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Code Issues Projects Releases Wiki Activity

Seventh Korean l10n work for release 1.18 

- Translate reference/command-line-tools-reference/feature-gates.md int… (#22240)
- Fix issue of broken links to translated docs (#22105)
- Fix issue of document link in some ko documents (#22379)
- Translate tasks/administer-cluster/access-cluster-services.md into Ko… (#21776)
- Fix issue with 'Linux' and 'Windows' notation in Korean docs (#22362)
- Fix issue of broken links to translated docs #2 (#22270)
- Fix issue with k8s.io/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md (#22261)
- Fix issue with k8s.io/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/ (#22263)
- Fix incorrect notation of 'directory' into Korean (#22155)
- Fix issue with k8s.io/ko/docs/concepts/overview/components.md (#22232)
- Update outdated files in dev-1.18-ko.7 (#22128)
- Modify spacing term ReplicaSet in Korean (#22148)
- Translate tasks/administer-cluster/extended-resource-node.md into Korean (#21849)
- Translate tasks/administer-cluster/access-cluster-api.md into Korean (#21730)

Co-authored-by: Jerry Park <jaehwa@gmail.com>
Co-authored-by: woopyoung <ywp041@gmail.com>
Co-authored-by: coolguyhong <podolsmith@naver.com>
Co-authored-by: PyungHo Yoon <learder@gmail.com>
Co-authored-by: Seokho Son <shsongist@gmail.com>
Co-authored-by: jmyung <jesang.myung@gmail.com>
Co-authored-by: Ian Y. Choi <ianyrchoi@gmail.com>
pull/22449/head
June Yi 2020-07-10 12:38:02 +09:00
parent 2a4923f49a
commit f604a4b60a
148 changed files with 2604 additions and 1350 deletions
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7
content/ko/docs/concepts/_index.md
View File

@ -41,7 +41,7 @@ weight: 40
* [데몬셋(DaemonSet)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)
* [스테이트풀셋(StatefulSet)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/)
* [레플리카셋(ReplicaSet)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)
* [잡(Job)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)
* [잡(Job)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/)
## 쿠버네티스 컨트롤 플레인
@ -66,6 +66,5 @@ weight: 40
개념 페이지를 작성하기를 원하면,
개념 페이지 유형에 대한 정보가 있는
[페이지 컨텐츠 유형](/docs/contribute/style/page-content-types/#concept)을 참조한다.
개념 페이지 타입에 대한 정보가 있는
[페이지 컨텐츠 타입](/docs/contribute/style/page-content-types/#concept)을 참고한다.

68
content/ko/docs/concepts/architecture/nodes.md
View File

@ -63,11 +63,11 @@ kubelet이 노드의 `metadata.name` 필드와 일치하는 API 서버에 등록
{{< /note >}}
노드 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
### 노드에 대한 자체-등록
kubelet 플래그 `--register-node`는 참(기본값)일 경우, kubelet 은 API 서버에
kubelet 플래그 `--register-node`는 참(기본값)일 경우, kubelet 은 API 서버에
스스로 등록을 시도할 것이다. 이는 대부분의 배포판에 의해 이용되는, 선호하는 패턴이다.
자체-등록에 대해, kubelet은 다음 옵션과 함께 시작된다.
@ -75,7 +75,7 @@ kubelet 플래그 `--register-node`는 참(기본값)일 경우, kubelet 은 API
- `--kubeconfig` - apiserver에 스스로 인증하기 위한 자격증명에 대한 경로.
- `--cloud-provider` - 자신에 대한 메터데이터를 읽기 위해 어떻게 {{< glossary_tooltip text="클라우드 제공자" term_id="cloud-provider" >}}와 소통할지에 대한 방법.
- `--register-node` - 자동으로 API 서버에 등록.
- `--register-with-taints` - 주어진 {{< glossary_tooltip text="테인트(taint)" term_id="taint" >}} 리스트(콤마로 분리된 `<key>=<value>:<effect>`)를 가진 노드 등록.
- `--register-with-taints` - 주어진 {{< glossary_tooltip text="테인트(taint)" term_id="taint" >}} 리스트(콤마로 분리된 `<key>=<value>:<effect>`)를 가진 노드 등록.
`register-node`가 거짓이면 동작 안 함.
- `--node-ip` - 노드의 IP 주소.
@ -180,7 +180,7 @@ kubectl describe node <insert-node-name-here>
ready 컨디션의 상태가 `pod-eviction-timeout` ({{< glossary_tooltip text="kube-controller-manager" term_id="kube-controller-manager" >}}에 전달된 인수) 보다 더 길게 `Unknown` 또는 `False`로 유지되는 경우, 노드 상에 모든 파드는 노드 컨트롤러에 의해 삭제되도록 스케줄 된다. 기본 축출 타임아웃 기간은 **5분** 이다. 노드에 접근이 불가할 때와 같은 경우, apiserver는 노드 상의 kubelet과 통신이 불가하다. apiserver와의 통신이 재개될 때까지 파드 삭제에 대한 결정은 kubelet에 전해질 수 없다. 그 사이, 삭제되도록 스케줄 되어진 파드는 분할된 노드 상에서 계속 동작할 수도 있다.
노드 컨트롤러가 클러스터 내 동작 중지된 것을 확신할 때까지는 파드를
강제로 삭제하지 않는다. 파드가 `Terminating` 또는 `Unknown` 상태로 있을 때 접근 불가한 노드 상에서
강제로 삭제하지 않는다. 파드가 `Terminating` 또는 `Unknown` 상태로 있을 때 접근 불가한 노드 상에서
동작되고 있는 것을 보게 될 수도 있다. 노드가 영구적으로 클러스터에서 삭제되었는지에
대한 여부를 쿠버네티스가 기반 인프라로부터 유추할 수 없는 경우, 노드가 클러스터를 영구적으로
탈퇴하게 되면, 클러스터 관리자는 손수 노드 오브젝트를 삭제해야 할 수도 있다.
@ -188,7 +188,7 @@ ready 컨디션의 상태가 `pod-eviction-timeout` ({{< glossary_tooltip text="
apiserver로부터 삭제되어 그 이름을 사용할 수 있는 결과를 낳는다.
노드 수명주기 컨트롤러는 자동으로 컨디션을 나타내는
[테인트(taints)](/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/)를 생성한다.
[테인트(taints)](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/)를 생성한다.
스케줄러는 파드를 노드에 할당 할 때 노드의 테인트를 고려한다.
또한 파드는 노드의 테인트를 극복(tolerate)할 수 있는 톨러레이션(toleration)을 가질 수 있다.
@ -197,7 +197,7 @@ apiserver로부터 삭제되어 그 이름을 사용할 수 있는 결과를 낳
### 용량과 할당가능 {#capacity}
노드 상에 사용 가능한 리소스를 나타낸다. 리소스에는 CPU, 메모리 그리고
노드 상에 사용 가능한 리소스를 나타낸다. 리소스에는 CPU, 메모리 그리고
노드 상으로 스케줄 되어질 수 있는 최대 파드 수가 있다.
용량 블록의 필드는 노드에 있는 리소스의 총량을 나타낸다.
@ -221,18 +221,18 @@ apiserver로부터 삭제되어 그 이름을 사용할 수 있는 결과를 낳
노드 컨트롤러는 노드가 생성되어 유지되는 동안 다양한 역할을 한다. 첫째는 등록 시점에
(CIDR 할당이 사용토록 설정된 경우) 노드에 CIDR 블럭을 할당하는 것이다.
두 번째는 노드 컨트롤러의 내부 노드 리스트를 클라우드 제공사업자의
사용 가능한 머신 리스트 정보를 근거로 최신상태로 유지하는 것이다. 클라우드 환경에서
동작 중일 경우, 노드상태가 불량할 때마다, 노드 컨트롤러는
해당 노드용 VM이 여전히 사용 가능한지에 대해 클라우드 제공사업자에게 묻는다. 사용 가능하지 않을 경우,
두 번째는 노드 컨트롤러의 내부 노드 리스트를 클라우드 제공사업자의
사용 가능한 머신 리스트 정보를 근거로 최신상태로 유지하는 것이다. 클라우드 환경에서
동작 중일 경우, 노드상태가 불량할 때마다, 노드 컨트롤러는
해당 노드용 VM이 여전히 사용 가능한지에 대해 클라우드 제공사업자에게 묻는다. 사용 가능하지 않을 경우,
노드 컨트롤러는 노드 리스트로부터 그 노드를 삭제한다.
세 번째는 노드의 동작 상태를 모니터링 하는 것이다. 노드 컨트롤러는
노드가 접근 불가할 경우 (즉 노드 컨트롤러가 어떠한 사유로 하트비트
세 번째는 노드의 동작 상태를 모니터링 하는 것이다. 노드 컨트롤러는
노드가 접근 불가할 경우 (즉 노드 컨트롤러가 어떠한 사유로 하트비트
수신을 중지하는 경우, 예를 들어 노드 다운과 같은 경우이다.)
NodeStatus의 NodeReady 컨디션을 ConditionUnknown으로 업데이트 하는 책임을 지고,
노드가 계속 접근 불가할 경우 나중에 노드로부터 (정상적인 종료를 이용하여) 모든 파드를 축출시킨다.
(ConditionUnknown을 알리기 시작하는 기본 타임아웃 값은 40초 이고,
NodeStatus의 NodeReady 컨디션을 ConditionUnknown으로 업데이트 하는 책임을 지고,
노드가 계속 접근 불가할 경우 나중에 노드로부터 (정상적인 종료를 이용하여) 모든 파드를 축출시킨다.
(ConditionUnknown을 알리기 시작하는 기본 타임아웃 값은 40초 이고,
파드를 축출하기 시작하는 값은 5분이다.) 노드 컨트롤러는
매 `--node-monitor-period` 초 마다 각 노드의 상태를 체크한다.
@ -260,30 +260,30 @@ kubelet은 `NodeStatus` 와 리스 오브젝트를 생성하고 업데이트 할
#### 안정성
대부분의 경우, 노드 컨트롤러는 초당 `--node-eviction-rate`(기본값 0.1)로
축출 비율을 제한한다. 이 말은 10초당 1개의 노드를 초과하여
대부분의 경우, 노드 컨트롤러는 초당 `--node-eviction-rate`(기본값 0.1)로
축출 비율을 제한한다. 이 말은 10초당 1개의 노드를 초과하여
파드 축출을 하지 않는다는 의미가 된다.
노드 축출 행위는 주어진 가용성 영역 내 하나의 노드가 상태가 불량할
경우 변화한다. 노드 컨트롤러는 영역 내 동시에 상태가 불량한 노드의 퍼센티지가 얼마나 되는지
체크한다(NodeReady 컨디션은 ConditionUnknown 또는 ConditionFalse 다.).
상태가 불량한 노드의 일부가 최소
경우 변화한다. 노드 컨트롤러는 영역 내 동시에 상태가 불량한 노드의 퍼센티지가 얼마나 되는지
체크한다(NodeReady 컨디션은 ConditionUnknown 또는 ConditionFalse 다.).
상태가 불량한 노드의 일부가 최소
`--unhealthy-zone-threshold` 기본값 0.55) 가
되면 축출 비율은 감소한다. 클러스터가 작으면 (즉
`--large-cluster-size-threshold` 노드 이하면 - 기본값 50) 축출은 중지되고,
그렇지 않으면 축출 비율은 초당
`--secondary-node-eviction-rate`(기본값 0.01)로 감소된다.
이 정책들이 가용성 영역 단위로 실행되어지는 이유는 나머지가 연결되어 있는 동안
하나의 가용성 영역이 마스터로부터 분할되어 질 수도 있기 때문이다.
만약 클러스터가 여러 클라우드 제공사업자의 가용성 영역에 걸쳐 있지 않으면,
되면 축출 비율은 감소한다. 클러스터가 작으면 (즉
`--large-cluster-size-threshold` 노드 이하면 - 기본값 50) 축출은 중지되고,
그렇지 않으면 축출 비율은 초당
`--secondary-node-eviction-rate`(기본값 0.01)로 감소된다.
이 정책들이 가용성 영역 단위로 실행되어지는 이유는 나머지가 연결되어 있는 동안
하나의 가용성 영역이 마스터로부터 분할되어 질 수도 있기 때문이다.
만약 클러스터가 여러 클라우드 제공사업자의 가용성 영역에 걸쳐 있지 않으면,
오직 하나의 가용성 영역만 (전체 클러스터) 존재하게 된다.
노드가 가용성 영역들에 걸쳐 퍼져 있는 주된 이유는 하나의 전체 영역이
장애가 발생할 경우 워크로드가 상태 양호한 영역으로 이전되어질 수 있도록 하기 위해서이다.
그러므로, 하나의 영역 내 모든 노드들이 상태가 불량하면 노드 컨트롤러는
`--node-eviction-rate` 의 정상 비율로 축출한다. 코너 케이스란 모든 영역이
완전히 상태불량 (즉 클러스터 내 양호한 노드가 없는 경우) 한 경우이다.
이러한 경우, 노드 컨트롤러는 마스터 연결에 문제가 있어 일부 연결이
노드가 가용성 영역들에 걸쳐 퍼져 있는 주된 이유는 하나의 전체 영역이
장애가 발생할 경우 워크로드가 상태 양호한 영역으로 이전되어질 수 있도록 하기 위해서이다.
그러므로, 하나의 영역 내 모든 노드들이 상태가 불량하면 노드 컨트롤러는
`--node-eviction-rate` 의 정상 비율로 축출한다. 코너 케이스란 모든 영역이
완전히 상태불량 (즉 클러스터 내 양호한 노드가 없는 경우) 한 경우이다.
이러한 경우, 노드 컨트롤러는 마스터 연결에 문제가 있어 일부 연결이
복원될 때까지 모든 축출을 중지하는 것으로 여긴다.
또한, 노드 컨트롤러는 파드가 테인트를 허용하지 않을 때 `NoExecute` 테인트 상태의
@ -323,7 +323,7 @@ kubelet은 `NodeStatus` 와 리스 오브젝트를 생성하고 업데이트 할
{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.16" >}}
`TopologyManager`
`TopologyManager`
[기능 게이트(feature gate)](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를
활성화 시켜두면, kubelet이 리소스 할당 결정을 할 때 토폴로지 힌트를 사용할 수 있다.
자세한 내용은

4
content/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons.md
View File

@ -33,7 +33,7 @@ content_type: concept
* [OVN4NFV-K8S-Plugin](https://github.com/opnfv/ovn4nfv-k8s-plugin)은 OVN 기반의 CNI 컨트롤러 플러그인으로 클라우드 네이티브 기반 서비스 기능 체인(Service function chaining(SFC)), 다중 OVN 오버레이 네트워킹, 동적 서브넷 생성, 동적 가상 네트워크 생성, VLAN 공급자 네트워크, 직접 공급자 네트워크와 멀티 클러스터 네트워킹의 엣지 기반 클라우드 등 네이티브 워크로드에 이상적인 멀티 네티워크 플러그인이다.
* [NSX-T](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf) 컨테이너 플러그인(NCP)은 VMware NSX-T와 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이터 간의 통합은 물론 NSX-T와 PKS(Pivotal 컨테이너 서비스) 및 OpenShift와 같은 컨테이너 기반 CaaS/PaaS 플랫폼 간의 통합을 제공한다.
* [Nuage](https://github.com/nuagenetworks/nuage-kubernetes/blob/v5.1.1-1/docs/kubernetes-1-installation.rst)는 가시성과 보안 모니터링 기능을 통해 쿠버네티스 파드와 비-쿠버네티스 환경 간에 폴리시 기반 네트워킹을 제공하는 SDN 플랫폼이다.
* [Romana](http://romana.io)는 [네트워크폴리시 API](/docs/concepts/services-networking/network-policies/)도 지원하는 파드 네트워크용 Layer 3 네트워킹 솔루션이다. Kubeadm 애드온 설치에 대한 세부 정보는 [여기](https://github.com/romana/romana/tree/master/containerize)에 있다.
* [Romana](http://romana.io)는 [네트워크폴리시 API](/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/)도 지원하는 파드 네트워크용 Layer 3 네트워킹 솔루션이다. Kubeadm 애드온 설치에 대한 세부 정보는 [여기](https://github.com/romana/romana/tree/master/containerize)에 있다.
* [Weave Net](https://www.weave.works/docs/net/latest/kube-addon/)은 네트워킹 및 네트워크 폴리시를 제공하고, 네트워크 파티션의 양면에서 작업을 수행하며, 외부 데이터베이스는 필요하지 않다.
## 서비스 검색
@ -54,5 +54,3 @@ content_type: concept
더 이상 사용되지 않는 [cluster/addons](https://git.k8s.io/kubernetes/cluster/addons) 디렉터리에 다른 여러 애드온이 문서화되어 있다.
잘 관리된 것들이 여기에 연결되어 있어야 한다. PR을 환영한다!

2
content/ko/docs/concepts/cluster-administration/cloud-providers.md
View File

@ -99,7 +99,7 @@ _어노테이션_ 을 사용하여 AWS의 로드 밸런서 서비스에 다른
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-timeout`: 서비스에서 연결 드레이닝 타임아웃 값을 지정하는 데 사용된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-idle-timeout`: 서비스에서 유휴 연결 타임아웃 값을 지정하는 데 사용된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-cross-zone-load-balancing-enabled`: 서비스에서 교차 영역의 로드 밸런싱을 활성화하거나 비활성화하는 데 사용된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-security-groups`: 생성된 ELB에 추가할 보안 그룹을 지정하는 데 사용된다. 이는 이전에 ELB에 할당된 다른 모든 보안 그룹을 대체한다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-security-groups`: 생성된 ELB에 추가할 보안 그룹을 지정하는 데 사용된다. 이는 이전에 ELB에 할당된 다른 모든 보안 그룹을 대체한다. 여기에 정의된 보안 그룹은 서비스 간에 공유해서는 안된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-extra-security-groups`: 서비스에서 생성된 ELB에 추가할 추가적인 보안 그룹을 지정하는 데 사용된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal`: 서비스에서 내부 ELB 사용 희망을 표시하기 위해 사용된다.
* `service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-proxy-protocol`: 서비스에서 ELB에서 프록시 프로토콜을 활성화하는 데 사용된다. 현재는 모든 ELB 백엔드에서 프록시 프로토콜을 사용하도록 설정하는 `*` 값만 허용한다. 향후에는 특정 백엔드에서만 프록시 프로토콜을 설정할 수 있도록 이를 조정할 수 있게 된다.

10
content/ko/docs/concepts/cluster-administration/cluster-administration-overview.md
View File

@ -19,12 +19,12 @@ weight: 10
- 단지 자신의 컴퓨터에 쿠버네티스를 테스트를 하는지, 또는 고가용성의 멀티 노드 클러스터를 만들려고 하는지에 따라 니즈에 가장 적절한 배포판을 고르자.
- [구글 쿠버네티스 엔진](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/)과 같은 **호스팅된 쿠버네티스 클러스터** 를 사용할 것인지, **자신의 클러스터에 호스팅할 것인지**?
- 클러스터가 **온프레미스** 인지, 또는 **클라우드(IaaS)** 인지? 쿠버네티스는 하이브리드 클러스터를 직접적으로 지원하지는 않는다. 대신에, 사용자는 여러 클러스터를 구성할 수 있다.
- **만약 온프레미스에서 쿠버네티스를 구성한다면**, 어떤 [네트워킹 모델](/docs/concepts/cluster-administration/networking/)이 가장 적합한지 고려한다.
- **만약 온프레미스에서 쿠버네티스를 구성한다면**, 어떤 [네트워킹 모델](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/)이 가장 적합한지 고려한다.
- 쿠버네티스 실행을 **"베어메탈" 하드웨어** 또는, **가상 머신 (VMs)** 중 어디에서 할 것 인지?
- **단지 클러스터 동작** 만 할 것인지, 아니면 **쿠버네티스 프로젝트 코드의 적극적인 개발** 을 원하는지? 만약 후자의 경우라면,
적극적으로 개발된 배포판을 선택한다. 몇몇 배포판은 바이너리 릴리스 밖에 없지만,
매우 다양한 선택권을 제공한다.
- 스스로 클러스터 구동에 필요한 [구성요소](/docs/admin/cluster-components/)에 익숙해지자.
- 스스로 클러스터 구동에 필요한 [구성요소](/ko/docs/concepts/overview/components/)에 익숙해지자.
참고: 모든 배포판이 적극적으로 유지되는 것은 아니다. 최근 버전의 쿠버네티스로 테스트 된 배포판을 선택하자.
@ -38,7 +38,7 @@ weight: 10
## 클러스터 보안
* [인증서](/docs/concepts/cluster-administration/certificates/)는 다른 툴 체인을 이용하여 인증서를 생성하는 방법을 설명한다.
* [인증서](/ko/docs/concepts/cluster-administration/certificates/)는 다른 툴 체인을 이용하여 인증서를 생성하는 방법을 설명한다.
* [쿠버네티스 컨테이너 환경](/ko/docs/concepts/containers/container-environment/)은 쿠버네티스 노드에서 Kubelet에 의해 관리되는 컨테이너 환경에 대해 설명한다.
@ -63,6 +63,4 @@ weight: 10
* [DNS 통합](/ko/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/)은 DNS 이름이 쿠버네티스 서비스에 바로 연결되도록 변환하는 방법을 설명한다.
* [클러스터 활동 로깅과 모니터링](/docs/concepts/cluster-administration/logging/)은 쿠버네티스 로깅이 로깅의 작동 방법과 로깅을 어떻게 구현하는지 설명한다.
* [클러스터 활동 로깅과 모니터링](/ko/docs/concepts/cluster-administration/logging/)은 쿠버네티스 로깅이 로깅의 작동 방법과 로깅을 어떻게 구현하는지 설명한다.

