따를 뿐만 아니라 기술적인 요구사항으로 결정된다.
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* 애플리케이션 레벨의 서비스를 제공하지 않는다. 애플리케이션 레벨의 서비스에는 미들웨어(예, 메시지 버스), 데이터 처리 프레임워크(예, Spark), 데이터베이스(예, mysql), 캐시 또는 클러스터 스토리지 시스템(예, Ceph) 등이 있다. 이런 컴포넌트는 쿠버네티스 상에서 구동될 수 있고, 쿠버네티스 상에서 구동 중인 애플리케이션이 Open Service Broker와 같은 이식 가능한 메커니즘을 통해 접근할 수도 있다.
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* 로깅, 모니터링 또는 경보 솔루션을 포함하지 않는다. 개념 증명을 위한 일부 통합이나, 메트릭을 수집하고 노출하는 메커니즘을 제공한다.
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* 기본 설정 언어/시스템(예, jsonnet)을 제공하거나 요구하지 않는다. 선언적 명세의 임의적인 형식을 목적으로 하는 선언적 API를 제공한다.
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* 포괄적인 머신 설정, 유지보수, 관리, 자동 복구 시스템을 제공하거나 채택하지 않는다.
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@ -0,0 +1,60 @@
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title: 필드 셀렉터
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weight: 60
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_필드 셀렉터_ 는 한 개 이상의 리소스 필드 값에 따라 [쿠버네티스 리소스를 선택](/docs/concepts/overview/working-with-objects/kubernetes-objects)하기 위해 사용된다. 필드 셀렉터 쿼리의 예시는 다음과 같다.
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* `metadata.name=my-service`
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* `metadata.namespace!=default`
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* `status.phase=Pending`
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다음의 `kubectl` 커맨드는 [`status.phase`](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-phase) 필드의 값이 `Running` 인 모든 파드를 선택한다.
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```shell
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kubectl get pods --field-selector status.phase=Running
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```
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{{< note >}}
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필드 셀렉터는 본질적으로 리소스 *필터* 이다. 기본적으로 적용되는 셀렉터나 필드는 없으며, 이는 명시된 종류의 모든 리소스가 선택된다는 것을 의미한다. 따라서 다음의 `kubectl` 쿼리들은 동일하다.
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```shell
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kubectl get pods
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kubectl get pods --field-selector ""
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```
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{{< /note >}}
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## 사용 가능한 필드
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사용 가능한 필드는 쿠버네티스의 리소스 종류에 따라서 다르다. 모든 리소스 종류는 `metadata.name` 과 `metadata.namespace` 필드 셀렉터를 사용할 수 있다. 사용할 수 없는 필드 셀렉터를 사용하면 다음과 같이 에러를 출력한다.
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```shell
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kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz
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```
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```
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Error from server (BadRequest): Unable to find "ingresses" that match label selector "", field selector "foo.bar=baz": "foo.bar" is not a known field selector: only "metadata.name", "metadata.namespace"
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```
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## 사용 가능한 연산자
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필드 셀렉터에서 `=`, `==`, `!=` 연산자를 사용할 수 있다 (`=`와 `==`는 동일한 의미이다). 예를 들면, 다음의 `kubectl` 커맨드는 `default` 네임스페이스에 속해있지 않은 모든 쿠버네티스 서비스를 선택한다.
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```shell
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kubectl get services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default
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```
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## 연계되는 셀렉터
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[레이블](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels)을 비롯한 다른 셀렉터처럼, 쉼표로 구분되는 목록을 통해 필드 셀렉터를 연계해서 사용할 수 있다. 다음의 `kubectl` 커맨드는 `status.phase` 필드가 `Running` 이 아니고, `spec.restartPolicy` 필드가 `Always` 인 모든 파드를 선택한다.
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```shell
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kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always
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```
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## 여러 개의 리소스 종류
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필드 셀렉터를 여러 개의 리소스 종류에 걸쳐 사용할 수 있다. 다음의 `kubectl` 커맨드는 `default` 네임스페이스에 속해있지 않은 모든 스테이트풀 셋과 서비스를 선택한다.