9
content/ko/docs/concepts/configuration/configmap.md
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@ -60,7 +60,7 @@ metadata:
name: game-demo
data:
# 속성과 비슷한 키; 각 키는 간단한 값으로 매핑됨
player_initial_lives: 3
player_initial_lives: "3"
ui_properties_file_name: "user-interface.properties"
#
# 파일과 비슷한 키
@ -85,9 +85,9 @@ data:
방식에 따라 다르게 쓰인다.
처음 세 가지 방법의 경우,
{{< glossary_tooltip text="kubelet" term_id="kubelet" >}}은 파드의 컨테이너를 시작할 때
시크릿의 데이터를 사용한다.
컨피그맵의 데이터를 사용한다.
네 번째 방법은 시크릿과 데이터를 읽기 위해 코드를 작성해야 한다는 것을 의미한다.
네 번째 방법은 컨피그맵과 데이터를 읽기 위해 코드를 작성해야 한다는 것을 의미한다.
그러나, 쿠버네티스 API를 직접 사용하기 때문에, 애플리케이션은
컨피그맵이 변경될 때마다 업데이트를 받기 위해 구독할 수 있고, 업데이트가
있으면 반응한다. 쿠버네티스 API에 직접 접근하면, 이
@ -168,7 +168,7 @@ spec:
파드의 볼륨에서 컨피그맵을 사용하려면 다음을 수행한다.
1. 컨피그맵을 생성하거나 기존 컨피그맵을 사용한다. 여러 파드가 동일한 컨피그맵을 참조할 수 있다.
1. 파드 정의를 수정해서 `.spec.volumes[]` 아래에 볼륨을 추가한다. 볼륨 이름은 원하는 대로 정하고, 컨피그맵 오브젝트를 참조하도록 `.spec.volumes[].configmap.localObjectReference` 필드를 설정한다.
1. 파드 정의를 수정해서 `.spec.volumes[]` 아래에 볼륨을 추가한다. 볼륨 이름은 원하는 대로 정하고, 컨피그맵 오브젝트를 참조하도록 `.spec.volumes[].configMap.name` 필드를 설정한다.
1. 컨피그맵이 필요한 각 컨테이너에 `.spec.containers[].volumeMounts[]` 를 추가한다. `.spec.containers[].volumeMounts[].readOnly = true` 를 설정하고 컨피그맵이 연결되기를 원하는 곳에 사용하지 않은 디렉터리 이름으로 `.spec.containers[].volumeMounts[].mountPath` 를 지정한다.
1. 프로그램이 해당 디렉터리에서 파일을 찾도록 이미지 또는 커맨드 라인을 수정한다. 컨피그맵의 `data` 맵 각 키는 `mountPath` 아래의 파일 이름이 된다.
@ -250,4 +250,3 @@ immutable: true
* [컨피그맵을 사용하도록 파드 구성하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/)를 읽어본다.
* 코드를 구성에서 분리하려는 동기를 이해하려면
[Twelve-Factor 앱](https://12factor.net/ko/)을 읽어본다.

2
content/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
View File

@ -227,7 +227,7 @@ kubelet은 파드의 컨테이너를 시작할 때, CPU와 메모리 제한을
파드는 스크래치 공간, 캐싱 및 로그에 대해 임시 로컬 스토리지를 사용한다.
kubelet은 로컬 임시 스토리지를 사용하여 컨테이너에
[`emptyDir`](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir)
[`emptyDir`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir)
{{< glossary_tooltip term_id="volume" text="볼륨" >}}을 마운트하기 위해 파드에 스크래치 공간을 제공할 수 있다.
kubelet은 이러한 종류의 스토리지를 사용하여

4
content/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig.md
View File

@ -58,8 +58,8 @@ kubectl config use-context
## KUBECONFIG 환경 변수
`KUBECONFIG` 환경 변수는 kubeconfig 파일 목록을 보유한다.
Linux 및 Mac의 경우 이는 콜론(:)으로 구분된 목록이다.
Windows는 세미콜론(;)으로 구분한다. `KUBECONFIG` 환경 변수가 필수는 아니다.
리눅스 및 Mac의 경우 이는 콜론(:)으로 구분된 목록이다.
윈도우는 세미콜론(;)으로 구분한다. `KUBECONFIG` 환경 변수가 필수는 아니다.
`KUBECONFIG` 환경 변수가 없으면,
`kubectl`은 기본 kubeconfig 파일인 `$HOME/.kube/config`를 사용한다.

20
content/ko/docs/concepts/configuration/overview.md
View File

@ -28,16 +28,16 @@ weight: 10
- 더 나은 인트로스펙션(introspection)을 위해서, 어노테이션에 오브젝트의 설명을 넣는다.
## "단독(Naked)" 파드 vs 레플리카 셋, 디플로이먼트, 그리고 잡 {#naked-pods-vs-replicasets-deployments-and-jobs}
## "단독(Naked)" 파드 vs 레플리카셋(ReplicaSet), 디플로이먼트(Deployment), 그리고 잡(Job) {#naked-pods-vs-replicasets-deployments-and-jobs}
- 가능하다면 단독 파드(즉, [레플리카 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)이나 [디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)에 연결되지 않은 파드)를 사용하지 않는다. 단독 파드는 노드 장애 이벤트가 발생해도 다시 스케줄링되지 않는다.
- 가능하다면 단독 파드(즉, [레플리카셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)이나 [디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)에 연결되지 않은 파드)를 사용하지 않는다. 단독 파드는 노드 장애 이벤트가 발생해도 다시 스케줄링되지 않는다.
명백하게 [`restartPolicy: Never`](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#재시작-정책)를 사용하는 상황을 제외한다면, 의도한 파드의 수가 항상 사용 가능한 상태를 유지하는 레플리카 셋을 생성하고, 파드를 교체하는 전략([롤링 업데이트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#디플로이먼트-롤링-업데이트)와 같은)을 명시하는 디플로이먼트는 파드를 직접 생성하기 위해 항상 선호되는 방법이다. [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/) 또한 적절할 수 있다.
명백하게 [`restartPolicy: Never`](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#재시작-정책)를 사용하는 상황을 제외한다면, 의도한 파드의 수가 항상 사용 가능한 상태를 유지하는 레플리카셋을 생성하고, 파드를 교체하는 전략([롤링 업데이트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#디플로이먼트-롤링-업데이트)와 같은)을 명시하는 디플로이먼트는 파드를 직접 생성하기 위해 항상 선호되는 방법이다. [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/) 또한 적절할 수 있다.
## 서비스
- 서비스에 대응하는 백엔드 워크로드(디플로이먼트 또는 레플리카 셋) 또는 서비스 접근이 필요한 어떠한 워크로드를 생성하기 전에 [서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)를 미리 생성한다. 쿠버네티스가 컨테이너를 시작할 때, 쿠버네티스는 컨테이너 시작 당시에 생성되어 있는 모든 서비스를 가리키는 환경 변수를 컨테이너에 제공한다. 예를 들어, `foo` 라는 이름의 서비스가 존재한다면, 모든 컨테이너들은 초기 환경에서 다음의 변수들을 얻을 것이다.
- 서비스에 대응하는 백엔드 워크로드(디플로이먼트 또는 레플리카셋) 또는 서비스 접근이 필요한 어떠한 워크로드를 생성하기 전에 [서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)를 미리 생성한다. 쿠버네티스가 컨테이너를 시작할 때, 쿠버네티스는 컨테이너 시작 당시에 생성되어 있는 모든 서비스를 가리키는 환경 변수를 컨테이너에 제공한다. 예를 들어, `foo` 라는 이름의 서비스가 존재한다면, 모든 컨테이너들은 초기 환경에서 다음의 변수들을 얻을 것이다.
```shell
FOO_SERVICE_HOST=<서비스가 동작 중인 호스트>
@ -46,7 +46,7 @@ weight: 10
*이는 순서를 정하는 일이 요구됨을 암시한다* - `파드`가 접근하기를 원하는 어떠한 `서비스`는 `파드` 스스로가 생성되기 전에 미리 생성되어 있어야 하며, 그렇지 않으면 환경 변수가 설정되지 않을 것이다. DNS는 이러한 제한을 가지고 있지 않다.
- 선택적인(그렇지만 매우 권장되는) [클러스터 애드온](/docs/concepts/cluster-administration/addons/)은 DNS 서버이다.
- 선택적인(그렇지만 매우 권장되는) [클러스터 애드온](/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons/)은 DNS 서버이다.
DNS 서버는 새로운 `서비스`를 위한 쿠버네티스 API를 Watch하며, 각 서비스를 위한 DNS 레코드 셋을 생성한다. 만약 DNS가 클러스터에 걸쳐 활성화되어 있다면, 모든 `파드`는 `서비스`의 이름을 자동으로 해석할 수 있어야 한다.
- 반드시 필요한 것이 아니라면 파드에 `hostPort` 를 명시하지 않는다. <`hostIP`, `hostPort`, `protocol`> 조합은 유일해야 하기 때문에, `hostPort`로 바인드하는 것은 파드가 스케줄링될 수 있는 위치의 개수를 제한한다. 만약 `hostIP`와 `protocol`을 뚜렷히 명시하지 않으면, 쿠버네티스는 `hostIP`의 기본 값으로 `0.0.0.0`를, `protocol`의 기본 값으로 `TCP`를 사용한다.
@ -61,13 +61,13 @@ DNS 서버는 새로운 `서비스`를 위한 쿠버네티스 API를 Watch하며
## 레이블 사용하기
- `{ app: myapp, tier: frontend, phase: test, deployment: v3 }`처럼 애플리케이션이나 디플로이먼트의 __속성에 대한 의미__를 식별하는 [레이블](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)을 정의해 사용한다. 다른 리소스를 위해 적절한 파드를 선택하는 용도로 이러한 레이블을 이용할 수 있다. 예를 들어, 모든 `tier: frontend` 파드를 선택하거나, `app: myapp`의 모든 `phase: test` 컴포넌트를 선택하는 서비스를 생각해 볼 수 있다. 이 접근 방법의 예시는 [방명록](https://github.com/kubernetes/examples/tree/{{< param "githubbranch" >}}/guestbook/) 앱을 참고한다.
- `{ app: myapp, tier: frontend, phase: test, deployment: v3 }`처럼 애플리케이션이나 디플로이먼트의 __속성에 대한 의미__ 를 식별하는 [레이블](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)을 정의해 사용한다. 다른 리소스를 위해 적절한 파드를 선택하는 용도로 이러한 레이블을 이용할 수 있다. 예를 들어, 모든 `tier: frontend` 파드를 선택하거나, `app: myapp`의 모든 `phase: test` 컴포넌트를 선택하는 서비스를 생각해 볼 수 있다. 이 접근 방법의 예시는 [방명록](https://github.com/kubernetes/examples/tree/{{< param "githubbranch" >}}/guestbook/) 앱을 참고한다.
릴리스에 특정되는 레이블을 서비스의 셀렉터에서 생략함으로써 여러 개의 디플로이먼트에 걸치는 서비스를 생성할 수 있다. [디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)는 생성되어 있는 서비스를 다운타임 없이 수정하기 쉽도록 만든다.
오브젝트의 의도한 상태는 디플로이먼트에 의해 기술되며, 만약 그 스펙에 대한 변화가 _적용될_ 경우, 디플로이먼트 컨트롤러는 일정한 비율로 실제 상태를 의도한 상태로 변화시킨다.
- 디버깅을 위해 레이블을 조작할 수 있다. (레플리카 셋과 같은) 쿠버네티스 컨트롤러와 서비스는 셀렉터 레이블을 사용해 파드를 선택하기 때문에, 관련된 레이블을 파드에서 삭제하는 것은 컨트롤러로부터 관리되거나 서비스로부터 트래픽을 전달받는 것을 중단시킨다. 만약 이미 존재하는 파드의 레이블을 삭제한다면, 파드의 컨트롤러는 그 자리를 대신할 새로운 파드를 생성한다. 이것은 이전에 "살아 있는" 파드를 "격리된" 환경에서 디버그할 수 있는 유용한 방법이다. 레이블을 상호적으로 추가하고 삭제하기 위해서, [`kubectl label`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#label)를 사용할 수 있다.
- 디버깅을 위해 레이블을 조작할 수 있다. (레플리카셋과 같은) 쿠버네티스 컨트롤러와 서비스는 셀렉터 레이블을 사용해 파드를 선택하기 때문에, 관련된 레이블을 파드에서 삭제하는 것은 컨트롤러로부터 관리되거나 서비스로부터 트래픽을 전달받는 것을 중단시킨다. 만약 이미 존재하는 파드의 레이블을 삭제한다면, 파드의 컨트롤러는 그 자리를 대신할 새로운 파드를 생성한다. 이것은 이전에 "살아 있는" 파드를 "격리된" 환경에서 디버그할 수 있는 유용한 방법이다. 레이블을 상호적으로 추가하고 삭제하기 위해서, [`kubectl label`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#label)를 사용할 수 있다.
## 컨테이너 이미지
@ -99,8 +99,6 @@ DNS 서버는 새로운 `서비스`를 위한 쿠버네티스 API를 Watch하며
- `kubectl apply -f <디렉터리>`를 사용한다. 이 명령어는 `<디렉터리>` 내부의 모든 `.yaml`, `.yml`, 그리고 `.json` 쿠버네티스 구성 파일을 찾아 `apply`에 전달한다.
- `get`과 `delete` 동작을 위해 특정 오브젝트의 이름 대신 레이블 셀렉터를 사용한다. [레이블 셀렉터](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#레이블-셀렉터)와 [효율적으로 레이블 사용하기](/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#using-labels-effectively)를 참고할 수 있다.
- 단일 컨테이너로 구성된 디플로이먼트와 서비스를 빠르게 생성하기 위해 `kubectl run`와 `kubectl expose`를 사용한다. [클러스터 내부의 애플리케이션에 접근하기 위한 서비스 사용](/docs/tasks/access-application-cluster/service-access-application-cluster/)에서 예시를 확인할 수 있다.
- `get`과 `delete` 동작을 위해 특정 오브젝트의 이름 대신 레이블 셀렉터를 사용한다. [레이블 셀렉터](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#레이블-셀렉터)와 [효율적으로 레이블 사용하기](/ko/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#효과적인-레이블-사용)를 참고할 수 있다.
- 단일 컨테이너로 구성된 디플로이먼트와 서비스를 빠르게 생성하기 위해 `kubectl create deployment` 와 `kubectl expose` 를 사용한다. [클러스터 내부의 애플리케이션에 접근하기 위한 서비스 사용](/docs/tasks/access-application-cluster/service-access-application-cluster/)에서 예시를 확인할 수 있다.

2
content/ko/docs/concepts/configuration/pod-overhead.md
View File

@ -83,7 +83,7 @@ spec:
memory: 100Mi
```
어드미션 수행 시에, [어드미션 컨트롤러](https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)는
어드미션 수행 시에, [어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)는
런타임클래스에 기술된 `overhead` 를 포함하기 위하여 워크로드의 PodSpec 항목을 갱신한다. 만약 PodSpec이 이미 해당 필드에 정의되어 있으면,
파드는 거부된다. 주어진 예제에서, 오직 런타임클래스의 이름만이 정의되어 있기 때문에, 어드미션 컨트롤러는 파드가
`overhead` 를 포함하도록 변경한다.

20
content/ko/docs/concepts/configuration/resource-bin-packing.md
View File

@ -128,23 +128,23 @@ CPU: 1
Node Score:
intel.com/foo = resourceScoringFunction((2+1),4)
= (100 - ((4-3)*100/4)
= (100 - 25)
= 75
= rawScoringFunction(75)
= 7
= (100 - ((4-3)*100/4)
= (100 - 25)
= 75 # requested + used = 75% * available
= rawScoringFunction(75)
= 7 # floor(75/10)
Memory = resourceScoringFunction((256+256),1024)
= (100 -((1024-512)*100/1024))
= 50
= 50 # requested + used = 50% * available
= rawScoringFunction(50)
= 5
= 5 # floor(50/10)
CPU = resourceScoringFunction((2+1),8)
= (100 -((8-3)*100/8))
= 37.5
= 37.5 # requested + used = 37.5% * available
= rawScoringFunction(37.5)
= 3
= 3 # floor(37.5/10)
NodeScore = (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3)
= 5
@ -189,5 +189,3 @@ NodeScore = (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3)
= 7
```

263
content/ko/docs/concepts/containers/images.md
View File

@ -6,18 +6,51 @@ weight: 10
<!-- overview -->
사용자 Docker 이미지를 생성하고 레지스트리에 푸시(push)하여 쿠버네티스 파드에서 참조되기 이전에 대비한다.
컨테이너 이미지는 애플리케이션과 모든 소프트웨어 의존성을 캡슐화하는 바이너리 데이터를
나타낸다. 컨테이너 이미지는 독립적으로 실행할 수 있고 런타임 환경에 대해
잘 정의된 가정을 만드는 실행 가능한 소프트웨어 번들이다.
컨테이너의 `image` 속성은 `docker` 커맨드에서 지원하는 문법과 같은 문법을 지원한다. 이는 프라이빗 레지스트리와 태그를 포함한다.
일반적으로 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}에서
참조하기 전에 애플리케이션의 컨테이너 이미지를
생성해서 레지스트리로 푸시한다.
이 페이지는 컨테이너 이미지 개념의 개요를 제공한다.
<!-- body -->
## 이미지 이름
컨테이너 이미지는 일반적으로 `pause`, `example/mycontainer` 또는 `kube-apiserver` 와 같은 이름을 부여한다.
이미지는 또한 레지스트리 호스트 이름을 포함할 수 있다. 예를 들면, `fictional.registry.example/imagename`
과 같다. 그리고 포트 번호도 포함할 수 있다. 예를 들면, `fictional.registry.example:10443/imagename` 과 같다.
레지스트리 호스트 이름을 지정하지 않으면, 쿠버네티스는 도커 퍼블릭 레지스트리를 의미한다고 가정한다.
이미지 이름 부분 다음에 _tag_ 를 추가할 수 있다(`docker` 와 `podman`
등의 명령과 함께 사용).
태그를 사용하면 동일한 시리즈 이미지의 다른 버전을 식별할 수 있다.
이미지 태그는 소문자와 대문자, 숫자, 밑줄(`_`),
마침표(`.`) 및 대시(`-`)로 구성된다.
이미지 태그 안에서 구분 문자(`_`, `-` 그리고 `.`)를
배치할 수 있는 위치에 대한 추가 규칙이 있다.
태그를 지정하지 않으면, 쿠버네티스는 태그 `latest` 를 의미한다고 가정한다.
{{< caution >}}
프로덕션에서 컨테이너를 배포할 때는 `latest` 태그를 사용하지 않아야 한다.
실행 중인 이미지 버전을 추적하기가 어렵고
이전에 잘 동작하던 버전으로 롤백하기가 더 어렵다.
대신, `v1.42.0` 과 같은 의미있는 태그를 지정한다.
{{< /caution >}}
## 이미지 업데이트
기본 풀(pull) 정책은 `IfNotPresent`이며, 이것은 Kubelet이 이미
기본 풀(pull) 정책은 `IfNotPresent`이며, 이것은
{{< glossary_tooltip text="kubelet" term_id="kubelet" >}}이 이미
존재하는 이미지에 대한 풀을 생략하게 한다. 만약 항상 풀을 강제하고 싶다면,
다음 중 하나를 수행하면 된다.
@ -26,46 +59,18 @@ weight: 10
- `imagePullPolicy`와 사용할 이미지의 태그를 생략.
- [AlwaysPullImages](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages) 어드미션 컨트롤러를 활성화.
`:latest` 태그 사용은 피해야 한다는 것을 참고하고, 자세한 정보는 [구성을 위한 모범 사례](/ko/docs/concepts/configuration/overview/#컨테이너-이미지)를 참고한다.
`imagePullPolicy` 가 특정값 없이 정의되면, `Always` 로 설정된다.
## 매니페스트로 멀티-아키텍처 이미지 빌드
## 매니페스트가 있는 다중 아키텍처 이미지
Docker CLI는 현재 `docker manifest` 커맨드와 `create`, `annotate`, `push`와 같은 서브 커맨드를 함께 지원한다. 이 커맨드는 매니페스트를 빌드하고 푸시하는데 사용할 수 있다. 매니페스트를 보기 위해서는 `docker manifest inspect`를 사용하면 된다.
바이너리 이미지를 제공할 뿐만 아니라, 컨테이너 레지스트리는 컨테이너 [이미지 매니페스트](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/master/manifest.md)를 제공할 수도 있다. 매니페스트는 아키텍처별 버전의 컨테이너에 대한 이미지 매니페스트를 참조할 수 있다. 아이디어는 이미지의 이름(예를 들어, `pause`, `example/mycontainer`, `kube-apiserver`)을 가질 수 있다는 것이다. 그래서 다른 시스템들이 사용하고 있는 컴퓨터 아키텍처에 적합한 바이너리 이미지를 가져올 수 있다.
다음에서 docker 문서를 확인하기 바란다.
https://docs.docker.com/edge/engine/reference/commandline/manifest/
이것을 사용하는 방법에 대한 예제는 빌드 하니스(harness)에서 참조한다.
https://cs.k8s.io/?q=docker%20manifest%20(create%7Cpush%7Cannotate)&i=nope&files=&repos=
이 커맨드는 Docker CLI에 의존하며 그에 전적으로 구현된다. `$HOME/.docker/config.json` 편집 및 `experimental` 키를 `enabled`로 설정하거나, CLI 커맨드 호출 시 간단히 `DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL` 환경 변수를 `enabled`로만 설정해도 된다.
{{< note >}}
Docker *18.06 또는 그 이상* 을 사용하길 바란다. 더 낮은 버전은 버그가 있거나 실험적인 명령줄 옵션을 지원하지 않는다. 예를 들어 https://github.com/docker/cli/issues/1135 는 containerd에서 문제를 일으킨다.
{{< /note >}}
오래된 매니페스트 업로드를 실행하는 데 어려움을 겪는다면, `$HOME/.docker/manifests`에서 오래된 매니페스트를 정리하여 새롭게 시작하면 된다.
쿠버네티스의 경우, 일반적으로 접미사 `-$(ARCH)`가 있는 이미지를 사용해 왔다. 하위 호환성을 위해, 접미사가 있는 구형 이미지를 생성하길 바란다. 접미사에 대한 아이디어는 모든 아키텍처를 위한 매니페스트를 가졌다는 의미가 내포된 `pause` 이미지를 생성하고, 접미사가 붙은 이미지가 하드 코드되어 있을 오래된 구성 또는 YAML 파일에 대해 하위 호환된다는 의미가 내포되어 있는 `pause-amd64`를 생성하기 위한 것이다.
쿠버네티스 자체는 일반적으로 `-$(ARCH)` 접미사로 컨테이너 이미지의 이름을 지정한다. 이전 버전과의 호환성을 위해, 접미사가 있는 오래된 이미지를 생성한다. 아이디어는 모든 아키텍처에 대한 매니페스트가 있는 `pause` 이미지와 이전 구성 또는 이전에 접미사로 이미지를 하드 코딩한 YAML 파일과 호환되는 `pause-amd64` 라고 하는 이미지를 생성한다.
## 프라이빗 레지스트리 사용
프라이빗 레지스트리는 해당 레지스트리에서 이미지를 읽을 수 있는 키를 요구할 것이다.
자격 증명(credential)은 여러 가지 방법으로 제공될 수 있다.
- Google 컨테이너 레지스트리 사용
- 각 클러스터에 대하여
- Google 컴퓨트 엔진 또는 Google 쿠버네티스 엔진에서 자동적으로 구성됨
- 모든 파드는 해당 프로젝트의 프라이빗 레지스트리를 읽을 수 있음
- AWS Elastic Container Registry(ECR) 사용
- IAM 역할 및 정책을 사용하여 ECR 저장소에 접근을 제어함
- ECR 로그인 자격 증명은 자동으로 갱신됨
- Oracle 클라우드 인프라스트럭처 레지스트리(OCIR) 사용
- IAM 역할과 정책을 사용하여 OCIR 저장소에 접근을 제어함
- Azure 컨테이너 레지스트리(ACR) 사용
- IAM 역할과 정책을 사용하여 ACR 저장소에 접근을 제어함
- IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 사용
- IAM 역할 및 정책을 사용하여 IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리에 대한 접근 권한 부여
- 프라이빗 레지스트리에 대한 인증을 위한 노드 구성
- 모든 파드는 구성된 프라이빗 레지스트리를 읽을 수 있음
- 클러스터 관리자에 의한 노드 구성 필요
@ -74,139 +79,57 @@ Docker *18.06 또는 그 이상* 을 사용하길 바란다. 더 낮은 버전
- 셋업을 위해서는 모든 노드에 대해서 root 접근이 필요
- 파드에 ImagePullSecrets을 명시
- 자신의 키를 제공하는 파드만 프라이빗 레지스트리에 접근 가능
- 공급 업체별 또는 로컬 확장
- 사용자 정의 노드 구성을 사용하는 경우, 사용자(또는 클라우드
제공자)가 컨테이너 레지스트리에 대한 노드 인증 메커니즘을
구현할 수 있다.
각 옵션은 아래에서 더 자세히 설명한다.
이들 옵션은 아래에서 더 자세히 설명한다.
### 프라이빗 레지스트리에 인증하도록 노드 구성
### Google 컨테이너 레지스트리 사용
노드에서 도커를 실행하는 경우, 프라이빗 컨테이너 레지스트리를 인증하도록
도커 컨테이너 런타임을 구성할 수 있다.
쿠버네티스는 Google 컴퓨트 엔진(GCE)에서 동작할 때, [Google 컨테이너
레지스트리(GCR)](https://cloud.google.com/tools/container-registry/)를 자연스럽게
지원한다. 사용자의 클러스터가 GCE 또는 Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 간단히
이미지의 전체 이름(예: gcr.io/my_project/image:tag)을 사용하면 된다.
클러스터 내에서 모든 파드는 해당 레지스트리에 있는 이미지에 읽기 접근 권한을 가질 것이다.
Kubelet은 해당 인스턴스의 Google 서비스 계정을 이용하여
GCR을 인증할 것이다. 인스턴스의 서비스 계정은
`https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only`라서,
프로젝트의 GCR로부터 풀은 할 수 있지만 푸시는 할 수 없다.
### Amazon Elastic Container Registry 사용
쿠버네티스는 노드가 AWS EC2 인스턴스일 때, [Amazon Elastic Container Registry](https://aws.amazon.com/ecr/)를 자연스럽게 지원한다.
간단히 이미지의 전체 이름(예: `ACCOUNT.dkr.ecr.REGION.amazonaws.com/imagename:tag`)을
파드 정의에 사용하면 된다.
파드를 생성할 수 있는 클러스터의 모든 사용자는 ECR 레지스트리에 있는 어떠한
이미지든지 파드를 실행하는데 사용할 수 있다.
kubelet은 ECR 자격 증명을 가져오고 주기적으로 갱신할 것이다. 이것을 위해서는 다음에 대한 권한이 필요하다.
- `ecr:GetAuthorizationToken`
- `ecr:BatchCheckLayerAvailability`
- `ecr:GetDownloadUrlForLayer`
- `ecr:GetRepositoryPolicy`
- `ecr:DescribeRepositories`
- `ecr:ListImages`
- `ecr:BatchGetImage`
요구 사항:
- Kubelet 버전 `v1.2.0` 이상을 사용해야 한다. (예: `/usr/bin/kubelet --version=true`를 실행).
- 노드가 지역 A에 있고 레지스트리가 다른 지역 B에 있다면, 버전 `v1.3.0` 이상이 필요하다.
- 사용자의 지역에서 ECR이 지원되어야 한다.
문제 해결:
- 위의 모든 요구 사항을 확인한다.
- 워크스테이션에서 $REGION (예: `us-west-2`)의 자격 증명을 얻는다. 그 자격 증명을 사용하여 해당 호스트로 SSH를 하고 Docker를 수동으로 실행한다. 작동하는가?
- kubelet이 `--cloud-provider=aws`로 실행 중인지 확인한다.
- kubelet 로그 수준을 최소 3 이상으로 늘리고 kubelet 로그에서 (예: `journalctl -u kubelet`) 다음과 같은 로그 라인을 확인한다.
- `aws_credentials.go:109] unable to get ECR credentials from cache, checking ECR API`
- `aws_credentials.go:116] Got ECR credentials from ECR API for <AWS account ID for ECR>.dkr.ecr.<AWS region>.amazonaws.com`
### Azure 컨테이너 레지스트리(ACR) 사용
쿠버네티스는 Azure 쿠버네티스 서비스(AKS)를 사용할 때
[Azure 컨테이너 레지스트리(ACR)](https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/container-registry/)를
기본적으로 지원한다.
AKS 클러스터 서비스 주체(principal)는 ACR 인스턴스에서 `ArcPull` 권한이 있어야 한다. 구성에 대한
지침은 [Azure 쿠버네티스 서비스에서 Azure 컨테이너 레지스트리로 인증](https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/aks/cluster-container-registry-integration)을 참조한다. 그런 다음, 전체 ACR 이미지 이름(예: `my_registry.azurecr.io/image:tag`)을 사용한다.
ACR 관리자 또는 서비스 주체를 사용해서 인증할 수도 있다.
어느 경우라도, 인증은 표준 Docker 인증을 통해서 수행된다. 이러한 지침은
[azure-cli](https://github.com/azure/azure-cli) 명령줄 도구 사용을 가정한다.
우선 레지스트리를 생성하고 자격 증명을 만들어야한다. 이에 대한 전체 문서는
[Azure 컨테이너 레지스트리 문서](https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/container-registry/container-registry-get-started-azure-cli)에서 찾을 수 있다.
컨테이너 레지스트리를 생성하고 나면, 다음의 자격 증명을 사용하여 로그인한다.
* `DOCKER_USER` : 서비스 주체 또는 관리자 역할의 사용자명
* `DOCKER_PASSWORD`: 서비스 주체 패스워드 또는 관리자 역할의 사용자 패스워드
* `DOCKER_REGISTRY_SERVER`: `${some-registry-name}.azurecr.io`
* `DOCKER_EMAIL`: `${some-email-address}`
해당 변수에 대한 값을 채우고 나면
[쿠버네티스 시크릿을 구성하고 그것을 파드 디플로이를 위해서 사용](/ko/docs/concepts/containers/images/#파드에-imagepullsecrets-명시)할 수 있다.
### IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 사용
IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리는 멀티-테넌트 프라이빗 이미지 레지스트리를 제공하여 사용자가 이미지를 안전하게 저장하고 공유할 수 있도록 한다. 기본적으로, 프라이빗 레지스트리의 이미지는 통합된 취약점 조언기(Vulnerability Advisor)를 통해 조사되어 보안 이슈와 잠재적 취약성을 검출한다. IBM 클라우드 계정의 모든 사용자가 이미지에 접근할 수 있도록 하거나, IAM 역할과 정책으로 IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 네임스페이스의 접근 권한을 부여해서 사용할 수 있다.
IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 CLI 플러그인을 설치하고 사용자 이미지를 위한 네임스페이스를 생성하기 위해서는, [IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 시작하기](https://cloud.ibm.com/docs/Registry?topic=Registry-getting-started)를 참고한다.
다른 추가적인 구성이 없는 IBM 클라우드 쿠버네티스 서비스 클러스터의 IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 내 기본 네임스페이스에 저장되어 있는 배포된 이미지를 동일 계정과 동일 지역에서 사용하려면 [이미지로부터 컨테이너 빌드하기](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-images)를 본다. 다른 구성 옵션에 대한 것은 [레지스트리부터 클러스터에 이미지를 가져오도록 권한을 부여하는 방법 이해하기](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-registry#cluster_registry_auth)를 본다.
### 프라이빗 레지스트리에 대한 인증을 위한 노드 구성
이 방법은 노드 구성을 제어할 수 있는 경우에 적합하다.
{{< note >}}
Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 이미 각 노드에 Google 컨테이너 레지스트리에 대한 자격 증명과 함께 `.dockercfg`가 있을 것이다. 그렇다면 이 방법은 쓸 수 없다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
AWS EC2에서 동작 중이고 EC2 컨테이너 레지스트리(ECR)을 사용 중이라면, 각 노드의 kubelet은
ECR 로그인 자격 증명을 관리하고 업데이트할 것이다. 그렇다면 이 방법은 쓸 수 없다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
이 방법은 노드의 구성을 제어할 수 있는 경우에만 적합하다. 이 방법은
GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에 대해서는 신뢰성 있게 작동하지
않을 것이다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
현재 쿠버네티스는 docker 설정의 `auths`와 `HttpHeaders` 섹션만 지원한다. 이는 자격증명 도우미(`credHelpers` 또는 `credStore`)가 지원되지 않는다는 뜻이다.
쿠버네티스는 도커 구성에서 `auths` 와 `HttpHeaders` 섹션만 지원한다.
도커 자격 증명 도우미(`credHelpers` 또는 `credsStore`)는 지원되지 않는다.
{{< /note >}}
Docker는 프라이빗 레지스트리를 위한 키를 `$HOME/.dockercfg` 또는 `$HOME/.docker/config.json` 파일에 저장한다. 만약 동일한 파일을
도커는 프라이빗 레지스트리를 위한 키를 `$HOME/.dockercfg` 또는 `$HOME/.docker/config.json` 파일에 저장한다. 만약 동일한 파일을
아래의 검색 경로 리스트에 넣으면, kubelete은 이미지를 풀 할 때 해당 파일을 자격 증명 공급자로 사용한다.
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json`
* `{cwd of kubelet}/config.json`
* `${HOME}/.docker/config.json`
* `/.docker/config.json`
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg`
* `{cwd of kubelet}/.dockercfg`
* `${HOME}/.dockercfg`
* `/.dockercfg`
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json`
* `{cwd of kubelet}/config.json`
* `${HOME}/.docker/config.json`
* `/.docker/config.json`
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg`
* `{cwd of kubelet}/.dockercfg`
* `${HOME}/.dockercfg`
* `/.dockercfg`
{{< note >}}
아마도 kubelet을 위한 사용자의 환경 파일에 `HOME=/root`을 명시적으로 설정해야 할 것이다.
kubelet 프로세스의 환경 변수에서 `HOME=/root` 를 명시적으로 설정해야 할 수 있다.
{{< /note >}}
프라이빗 레지스트리를 사용도록 사용자의 노드를 구성하기 위해서 권장되는 단계는 다음과 같다. 이
예제의 경우, 사용자의 데스크탑/랩탑에서 아래 내용을 실행한다.
1. 사용하고 싶은 각 자격 증명 세트에 대해서 `docker login [서버]`를 실행한다. 이것은 `$HOME/.docker/config.json`를 업데이트한다.
1. 사용하고 싶은 각 자격 증명 세트에 대해서 `docker login [서버]`를 실행한다. 이것은 여러분 PC의 `$HOME/.docker/config.json`를 업데이트한다.
1. 편집기에서 `$HOME/.docker/config.json`를 보고 사용하고 싶은 자격 증명만 포함하고 있는지 확인한다.
1. 노드의 리스트를 구한다. 예를 들면 다음과 같다.
- 이름을 원하는 경우: `nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}')`
- IP를 원하는 경우: `nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}')`
- 이름을 원하는 경우: `nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}' )`
- IP를 원하는 경우: `nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}' )`
1. 로컬의 `.docker/config.json`를 위의 검색 경로 리스트 중 하나에 복사한다.
- 예: `for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@$n:/var/lib/kubelet/config.json; done`
- 이를 테스트하기 위한 예: `for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@"$n":/var/lib/kubelet/config.json; done`
{{< note >}}
프로덕션 클러스터의 경우, 이 설정을 필요한 모든 노드에 적용할 수 있도록
구성 관리 도구를 사용한다.
{{< /note >}}
프라이빗 이미지를 사용하는 파드를 생성하여 검증한다. 예를 들면 다음과 같다.
@ -263,11 +186,11 @@ Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 이미 각 노드에 Go
{{< note >}}
이 방법은 노드의 구성을 제어할 수 있는 경우에만 적합하다. 이 방법은
GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에 대해서는 신뢰성 있게 작동하지
않을 것이다.
클라우드 제공자가 노드를 관리하고 자동으로 교체한다면 안정적으로
작동하지 않을 것이다.
{{< /note >}}
기본적으로, kubelet은 지정된 레지스트리에서 각 이미지를 풀 하려고 할 것이다.
기본적으로, kubelet은 지정된 레지스트리에서 각 이미지를 풀 하려고 한다.
그러나, 컨테이너의 `imagePullPolicy` 속성이 `IfNotPresent` 또는 `Never`으로 설정되어 있다면,
로컬 이미지가 사용된다(우선적으로 또는 배타적으로).
@ -281,13 +204,13 @@ GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에
### 파드에 ImagePullSecrets 명시
{{< note >}}
이 방법은 현재 Google 쿠버네티스 엔진, GCE 및 노드 생성이 자동화된 모든 클라우드 제공자에게
이 방법은 프라이빗 레지스트리의 이미지를 기반으로 컨테이너를 실행하는 데
권장된다.
{{< /note >}}
쿠버네티스는 파드에 레지스트리 키를 명시하는 것을 지원한다.
쿠버네티스는 파드에 컨테이너 이미지 레지스트리 키를 명시하는 것을 지원한다.
#### Docker 구성으로 시크릿 생성
#### 도커 구성으로 시크릿 생성
대문자 값을 적절히 대체하여, 다음 커맨드를 실행한다.
@ -295,12 +218,14 @@ GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에
kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL
```
만약 Docker 자격 증명 파일이 이미 존재한다면, 위의 명령을 사용하지 않고,
자격 증명 파일을 쿠버네티스 시크릿으로 가져올 수 있다.
[기존 Docker 자격 증명으로 시크릿 생성](/docs/tasks/configure-pod-container/pull-image-private-registry/#registry-secret-existing-credentials)에서 관련 방법을 설명하고 있다.
만약 도커 자격 증명 파일이 이미 존재한다면, 위의 명령을 사용하지 않고,
자격 증명 파일을 쿠버네티스 {{< glossary_tooltip text="시크릿" term_id="secret" >}}으로
가져올 수 있다.
[기존 도커 자격 증명으로 시크릿 생성](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/pull-image-private-registry/#registry-secret-existing-credentials)에서 관련 방법을 설명하고 있다.
`kubectl create secret docker-registry`는
하나의 개인 레지스트리에서만 작동하는 시크릿을 생성하기 때문에,
여러 개인 컨테이너 레지스트리를 사용하는 경우 특히 유용하다.
하나의 프라이빗 레지스트리에서만 작동하는 시크릿을 생성하기 때문에,
여러 프라이빗 컨테이너 레지스트리를 사용하는 경우 특히 유용하다.
{{< note >}}
파드는 이미지 풀 시크릿을 자신의 네임스페이스에서만 참조할 수 있다.
@ -312,6 +237,8 @@ kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SER
이제, `imagePullSecrets` 섹션을 파드의 정의에 추가함으로써 해당 시크릿을
참조하는 파드를 생성할 수 있다.
예를 들면 다음과 같다.
```shell
cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
@ -337,28 +264,29 @@ EOF
그러나, 이 필드의 셋팅은 [서비스 어카운트](/docs/user-guide/service-accounts) 리소스에
imagePullSecrets을 셋팅하여 자동화할 수 있다.
자세한 지침을 위해서는 [서비스 어카운트에 ImagePullSecrets 추가](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-service-account/#add-imagepullsecrets-to-a-service-account)를 확인한다.
이것은 노드 당 `.docker/config.json`와 함께 사용할 수 있다. 자격 증명은
병합될 것이다. 이 방법은 Google 쿠버네티스 엔진에서 작동될 것이다.
병합될 것이다.
### 유스케이스
## 유스케이스
프라이빗 레지스트리를 구성하기 위한 많은 솔루션이 있다. 다음은 여러 가지
일반적인 유스케이스와 제안된 솔루션이다.
1. 비소유 이미지(예를 들어, 오픈소스)만 실행하는 클러스터의 경우. 이미지를 숨길 필요가 없다.
- Docker hub의 퍼블릭 이미지를 사용한다.
- 도커 허브의 퍼블릭 이미지를 사용한다.
- 설정이 필요 없다.
- GCE 및 Google 쿠버네티스 엔진에서는, 속도와 가용성 향상을 위해서 로컬 미러가 자동적으로 사용된다.
- 일부 클라우드 제공자는 퍼블릭 이미지를 자동으로 캐시하거나 미러링하므로, 가용성이 향상되고 이미지를 가져오는 시간이 줄어든다.
1. 모든 클러스터 사용자에게는 보이지만, 회사 외부에는 숨겨야하는 일부 독점 이미지를
실행하는 클러스터의 경우.
- 호스트 된 프라이빗 [Docker 레지스트리](https://docs.docker.com/registry/)를 사용한다.
- 그것은 [Docker Hub](https://hub.docker.com/signup)에 호스트 되어 있거나, 다른 곳에 되어 있을 것이다.
- 호스트 된 프라이빗 [도커 레지스트리](https://docs.docker.com/registry/)를 사용한다.
- 그것은 [도커 허브](https://hub.docker.com/signup)에 호스트 되어 있거나, 다른 곳에 되어 있을 것이다.
- 위에 설명된 바와 같이 수동으로 .docker/config.json을 구성한다.
- 또는, 방화벽 뒤에서 읽기 접근 권한을 가진 내부 프라이빗 레지스트리를 실행한다.
- 쿠버네티스 구성은 필요 없다.
- 또는, GCE 및 Google 쿠버네티스 엔진에서는, 프로젝트의 Google 컨테이너 레지스트리를 사용한다.
- 이미지 접근을 제어하는 ​​호스팅된 컨테이너 이미지 레지스트리 서비스를 사용한다.
- 그것은 수동 노드 구성에 비해서 클러스터 오토스케일링과 더 잘 동작할 것이다.
- 또는, 노드의 구성 변경이 불편한 클러스터에서는, `imagePullSecrets`를 사용한다.
1. 독점 이미지를 가진 클러스터로, 그 중 일부가 더 엄격한 접근 제어를 필요로 하는 경우.
@ -372,5 +300,8 @@ imagePullSecrets을 셋팅하여 자동화할 수 있다.
다중 레지스트리에 접근해야 하는 경우, 각 레지스트리에 대해 하나의 시크릿을 생성할 수 있다.
Kubelet은 모든`imagePullSecrets` 파일을 하나의 가상`.docker / config.json` 파일로 병합한다.
Kubelet은 모든 `imagePullSecrets` 파일을 하나의 가상 `.docker/config.json` 파일로 병합한다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [OCI 이미지 매니페스트 명세](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/master/manifest.md) 읽어보기

12
content/ko/docs/concepts/containers/runtime-class.md
View File

@ -72,7 +72,7 @@ handler: myconfiguration # 상응하는 CRI 설정의 이름임
```
런타임클래스 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)어이야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)어이야 한다.
{{< note >}}
런타임클래스 쓰기 작업(create/update/patch/delete)은
@ -97,7 +97,7 @@ spec:
이것은 Kubelet이 지명된 런타임클래스를 사용하여 해당 파드를 실행하도록 지시할 것이다.
만약 지명된 런타임클래스가 없거나, CRI가 상응하는 핸들러를 실행할 수 없는 경우, 파드는
`Failed` 터미널 [단계](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-phase)로 들어간다.
`Failed` 터미널 [단계](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-단계-phase)로 들어간다.
에러 메시지에 상응하는 [이벤트](/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-application-introspection/)를
확인한다.
@ -106,7 +106,7 @@ spec:
### CRI 구성 {#cri-configuration}
CRI 런타임 설치에 대한 자세한 내용은 [CRI 설치](/docs/setup/production-environment/container-runtimes/)를 확인한다.
CRI 런타임 설치에 대한 자세한 내용은 [CRI 설치](/ko/docs/setup/production-environment/container-runtimes/)를 확인한다.
#### dockershim
@ -155,7 +155,7 @@ https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md
파드는 거부된다.
지원되는 노드가 테인트(taint)되어서 다른 런타임클래스 파드가 노드에서 구동되는 것을 막고 있다면,
`tolerations`를 런타임클래스에 추가할 수 있다. `nodeSelector`를 사용하면, 어드미션 시
`tolerations`를 런타임클래스에 추가할 수 있다. `nodeSelector`를 사용하면, 어드미션 시
해당 톨러레이션(toleration)이 파드의 톨러레이션과 병합되어, 실질적으로 각각에 의해 선택된
노드의 합집합을 취한다.
@ -183,7 +183,5 @@ PodOverhead를 사용하려면, PodOverhead [기능 게이트](/docs/reference/c
- [런타임클래스 설계](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/runtime-class.md)
- [런타임클래스 스케줄링 설계](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/runtime-class-scheduling.md)
- [파드 오버헤드](/docs/concepts/configuration/pod-overhead/) 개념에 대해 읽기
- [파드 오버헤드](/ko/docs/concepts/configuration/pod-overhead/) 개념에 대해 읽기
- [파드 오버헤드 기능 설계](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/20190226-pod-overhead.md)