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```shell
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kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default
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```
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@ -0,0 +1,13 @@
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||||
title: 애플리케이션(Applications)
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id: appplications
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||||
date: 2019-05-12
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||||
full_link:
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||||
short_description: >
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||||
컨테이너화된 다양한 애플리케이션들이 실행되는 레이어.
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aka:
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||||
tags:
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||||
- fundamental
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---
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||||
컨테이너화된 다양한 애플리케이션들이 실행되는 레이어.
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||||
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@ -0,0 +1,17 @@
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---
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||||
title: CLA (컨트리뷰터 사용권 계약|Contributor License Agreement)
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||||
id: cla
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||||
date: 2018-04-12
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||||
full_link: https://github.com/kubernetes/community/blob/master/CLA.md
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||||
short_description: >
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||||
컨트리뷰터가 기여한 것에 대한 사용권을 오픈 소스 프로젝트에 허락하는 계약 조건.
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||||
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||||
aka:
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||||
tags:
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||||
- community
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||||
---
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||||
{{< glossary_tooltip text="컨트리뷰터" term_id="contributor" >}}가 기여한 것에 대한 사용권을 오픈 소스 프로젝트에 허락하는 계약 조건.
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||||
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||||
<!--more-->
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||||
CLA는 기부된 자료 및 지적 재산권(IP)과 관련된 법적 분쟁을 해결하는 데 도움이 됩니다.
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||||
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@ -0,0 +1,17 @@
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---
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||||
title: 컨트리뷰터(Contributor)
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id: contributor
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||||
date: 2018-04-12
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||||
full_link:
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||||
short_description: >
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||||
쿠버네티스 프로젝트 또는 커뮤니티를 돕기 위해 코드, 문서 또는 시간을 기부하는 사람.
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||||
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||||
aka:
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||||
tags:
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||||
- community
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||||
---
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||||
쿠버네티스 프로젝트 또는 커뮤니티를 돕기 위해 코드, 문서 또는 시간을 기부하는 사람.
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||||
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<!--more-->
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||||
기여에는 풀 리퀘스트(PR), 이슈, 피드백, {{< glossary_tooltip text="분과회(special interest groups)" term_id="sig" >}} 참여, 또는 커뮤니티 행사 조직이 포함됩니다.
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||||
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@ -0,0 +1,13 @@
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||||
title: 컨트롤 플레인(Control Plane)
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||||
id: control-plane
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||||
date: 2019-05-12
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||||
full_link:
|
||||
short_description: >
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||||
컨테이너의 라이프사이클을 정의, 배포, 관리하기 위한 API와 인터페이스들을 노출하는 컨테이너 오케스트레이션 레이어.
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||||
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||||
aka:
|
||||
tags:
|
||||
- fundamental
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||||
---
|
||||
컨테이너의 라이프사이클을 정의, 배포, 관리하기 위한 API와 인터페이스들을 노출하는 컨테이너 오케스트레이션 레이어.
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||||
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@ -0,0 +1,18 @@
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|||
---
|
||||
title: 컨테이너 런타임 인터페이스(Container runtime interface, CRI)
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||||
id: cri
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||||
date: 2019-03-07
|
||||
full_link: https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#container-runtime
|
||||
short_description: >
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||||
Kubelet과 컨테이너 런타임을 통합시키기 위한 API
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||||
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||||
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||||
aka:
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||||
tags:
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||||
- fundamental
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||||
---
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||||
컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)는 노드의 Kubelet과 컨테이너
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||||
런타임을 통합시키기 위한 API이다.
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||||
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||||
<!--more-->
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||||
API와 스펙에 대한 정보는 [CRI](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-node/container-runtime-interface.md)를 참고한다.