5
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources.md
View File

@ -25,7 +25,7 @@ weight: 10
동적 등록을 통해 실행 중인 클러스터에서 커스텀 리소스가 나타나거나 사라질 수 있으며
클러스터 관리자는 클러스터 자체와 독립적으로 커스텀 리소스를 업데이트 할 수 있다.
커스텀 리소스가 설치되면 사용자는 *파드* 와 같은 빌트인 리소스와 마찬가지로
[kubectl](/docs/user-guide/kubectl-overview/)을 사용하여 해당 오브젝트를 생성하고
[kubectl](/ko/docs/reference/kubectl/overview/)을 사용하여 해당 오브젝트를 생성하고
접근할 수 있다.
## 커스텀 컨트롤러
@ -234,7 +234,7 @@ CRD는 항상 API 서버의 빌트인 리소스와 동일한 인증, 권한 부
## 커스텀 리소스에 접근
쿠버네티스 [클라이언트 라이브러리](/docs/reference/using-api/client-libraries/)를 사용하여 커스텀 리소스에 접근할 수 있다. 모든 클라이언트 라이브러리가 커스텀 리소스를 지원하는 것은 아니다. _Go_ 와 _python_ 클라이언트 라이브러리가 지원한다.
쿠버네티스 [클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/)를 사용하여 커스텀 리소스에 접근할 수 있다. 모든 클라이언트 라이브러리가 커스텀 리소스를 지원하는 것은 아니다. _Go_ 와 _python_ 클라이언트 라이브러리가 지원한다.
커스텀 리소스를 추가하면 다음을 사용하여 접근할 수 있다.
@ -251,4 +251,3 @@ CRD는 항상 API 서버의 빌트인 리소스와 동일한 인증, 권한 부
* [애그리게이션 레이어(aggregation layer)로 쿠버네티스 API 확장](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/)하는 방법에 대해 배우기.
* [커스텀리소스데피니션으로 쿠버네티스 API 확장](/docs/tasks/extend-kubernetes/custom-resources/custom-resource-definitions/)하는 방법에 대해 배우기.

6
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins.md
View File

@ -38,7 +38,7 @@ service Registration {
* 유닉스 소켓의 이름.
* 빌드된 장치 플러그인 API 버전.
* 알리려는 `ResourceName`. 여기서 `ResourceName` 은
[확장된 리소스 네이밍 체계](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#extended-resources)를
[확장된 리소스 네이밍 체계](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#확장된-리소스)를
`vendor-domain/resourcetype` 의 형식으로 따라야 한다.
(예를 들어, NVIDIA GPU는 `nvidia.com/gpu` 로 알려진다.)
@ -228,9 +228,7 @@ pluginapi.Device{ID: "25102017", Health: pluginapi.Healthy, Topology:&pluginapi.
## {{% heading "whatsnext" %}}
* 장치 플러그인을 사용한 [GPU 리소스 스케줄링](/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/)에 대해 알아보기
* 장치 플러그인을 사용한 [GPU 리소스 스케줄링](/ko/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/)에 대해 알아보기
* 노드에서의 [확장 리소스 알리기](/docs/tasks/administer-cluster/extended-resource-node/)에 대해 배우기
* 쿠버네티스에서 [TLS 수신에 하드웨어 가속](https://kubernetes.io/blog/2019/04/24/hardware-accelerated-ssl/tls-termination-in-ingress-controllers-using-kubernetes-device-plugins-and-runtimeclass/) 사용에 대해 읽기
* [토폴로지 관리자](/docs/tasks/adminster-cluster/topology-manager/)에 대해 알아보기

18
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/extend-cluster.md
View File

@ -45,7 +45,7 @@ weight: 10
이들 컴포넌트는 쿠버네티스가 새로운 유형과 새로운 종류의 하드웨어를 지원할 수 있게 해준다.
대부분의 클러스터 관리자는 쿠버네티스의 호스팅 또는 배포판 인스턴스를 사용한다.
결과적으로 대부분의 쿠버네티스 사용자는 익스텐션 기능을 설치할 필요가 있고
결과적으로 대부분의 쿠버네티스 사용자는 익스텐션 기능을 설치할 필요가 없고
새로운 익스텐션 기능을 작성할 필요가 있는 사람은 더 적다.
## 익스텐션 패턴
@ -70,7 +70,7 @@ weight: 10
*바이너리 플러그인* 모델에서 쿠버네티스는 바이너리(프로그램)를 실행한다.
바이너리 플러그인은 kubelet(예:
[Flex Volume 플러그인](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-storage/flexvolume.md)과
[네트워크 플러그인](/docs/concepts/cluster-administration/network-plugins/))과
[네트워크 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/))과
kubectl에서
사용한다.
@ -90,7 +90,7 @@ kubectl에서
<!-- image source diagrams: https://docs.google.com/drawings/d/1k2YdJgNTtNfW7_A8moIIkij-DmVgEhNrn3y2OODwqQQ/view -->
1. 사용자는 종종 `kubectl`을 사용하여 쿠버네티스 API와 상호 작용한다. [Kubectl 플러그인](/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/)은 kubectl 바이너리를 확장한다. 개별 사용자의 로컬 환경에만 영향을 미치므로 사이트 전체 정책을 적용할 수는 없다.
1. 사용자는 종종 `kubectl`을 사용하여 쿠버네티스 API와 상호 작용한다. [Kubectl 플러그인](/ko/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/)은 kubectl 바이너리를 확장한다. 개별 사용자의 로컬 환경에만 영향을 미치므로 사이트 전체 정책을 적용할 수는 없다.
2. apiserver는 모든 요청을 처리한다. apiserver의 여러 유형의 익스텐션 포인트는 요청을 인증하거나, 콘텐츠를 기반으로 요청을 차단하거나, 콘텐츠를 편집하고, 삭제 처리를 허용한다. 이 내용은 [API 접근 익스텐션](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/extend-cluster/#api-접근-익스텐션) 섹션에 설명되어 있다.
3. apiserver는 다양한 종류의 *리소스* 를 제공한다. `pods`와 같은 *빌트인 리소스 종류* 는 쿠버네티스 프로젝트에 의해 정의되며 변경할 수 없다. 직접 정의한 리소스를 추가할 수도 있고, [커스텀 리소스](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/extend-cluster/#사용자-정의-유형) 섹션에 설명된대로 *커스텀 리소스* 라고 부르는 다른 프로젝트에서 정의한 리소스를 추가할 수도 있다. 커스텀 리소스는 종종 API 접근 익스텐션과 함께 사용된다.
4. 쿠버네티스 스케줄러는 파드를 배치할 노드를 결정한다. 스케줄링을 확장하는 몇 가지 방법이 있다. 이들은 [스케줄러 익스텐션](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/extend-cluster/#스케줄러-익스텐션) 섹션에 설명되어 있다.
@ -164,7 +164,7 @@ Kubelet이 바이너리 플러그인을 호출하여 볼륨을 마운트하도
### 장치 플러그인
장치 플러그인은 노드가 [장치 플러그인](/docs/concepts/cluster-administration/device-plugins/)을
장치 플러그인은 노드가 [장치 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)을
통해 새로운 노드 리소스(CPU 및 메모리와 같은 빌트인 자원 외에)를
발견할 수 있게 해준다.
@ -198,9 +198,7 @@ Kubelet이 바이너리 플러그인을 호출하여 볼륨을 마운트하도
* [커스텀 리소스](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)에 대해 더 알아보기
* [동적 어드미션 컨트롤](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/)에 대해 알아보기
* 인프라스트럭처 익스텐션에 대해 더 알아보기
* [네트워크 플러그인](/docs/concepts/cluster-administration/network-plugins/)
* [장치 플러그인](/docs/concepts/cluster-administration/device-plugins/)
* [kubectl 플러그인](/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/)에 대해 알아보기
* [오퍼레이터 패턴](/docs/concepts/extend-kubernetes/operator/)에 대해 알아보기
* [네트워크 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/)
* [장치 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)
* [kubectl 플러그인](/ko/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/)에 대해 알아보기
* [오퍼레이터 패턴](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/operator/)에 대해 알아보기

10
content/ko/docs/concepts/overview/components.md
View File

@ -1,8 +1,11 @@
---
title: 쿠버네티스 컴포넌트
content_type: concept
description: >
쿠버네티스 클러스터는 컴퓨터 집합인 노드 컴포넌트와 컨트롤 플레인
컴포넌트로 구성된다.
weight: 20
card:
card:
name: concepts
weight: 20
---
@ -96,7 +99,7 @@ kube-controller-manager와 마찬가지로 cloud-controller-manager는 논리적
애드온에 대한 네임스페이스 리소스는 `kube-system` 네임스페이스에 속한다.
선택된 일부 애드온은 아래에 설명하였고, 사용 가능한 전체 확장 애드온 리스트는
[애드온](/docs/concepts/cluster-administration/addons/)을 참조한다.
[애드온](/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons/)을 참조한다.
### DNS
@ -117,7 +120,7 @@ kube-controller-manager와 마찬가지로 cloud-controller-manager는 논리적
### 클러스터-레벨 로깅
[클러스터-레벨 로깅](/docs/concepts/cluster-administration/logging/) 메커니즘은
[클러스터-레벨 로깅](/ko/docs/concepts/cluster-administration/logging/) 메커니즘은
검색/열람 인터페이스와 함께 중앙 로그 저장소에 컨테이너 로그를 저장하는 책임을 진다.
@ -127,4 +130,3 @@ kube-controller-manager와 마찬가지로 cloud-controller-manager는 논리적
* [컨트롤러](/ko/docs/concepts/architecture/controller/)에 대해 더 배우기
* [kube-scheduler](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler/)에 대해 더 배우기
* etcd의 공식 [문서](https://etcd.io/docs/) 읽기

3
content/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md
View File

@ -2,6 +2,9 @@
title: 쿠버네티스 API
content_type: concept
weight: 30
description: >
쿠버네티스 API를 사용하면 쿠버네티스 오브젝트들의 상태를 쿼리하고 조작할 수 있다.
쿠버네티스 컨트롤 플레인의 핵심은 API 서버와 그것이 노출하는 HTTP API이다. 사용자와 클러스터의 다른 부분 및 모든 외부 컴포넌트는 API 서버를 통해 서로 통신한다.
card:
name: concepts
weight: 30

3
content/ko/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes.md
View File

@ -71,7 +71,7 @@ card:
## 쿠버네티스가 아닌 것
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)이 아니어서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다. 쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만, 필요한 경우 사용자의 선택권과 유연성을 지켜준다.
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 밸런싱과 같은 기능을 제공하며, 사용자가 로깅, 모니터링 및 알림 솔루션을 통합할 수 있다. 하지만, 쿠버네티스는 모놀리식(monolithic)이 아니어서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다. 쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만, 필요한 경우 사용자의 선택권과 유연성을 지켜준다.
쿠버네티스는:
@ -89,4 +89,3 @@ card:
* [쿠버네티스 구성요소](/ko/docs/concepts/overview/components/) 살펴보기
* [시작하기](/ko/docs/setup/) 준비가 되었는가?

3
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/_index.md
View File

@ -1,4 +1,7 @@
---
title: "쿠버네티스 오브젝트로 작업하기"
weight: 40
description: >
쿠버네티스 오브젝트는 쿠버네티스 시스템의 영구 엔티티이다. 쿠버네티스는 이러한 엔티티들을 사용하여 클러스터의 상태를 나타낸다.
쿠버네티스 오브젝트 모델과 쿠버네티스 오브젝트를 사용하는 방법에 대해 학습한다.
---

4
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations.md
View File

@ -51,13 +51,13 @@ weight: 50
* 경량 롤아웃 도구 메타데이터. 예: 구성 또는 체크포인트
* 책임자의 전화번호 또는 호출기 번호, 또는 팀 웹 사이트 같은
해당 정보를 찾을 수 있는 디렉토리 진입점.
해당 정보를 찾을 수 있는 디렉터리 진입점.
* 행동을 수정하거나 비표준 기능을 수행하기 위한
최종 사용자의 지시 사항.
어노테이션을 사용하는 대신, 이 유형의 정보를
외부 데이터베이스 또는 디렉토리에 저장할 수 있지만, 이는 배포, 관리, 인트로스펙션(introspection) 등을 위한
외부 데이터베이스 또는 디렉터리에 저장할 수 있지만, 이는 배포, 관리, 인트로스펙션(introspection) 등을 위한
공유 클라이언트 라이브러리와 도구 생성을
훨씬 더 어렵게 만들 수 있다.

2
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/field-selectors.md
View File

@ -9,7 +9,7 @@ _필드 셀렉터_ 는 한 개 이상의 리소스 필드 값에 따라 [쿠버
* `metadata.namespace!=default`
* `status.phase=Pending`
다음의 `kubectl` 커맨드는 [`status.phase`](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-phase) 필드의 값이 `Running` 인 모든 파드를 선택한다.
다음의 `kubectl` 커맨드는 [`status.phase`](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-단계-phase) 필드의 값이 `Running` 인 모든 파드를 선택한다.
```shell
kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

2
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels.md
View File

@ -87,7 +87,7 @@ API는 현재 _일치성 기준_ 과 _집합성 기준_ 이라는 두 종류의
문서화해야 한다.
{{< note >}}
레플리카 셋과 같은 일부 API 유형에서 두 인스턴스의 레이블 셀렉터는 네임스페이스 내에서 겹치지 않아야 한다. 그렇지 않으면 컨트롤러는 상충하는 명령으로 보고, 얼마나 많은 복제본이 필요한지 알 수 없다.
레플리카셋(ReplicaSet)과 같은 일부 API 유형에서 두 인스턴스의 레이블 셀렉터는 네임스페이스 내에서 겹치지 않아야 한다. 그렇지 않으면 컨트롤러는 상충하는 명령으로 보고, 얼마나 많은 복제본이 필요한지 알 수 없다.
{{< /note >}}
{{< caution >}}

12
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/namespaces.md
View File

@ -27,7 +27,7 @@ weight: 30
네임스페이스는 클러스터 자원을 ([리소스 쿼터](/ko/docs/concepts/policy/resource-quotas/)를 통해) 여러 사용자 사이에서 나누는 방법이다.
이후 버전의 쿠버네티스에서는 같은 네임스페이스의 오브젝트는 기본적으로
이후 버전의 쿠버네티스에서는 같은 네임스페이스의 오브젝트는 기본적으로
동일한 접근 제어 정책을 갖게 된다.
동일한 소프트웨어의 다른 버전과 같이 약간 다른 리소스를 분리하기 위해
@ -39,6 +39,10 @@ weight: 30
네임스페이스의 생성과 삭제는 [네임스페이스 관리자 가이드 문서](/docs/tasks/administer-cluster/namespaces/)에
기술되어 있다.
{{< note >}}
쿠버네티스 시스템 네임스페이스용으로 예약되어 있으므로, `kube-` 접두사로 네임스페이스를 생성하지 않는다.
{{< /note >}}
### 네임스페이스 조회
사용 중인 클러스터의 현재 네임스페이스를 나열할 수 있다.
@ -54,11 +58,12 @@ kube-public Active 1d
kube-system Active 1d
```
쿠버네티스는 처음에 세 개의 초기 네임스페이스를 갖는다.
쿠버네티스는 처음에 네 개의 초기 네임스페이스를 갖는다.
* `default` 다른 네임스페이스가 없는 오브젝트를 위한 기본 네임스페이스
* `kube-system` 쿠버네티스 시스템에서 생성한 오브젝트를 위한 네임스페이스
* `kube-public` 이 네임스페이스는 자동으로 생성되며 모든 사용자(인증되지 않은 사용자 포함)가 읽기 권한으로 접근할 수 있다. 이 네임스페이스는 주로 전체 클러스터 중에 공개적으로 드러나서 읽을 수 있는 리소스를 위해 예약되어 있다. 이 네임스페이스의 공개적인 성격은 단지 관례이지 요구 사항은 아니다.
* `kube-node-lease` 클러스터가 스케일링될 때 노드 하트비트의 성능을 향상시키는 각 노드와 관련된 리스(lease) 오브젝트에 대한 네임스페이스
### 요청에 네임스페이스 설정하기
@ -114,6 +119,3 @@ kubectl api-resources --namespaced=false
* [신규 네임스페이스 생성](/docs/tasks/administer-cluster/namespaces/#creating-a-new-namespace)에 대해 더 배우기.
* [네임스페이스 삭제](/docs/tasks/administer-cluster/namespaces/#deleting-a-namespace)에 대해 더 배우기.

36
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/object-management.md
View File

@ -7,7 +7,7 @@ weight: 15
<!-- overview -->
`kubectl` 커맨드라인 툴은 쿠버네티스 오브젝트를 생성하고 관리하기 위한
몇 가지 상이한 방법을 지원한다. 이 문서는 여러가지 접근법에 대한 개요을
제공한다. Kubectl로 오브젝트 관리하기에 대한 자세한 설명은
제공한다. Kubectl로 오브젝트 관리하기에 대한 자세한 설명은
[Kubectl 서적](https://kubectl.docs.kubernetes.io)에서 확인한다.
@ -40,12 +40,6 @@ weight: 15
디플로이먼트 오브젝트를 생성하기 위해 nginx 컨테이너의 인스턴스를 구동시킨다.
```sh
kubectl run nginx --image nginx
```
다른 문법을 이용하여 동일한 작업을 수행한다.
```sh
kubectl create deployment nginx --image nginx
```
@ -75,11 +69,11 @@ kubectl create deployment nginx --image nginx
참고한다.
{{< warning >}}
명령형 `replace` 커맨드는 기존 spec을 새로 제공된 spec으로 바꾸고
구성 파일에서 누락된 오브젝트의 모든 변경 사항을 삭제한다.
이 방법은 spec이 구성 파일과는 별개로 업데이트되는 리소스 유형에는
사용하지 말아야한다.
예를 들어 `LoadBalancer` 유형의 서비스는 클러스터의 구성과 별도로
명령형 `replace` 커맨드는 기존 spec을 새로 제공된 spec으로 바꾸고
구성 파일에서 누락된 오브젝트의 모든 변경 사항을 삭제한다.
이 방법은 spec이 구성 파일과는 별개로 업데이트되는 리소스 유형에는
사용하지 말아야한다.
예를 들어 `LoadBalancer` 유형의 서비스는 클러스터의 구성과 별도로
`externalIPs` 필드가 업데이트된다.
{{< /warning >}}
@ -124,7 +118,7 @@ kubectl replace -f nginx.yaml
선언형 오브젝트 구성에 비해 단점은 다음과 같다.
- 명령형 오브젝트 구성은 디렉토리가 아닌, 파일에 대해 가장 효과가 있다.
- 명령형 오브젝트 구성은 디렉터리가 아닌, 파일에 대해 가장 효과가 있다.
- 활성 오브젝트에 대한 업데이트는 구성 파일에 반영되어야 한다. 그렇지 않으면 다음 교체 중에 손실된다.
## 선언형 오브젝트 구성
@ -133,19 +127,19 @@ kubectl replace -f nginx.yaml
구성 파일을 대상으로 작동시키지만, 사용자는 파일에서 수행 할
작업을 정의하지 않는다. 생성, 업데이트, 그리고 삭제 작업은
`kubectl`에 의해 오브젝트 마다 자동으로 감지된다. 이를 통해 다른 오브젝트에 대해
다른 조작이 필요할 수 있는 디렉토리에서 작업할 수 있다.
다른 조작이 필요할 수 있는 디렉터리에서 작업할 수 있다.
{{< note >}}
선언형 오브젝트 구성은 변경 사항이 오브젝트 구성 파일에
다시 병합되지 않더라도 다른 작성자가 작성한 변경 사항을 유지한다.
선언형 오브젝트 구성은 변경 사항이 오브젝트 구성 파일에
다시 병합되지 않더라도 다른 작성자가 작성한 변경 사항을 유지한다.
이것은 전체 오브젝트 구성 변경을 위한 `replace` API를
사용하는 대신, `patch` API를 사용하여 인지되는 차이만
사용하는 대신, `patch` API를 사용하여 인지되는 차이만
작성하기 때문에 가능하다.
{{< /note >}}
### 예시
`configs` 디렉토리 내 모든 오브젝트 구성 파일을 처리하고 활성 오브젝트를
`configs` 디렉터리 내 모든 오브젝트 구성 파일을 처리하고 활성 오브젝트를
생성 또는 패치한다. 먼저 어떠한 변경이 이루어지게 될지 알아보기 위해 `diff`
하고 나서 적용할 수 있다.
@ -154,7 +148,7 @@ kubectl diff -f configs/
kubectl apply -f configs/
```
재귀적으로 디렉토리를 처리한다.
재귀적으로 디렉터리를 처리한다.
```sh
kubectl diff -R -f configs/
@ -166,7 +160,7 @@ kubectl apply -R -f configs/
명령형 오브젝트 구성에 비해 장점은 다음과 같다.
- 활성 오브젝트에 직접 작성된 변경 사항은 구성 파일로 다시 병합되지 않더라도 유지된다.
- 선언형 오브젝트 구성은 디렉토리에서의 작업 및 오브젝트 별 작업 유형(생성, 패치, 삭제)의 자동 감지에 더 나은 지원을 제공한다.
- 선언형 오브젝트 구성은 디렉터리에서의 작업 및 오브젝트 별 작업 유형(생성, 패치, 삭제)의 자동 감지에 더 나은 지원을 제공한다.
명령형 오브젝트 구성에 비해 단점은 다음과 같다.
@ -185,5 +179,3 @@ kubectl apply -R -f configs/
- [Kubectl 커맨드 참조](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/)
- [Kubectl 서적](https://kubectl.docs.kubernetes.io)
- [쿠버네티스 API 참조](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/)

10
content/ko/docs/concepts/policy/limit-range.md
View File

@ -61,11 +61,11 @@ _리밋레인지_ 는 다음과 같은 제약 조건을 제공한다.
제한의 사용에 대한 예시는 다음을 참조한다.
- [네임스페이스당 최소 및 최대 CPU 제약 조건을 설정하는 방법](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace/).
- [네임스페이스당 최소 및 최대 메모리 제약 조건을 설정하는 방법](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace/).
- [네임스페이스당 기본 CPU 요청과 제한을 설정하는 방법](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace/).
- [네임스페이스당 기본 메모리 요청과 제한을 설정하는 방법](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-default-namespace/).
- [네임스페이스당 최소 및 최대 CPU 제약 조건을 설정하는 방법](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace/).
- [네임스페이스당 최소 및 최대 메모리 제약 조건을 설정하는 방법](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace/).
- [네임스페이스당 기본 CPU 요청과 제한을 설정하는 방법](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace/).
- [네임스페이스당 기본 메모리 요청과 제한을 설정하는 방법](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-default-namespace/).
- [네임스페이스당 최소 및 최대 스토리지 사용량을 설정하는 방법](/docs/tasks/administer-cluster/limit-storage-consumption/#limitrange-to-limit-requests-for-storage).
- [네임스페이스당 할당량을 설정하는 자세한 예시](/docs/tasks/administer-cluster/quota-memory-cpu-namespace/).
- [네임스페이스당 할당량을 설정하는 자세한 예시](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/quota-memory-cpu-namespace/).

5
content/ko/docs/concepts/policy/pod-security-policy.md
View File

@ -455,7 +455,7 @@ allowedHostPaths:
(다른 컨테이너들에 있는 데이터를 읽고, 시스템 서비스의 자격 증명을 어뷰징(abusing)하는 등)할
수 있도록 만드는 다양한 방법이 있다. 예를 들면, Kubelet과 같다.
쓰기 가능한 hostPath 디렉토리 볼륨을 사용하면, 컨테이너가 `pathPrefix` 외부의
쓰기 가능한 hostPath 디렉터리 볼륨을 사용하면, 컨테이너가 `pathPrefix` 외부의
호스트 파일시스템에 대한 통행을 허용하는 방식으로 컨테이너의 파일시스템 쓰기(write)를 허용한다.
쿠버네티스 1.11 이상 버전에서 사용 가능한 `readOnly: true`는 지정된 `pathPrefix`에 대한
접근을 효과적으로 제한하기 위해 **모든** `allowedHostPaths`에서 사용해야 한다.
@ -592,7 +592,7 @@ spec:
### AppArmor
파드시큐리티폴리시의 어노테이션을 통해 제어된다. [AppArmor
문서](/docs/tutorials/clusters/apparmor/#podsecuritypolicy-annotations)를 참고하길 바란다.
문서](/ko/docs/tutorials/clusters/apparmor/#podsecuritypolicy-annotations)를 참고하길 바란다.
### Seccomp
@ -636,4 +636,3 @@ spec:
폴리시 권장 사항에 대해서는 [파드 보안 표준](/docs/concepts/security/pod-security-standards/)을 참조한다.
API 세부 정보는 [파드 시큐리티 폴리시 레퍼런스](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podsecuritypolicy-v1beta1-policy) 참조한다.

7
content/ko/docs/concepts/policy/resource-quotas.md
View File

@ -33,7 +33,7 @@ weight: 10
- `cpu`, `memory`와 같은 컴퓨트 리소스에 대해 네임스페이스에서 쿼터가 활성화된 경우
사용자는 해당값에 대한 요청 또는 제한을 지정해야 한다. 그렇지 않으면 쿼터 시스템이
파드 생성을 거부할 수 있다. 힌트: 컴퓨트 리소스 요구 사항이 없는 파드를 기본값으로 설정하려면 `LimitRanger` 어드미션 컨트롤러를 사용하자.
이 문제를 회피하는 방법에 대한 예제는 [연습](/docs/tasks/administer-cluster/quota-memory-cpu-namespace/)을 참고하길 바란다.
이 문제를 회피하는 방법에 대한 예제는 [연습](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/quota-memory-cpu-namespace/)을 참고하길 바란다.
`ResourceQuota` 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
@ -75,7 +75,7 @@ API 서버 `--enable-admission-plugins=` 플래그의 인수 중 하나로
### 확장된 리소스에 대한 리소스 쿼터
위에서 언급한 리소스 외에도 릴리스 1.10에서는
[확장된 리소스](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#extended-resources)에 대한 쿼터 지원이 추가되었다.
[확장된 리소스](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#확장된-리소스)에 대한 쿼터 지원이 추가되었다.
확장된 리소스에는 오버커밋(overcommit)이 허용되지 않으므로 하나의 쿼터에서
동일한 확장된 리소스에 대한 `requests`와 `limits`을 모두 지정하는 것은 의미가 없다. 따라서 확장된
@ -197,7 +197,7 @@ GPU 리소스를 다음과 같이 쿼터를 정의할 수 있다.
{{< feature-state for_k8s_version="v1.12" state="beta" >}}
특정 [우선 순위](/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/#pod-priority)로 파드를 생성할 수 있다.
특정 [우선 순위](/ko/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/#파드-우선순위)로 파드를 생성할 수 있다.
쿼터 스펙의 `scopeSelector` 필드를 사용하여 파드의 우선 순위에 따라 파드의 시스템 리소스 사용을
제어할 수 있다.
@ -600,4 +600,3 @@ plugins:
자세한 내용은 [리소스쿼터 디자인 문서](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/resource-management/admission_control_resource_quota.md)를 참고하길 바란다.

2
content/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler.md
View File

@ -28,7 +28,7 @@ weight: 10
## kube-scheduler
[kube-scheduler](https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/)는
[kube-scheduler](/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/)는
쿠버네티스의 기본 스케줄러이며 {{< glossary_tooltip text="컨트롤 플레인" term_id="control-plane" >}}의
일부로 실행된다.
kube-scheduler는 원하거나 필요에 따라 자체 스케줄링 컴포넌트를

2
content/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration.md
View File

@ -171,7 +171,7 @@ tolerations:
사용자 정의 [어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)를
사용하여 톨러레이션를 적용하는 것이 가장 쉬운 방법이다.
예를 들어, [확장된
리소스](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#extended-resources)를
리소스](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#확장된-리소스)를
사용하여 특별한 하드웨어를 나타내고, 확장된 리소스 이름으로
특별한 하드웨어 노드를 테인트시키고
[ExtendedResourceToleration](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#extendedresourcetoleration)

149
content/ko/docs/concepts/security/overview.md
View File

@ -1,59 +1,53 @@
---
title: 클라우드 네이티브 보안 개요
content_type: concept
weight: 1
weight: 10
---
{{< toc >}}
<!-- overview -->
쿠버네티스 보안(일반적인 보안)은 관련된 많은 부분이 상호작용하는
방대한 주제다. 오늘날에는 웹 애플리케이션의 실행을 돕는
수많은 시스템에 오픈소스 소프트웨어가 통합되어 있으며,
전체적인 보안에 대하여 생각할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 도울 수 있는
몇 가지 중요한 개념이 있다. 이 가이드는 클라우드 네이티브 보안과 관련된
몇 가지 일반적인 개념에 대한 멘탈 모델(mental model)을 정의한다. 멘탈 모델은 완전히 임의적이며
소프트웨어 스택을 보호할 위치를 생각하는데 도움이되는 경우에만 사용해야
한다.
이 개요는 클라우드 네이티브 보안의 맥락에서 쿠버네티스 보안에 대한 생각의 모델을 정의한다.
{{< warning >}}
이 컨테이너 보안 모델은 입증된 정보 보안 정책이 아닌 제안 사항을 제공한다.
{{< /warning >}}
<!-- body -->
## 클라우드 네이티브 보안의 4C
계층적인 보안에 대해서 어떻게 생각할 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있는 다이어그램부터 살펴보자.
보안은 계층으로 생각할 수 있다. 클라우드 네이티브 보안의 4C는 클라우드(Cloud),
클러스터(Cluster), 컨테이너(Container)와 코드(Code)이다.
{{< note >}}
이 계층화된 접근 방식은 보안에 대한 [심층 방어](https://en.wikipedia.org/wiki/Defense_in_depth_(computing))
접근 방식을 강화하며, 소프트웨어 시스템의 보안을 위한 모범 사례로
널리 알려져 있다. 4C는 클라우드(Cloud), 클러스터(Clusters), 컨테이너(Containers) 및 코드(Code)이다.
컴퓨팅 접근 방식을 강화하며, 소프트웨어 시스템의 보안을 위한 모범 사례로
널리 알려져 있다.
{{< /note >}}
{{< figure src="/images/docs/4c.png" title="클라우드 네이티브 보안의 4C" >}}
위 그림에서 볼 수 있듯이,
4C는 각각의 사각형의 보안에 따라 다르다. 코드
수준의 보안만 처리하여 클라우드, 컨테이너 및 코드의 열악한 보안 표준으로부터
보호하는 것은 거의 불가능하다. 그러나 이런 영역들의 보안이 적절하게
처리되고, 코드에 보안을 추가한다면 이미 강력한 기반이 더욱
강화될 것이다. 이러한 관심 분야는 아래에서 더 자세히 설명한다.
클라우드 네이티브 보안 모델의 각 계층은 다음의 가장 바깥쪽 계층을 기반으로 한다.
코드 계층은 강력한 기본(클라우드, 클러스터, 컨테이너) 보안 계층의 이점을 제공한다.
코드 수준에서 보안을 처리하여 기본 계층의 열악한 보안 표준을
보호할 수 없다.
## 클라우드
여러 면에서 클라우드(또는 공동 위치 서버, 또는 기업의 데이터 센터)는 쿠버네티스 클러스터 구성을 위한
[신뢰 컴퓨팅 기반(trusted computing base)](https://en.wikipedia.org/wiki/Trusted_computing_base)
이다. 이러한 구성 요소 자체가 취약하거나(또는 취약한 방법으로 구성된)
경우 이 기반 위에서 구축된 모든 구성 요소의 보안을
실제로 보장할 방법이 없다. 각 클라우드 공급자는 그들의 환경에서 워크로드를
안전하게 실행하는 방법에 대해 고객에게 광범위한 보안 권장 사항을
제공한다. 모든 클라우드 공급자와 워크로드는 다르기 때문에
클라우드 보안에 대한 권장 사항을 제공하는 것은 이 가이드의 범위를 벗어난다. 다음은
알려진 클라우드 공급자의 보안 문서의 일부와
쿠버네티스 클러스터를 구성하기 위한 인프라
보안에 대한 일반적인 지침을 제공한다.
이다. 클라우드 계층이 취약하거나 취약한 방식으로
구성된 경우 이 기반 위에서 구축된 구성 요소가 안전하다는
보장은 없다. 각 클라우드 공급자는 해당 환경에서 워크로드를 안전하게 실행하기
위한 보안 권장 사항을 제시한다.
### 클라우드 공급자 보안 표
### 클라우드 공급자 보안
자신의 하드웨어 또는 다른 클라우드 공급자에서 쿠버네티스 클러스터를 실행 중인 경우,
보안 모범 사례는 설명서를 참고한다.
다음은 인기있는 클라우드 공급자의 보안 문서 중 일부에 대한 링크이다.
{{< table caption="클라우드 공급자 보안" >}}
IaaS 공급자 | 링크 |
-------------------- | ------------ |
@ -64,43 +58,46 @@ IBM Cloud | https://www.ibm.com/cloud/security |
Microsoft Azure | https://docs.microsoft.com/en-us/azure/security/azure-security |
VMWare VSphere | https://www.vmware.com/security/hardening-guides.html |
{{< /table >}}
자체 하드웨어나 다른 클라우드 공급자를 사용하는 경우 보안에 대한
모범 사례는 해당 문서를 참조한다.
### 인프라스트럭처 보안 {#infrastructure-security}
### 일반적인 인프라 지침 표
쿠버네티스 클러스터에서 인프라 보안을 위한 제안은 다음과 같다.
{{< table caption="인프라스트럭처 보안" >}}
쿠버네티스 인프라에서 고려할 영역 | 추천 |
--------------------------------------------- | ------------ |
API 서버에 대한 네트워크 접근(마스터) | 이상적으로는 인터넷에서 쿠버네티스 마스터에 대한 모든 접근을 공개적으로 허용하지 않으며 클러스터를 관리하는데 필요한 IP 주소 집합으로 제한된 네트워크 접근 제어 목록(ACL)에 의해 제어되어야 한다. |
노드에 대한 네트워크 접근(워커 서버) | 노드는 마스터의 지정된 포트 연결_만_ 허용하고(네트워크 접근 제어 목록의 사용), NodePort와 LoadBalancer 유형의 쿠버네티스 서비스에 대한 연결을 허용하도록 구성해야 한다. 가능한 노드가 공용 인터넷에 완전히 노출되어서는 안된다.
클라우드 공급자 API에 대한 쿠버네티스 접근 | 각 클라우드 공급자는 쿠버네티스 마스터 및 노드에 서로 다른 권한을 부여해야 함으로써, 이런 권장 사항이 더 일반적이다. 관리해야 하는 리소스에 대한 [최소 권한의 원칙](https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_least_privilege)을 따르는 클라우드 공급자의 접근 권한을 클러스터에 구성하는 것이 가장 좋다. AWS의 Kops에 대한 예제: https://github.com/kubernetes/kops/blob/master/docs/iam_roles.md#iam-roles
etcd에 대한 접근 | etcd (쿠버네티스의 데이터저장소)에 대한 접근은 마스터로만 제한되어야 한다. 구성에 따라 TLS를 통해 etcd를 사용해야 한다. 자세한 정보: https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation#security
etcd 암호화 | 가능한 모든 드라이브를 유휴 상태에서 암호화 하는 것이 좋은 방법이지만, etcd는 전체 클러스터(시크릿 포함)의 상태를 유지하고 있기에 디스크의 암호화는 유휴 상태에서 암호화 되어야 한다.
API 서버에 대한 네트워크 접근(컨트롤 플레인) | 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 대한 모든 접근은 인터넷에서 공개적으로 허용되지 않으며 클러스터 관리에 필요한 IP 주소 집합으로 제한된 네트워크 접근 제어 목록에 의해 제어된다. |
노드에 대한 네트워크 접근(노드) | 지정된 포트의 컨트롤 플레인에서 _만_ (네트워크 접근 제어 목록을 통한) 연결을 허용하고 NodePort와 LoadBalancer 유형의 쿠버네티스 서비스에 대한 연결을 허용하도록 노드를 구성해야 한다. 가능하면 이러한 노드가 공용 인터넷에 완전히 노출되어서는 안된다.
클라우드 공급자 API에 대한 쿠버네티스 접근 | 각 클라우드 공급자는 쿠버네티스 컨트롤 플레인 및 노드에 서로 다른 권한 집합을 부여해야 한다. 관리해야하는 리소스에 대해 [최소 권한의 원칙](https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_least_privilege)을 따르는 클라우드 공급자의 접근 권한을 클러스터에 구성하는 것이 가장 좋다. [Kops 설명서](https://github.com/kubernetes/kops/blob/master/docs/iam_roles.md#iam-roles)는 IAM 정책 및 역할에 대한 정보를 제공한다.
etcd에 대한 접근 | etcd(쿠버네티스의 데이터 저장소)에 대한 접근은 컨트롤 플레인으로만 제한되어야 한다. 구성에 따라 TLS를 통해 etcd를 사용해야 한다. 자세한 내용은 [etcd 문서](https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation)에서 확인할 수 있다.
etcd 암호화 | 가능한 한 모든 드라이브를 암호화하는 것이 좋은 방법이지만, etcd는 전체 클러스터(시크릿 포함)의 상태를 유지하고 있기에 특히 디스크는 암호화되어 있어야 한다.
{{< /table >}}
## 클러스터
이 섹션에서는 쿠버네티스의 워크로드
보안을 위한 링크를 제공한다. 쿠버네티스
보안에 영향을 미치는 다음 두 가지 영역이 있다.
쿠버네티스 보안에는 다음의 두 가지 영역이 있다.
* 클러스터를 구성하는 설정 가능한 컴포넌트의 보안
* 클러스터에서 실행되는 컴포넌트의 보안
* 설정 가능한 클러스터 컴포넌트의 보안
* 클러스터에서 실행되는 애플리케이션의 보안
### 클러스터_의_ 컴포넌트
### 클러스터의 컴포넌트 {#cluster-components}
우발적이거나 악의적인 접근으로부터 클러스터를 보호하고,
모범 사례에 대한 정보를 채택하기 위해서는
[클러스터 보안](/docs/tasks/administer-cluster/securing-a-cluster/)에 대한 조언을 읽고 따른다.
### 클러스터 _내_ 컴포넌트(애플리케이션)
### 클러스터 내 컴포넌트(애플리케이션) {#cluster-applications}
애플리케이션의 공격 영역에 따라, 보안의 특정 측면에
중점을 둘 수 있다. 예를 들어, 다른 리소스 체인에 중요한 서비스(서비스 A)와
리소스 소진 공격에 취약한 별도의 작업 부하(서비스 B)를 실행하는 경우,
리소스 제한을 설정하지 않은 서비스 B에 의해
서비스 A 또한 손상시킬 위험이 있다. 다음은 쿠버네티스에서
실행 중인 워크로드를 보호할 때 고려해야 할 사항에 대한 링크 표이다.
서비스 B의 리소스를 제한하지 않으면
서비스 A가 손상될 위험이 높다. 다음은 쿠버네티스에서
실행되는 워크로드를 보호하기 위한 보안 문제 및 권장 사항이 나와 있는 표이다.
워크로드 보안에서 고려할 영역 | 추천 |
------------------------------ | ------------ |
@ -112,51 +109,45 @@ RBAC 인증(쿠버네티스 API에 대한 접근) | https://kubernetes.io/docs/r
네트워크 정책 | https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/
쿠버네티스 인그레스를 위한 TLS | https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/services-networking/ingress/#tls
## 컨테이너
쿠버네티스에서 소프트웨어를 실행하려면, 소프트웨어는 컨테이너에 있어야 한다. 이로 인해,
쿠버네티스의 원시적인 워크로드 보안으로부터 이점을 얻기 위해서
반드시 고려해야 할 보안 사항이 있다. 컨테이너 보안
또한 이 가이드의 범위를 벗어나지만, 해당 주제에 대한 추가적인 설명을 위하여
일반 권장사항 및 링크 표를 아래에 제공한다.
컨테이너 보안은 이 가이드의 범위를 벗어난다. 다음은 일반적인 권장사항과
이 주제에 대한 링크이다.
컨테이너에서 고려할 영역 | 추천 |
------------------------------ | ------------ |
컨테이너 취약점 스캔 및 OS에 종속적인 보안 | 이미지 빌드 단계의 일부 또는 정기적으로 [CoreOS의 Clair](https://github.com/coreos/clair/)와 같은 도구를 사용해서 컨테이너에 알려진 취약점이 있는지 검사한다.
이미지 서명 및 시행 | 두 개의 다른 CNCF 프로젝트(TUF 와 Notary)는 컨테이너 이미지에 서명하고 컨테이너 내용에 대한 신뢰 시스템을 유지하는데 유용한 도구이다. 도커를 사용하는 경우 도커 엔진에 [도커 컨텐츠 신뢰](https://docs.docker.com/engine/security/trust/content_trust/)가 내장되어 있다. 시행 부분에서의 [IBM의 Portieris](https://github.com/IBM/portieris) 프로젝트는 쿠버네티스 다이나믹 어드미션 컨트롤러로 실행되는 도구로, 클러스터에서 허가하기 전에 Notary를 통해 이미지가 적절하게 서명되었는지 확인한다.
컨테이너 취약점 스캔 및 OS에 종속적인 보안 | 이미지 빌드 단계의 일부로 컨테이너에 알려진 취약점이 있는지 검사해야 한다.
이미지 서명 및 시행 | 컨테이너 이미지에 서명하여 컨테이너의 내용에 대한 신뢰 시스템을 유지한다.
권한있는 사용자의 비허용 | 컨테이너를 구성할 때 컨테이너의 목적을 수행하는데 필요한 최소 권한을 가진 사용자를 컨테이너 내에 만드는 방법에 대해서는 설명서를 참조한다.
## 코드
마지막으로 애플리케이션의 코드 수준으로 내려가면, 가장 많은 제어를 할 수 있는
주요 공격 영역 중 하나이다. 이런 코드 수준은 쿠버네티스의 범위
밖이지만 몇 가지 권장사항이 있다.
애플리케이션 코드는 가장 많은 제어를 할 수 있는 주요 공격 영역 중 하나이다.
애플리케이션 코드 보안은 쿠버네티스 보안 주제를 벗어나지만,
애플리케이션 코드를 보호하기 위한 권장 사항은 다음과 같다.
### 일반적인 코드 보안 지침표
### 코드 보안
{{< table caption="코드 보안" >}}
코드에서 고려할 영역 | 추천 |
--------------------------------------------- | ------------ |
TLS를 통한 접근 | 코드가 TCP를 통해 통신해야 한다면, 클라이언트와 먼저 TLS 핸드 셰이크를 수행하는 것이 이상적이다. 몇 가지 경우를 제외하고, 기본 동작은 전송 중인 모든 것을 암호화하는 것이다. 한걸음 더 나아가, VPC의 "방화벽 뒤"에서도 서비스 간 네트워크 트래픽을 암호화하는 것이 좋다. 이것은 인증서를 가지고 있는 두 서비스의 양방향 검증을 [mTLS](https://en.wikipedia.org/wiki/Mutual_authentication)를 통해 수행할 수 있다. 이것을 수행하기 위해 쿠버네티스에는 [Linkerd](https://linkerd.io/) 및 [Istio](https://istio.io/)와 같은 수많은 도구가 있다. |
-------------------------| -------------- |
TLS를 통한 접근 | 코드가 TCP를 통해 통신해야 한다면, 미리 클라이언트와 TLS 핸드 셰이크를 수행한다. 몇 가지 경우를 제외하고, 전송 중인 모든 것을 암호화한다. 한 걸음 더 나아가, 서비스 간 네트워크 트래픽을 암호화하는 것이 좋다. 이것은 인증서를 가지고 있는 두 서비스의 양방향 검증을 [mTLS](https://en.wikipedia.org/wiki/Mutual_authentication)를 통해 수행할 수 있다. |
통신 포트 범위 제한 | 이 권장사항은 당연할 수도 있지만, 가능하면 통신이나 메트릭 수집에 꼭 필요한 서비스의 포트만 노출시켜야 한다. |
타사 종속성 보안 | 애플리케이션은 자체 코드베이스의 외부에 종속적인 경향이 있기 때문에, 코드의 종속성을 정기적으로 스캔하여 현재 알려진 취약점이 없는지 확인하는 것이 좋다. 각 언어에는 이런 검사를 자동으로 수행하는 도구를 가지고 있다. |
타사 종속성 보안 | 애플리케이션의 타사 라이브러리를 정기적으로 스캔하여 현재 알려진 취약점이 없는지 확인하는 것이 좋다. 각 언어에는 이런 검사를 자동으로 수행하는 도구를 가지고 있다. |
정적 코드 분석 | 대부분 언어에는 잠재적으로 안전하지 않은 코딩 방법에 대해 코드 스니펫을 분석할 수 있는 방법을 제공한다. 가능한 언제든지 일반적인 보안 오류에 대해 코드베이스를 스캔할 수 있는 자동화된 도구를 사용하여 검사를 한다. 도구는 다음에서 찾을 수 있다. https://owasp.org/www-community/Source_Code_Analysis_Tools |
동적 탐지 공격 | 일반적으로 서비스에서 발생할 수 있는 잘 알려진 공격 중 일부를 서비스에 테스트할 수 있는 자동화된 몇 가지 도구가 있다. 이런 잘 알려진 공격에는 SQL 인젝션, CSRF 및 XSS가 포함된다. 가장 널리 사용되는 동적 분석 도구는 OWASP Zed Attack 프록시다. https://owasp.org/www-project-zap/ |
## 강력한(robust) 자동화
위에서 언급한 대부분의 제안사항은 실제로 일련의 보안 검사의 일부로 코드를
전달하는 파이프라인에 의해 자동화 될 수 있다. 소프트웨어 전달을 위한
"지속적인 해킹(Continuous Hacking)"에 대한 접근 방식에 대해 알아 보려면, 자세한 설명을 제공하는 [이 기사](https://thenewstack.io/beyond-ci-cd-how-continuous-hacking-of-docker-containers-and-pipeline-driven-security-keeps-ygrene-secure/)를 참고한다.
동적 탐지 공격 | 잘 알려진 공격 중 일부를 서비스에 테스트할 수 있는 자동화된 몇 가지 도구가 있다. 여기에는 SQL 인젝션, CSRF 및 XSS가 포함된다. 가장 널리 사용되는 동적 분석 도구는 [OWASP Zed Attack 프록시](https://owasp.org/www-project-zap/)이다. |
{{< /table >}}
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [파드에 대한 네트워크 정책](/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/) 알아보기
* [클러스터 보안](/docs/tasks/administer-cluster/securing-a-cluster/)에 대해 알아보기
* [API 접근 통제](/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/)에 대해 알아보기
* 컨트롤 플레인에 대한 [전송 데이터 암호화](/docs/tasks/tls/managing-tls-in-a-cluster/) 알아보기
* [Rest에서 데이터 암호화](/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/) 알아보기
* [쿠버네티스 시크릿](/docs/concepts/configuration/secret/)에 대해 알아보기
쿠버네티스 보안 주제에 관련한 내용들을 배워보자.
* [파드 보안 표준](/docs/concepts/security/pod-security-standards/)
* [파드에 대한 네트워크 정책](/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/)
* [클러스터 보안](/docs/tasks/administer-cluster/securing-a-cluster/)
* [API 접근 통제](/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/)
* 컨트롤 플레인을 위한 [전송 데이터 암호화](/docs/tasks/tls/managing-tls-in-a-cluster/)
* [Rest에서 데이터 암호화](/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/)
* [쿠버네티스 시크릿](/docs/concepts/configuration/secret/)