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||||
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@ -0,0 +1,13 @@
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|||
---
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||||
title: 데이터 플레인(Data Plane)
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||||
id: data-plane
|
||||
date: 2019-05-12
|
||||
full_link:
|
||||
short_description: >
|
||||
컨테이너가 실행되고 네트워크에 연결될 수 있게 CPU, 메모리, 네트워크, 스토리지와 같은 능력을 제공하는 레이어.
|
||||
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||||
aka:
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||||
tags:
|
||||
- fundamental
|
||||
---
|
||||
컨테이너가 실행되고 네트워크에 연결될 수 있게 CPU, 메모리, 네트워크, 스토리지와 같은 능력을 제공하는 레이어.
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||||
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@ -0,0 +1,23 @@
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|||
---
|
||||
title: 범위 제한(LimitRange)
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||||
id: limitrange
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||||
date: 2019-04-15
|
||||
full_link: /docs/concepts/policy/limit-range/
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short_description: >
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네임스페이스 안의 컨테이너나 파드의 리소스 사용량을 제한하는 제약을 제공한다.
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aka:
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tags:
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- core-object
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- fundamental
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- architecture
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related:
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- pod
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- container
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---
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네임스페이스 안의 {{< glossary_tooltip text="컨테이너" term_id="container" >}}나 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}의 리소스 사용량을 제한하는 제약을 제공한다.
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<!--more-->
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범위 제한은 타입별로 만들 수 있는 객체의 수와
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네임스페이스 안의 개별 {{< glossary_tooltip text="컨테이너" term_id="container" >}}나 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}가 요청하거나 소비한 컴퓨팅 리소스의 양을 제한한다.
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||||
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@ -0,0 +1,18 @@
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---
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||||
title: 로깅(Logging)
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||||
id: logging
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date: 2019-04-04
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||||
full_link: /docs/concepts/cluster-administration/logging/
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short_description: >
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||||
로그는 클러스터나 애플리케이션에 의해 로깅된 이벤트의 목록이다.
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aka:
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tags:
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||||
- architecture
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- fundamental
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||||
로그는 {{< glossary_tooltip text="클러스터" term_id="cluster" >}}나 애플리케이션에 의해 로깅된 이벤트의 목록이다.
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<!--more-->
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||||
애플리케이션과 시스템 로그는 클러스터 내부에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 이해하는데 도움을 준다. 특히 로그는 문제를 디버깅하거나 클러스터 활동을 모니터링할 때 유용하다.
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||||
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@ -0,0 +1,21 @@
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||||
title: 미러 파드(Mirror Pod)
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||||
id: mirror-pod
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||||
date: 2091-02-12
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full_link:
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short_description: >
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||||
Kubelet의 스태틱 파드(Static Pod)를 추적하는 API 서버 내부의 객체.
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aka:
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tags:
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- fundamental
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Kubelet이 {{< glossary_tooltip text="스태틱 파드" term_id="static-pod" >}}를
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표현하는 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}} 객체
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<!--more-->
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Kubelet이 설정에서 스태틱 파드를 찾으면, 자동으로 쿠버네티스
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||||
API 서버에 파드 객체 생성을 시도한다. 이렇게 생성된 파드를
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API 서버에서 확인할 수는 있지만, API 서버를 통해 제어할 수는 없다.
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||||
(예를 들어, 미러 파드를 제거하더라도 kubelet 데몬이 해당 파드를 멈추지 않는다.)
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@ -0,0 +1,22 @@
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||||
title: QoS 클래스(QoS Class)
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||||
id: qos-class
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||||
date: 2019-04-15
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||||
full_link:
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||||
short_description: >
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||||
QoS 클래스(서비스 품질 클래스)는 쿠버네티스가 클러스터 안의 파드들을 여러 클래스로 구분하고, 스케줄링과 축출(eviction)에 대한 결정을 내리는 방법을 제공한다.
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aka:
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||||
tags:
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||||
- core-object
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- fundamental
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- architecture
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related:
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||||
- pod
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---
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||||
QoS 클래스(서비스 품질 클래스)는 쿠버네티스가 클러스터 안의 파드들을 여러 클래스로 구분하고, 스케줄링과 축출(eviction)에 대한 결정을 내리는 방법을 제공한다.
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||||
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||||
<!--more-->
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||||
파드의 QoS 클래스는 생성 시점의 컴퓨팅 리소스 요청량과 제한 값에 기반해서 설정된다. QoS 클래스는 파드의 스케줄링과 축출을 위한 결정을 내릴 때 사용된다.
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||||
쿠버네티스는 파드에 `Guaranteed`, `Burstable` 또는 `BestEffort` 중 하나를 QoS 클래스로 할당할 수 있다.
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||||
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@ -0,0 +1,14 @@
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---
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||||
title: 스태틱 파드(Static Pod)
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||||
id: static-pod
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||||
date: 2091-02-12
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||||
full_link: /docs/tasks/administer-cluster/static-pod/
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||||
short_description: >
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||||
특정 노드의 kubelet 데몬이 직접 관리하는 파드
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||||
aka:
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tags:
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||||
- fundamental
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---
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||||
API 서버가 관찰하지 않고, 특정 노드의 kubelet 데몬이
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||||
직접 관리하는 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}.
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||||
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@ -0,0 +1,59 @@
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||||
title: 도구
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content_template: templates/concept
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{{% capture overview %}}
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쿠버네티스는 쿠버네티스 시스템으로 작업하는 데 도움이되는 몇 가지 기본 제공 도구를 포함한다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture body %}}
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## Kubectl
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[`kubectl`](/docs/tasks/tools/install-kubectl/)은 쿠버네티스를 위한 커맨드라인 툴이며, 쿠버네티스 클러스터 매니저을 제어한다.
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||||
## Kubeadm
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||||
[`kubeadm`](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/)은 물리적 환경, 클라우드 서버, 또는 가상머신 상에서 안전한 쿠버네티스를 쉽게 프로비저닝하기 위한 커맨드라인 툴이다(현재는 알파 상태).
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||||
## Kubefed
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[`kubefed`](/docs/tasks/federation/set-up-cluster-federation-kubefed/)는 페더레이션 클러스터를
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관리하는데 도움이 되는 커맨드라인 툴이다.
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## Minikube
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[`minikube`](/ko/docs/tasks/tools/install-minikube/)는 개발과 테스팅 목적으로 하는
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단일 노드 쿠버네티스 클러스터를 로컬 워크스테이션에서
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쉽게 구동시키는 도구이다.
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## 대시보드
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[`대시보드`](/docs/tasks/access-application-cluster/web-ui-dashboard/), 는 쿠버네티스의 웹기반 유저 인터페이스이며 컨테이너화된 애플리케이션을 쿠버네티스 클러스터로 배포하고
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클러스터 및 클러스터 자원의 문제를 해결하며 관리할 수 있게 해준다.
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||||
## Helm
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[`쿠버네티스 Helm`](https://github.com/kubernetes/helm)은 사전 구성된 쿠버네티스 리소스를 관리하기위한 도구이며
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또한 Helm의 쿠버네티스 차트라고도 한다.
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Helm의 용도
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* 쿠버네티스 차트로 배포된 인기있는 소프트웨어를 검색하고 사용
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* 쿠버네티스 차트로 나의 애플리케이션을 공유
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* 쿠버네티스 애플리케이션의 반복가능한 빌드 및 생성
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* 매니페스트 파일의 지능화된 관리
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* Helm 패키지의 릴리스 관리
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## Kompose
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[`Kompose`](https://github.com/kubernetes-incubator/kompose)는 도커 컴포즈 유저들이 쿠버네티스로 이동하는데 도움이 되는 도구이다.
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Kompose의 용도
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* 도커 컴포즈 파일을 쿠버네티스 오브젝트로 변환
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* 로컬 도커 개발 환경에서 나의 애플리케이션을 쿠버네티스를 통해 관리하도록 이전
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* V1 또는 V2 도커 컴포즈 `yaml` 파일 또는 [분산 애플리케이션 번들](https://docs.docker.com/compose/bundles/)을 변환
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{{% /capture %}}
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||||
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@ -0,0 +1,5 @@
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---
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||||
title: "클러스터 운영"
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weight: 20
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---
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||||
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@ -0,0 +1,220 @@
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||||
title: 클러스터 관리
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content_template: templates/concept
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---
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{{% capture overview %}}
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||||
이 문서는 클러스터의 라이프사이클에 관련된 몇 가지 주제들을 설명한다. 신규 클러스터 생성,
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클러스터의 마스터와 워커 노드들의 업그레이드,
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||||
노드 유지보수(예. 커널 업그레이드) 수행, 운영 중인 클러스터의
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쿠버네티스 API 버전 업그레이드.