56
content/ko/docs/concepts/services-networking/add-entries-to-pod-etc-hosts-with-host-aliases.md
View File

@ -2,27 +2,28 @@
title: HostAliases로 파드의 /etc/hosts 항목 추가하기
content_type: concept
weight: 60
min-kubernetes-server-version: 1.7
---
{{< toc >}}
<!-- overview -->
파드의 /etc/hosts 파일에 항목을 추가하는 것은 DNS나 다른 방법들이 적용되지 않을 때 파드 수준의 호스트네임 해석을 제공한다. 1.7 버전에서는, 사용자들이 PodSpec의 HostAliases 항목을 사용하여 이러한 사용자 정의 항목들을 추가할 수 있다.
HostAliases를 사용하지 않은 수정은 권장하지 않는데, 이는 호스트 파일이 Kubelet에 의해 관리되고, 파드 생성/재시작 중에 덮어쓰여질 수 있기 때문이다.
파드의 `/etc/hosts` 파일에 항목을 추가하는 것은 DNS나 다른 방법들이 적용되지 않을 때 파드 수준의 호스트네임 해석을 제공한다. PodSpec의 HostAliases 항목을 사용하여 이러한 사용자 정의 항목들을 추가할 수 있다.
HostAliases를 사용하지 않은 수정은 권장하지 않는데, 이는 호스트 파일이 kubelet에 의해 관리되고, 파드 생성/재시작 중에 덮어쓰여질 수 있기 때문이다.
<!-- body -->
## 기본 호스트 파일 내용
파드 IP가 할당된 Nginx 파드를 시작해보자.
파드 IP가 할당된 Nginx 파드를 시작한다.
```shell
kubectl run nginx --image nginx --generator=run-pod/v1
kubectl run nginx --image nginx
```
```shell
```
pod/nginx created
```
@ -32,7 +33,7 @@ pod/nginx created
kubectl get pods --output=wide
```
```shell
```
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
nginx 1/1 Running 0 13s 10.200.0.4 worker0
```
@ -43,7 +44,7 @@ nginx 1/1 Running 0 13s 10.200.0.4 worker0
kubectl exec nginx -- cat /etc/hosts
```
```none
```
# Kubernetes-managed hosts file.
127.0.0.1 localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
@ -57,43 +58,44 @@ fe00::2 ip6-allrouters
기본적으로, `hosts` 파일은 `localhost`와 자기 자신의 호스트네임과 같은 IPv4와 IPv6
상용구들만 포함하고 있다.
## HostAliases를 사용하여 추가 항목들 추가하기
## hostAliases를 사용하여 추가 항목들 추가하기
기본 상용구 이외에, `foo.local`, `bar.local`이 `127.0.0.1`로,
`foo.remote`, `bar.remote`가 `10.1.2.3`로 해석될 수 있도록
추가 항목들을 `hosts` 파일에 추가할 수 있으며,
이는 `.spec.hostAliases` 항목에서 정의하여 파드에 HostAliases를 추가하면 가능하다.
기본 상용구 이외에, 추가 항목들을 `hosts` 파일에
추가할 수 있다.
예를 들어, `foo.local`, `bar.local`이 `127.0.0.1`로,
`foo.remote`, `bar.remote`가 `10.1.2.3`로 해석될 수 있도록, `.spec.hostAliases` 항목에서 정의하여 파드에
HostAliases를 추가하면 가능하다.
{{< codenew file="service/networking/hostaliases-pod.yaml" >}}
이 파드는 다음의 명령어를 통해 시작될 수 있다.
다음을 실행하여 해당 구성으로 파드를 실행할 수 있다.
```shell
kubectl apply -f hostaliases-pod.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/networking/hostaliases-pod.yaml
```
```shell
```
pod/hostaliases-pod created
```
파드의 IP와 상태를 확인해보자.
파드의 세부 정보를 검토하여 IPv4 주소와 상태를 확인해보자.
```shell
kubectl get pod --output=wide
```
```shell
```
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
hostaliases-pod 0/1 Completed 0 6s 10.200.0.5 worker0
```
`hosts` 파일 내용은 아래와 같을 것이다.
`hosts` 파일 내용은 아래와 같다.
```shell
kubectl exec hostaliases-pod -- cat /etc/hosts
kubectl logs hostaliases-pod
```
```none
```
# Kubernetes-managed hosts file.
127.0.0.1 localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
@ -110,14 +112,16 @@ fe00::2 ip6-allrouters
가장 마지막에 추가 항목들이 정의되어 있는 것을 확인할 수 있다.
## 왜 Kubelet이 호스트 파일을 관리하는가?
## 왜 Kubelet이 호스트 파일을 관리하는가? {#why-does-kubelet-manage-the-hosts-file}
컨테이너가 이미 시작되고 난 후 도커가 파일을
[수정](https://github.com/moby/moby/issues/17190)하는 것을 방지하기 위해
Kubelet은 파드의 각 컨테이너의 `hosts` 파일을
[관리](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/14633)한다.
호스트 파일이 관리된다는 특성으로 인해, 컨테이너 재시작이나 파드 리스케줄 이벤트로
`hosts` 파일이 Kubelet에 의해 다시 마운트될 때마다 사용자가 작성한 모든 내용이
덮어 쓰인다. 따라서, 호스트 파일의 내용을
직접 바꾸는 것은 권장하지 않는다.
{{< caution >}}
컨테이너 내부의 호스트 파일을 수동으로 변경하면 안된다.
호스트 파일을 수동으로 변경하면,
컨테이너가 종료되면 변경 사항이 손실된다.
{{< /caution >}}

6
content/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service.md
View File

@ -50,7 +50,7 @@ kubectl get pods -l run=my-nginx -o yaml | grep podIP
클러스터의 모든 노드로 ssh 접속하고 두 IP로 curl을 할수 있어야 한다. 컨테이너는 노드의 포트 80을 사용하지 *않으며* , 트래픽을 파드로 라우팅하는 특별한 NAT 규칙도 없다는 것을 참고한다. 이것은 동일한 containerPort를 사용해서 동일한 노드에서 여러 nginx 파드를 실행하고 IP를 사용해서 클러스터의 다른 파드나 노드에서 접근할 수 있다는 의미이다. 도커와 마찬가지로 포트는 여전히 호스트 노드의 인터페이스에 게시될 수 있지만, 네트워킹 모델로 인해 포트의 필요성이 크게 줄어든다.
만약 궁금하다면 [우리가 이것을 달성하는 방법](/docs/concepts/cluster-administration/networking/#how-to-achieve-this)을 자세히 읽어본다.
만약 궁금하다면 [우리가 이것을 달성하는 방법](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/#쿠버네티스-네트워크-모델의-구현-방법)을 자세히 읽어본다.
## 서비스 생성하기
@ -198,7 +198,7 @@ kube-dns ClusterIP 10.0.0.10 <none> 53/UDP,53/TCP 8m
```
이 섹션의 나머지 부분에서는 수명이 긴 IP의 서비스(my-nginx)와 이 IP
에 이름을 할당한 DNS 서버가 있다고 가정한다. 여기서는 CoreDNS 클러스터 애드온(애플리케이션 이름 `kube-dns`)을 사용하므로, 표준 방법(예: `gethostbyname()`)을 사용해서 클러스터의 모든 파드에서 서비스와 통신할 수 있다. 만약 CoreDNS가 실행 중이 아니라면 [CoreDNS README](https://github.com/coredns/deployment/tree/master/kubernetes) 또는 [CoreDNS 설치](/docs/tasks/administer-cluster/coredns/#installing-coredns)를 참조해서 활성화 할 수 있다. 이것을 테스트하기 위해 다른 curl 애플리케이션을 실행한다.
에 이름을 할당한 DNS 서버가 있다고 가정한다. 여기서는 CoreDNS 클러스터 애드온(애플리케이션 이름 `kube-dns`)을 사용하므로, 표준 방법(예: `gethostbyname()`)을 사용해서 클러스터의 모든 파드에서 서비스와 통신할 수 있다. 만약 CoreDNS가 실행 중이 아니라면 [CoreDNS README](https://github.com/coredns/deployment/tree/master/kubernetes) 또는 [CoreDNS 설치](/ko/docs/tasks/administer-cluster/coredns/#coredns-설치)를 참조해서 활성화 할 수 있다. 이것을 테스트하기 위해 다른 curl 애플리케이션을 실행한다.
```shell
kubectl run curl --image=radial/busyboxplus:curl -i --tty
@ -422,5 +422,3 @@ LoadBalancer Ingress: a320587ffd19711e5a37606cf4a74574-1142138393.us-east-1.el
* [서비스를 사용해서 클러스터 내 애플리케이션에 접근하기](/docs/tasks/access-application-cluster/service-access-application-cluster/)를 더 자세히 알아본다.
* [서비스를 사용해서 프론트 엔드부터 백 엔드까지 연결하기](/docs/tasks/access-application-cluster/connecting-frontend-backend/)를 더 자세히 알아본다.
* [외부 로드 밸런서를 생성하기](/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/)를 더 자세히 알아본다.

3
content/ko/docs/concepts/services-networking/endpoint-slices.md
View File

@ -41,7 +41,7 @@ term_id="selector" >}} 가 지정되면 EndpointSlice
서비스 셀렉터와 매치되는 모든 파드들을 포함하고 참조한다. 엔드포인트슬라이스는
고유한 서비스와 포트 조합을 통해 네트워크 엔드포인트를 그룹화 한다.
EndpointSlice 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
예를 들어, 여기에 `example` 쿠버네티스 서비스를 위한 EndpointSlice
리소스 샘플이 있다.
@ -180,4 +180,3 @@ text="kube-controller-manager" term_id="kube-controller-manager" >}} 플래그
* [엔드포인트슬라이스 활성화하기](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices)
* [애플리케이션을 서비스와 함께 연결하기](/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service/)를 읽어보기

7
content/ko/docs/concepts/services-networking/ingress.md
View File

@ -18,7 +18,7 @@ weight: 40
* 노드(Node): 클러스터의 일부이며, 쿠버네티스에 속한 워커 머신.
* 클러스터(Cluster): 쿠버네티스에서 관리되는 컨테이너화 된 애플리케이션을 실행하는 노드 집합. 이 예시와 대부분의 일반적인 쿠버네티스 배포에서 클러스터에 속한 노드는 퍼블릭 인터넷의 일부가 아니다.
* 에지 라우터(Edge router): 클러스터에 방화벽 정책을 적용하는 라우터. 이것은 클라우드 공급자 또는 물리적 하드웨어의 일부에서 관리하는 게이트웨이일 수 있다.
* 클러스터 네트워크(Cluster network): 쿠버네티스 [네트워킹 모델](/docs/concepts/cluster-administration/networking/)에 따라 클러스터 내부에서 통신을 용이하게 하는 논리적 또는 물리적 링크 집합.
* 클러스터 네트워크(Cluster network): 쿠버네티스 [네트워킹 모델](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/)에 따라 클러스터 내부에서 통신을 용이하게 하는 논리적 또는 물리적 링크 집합.
* 서비스: {{< glossary_tooltip text="레이블" term_id="label" >}} 셀렉터를 사용해서 파드 집합을 식별하는 쿠버네티스 {{< glossary_tooltip text="서비스" term_id="service" >}}. 달리 언급하지 않으면 서비스는 클러스터 네트워크 내에서만 라우팅 가능한 가상 IP를 가지고 있다고 가정한다.
## 인그레스란?
@ -79,8 +79,8 @@ spec:
다른 모든 쿠버네티스 리소스와 마찬가지로 인그레스에는 `apiVersion`, `kind`, 그리고 `metadata` 필드가 필요하다.
인그레스 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
설정 파일의 작성에 대한 일반적인 내용은 [애플리케이션 배포하기](/docs/tasks/run-application/run-stateless-application-deployment/), [컨테이너 구성하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/), [리소스 관리하기](/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/)를 참조한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
설정 파일의 작성에 대한 일반적인 내용은 [애플리케이션 배포하기](/docs/tasks/run-application/run-stateless-application-deployment/), [컨테이너 구성하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/), [리소스 관리하기](/ko/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/)를 참조한다.
인그레스는 종종 어노테이션을 이용해서 인그레스 컨트롤러에 따라 몇 가지 옵션을 구성하는데,
그 예시는 [재작성-타겟 어노테이션](https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/blob/master/docs/examples/rewrite/README.md)이다.
다른 [인그레스 컨트롤러](/ko/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers)는 다른 어노테이션을 지원한다.
@ -547,4 +547,3 @@ Events:
* [인그레스] API](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#ingress-v1beta1-networking-k8s-io)에 대해 배우기
* [인그레스 컨트롤러](/ko/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers/)에 대해 배우기
* [NGINX 컨트롤러로 Minikube에서 인그레스 구성하기](/docs/tasks/access-application-cluster/ingress-minikube)

16
content/ko/docs/concepts/services-networking/service.md
View File

@ -72,7 +72,7 @@ _서비스_ 로 들어가보자.
마찬가지로, 서비스 정의를 API 서버에 `POST`하여
새 인스턴스를 생성할 수 있다.
서비스 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
예를 들어, 각각 TCP 포트 9376에서 수신하고
`app=MyApp` 레이블을 가지고 있는 파드 세트가 있다고 가정해 보자.
@ -168,7 +168,7 @@ subsets:
```
엔드포인트 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
{{< note >}}
엔드포인트 IP는 루프백(loopback) (IPv4의 경우 127.0.0.0/8, IPv6의 경우 ::1/128), 또는
@ -272,7 +272,7 @@ kube-proxy가 iptables 모드에서 실행 중이고 선택된 첫 번째 파드
다르다. 해당 시나리오에서는, kube-proxy는 첫 번째
파드에 대한 연결이 실패했음을 감지하고 다른 백엔드 파드로 자동으로 재시도한다.
파드 [준비성 프로브(readiness probe)](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#container-probes)를 사용하여
파드 [준비성 프로브(readiness probe)](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#컨테이너-프로브-probe)를 사용하여
백엔드 파드가 제대로 작동하는지 확인할 수 있으므로, iptables 모드의 kube-proxy는
정상으로 테스트된 백엔드만 볼 수 있다. 이렇게 하면 트래픽이 kube-proxy를 통해
실패한 것으로 알려진 파드로 전송되는 것을 막을 수 있다.
@ -418,7 +418,7 @@ DNS 만 사용하여 서비스의 클러스터 IP를 검색하는 경우, 이
### DNS
[애드-온](/docs/concepts/cluster-administration/addons/)을 사용하여 쿠버네티스
[애드-온](/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons/)을 사용하여 쿠버네티스
클러스터의 DNS 서비스를 설정할 수(대개는 필수적임) 있다.
CoreDNS와 같은, 클러스터-인식 DNS 서버는 새로운 서비스를 위해 쿠버네티스 API를 감시하고
@ -1094,7 +1094,7 @@ IP 주소를 정리한다.
실제로 고정된 목적지로 라우팅되는 파드 IP 주소와 달리,
서비스 IP는 실제로 단일 호스트에서 응답하지 않는다. 대신에, kube-proxy는
iptables (Linux의 패킷 처리 로직)를 필요에 따라
iptables (리눅스의 패킷 처리 로직)를 필요에 따라
명백하게 리다이렉션되는 _가상_ IP 주소를 정의하기 위해 사용한다. 클라이언트가 VIP에
연결하면, 트래픽이 자동으로 적절한 엔드포인트로 전송된다.
환경 변수와 서비스 용 DNS는 실제로 서비스의
@ -1176,7 +1176,7 @@ HTTP / HTTPS 서비스를 노출할 수도 있다.
### PROXY 프로토콜
클라우드 공급자가 지원하는 경우에 (예: [AWS](/docs/concepts/cluster-administration/cloud-providers/#aws)),
클라우드 공급자가 지원하는 경우에 (예: [AWS](/ko/docs/concepts/cluster-administration/cloud-providers/#aws)),
LoadBalancer 모드의 서비스를 사용하여 쿠버네티스 자체 외부에
로드 밸런서를 구성할 수 있으며, 이때 접두사가
[PROXY 프로토콜](https://www.haproxy.org/download/1.8/doc/proxy-protocol.txt) 인 연결을 전달하게 된다.
@ -1213,10 +1213,10 @@ PROXY TCP4 192.0.2.202 10.0.42.7 12345 7\r\n
클라우드 공급자의 로드 밸런서 구현이 프로토콜로서 SCTP를 지원하는 경우에만 LoadBalancer `유형`과 SCTP `프로토콜`을 사용하여 서비스를 생성할 수 있다. 그렇지 않으면, 서비스 생성 요청이 거부된다. 현재 클라우드 로드 밸런서 공급자 세트 (Azure, AWS, CloudStack, GCE, OpenStack)는 모두 SCTP에 대한 지원이 없다.
{{< /warning >}}
##### Windows {#caveat-sctp-windows-os}
##### 윈도우 {#caveat-sctp-windows-os}
{{< warning >}}
SCTP는 Windows 기반 노드를 지원하지 않는다.
SCTP는 윈도우 기반 노드를 지원하지 않는다.
{{< /warning >}}
##### 유저스페이스 kube-proxy {#caveat-sctp-kube-proxy-userspace}

4
content/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes.md
View File

@ -277,7 +277,7 @@ EBS 볼륨 확장은 시간이 많이 걸리는 작업이다. 또한 6시간마
각 PV에는 스펙과 상태(볼륨의 명세와 상태)가 포함된다.
퍼시스턴트볼륨 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
```yaml
apiVersion: v1
@ -667,7 +667,7 @@ spec:
{{< feature-state for_k8s_version="v1.17" state="beta" >}}
CSI 볼륨 플러그인만 지원하도록 볼륨 스냅샷 기능이 추가되었다. 자세한 내용은 [볼륨 스냅샷](/docs/concepts/storage/volume-snapshots/)을 참고한다.
CSI 볼륨 플러그인만 지원하도록 볼륨 스냅샷 기능이 추가되었다. 자세한 내용은 [볼륨 스냅샷](/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshots/)을 참고한다.
볼륨 스냅샷 데이터 소스에서 볼륨 복원을 지원하려면 apiserver와 controller-manager에서
`VolumeSnapshotDataSource` 기능 게이트를 활성화한다.