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{{% /capture %}}
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{{% capture body %}}
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## 클러스터 생성과 설정
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일련의 머신들에 쿠버네티스를 설치하려면, 환경에 맞게 기존의 [시작하기](/docs/setup/) 안내서들 중에 하나를 선택하여 참조한다.
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||||
## 클러스터 업그레이드
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클러스터 업그레이드 상태의 현황은 제공자에 따라 달라지며, 몇몇 릴리스들은 업그레이드에 각별한 주의를 요하기도 한다. 관리자들에게는 클러스터 업그레이드에 앞서 [릴리스 노트](https://git.k8s.io/kubernetes/CHANGELOG.md)와 버전에 맞는 업그레이드 노트 모두를 검토하도록 권장하고 있다.
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### Azure Kubernetes Service (AKS) 클러스터 업그레이드
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Azure Kubernetes Service는 클러스터의 컨트롤 플레인과 노드를 손쉽게 셀프 서비스 업그레이드할 수 있게 해준다. 프로세스는
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||||
현재 사용자가 직접 시작하는 방식이며 [Azure AKS 문서](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/upgrade-cluster)에 설명되어 있다.
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### Google Compute Engine 클러스터 업그레이드
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Google Compute Engine Open Source (GCE-OSS)는 마스터를 삭제하고
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재생성하는 방식으로 마스터 업그레이드를 지원한다. 하지만 업그레이드 간에 데이터를 보존하기 위해
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동일한 Persistent Disk(PD)를 유지한다.
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||||
GCE의 노드 업그레이드는 [관리형 인스턴스 그룹](https://cloud.google.com/compute/docs/instance-groups/)을 사용하며, 각 노드는
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순차적으로 제거된 후에 신규 소프트웨어를 가지고 재생성된다. 해당 노드에서 동작하는 파드들은
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||||
레플리케이션 컨트롤러에 의해서 제어되거나, 롤 아웃 후에 수작업으로 재생성되어야 한다.
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open source Google Compute Engine(GCE) 클러스터 업그레이드는 `cluster/gce/upgrade.sh` 스크립트로 제어한다.
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`cluster/gce/upgrade.sh -h`를 실행하여 사용법을 알아볼 수 있다.
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예를 들어, 마스터만 특정 버전(v1.0.2)로 업그레이드하려고 한다면 다음과 같이 커맨드를 사용한다.
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```shell
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cluster/gce/upgrade.sh -M v1.0.2
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```
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이 대신에, 전체 클러스터를 최신 안정 릴리스로 업그레이드하려고 한다면 다음과 같이 커맨드를 사용한다.
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```shell
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cluster/gce/upgrade.sh release/stable
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||||
```
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### Google Kubernetes Engine 클러스터 업그레이드
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Google Kubernetes Engine은 자동으로 마스터 구성요소들(예. `kube-apiserver`, `kube-scheduler`)을 최신 버전으로 업데이트한다. 이는 운영체제와 마스터 상에서 동작하는 다른 구성요소들의 업그레이드를 처리하기도 한다.
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노드 업그레이드 프로세스는 사용자가 직접 시작하는 방식이며 [Google Kubernetes Engine 문서](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/clusters/upgrade)에 설명되어 있다.
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### Oracle Cloud Infrastructure Container Engine for Kubernetes (OKE) 클러스터 업그레이드
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Oracle은 당신이 고가용성의 관리형 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 가질 수 있도록 사용자를 대신하여 Oracle 컨트롤 플레인 내에 마스터 노드들의 세트를 (그리고 etcd 노드들과 같은 관련 쿠버네티스 인프라스트럭처를) 생성하고 관리한다. 또한 이 마스터 노드들을 다운타임 없이 쿠버네티스 신규 버전으로 유연하게 업그레이드할 수도 있다. 이 기능들은 [OKE 문서](https://docs.cloud.oracle.com/iaas/Content/ContEng/Tasks/contengupgradingk8smasternode.htm)에 설명되어 있다.