21
content/ko/docs/concepts/storage/storage-classes.md
View File

@ -34,9 +34,9 @@ weight: 30
처음 생성할 때 클래스의 이름과 기타 파라미터를 설정하며,
일단 생성된 오브젝트는 업데이트할 수 없다.
관리자는 특정 클래스에 바인딩을 요청하지 않는 PVC에 대해서만 기본
관리자는 특정 클래스에 바인딩을 요청하지 않는 PVC에 대해서만 기본
스토리지클래스를 지정할 수 있다. 자세한 내용은
[퍼시스턴트볼륨클레임 섹션](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#클래스-1)을
[퍼시스턴트볼륨클레임 섹션](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#퍼시스턴트볼륨클레임)을
본다.
```yaml
@ -167,7 +167,7 @@ CSI | 1.14 (alpha), 1.16 (beta)
[노드 셀렉터](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#노드-셀렉터-nodeselector),
[파드 어피니티(affinity)와
안티-어피니티(anti-affinity)](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#어피니티-affinity-와-안티-어피니티-anti-affinity)
그리고 [테인트(taint)와 톨러레이션(toleration)](/docs/concepts/configuration/taint-and-toleration/)이 포함된다.
그리고 [테인트(taint)와 톨러레이션(toleration)](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/)이 포함된다.
다음 플러그인은 동적 프로비저닝과 `WaitForFirstConsumer` 를 지원한다.
@ -251,11 +251,11 @@ parameters:
* `iopsPerGB`: `io1` 볼륨 전용이다. 1초당 GiB에 대한 I/O 작업 수이다. AWS
볼륨 플러그인은 요청된 볼륨 크기에 곱셈하여 볼륨의 IOPS를
계산하고 이를 20,000 IOPS로 제한한다(AWS에서 지원하는 최대값으로,
[AWS 문서](https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html)를 본다).
[AWS 문서](https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html)를 본다).
여기에는 문자열, 즉 `10` 이 아닌, `"10"` 이 필요하다.
* `fsType`: fsType은 쿠버네티스에서 지원된다. 기본값: `"ext4"`.
* `encrypted`: EBS 볼륨의 암호화 여부를 나타낸다.
유효한 값은 `"ture"` 또는 `"false"` 이다. 여기에는 문자열,
유효한 값은 `"ture"` 또는 `"false"` 이다. 여기에는 문자열,
즉 `true` 가 아닌, `"true"` 가 필요하다.
* `kmsKeyId`: 선택 사항. 볼륨을 암호화할 때 사용할 키의 전체 Amazon
리소스 이름이다. 아무것도 제공되지 않지만, `encrypted` 가 true라면
@ -348,7 +348,7 @@ parameters:
* `secretNamespace`, `secretName` : Gluster REST 서비스와 통신할 때 사용할
사용자 암호가 포함된 시크릿 인스턴스를 식별한다. 이 파라미터는
선택 사항으로 `secretNamespace` 와 `secretName` 을 모두 생략하면
빈 암호가 사용된다. 제공된 시크릿은 `"kubernetes.io/glusterfs"` 유형이어야
빈 암호가 사용된다. 제공된 시크릿은 `"kubernetes.io/glusterfs"` 유형이어야
하며, 예를 들어 다음과 같이 생성한다.
```
@ -664,7 +664,7 @@ parameters:
[RBAC](/docs/reference/access-authn-authz/rbac/)과
[컨트롤러의 롤(role)들](/docs/reference/access-authn-authz/rbac/#controller-roles)을
모두 활성화한 경우, clusterrole `system:controller:persistent-volume-binder`
에 대한 `secret` 리소스에 `create` 권한을 추가한다.
에 대한 `secret` 리소스에 `create` 권한을 추가한다.
다중 테넌시 컨텍스트에서 `secretNamespace` 의 값을 명시적으로 설정하는
것을 권장하며, 그렇지 않으면 다른 사용자가 스토리지 계정 자격증명을
@ -688,16 +688,16 @@ parameters:
* `fs`: 배치할 파일 시스템: `none/xfs/ext4` (기본값: `ext4`)
* `block_size`: Kbytes 단위의 블록 크기(기본값: `32`).
* `repl`: 레플리케이션 팩터 `1..3` (기본값: `1`)의 형태로 제공될
동기 레플리카의 수. 여기에는 문자열,
동기 레플리카의 수. 여기에는 문자열,
즉 `0` 이 아닌, `"0"` 이 필요하다.
* `io_priority`: 볼륨이 고성능 또는 우선 순위가 낮은 스토리지에서
생성될 것인지를 결정한다 `high/medium/low` (기본값: `low`).
* `snap_interval`: 스냅샷을 트리거할 때의 시각/시간 간격(분).
스냅샷은 이전 스냅샷과의 차이에 따라 증분되며, 0은 스냅을
비활성화 한다(기본값: `0`). 여기에는 문자열,
비활성화 한다(기본값: `0`). 여기에는 문자열,
즉 `70` 이 아닌, `"70"` 이 필요하다.
* `aggregation_level`: 볼륨이 분배될 청크 수를 지정하며, 0은 집계되지 않은
볼륨을 나타낸다(기본값: `0`). 여기에는 문자열,
볼륨을 나타낸다(기본값: `0`). 여기에는 문자열,
즉 `0` 이 아닌, `"0"` 이 필요하다.
* `ephemeral`: 마운트 해제 후 볼륨을 정리해야 하는지 혹은 지속적이어야
하는지를 지정한다. `emptyDir` 에 대한 유스케이스는 이 값을 true로
@ -815,4 +815,3 @@ volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
볼륨 바인딩을 지연시키면 스케줄러가 퍼시스턴트볼륨클레임에
적절한 퍼시스턴트볼륨을 선택할 때 파드의 모든 스케줄링
제약 조건을 고려할 수 있다.

35
content/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes.md
View File

@ -6,7 +6,7 @@ weight: 30
<!-- overview -->
이 문서는 쿠버네티스의 `VolumeSnapshotClass` 개요를 설명한다.
이 문서는 쿠버네티스의 볼륨스냅샷클래스(VolumeSnapshotClass) 개요를 설명한다.
[볼륨 스냅샷](/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshots/)과
[스토리지 클래스](/ko/docs/concepts/storage/storage-classes)의 숙지를 추천한다.
@ -17,24 +17,21 @@ weight: 30
## 소개
`StorageClass` 는 관리자가 볼륨을 프로비저닝할 때 제공하는 스토리지의 "클래스"를
설명하는 방법을 제공하는 것처럼, `VolumeSnapshotClass` 는 볼륨 스냅샷을
스토리지클래스(StorageClass)는 관리자가 볼륨을 프로비저닝할 때 제공하는 스토리지의 "클래스"를
설명하는 방법을 제공하는 것처럼, 볼륨스냅샷클래스는 볼륨 스냅샷을
프로비저닝할 때 스토리지의 "클래스"를 설명하는 방법을 제공한다.
## VolumeSnapshotClass 리소스
각 `VolumeSnapshotClass` 에는 클래스에 속하는 `VolumeSnapshot` 을
각 볼륨스냅샷클래스에는 클래스에 속하는 볼륨스냅샷을
동적으로 프로비전 할 때 사용되는 `driver`, `deletionPolicy` 그리고 `parameters`
필드를 포함한다.
`VolumeSnapshotClass` 오브젝트의 이름은 중요하며, 사용자가 특정
클래스를 요청할 수 있는 방법이다. 관리자는 `VolumeSnapshotClass` 오브젝트를
볼륨스냅샷클래스 오브젝트의 이름은 중요하며, 사용자가 특정
클래스를 요청할 수 있는 방법이다. 관리자는 볼륨스냅샷클래스 오브젝트를
처음 생성할 때 클래스의 이름과 기타 파라미터를 설정하고, 오브젝트가
생성된 이후에는 업데이트할 수 없다.
관리자는 특정 클래스의 바인딩을 요청하지 않는 볼륨스냅샷에만
기본 `VolumeSnapshotClass` 를 지정할 수 있다.
```yaml
apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1beta1
kind: VolumeSnapshotClass
@ -45,6 +42,22 @@ deletionPolicy: Delete
parameters:
```
관리자는`snapshot.storage.kubernetes.io/is-default-class: "true"` 어노테이션을 추가하여
바인딩할 특정 클래스를 요청하지 않는 볼륨스냅샷에 대한
기본 볼륨스냅샷클래스를 지정할 수 있다.
```yaml
apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1beta1
kind: VolumeSnapshotClass
metadata:
name: csi-hostpath-snapclass
annotations:
snapshot.storage.kubernetes.io/is-default-class: "true"
driver: hostpath.csi.k8s.io
deletionPolicy: Delete
parameters:
```
### 드라이버
볼륨 스냅샷 클래스에는 볼륨스냅샷의 프로비저닝에 사용되는 CSI 볼륨 플러그인을
@ -52,9 +65,9 @@ parameters:
### 삭제정책(DeletionPolicy)
볼륨 스냅샷 클래스는 삭제정책을 가지고 있다. 바인딩 된 `VolumeSnapshot` 오브젝트를 삭제할 때 `VolumeSnapshotContent` 의 상황을 구성할 수 있다. 볼륨 스냅삿의 삭제정책은 `Retain` 또는 `Delete` 일 수 있다. 이 필드는 반드시 지정해야 한다.
볼륨 스냅샷 클래스는 삭제정책을 가지고 있다. 바인딩된 볼륨스냅샷 오브젝트를 삭제할 때 VolumeSnapshotContent의 상황을 구성할 수 있다. 볼륨 스냅삿의 삭제정책은 `Retain` 또는 `Delete` 일 수 있다. 이 필드는 반드시 지정해야 한다.
삭제정책이 `Delete` 인 경우 기본 스토리지 스냅샷이 `VolumeSnapshotContent` 오브젝트와 함께 삭제된다. 삭제정책이 `Retain` 인 경우 기본 스냅샷과 `VolumeSnapshotContent` 모두 유지된다.
삭제정책이 `Delete` 인 경우 기본 스토리지 스냅샷이 VolumeSnapshotContent 오브젝트와 함께 삭제된다. 삭제정책이 `Retain` 인 경우 기본 스냅샷과 VolumeSnapshotContent 모두 유지된다.
## 파라미터

10
content/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshots.md
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@ -7,7 +7,7 @@ weight: 20
<!-- overview -->
{{< feature-state for_k8s_version="v1.17" state="beta" >}}
쿠버네티스에서 스토리지 시스템 볼륨 스냅샷은 _VolumeSnapshot_ 을 나타낸다. 이 문서는 이미 쿠버네티스 [퍼시스턴트 볼륨](/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)에 대해 잘 알고 있다고 가정한다.
쿠버네티스에서 스토리지 시스템 볼륨 스냅샷은 _VolumeSnapshot_ 을 나타낸다. 이 문서는 이미 쿠버네티스 [퍼시스턴트 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)에 대해 잘 알고 있다고 가정한다.
@ -44,7 +44,7 @@ API 리소스 `PersistentVolume` 및 `PersistentVolumeClaim` 가 사용자 및
클러스터 관리자는 많은 `VolumeSnapshotContents` 을 생성한다. 그들은 클러스터 사용자들이 사용 가능한 스토리지 시스템의 실제 볼륨 스냅샷 세부 정보를 제공한다. 이것은 쿠버네티스 API에 있고 사용 가능하다.
#### 동적
사전 프로비저닝을 사용하는 대신 퍼시스턴트볼륨클레임에서 스냅샷을 동적으로 가져오도록 요청할 수 있다. [볼륨스냅샷클래스](/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes/)는 스냅샷 사용 시 스토리지 제공자의 특정 파라미터를 명세한다.
사전 프로비저닝을 사용하는 대신 퍼시스턴트볼륨클레임에서 스냅샷을 동적으로 가져오도록 요청할 수 있다. [볼륨스냅샷클래스](/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes/)는 스냅샷 사용 시 스토리지 제공자의 특정 파라미터를 명세한다.
### 바인딩
@ -82,7 +82,7 @@ spec:
`persistentVolumeClaimName` 은 스냅샷을 위한 퍼시스턴트볼륨클레임 데이터 소스의 이름이다. 이 필드는 동적 프로비저닝 스냅샷이 필요하다.
볼륨 스냅샷은 `volumeSnapshotClassName` 속성을 사용하여
[볼륨스냅샷클래스](/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes/)의 이름을 지정하여
[볼륨스냅샷클래스](/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes/)의 이름을 지정하여
특정 클래스를 요청할 수 있다. 아무것도 설정하지 않으면, 사용 가능한 경우 기본 클래스가 사용될 것이다.
사전 프로비저닝된 스냅샷의 경우, 다음 예와 같이 `volumeSnapshotContentName`을 스냅샷 소스로 지정해야 한다. 사전 프로비저닝된 스냅샷에는 `volumeSnapshotContentName` 소스 필드가 필요하다.
@ -145,6 +145,4 @@ spec:
스냅샷 데이터로 미리 채워진 새 볼륨을 프로비저닝할 수 있다.
보다 자세한 사항은
[볼륨 스냅샷 및 스냅샷에서 볼륨 복원](/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#volume-snapshot-and-restore-volume-from-snapshot-support)에서 확인할 수 있다.
[볼륨 스냅샷 및 스냅샷에서 볼륨 복원](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#볼륨-스냅샷-및-스냅샷-지원에서-볼륨-복원)에서 확인할 수 있다.

4
content/ko/docs/concepts/storage/volumes.md
View File

@ -23,7 +23,7 @@ kubelet은 컨테이너를 재시작시키지만, 컨테이너는 깨끗한 상
## 배경
도커는 다소 느슨하고, 덜 관리되지만
[볼륨](https://docs.docker.com/engine/admin/volumes/)이라는
[볼륨](https://docs.docker.com/storage/)이라는
개념을 가지고 있다. 도커에서 볼륨은 단순한 디스크 내 디렉터리 또는
다른 컨테이너에 있는 디렉터리다. 수명은 관리되지 않으며 최근까지는
로컬 디스크 백업 볼륨만 있었다. 도커는 이제 볼륨 드라이버를
@ -214,7 +214,7 @@ CephFS를 사용하기 위해선 먼저 Ceph 서버를 실행하고 공유를
{{< note >}}
전제 조건: 오픈스택 클라우드 공급자로 구성된 쿠버네티스. 클라우드 공급자
구성에 대해서는 [오픈스택 클라우드 공급자](/docs/concepts/cluster-administration/cloud-providers/#openstack)를 참조한다.
구성에 대해서는 [오픈스택 클라우드 공급자](/ko/docs/concepts/cluster-administration/cloud-providers/#openstack)를 참조한다.
{{< /note >}}
`cinder` 는 오픈스택 Cinder 볼륨을 파드에 마운트하는 데 사용한다.

4
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset.md
View File

@ -54,7 +54,7 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/daemonset.yaml
`.spec.template` 는 `.spec` 의 필수 필드 중 하나이다.
`.spec.template` 는 [파드 템플릿](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/#pod-templates)이다. 이것은 중첩되어 있다는 점과 `apiVersion` 또는 `kind` 를 가지지 않는 것을 제외하면 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)와 정확히 같은 스키마를 가진다.
`.spec.template` 는 [파드 템플릿](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/#파드-템플릿)이다. 이것은 중첩되어 있다는 점과 `apiVersion` 또는 `kind` 를 가지지 않는 것을 제외하면 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)와 정확히 같은 스키마를 가진다.
데몬셋의 파드 템플릿에는 파드의 필수 필드 외에도 적절한 레이블이 명시되어야
한다([파드 셀렉터](#파드-셀렉터)를 본다).
@ -206,7 +206,7 @@ nodeAffinity:
### 스태틱(static) 파드
Kubelet이 감시하는 특정 디렉토리에 파일을 작성하는 파드를 생성할 수 있다. 이것을
Kubelet이 감시하는 특정 디렉터리에 파일을 작성하는 파드를 생성할 수 있다. 이것을
[스태틱 파드](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/static-pod/)라고 부른다.
데몬셋과는 다르게 스태틱 파드는 kubectl
또는 다른 쿠버네티스 API 클라이언트로 관리할 수 없다. 스태틱 파드는 API 서버에 의존하지

22
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md
View File

@ -316,7 +316,7 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
디플로이먼트 컨트롤러는 각 시간마다 새로운 디플로이먼트에서 레플리카셋이
의도한 파드를 생성하고 띄우는 것을 주시한다. 만약 디플로이먼트가 업데이트되면, 기존 레플리카셋에서
`.spec.selector` 레이블과 일치하는 파드를 컨트롤 하지만, 템플릿과 `.spec.template` 이 불일치하면 스케일 다운이 된다.
결국 새로운 레플리카셋은 `.spec.replicas` 로 스케일되고, 모든 기존 레플리카 셋은 0개로 스케일된다.
결국 새로운 레플리카셋은 `.spec.replicas` 로 스케일되고, 모든 기존 레플리카셋은 0개로 스케일된다.
만약 기존 롤아웃이 진행되는 중에 디플로이먼트를 업데이트하는 경우 디플로이먼트가 업데이트에 따라 새 레플리카셋을 생성하고,
스케일 업하기 시작한다. 그리고 이전에 스케일 업 하던 레플리카셋에 롤오버 한다.
@ -671,7 +671,7 @@ deployment.apps/nginx-deployment scaled
디플로이먼트 컨트롤러는 새로운 5개의 레플리카의 추가를 위한 위치를 결정해야 한다.
만약 비례적 스케일링을 사용하지 않으면 5개 모두 새 레플리카셋에 추가된다.
비례적 스케일링으로 추가 레플리카를 모든 레플리카셋에 걸쳐 분산할 수 있다.
비율이 높을수록 가장 많은 레플리카가 있는 레플리카셋으로 이동하고, 비율이 낮을 수록 적은 레플리카가 있는 레플리카 셋으로 이동한다.
비율이 높을수록 가장 많은 레플리카가 있는 레플리카셋으로 이동하고, 비율이 낮을 수록 적은 레플리카가 있는 레플리카셋으로 이동한다.
남은 것들은 대부분의 레플리카가 있는 레플리카셋에 추가된다. 0개의 레플리카가 있는 레플리카셋은 스케일 업 되지 않는다.
위의 예시에서 기존 레플리카셋에 3개의 레플리카가 추가되고, 2개의 레플리카는 새 레플리카에 추가된다.
@ -861,7 +861,12 @@ kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment.apps/nginx-deployment successfully rolled out
$ echo $?
```
그리고 `kubectl rollout` 의 종료 상태는 0(success)이다.
```shell
echo $?
```
```
0
```
@ -1003,7 +1008,12 @@ kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline
$ echo $?
```
그리고 `kubectl rollout` 의 종료 상태는 1(error를 의미함)이다.
```shell
echo $?
```
```
1
```
@ -1026,7 +1036,7 @@ $ echo $?
## 카나리 디플로이먼트
만약 디플로이먼트를 이용해서 일부 사용자 또는 서버에 릴리즈를 롤아웃 하기 위해서는
[리소스 관리](/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#canary-deployments)에
[리소스 관리](/ko/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#카나리-canary-디플로이먼트)에
설명된 카나리 패던에 따라 각 릴리스 마다 하나씩 여러 디플로이먼트를 생성할 수 있다.
## 디플로이먼트 사양 작성
@ -1035,7 +1045,7 @@ $ echo $?
설정 파일 작업에 대한 일반적인 내용은 [애플리케이션 배포하기](/docs/tutorials/stateless-application/run-stateless-application-deployment/),
컨테이너 구성하기 그리고 [kubectl을 사용해서 리소스 관리하기](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/object-management/) 문서를 참조한다.
디플로이먼트 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
디플로이먼트에는 [`.spec` 섹션](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status)도 필요하다.