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### 다른 플랫폼들의 클러스터 업그레이드
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다른 제공자들과 도구들은 업그레이드를 다른 방식으로 관리한다. 이들의 업그레이드를 위해서는 이들의 주요 문서를 참조하기를 권장한다.
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* [kops](https://github.com/kubernetes/kops)
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||||
* [kubespray](https://github.com/kubernetes-incubator/kubespray)
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||||
* [CoreOS Tectonic](https://coreos.com/tectonic/docs/latest/admin/upgrade.html)
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||||
* [Digital Rebar](https://provision.readthedocs.io/en/tip/doc/content-packages/krib.html)
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* ...
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||||
위 리스트에서 언급되지 않은 플랫폼의 클러스터 업그레이드는 [버전 차이 지원(skew)](/docs/setup/release/version-skew-policy/#supported-component-upgrade-order) 페이지 상의 구성요소 업그레이드 순서 부분을 확인해보는 것이 좋다.
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## 클러스터 크기 재조정
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[노드 자가 등록 모드](/docs/concepts/architecture/nodes/#self-registration-of-nodes)로 운영 중인 클러스터가 리소스가 부족하다면 쉽게 머신들을 더 추가할 수 있다. GCE나 Google Kubernetes Engine을 사용하고 있다면 노드들을 관리하는 인스턴스 그룹의 크기를 재조정하여 이를 수행할 수 있다.
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[Google Cloud 콘솔 페이지](https://console.developers.google.com)를 사용한다면 `Compute > Compute Engine > Instance groups > your group > Edit group`에서 인스턴스들의 숫자를 고쳐서 이를 수행할 수 있으며 gcloud CLI를 사용한다면 다음 커맨드를 사용하여 이를 수행할 수 있다.
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```shell
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gcloud compute instance-groups managed resize kubernetes-node-pool --size=42 --zone=$ZONE
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```
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인스턴스 그룹은 신규 머신들에 적절한 이미지를 넣고 시작하는 것을 관리하는 반면에 Kubelet은 자신의 노드를 API 서버에 등록하여 스케줄링할 수 있도록 해준다. 사용자가 인스턴스 그룹을 스케일 다운하면 시스템은 임의로 노드들을 선택하여 죽일 것이다.
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다른 환경에서는 사용자가 직접 머신을 구성하고 어떤 머신에서 API 서버가 동작하는지를 Kubelet에 알려줘야 할 수도 있다.
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### Azure Kubernetes Service (AKS) 클러스터 크기 재조정
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Azure Kubernetes Service는 사용자가 CLI나 Azure 포털에서 클러스터의 크기를 재조정할 수 있게 해주며 [Azure AKS 문서](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/scale-cluster)에서 이를 설명하고 있다.
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### 클러스터 오토스케일링
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GCE나 Google Kubernetes Engine을 사용한다면, 파드가 필요로하는 리소스를 기반으로 클러스터의 크기를 자동으로
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재조정하도록 클러스터를 구성할 수 있다.
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[컴퓨트 리소스](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/)에 기술된 것처럼 사용자들은 파드에 얼마만큼의 CPU와 메모리를 할당할 것인지 예약할 수 있다.
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이 정보는 쿠버네티스 스케줄러가 해당 파드를 어디에서 실행시킬 것인지를 결정할 때 사용된다.
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여유 용량이 넉넉한 노드가 없다면 (또는 다른 파드 요구조건을 충족하지 못한다면) 해당 파드는
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다른 파드들이 종료될 때까지 기다리거나 신규 노드가 추가될 때까지 기다린다.
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Cluster autoscaler는 스케줄링될 수 없는 파드들을 검색하여 클러스터 내의 다른 노드들과 유사한 신규 노드를
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추가하는 것이 도움이 되는지를 체크한다. 만약 도움이 된다면 대기중인 파드들을 수용하기 위해 클러스터의 크기를 재조정한다.
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Cluster autoscaler는 또한 하나 이상의 노드들이 장기간(10분, 하지만 미래에는 변경될 수 있다.)동안
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더 이상 필요하지 않다는 것을 확인했을 때 클러스터를 스케일 다운하기도 한다.
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Cluster autoscaler는 인스턴스 그룹(GCE)이나 노드 풀(Google Kubernetes Engine) 단위로 구성된다.
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GCE를 사용한다면 kube-up.sh 스크립트로 클러스터를 생성할 때 Cluster autoscaler를 활성화할 수 있다.
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cluster autoscaler를 구성하려면 다음 세 가지 환경 변수들을 설정해야 한다.
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* `KUBE_ENABLE_CLUSTER_AUTOSCALER` - true로 설정되면 cluster autoscaler를 활성화한다.
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* `KUBE_AUTOSCALER_MIN_NODES` - 클러스터 노드들의 최소 개수.
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* `KUBE_AUTOSCALER_MAX_NODES` - 클러스터 노드들의 최대 개수.
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예제:
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```shell
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KUBE_ENABLE_CLUSTER_AUTOSCALER=true KUBE_AUTOSCALER_MIN_NODES=3 KUBE_AUTOSCALER_MAX_NODES=10 NUM_NODES=5 ./cluster/kube-up.sh
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```
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||||
Google Kubernetes Engine에서는 클러스터 생성이나 업데이트, 또는 (오토스케일하려고 하는) 특정 노드 풀의
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생성 시기에 해당 `gcloud` 커맨드에 `--enable-autoscaling` `--minnodes` `--maxnodes` 플래그들을
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||||
전달하여 cluster autoscaler를 구성할 수 있다.
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예제:
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```shell
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gcloud container clusters create mytestcluster --zone=us-central1-b --enable-autoscaling --min-nodes=3 --max-nodes=10 --num-nodes=5
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```
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```shell
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||||
gcloud container clusters update mytestcluster --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=15
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```
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**Cluster autoscaler는 노드가 수작업으로 변경(예. kubectl을 통해 레이블을 추가)되는 경우를 예상하지 않는데, 동일한 인스턴스 그룹 내의 신규 노드들에 이 속성들이 전파되지 않을 것이기 때문이다.**
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cluster autoscaler가 클러스터 스케일 여부와 언제 어떻게 클러스터 스케일하는지에 대한 상세 사항은
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||||
autoscaler 프로젝트의 [FAQ](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md)
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||||
문서를 참조하기를 바란다.
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## 노드 유지보수
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(커널 업그레이드, libc 업그레이드, 하드웨어 수리 등으로) 한 노드를 리부트해야하는데 다운타임이 짧다면,
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Kubelet이 재시작할 때 해당 노드에 스케줄된 파드들을 재시작하려고 할 것이다. 만약 리부트가 길게 걸린다면
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||||
(컨트롤러 관리자의 `--pod-eviction-timeout`으로 제어되는 기본 시간은 5분이다.)
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노드 컨트롤러는 사용불가한 노드에 묶여져 있는 파드들을 종료 시킬 것이다. 만약 상응하는
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||||
레플리카 셋 (또는 레플리케이션 컨트롤러)가 존재한다면, 해당 파드의 신규 복제본을 다른 노드에서 기동시킬 것이다. 따라서, 모든 파드들이
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||||
복제된 상황에서 모든 노드들이 동시에 다운되지 않는다고 가정했을 때, 별다른 조작없이 업데이트를 진행할 수 있다.
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만약 업그레이드 과정을 상세하게 통제하기를 원한다면, 다음 워크플로우를 사용할 수 있다.
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||||
노드에 스케줄할 수 없도록 표시하면서 해당 노드 상의 모든 파드들을 자연스럽게 종료하기 위해 `kubectl drain`을 사용한다.
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```shell
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kubectl drain $NODENAME
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```
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이렇게하면 파드가 종료되는 동안 신규 파드들이 해당 노드에 스케줄되는 것을 방지한다.
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레플리카 셋의 파드들은 신규 노드에 스케줄되는 신규 파드로 교체될 것이다. 추가적으로 해당 파드가 한 서비스의 일부라면, 클라이언트들은 자동으로 신규 파드로 재전송될 것이다.
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||||
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||||
레플리카 셋이 아닌 파드들은 직접 해당 파드의 새로운 복제본을 올려야 하며, 해당 파드가 한 서비스의 일부가 아니라면 클라이언트들을 신규 복제본으로 재전송해야 한다.
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해당 노드에 유지보수 작업을 수행한다.
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해당 노드가 다시 스케줄될 수 있도록 한다.
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||||
```shell
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||||
kubectl uncordon $NODENAME
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||||
```
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해당 노드의 VM 인스턴스를 삭제하고 신규로 생성했다면, 신규로 스케줄 가능한 노드 리소스가
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||||
자동으로 생성될 것이다.(당신이 노드 디스커버리를 지원하는 클라우드 제공자를 사용한다면;
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이는 현재 Google Compute Engine만 지원되며 Google Compute Engine 상에서 kube-register를 사용하는 CoreOS를 포함하지는 않는다.) 상세 내용은 [노드](/docs/concepts/architecture/nodes)를 참조하라.
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## 고급 주제들
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### 다른 API 버전으로 업그레이드
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신규 API 버전이 릴리스 되었을 때, 해당 신규 API 버전을 지원하려면 클러스터를 업그레이드해야 할 수 있다.(예. 'v2'가 출시되었을 때 'v1'에서 'v2'로 변경)
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이는 드문 경우지만 세심한 관리가 요구된다. 신규 API 버전으로 업그레이드하는데는 일련의 과정이 존재한다.
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1. 신규 API 버전을 ON한다.
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1. 신규 버전을 사용하도록 클러스터의 스토리지를 업그레이드한다.
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1. 모든 구성 파일들을 업그레이드한다. 구식 API 버전 엔드포인트의 사용자들을 식별한다.
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1. `cluster/update-storage-objects.sh`을 실행하여 스토리지 내에 기존 객체들을 신규 버전으로 업데이트한다.
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1. 구식 API 버전을 OFF한다.
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### 클러스터에서 API 버전을 ON/OFF 하기
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특정 API 버전들은 API 서버가 올라오는 동안 `--runtime-config=api/<version>` 플래그를 전달하여 ON/OFF 시킬 수 있다. 예를 들어, v1 API를 OFF 시키려면, `--runtime-config=api/v1=false`를
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전달한다. runtime-config는 모든 API들과 레거시 API들을 각각 제어하는 api/all과 api/legacy 2가지 특수 키도 지원한다.
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예를 들어, v1을 제외한 모든 API 버전들을 OFF하려면 `--runtime-config=api/all=false,api/v1=true`를 전달한다.
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이 플래그들을 위해 레거시 API들은 명확하게 사용중단된 API들이다.(예. `v1beta3`)
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### 클러스터에서 스토리지 API 버전을 변경
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클러스터 내에서 활성화된 쿠버네티스 리소스들의 클러스터의 내부 표현을 위해 디스크에 저장된 객체들은 특정 버전의 API를 사용하여 작성된다.
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지원되는 API가 변경될 때, 이 객체들은 새로운 API로 재작성되어야 할 수도 있다. 이것이 실패하면 결과적으로 리소스들이
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쿠버네티스 API 서버에서 더 이상 해독되거나 사용할 수 없게 될 것이다.
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### 구성 파일을 신규 API 버전으로 변경
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다른 API 버전들 간에 구성 파일을 전환하는데 `kubectl convert` 커맨드를 사용할 수 있다.
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```shell
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kubectl convert -f pod.yaml --output-version v1
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```
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옵션에 대한 상세 정보는 [kubectl convert](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#convert) 커맨드의 사용법을 참조하기를 바란다.
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