10
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/garbage-collection.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
---
title: 가비지(Garbage) 수집
content_type: concept
weight: 60
weight: 70
---
<!-- overview -->
@ -10,8 +10,6 @@ weight: 60
소유자가 없는 오브젝트들을 삭제하는 역할을 한다.
<!-- body -->
## 소유자(owner)와 종속(dependent)
@ -170,15 +168,9 @@ kubectl delete replicaset my-repset --cascade=false
## {{% heading "whatsnext" %}}
[디자인 문서 1](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/garbage-collection.md)
[디자인 문서 2](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/synchronous-garbage-collection.md)

0
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion.md → content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job.md
View File

12
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset.md
View File

@ -223,7 +223,7 @@ pod2 1/1 Running 0 36s
API 버전에 대해서는 `frontend.yaml` 예제의 첫 번째 줄을 참고한다.
레플리카셋 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
레플리카셋도 [`.spec` 섹션](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status)이 필요하다.
@ -233,7 +233,7 @@ API 버전에 대해서는 `frontend.yaml` 예제의 첫 번째 줄을 참고한
우리는 `frontend.yaml` 예제에서 `tier: frontend`이라는 레이블을 하나 가지고 있다.
이 파드를 다른 컨트롤러가 취하지 않도록 다른 컨트롤러의 셀렉터와 겹치지 않도록 주의해야 한다.
템플릿의 [재시작 정책](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#restart-policy) 필드인
템플릿의 [재시작 정책](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#재시작-정책) 필드인
`.spec.template.spec.restartPolicy`는 기본값인 `Always`만 허용된다.
### 파드 셀렉터
@ -250,7 +250,7 @@ matchLabels:
그렇지 않으면 API에 의해 거부된다.
{{< note >}}
2개의 레플리카셋이 동일한 `.spec.selector`필드를 지정한 반면, 다른 `.spec.template.metadata.labels`와 `.spec.template.spec` 필드를 명시한 경우, 각 레플리카 셋은 다른 레플리카 셋이 생성한 파드를 무시한다.
2개의 레플리카셋이 동일한 `.spec.selector`필드를 지정한 반면, 다른 `.spec.template.metadata.labels`와 `.spec.template.spec` 필드를 명시한 경우, 각 레플리카셋은 다른 레플리카셋이 생성한 파드를 무시한다.
{{< /note >}}
### 레플리카
@ -307,7 +307,7 @@ curl -X DELETE 'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/fron
### 레플리카셋을 Horizontal Pod Autoscaler 대상으로 설정
레플리카 셋은
레플리카셋은
[Horizontal Pod Autoscalers (HPA)](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/)의 대상이 될 수 있다.
즉, 레플리카셋은 HPA에 의해 오토스케일될 수 있다.
다음은 이전에 만든 예시에서 만든 레플리카셋을 대상으로 하는 HPA 예시이다.
@ -316,7 +316,7 @@ curl -X DELETE 'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/fron
이 매니페스트를 `hpa-rs.yaml`로 저장한 다음 쿠버네티스
클러스터에 적용하면 CPU 사용량에 따라 파드가 복제되는
오토스케일 레플리카 셋 HPA가 생성된다.
오토스케일 레플리카셋 HPA가 생성된다.
```shell
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml
@ -361,5 +361,3 @@ kubectl autoscale rs frontend --max=10 --min=3 --cpu-percent=50
이 두 개의 용도는 동일하고, 유사하게 동작하며, 레플리케이션 컨트롤러가 [레이블 사용자 가이드](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#레이블-셀렉터)에
설명된 설정-기반의 셀렉터의 요건을 지원하지 않는다는 점을 제외하면 유사하다.
따라서 레플리카셋이 레플리케이션 컨트롤러보다 선호된다.

6
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller.md
View File

@ -114,7 +114,7 @@ nginx-3ntk0 nginx-4ok8v nginx-qrm3m
다른 모든 쿠버네티스 컨피그와 마찬가지로 레플리케이션 컨트롤러는 `apiVersion`, `kind`, `metadata` 와 같은 필드가 필요하다.
레플리케이션 컨트롤러 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름들)이어야 한다.
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
컨피그 파일의 동작에 관련된 일반적인 정보는 다음을 참조하라 [쿠버네티스 오브젝트 관리 ](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/object-management/).
레플리케이션 컨트롤러는 또한 [`.spec` section](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status) 도 필요하다.
@ -123,7 +123,7 @@ nginx-3ntk0 nginx-4ok8v nginx-qrm3m
`.spec.template` 는 오직 `.spec` 필드에서 요구되는 것이다.
`.spec.template` 는 [파드 개요](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/#pod-templates) 이다. 정확하게 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/) 스키마와 동일하나, 중첩되어 있고 `apiVersion` 혹은 `kind`를 갖지 않는다.
`.spec.template` 는 [파드 개요](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/#파드-템플릿) 이다. 정확하게 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/) 스키마와 동일하나, 중첩되어 있고 `apiVersion` 혹은 `kind`를 갖지 않는다.
파드에 필요한 필드 외에도 레플리케이션 컨트롤러의 파드 템플릿은 적절한 레이블과 적절한 재시작 정책을 지정해야 한다. 레이블의 경우 다른 컨트롤러와
중첩되지 않도록 하라. [파드 셀렉터](#파드-셀렉터)를 참조하라.
@ -255,7 +255,7 @@ API 오브젝트에 대한 더 자세한 것은
[`레플리카셋`](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)은 새로운 [집합성 기준 레이블 셀렉터](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#집합성-기준-요건) 이다.
이것은 주로 [`디플로이먼트`](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/) 에 의해 파드의 생성, 삭제 및 업데이트를 오케스트레이션 하는 메커니즘으로 사용된다.
사용자 지정 업데이트 조정이 필요하거나 업데이트가 필요하지 않은 경우가 아니면 레플리카 셋을 직접 사용하는 대신 디플로이먼트를 사용하는 것이 좋다.
사용자 지정 업데이트 조정이 필요하거나 업데이트가 필요하지 않은 경우가 아니면 레플리카셋을 직접 사용하는 대신 디플로이먼트를 사용하는 것이 좋다.
### 디플로이먼트 (권장되는)

2
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset.md
View File

@ -25,7 +25,7 @@ weight: 40
위의 안정은 파드의 (재)스케줄링 전반에 걸친 지속성과 같은 의미이다.
만약 애플리케이션이 안정적인 식별자 또는 순차적인 배포,
삭제 또는 스케일링이 필요하지 않으면, 스테이트리스 레플리카 셋을
삭제 또는 스케일링이 필요하지 않으면, 스테이트리스 레플리카셋(ReplicaSet)을
제공하는 워크로드 오브젝트를 사용해서 애플리케이션을 배포해야 한다.
[디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/) 또는
[레플리카셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)과 같은 컨트롤러가 스테이트리스 요구에 더 적합할 수 있다.

6
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/ttlafterfinished.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
---
title: 완료된 리소스를 위한 TTL 컨트롤러
content_type: concept
weight: 65
weight: 70
---
<!-- overview -->
@ -10,7 +10,7 @@ weight: 65
TTL 컨트롤러는 실행이 완료된 리소스 오브젝트의 수명을
제한하는 TTL (time to live) 메커니즘을 제공한다. TTL 컨트롤러는 현재
[잡(Job)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)만
{{< glossary_tooltip text="잡(Job)" term_id="job" >}}만
처리하며, 파드와 커스텀 리소스와 같이 실행을 완료할 다른 리소스를
처리하도록 확장될 수 있다.
@ -29,7 +29,7 @@ kube-apiserver와 kube-controller-manager와 함께
## TTL 컨트롤러
현재의 TTL 컨트롤러는 잡만 지원한다. 클러스터 운영자는
[예시](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/#완료된-잡을-자동으로-정리)
[예시](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/#완료된-잡을-자동으로-정리)
와 같이 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 필드를 명시하여
완료된 잡(`완료` 또는 `실패`)을 자동으로 정리하기 위해 이 기능을 사용할 수 있다.
리소스의 작업이 완료된 TTL 초(sec) 후 (다른 말로는, TTL이 만료되었을 때),

2
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/init-containers.md
View File

@ -62,7 +62,7 @@ weight: 40
다른 이미지로부터(`FROM`) 새로운 이미지를 만들 필요가 없다.
* 애플리케이션 이미지 빌더와 디플로이어 역할은 독립적으로 동작될 수 있어서
공동의 단일 앱 이미지 형태로 빌드될 필요가 없다.
* 초기화 컨테이너는 앱 컨테이너와 다른 파일 시스템 뷰를 가지도록 Linux 네임스페이스를 사용한다.
* 초기화 컨테이너는 앱 컨테이너와 다른 파일 시스템 뷰를 가지도록 리눅스 네임스페이스를 사용한다.
결과적으로, 초기화 컨테이너에는 앱 컨테이너가 가질 수 없는
{{< glossary_tooltip text="시크릿" term_id="secret" >}}에 접근 권한이 주어질 수 있다.
* 앱 컨테이너들은 병렬로 실행되는 반면, 초기화 컨테이너들은 어떠한 앱

3
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle.md
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@ -77,7 +77,7 @@ PodCondition 배열의 각 요소는 다음 여섯 가지 필드를 가질 수
컨테이너에서 [kubelet](/docs/admin/kubelet/)에 의해 주기적으로 수행되는 진단(diagnostic)이다.
진단을 수행하기 위해서,
kubelet은 컨테이너에 의해서 구현된
[핸들러](https://godoc.org/k8s.io/kubernetes/pkg/api/v1#Handler)를 호출한다.
[핸들러](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#handler-v1-core)를 호출한다.
핸들러에는 다음과 같이 세 가지 타입이 있다.
* [ExecAction](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#execaction-v1-core)
@ -406,4 +406,3 @@ spec:

2
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-topology-spread-constraints.md
View File

@ -198,7 +198,7 @@ spec:
`PodTopologySpread` 플러그인의 일부로 설정할 수 있다.
제약 조건은 `labelSelector` 가 비어 있어야 한다는 점을 제외하고, [위와 동일한 API](#api)로
제약 조건을 지정한다. 셀렉터는 파드가 속한 서비스, 레플리케이션 컨트롤러,
레플리카 셋 또는 스테이트풀셋에서 계산한다.
레플리카셋 또는 스테이트풀셋에서 계산한다.
예시 구성은 다음과 같다.

4
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod.md
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@ -29,7 +29,7 @@ _파드_ 는 (고래 떼(pod of whales)나 콩꼬투리(pea pod)와 마찬가지
쿠버네티스는 도커 이외에도 많은 컨테이너 런타임을 지원하지만,
도커는 가장 일반적으로 알려진 런타임이므로 도커 용어로 파드를 설명하는 것이 도움이 된다.
파드의 공유 컨텍스트는 Linux 네임 스페이스, 컨트롤 그룹(cgroup) 및
파드의 공유 컨텍스트는 리눅스 네임스페이스, 컨트롤 그룹(cgroup) 및
도커 컨테이너를 격리하는 것과 같이 잠재적으로 다른 격리 요소들이다.
파드의 컨텍스트 내에서 개별 응용 프로그램은
추가적으로 하위 격리가 적용된다.
@ -180,7 +180,7 @@ _컨테이너의 어피니티(affinity) 기반 공동 스케줄링을 지원하
1. 유예 기간이 만료되면, 파드에서 실행중이던 모든 프로세스가 SIGKILL로 종료된다.
1. Kubelet은 유예기간 0(즉시 삭제)을 세팅하여 API 서버에서 파드 삭제를 끝낼 것이다. API 서버에서 사라진 파드는 클라이언트에게서 더 이상 보이지 않는다.
기본적으로 모든 삭제는 30초 이내에 끝이 난다. `kubectl delete` 명령은 사용자가 기본 설정을 오버라이드하고 자신이 원하는 값을 설정할 수 있게 해주는 `--grace-period=<seconds>` 옵션을 지원한다. `0` 값은 파드를 [강제로 삭제한다](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/#파드-강제-삭제).
기본적으로 모든 삭제는 30초 이내에 끝이 난다. `kubectl delete` 명령은 사용자가 기본 설정을 오버라이드하고 자신이 원하는 값을 설정할 수 있게 해주는 `--grace-period=<seconds>` 옵션을 지원한다. `0` 값은 파드를 [강제로 삭제한다](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/#파드-강제-삭제).
kubectl 1.5 버전 이상에서는, 강제 삭제 수행을 위해서 반드시 `--grace-period=0` 와 함께 추가 플래그인 `--force` 를 지정해야 한다.
### 파드 강제 삭제

12
content/ko/docs/contribute/_index.md
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@ -12,7 +12,7 @@ card:
<!-- overview -->
이 웹사이트는 [쿠버네티스 SIG Docs](/docs/contribute/#get-involved-with-sig-docs)에 의해서 관리됩니다.
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쿠버네티스 문서 기여자들은
@ -35,7 +35,7 @@ card:
1. CNCF [Contributor License Agreement](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/CLA.md)에 서명합니다.
2. [문서 리포지터리](https://github.com/kubernetes/website) 와 웹사이트의 [정적 사이트 생성기](https://gohugo.io)를 숙지합니다.
3. [풀 리퀘스트 열기](/docs/contribute/new-content/new-content/)와 [변경 검토](/docs/contribute/review/reviewing-prs/)의 기본 프로세스를 이해하도록 합니다.
3. [풀 리퀘스트 열기](/ko/docs/contribute/new-content/new-content/)와 [변경 검토](/ko/docs/contribute/review/reviewing-prs/)의 기본 프로세스를 이해하도록 합니다.
일부 작업에는 쿠버네티스 조직에서 더 많은 신뢰와 더 많은 접근이 필요할 수 있습니다.
역할과 권한에 대한 자세한 내용은
@ -43,16 +43,16 @@ card:
## 첫 번째 기여
- [기여 개요](/docs/contribute/new-content/overview/)를 읽고 기여할 수 있는 다양한 방법에 대해 알아봅니다.
- [기여 개요](/ko/docs/contribute/new-content/overview/)를 읽고 기여할 수 있는 다양한 방법에 대해 알아봅니다.
- [kubernetes/website에 기여하기](https://github.com/kubernetes/website/contribute)를 참조하여 좋은 진입점이 되는 이슈를 찾을 수 있습니다.
- 기존 문서에 대해 [GitHub을 사용해서 풀 리퀘스트 열거나](/docs/contribute/new-content/new-content/#changes-using-github) GitHub에서의 이슈 제기에 대해 자세히 알아봅니다.
- 정확성과 언어에 대해 다른 쿠버네티스 커뮤니티 맴버의 [풀 리퀘스트 검토](/docs/contribute/review/reviewing-prs/)를 합니다.
- 기존 문서에 대해 [GitHub을 사용해서 풀 리퀘스트 열거나](/ko/docs/contribute/new-content/new-content/#github을-사용하여-변경하기) GitHub에서의 이슈 제기에 대해 자세히 알아봅니다.
- 정확성과 언어에 대해 다른 쿠버네티스 커뮤니티 맴버의 [풀 리퀘스트 검토](/ko/docs/contribute/review/reviewing-prs/)를 합니다.
- 쿠버네티스 [콘텐츠](/docs/contribute/style/content-guide/)와 [스타일 가이드](/docs/contribute/style/style-guide/)를 읽고 정보에 대한 코멘트를 남길 수 있습니다.
- [페이지 템플릿 사용](/docs/contribute/style/page-content-types/)과 [휴고(Hugo) 단축코드(shortcodes)](/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/)를 사용해서 큰 변경을 하는 방법에 대해 배워봅니다.
## 다음 단계
- 리포지터리의 [로컬 복제본에서 작업](/docs/contribute/new-content/new-content/#fork-the-repo)하는 방법을 배워봅니다.
- 리포지터리의 [로컬 복제본에서 작업](/ko/docs/contribute/new-content/new-content/#fork-the-repo)하는 방법을 배워봅니다.
- [릴리스된 기능](/docs/contribute/new-content/new-features/)을 문서화 합니다.
- [SIG Docs](/ko/docs/contribute/participating/)에 참여하고, [멤버 또는 검토자](/ko/docs/contribute/participating/#역할과-책임)가 되어봅니다.
- [현지화](/ko/docs/contribute/localization_ko/)를 시작하거나 도와줍니다.

1
content/ko/docs/contribute/advanced.md
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@ -39,6 +39,7 @@ PR 랭글러의 임무는 다음과 같다.
- 리뷰가 진행되었고, 병합하기 전에 추가 입력이나 조치가 필요한 PR에 `Doc Review: Open Issues` 나 `Tech Review: Open Issues` 를 할당한다.
- 병합할 수 있는 PR에 `/lgtm` 과 `/approve` 를 할당한다.
- PR이 준비가 되면 병합하거나, 수락해서는 안되는 PR을 닫는다.
- 콘텐츠가 문서의 [스타일 가이드라인](/docs/contribute/style/style-guide/) 중 일부만 충족하더라도 정확한 기술 콘텐츠를 수락하는 것이 좋다. 스타일 문제를 해결하기 위해 `good first issue` 라는 레이블로 새로운 이슈를 연다.
- 새로운 이슈를 매일 심사하고 태그를 지정한다. SIG Docs가 메타데이터를 사용하는 방법에 대한 지침은 [이슈 심사 및 분류](/ko/docs/contribute/review/for-approvers/#이슈-심사와-분류)를 참고한다.
## 랭글러에게 유용한 GitHub 쿼리

24
content/ko/docs/contribute/new-content/open-a-pr.md
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@ -217,21 +217,39 @@ git에 익숙하거나, 변경 사항이 몇 줄보다 클 경우,
변경 사항을 푸시하거나 풀 리퀘스트를 열기 전에 변경 사항을 로컬에서 미리 보는 것이 좋다. 미리보기를 사용하면 빌드 오류나 마크다운 형식 문제를 알아낼 수 있다.
website의 도커 이미지를 만들거나 Hugo를 로컬에서 실행할 수 있다. 도커 이미지 빌드는 느리지만 [Hugo 단축코드](/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/)를 표시하므로, 디버깅에 유용할 수 있다.
website의 컨테이너 이미지를 만들거나 Hugo를 로컬에서 실행할 수 있다. 도커 이미지 빌드는 느리지만 [Hugo 단축코드](/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/)를 표시하므로, 디버깅에 유용할 수 있다.
{{< tabs name="tab_with_hugo" >}}
{{% tab name="Hugo 컨테이너" %}}
{{< note >}}
아래 명령은 도커를 기본 컨테이너 엔진으로 사용한다. 이 동작을 무시하려면 `CONTAINER_ENGINE` 환경변수를 설정한다.
{{< /note >}}
1. 로컬에서 이미지를 빌드한다.
```bash
make docker-image
# docker 사용(기본값)
make container-image
### 또는 ###
# podman 사용
CONTAINER_ENGINE=podman make container-image
```
2. 로컬에서 `kubernetes-hugo` 이미지를 빌드한 후, 사이트를 빌드하고 서비스한다.
```bash
make docker-serve
# docker 사용(기본값)
make container-serve
### 또는 ###
# podman 사용
CONTAINER_ENGINE=podman make container-serve
```
3. 웹 브라우저에서 `https://localhost:1313` 로 이동한다. Hugo는
@ -286,7 +304,7 @@ PR을 연 후, GitHub는 자동 테스트를 실행하고 [Netlify](https://www.
- Netlify 빌드가 실패하면, 자세한 정보를 위해 **Details** 를 선택한다.
- Netlify 빌드가 성공하면, **Details** 를 선택하면 변경 사항이 적용된 쿠버네티스 website의 커밋하기 직전의 버전(staged version)이 열린다. 리뷰어가 변경 사항을 확인하는 방법이다.
또한 GitHub는 리뷰어에게 도움을 주기 위해 PR에 레이블을 자동으로 할당한다. 필요한 경우 직접 추가할 수도 있다. 자세한 내용은 [이슈 레이블 추가와 제거](/docs/contribute/review/for-approvers/#adding-and-removing-issue-labels)를 참고한다.
또한 GitHub는 리뷰어에게 도움을 주기 위해 PR에 레이블을 자동으로 할당한다. 필요한 경우 직접 추가할 수도 있다. 자세한 내용은 [이슈 레이블 추가와 제거](/ko/docs/contribute/review/for-approvers/#이슈-레이블-추가와-제거)를 참고한다.
### 로컬에서 피드백 해결
@ -481,5 +499,3 @@ PR에 여러 커밋이 있는 경우, PR을 병합하기 전에 해당 커밋을
- 리뷰 프로세스에 대한 자세한 내용은 [리뷰하기](/ko/docs/contribute/reviewing/revewing-prs)를 읽어본다.

8
content/ko/docs/contribute/participating.md
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@ -36,7 +36,7 @@ SIG Docs는 모든 컨트리뷰터의 콘텐츠와 리뷰를 환영한다.
## 역할과 책임
- **모든 사람** 은 쿠버네티스 문서에 기여할 수 있다. 기여 시 [CLA에 서명](/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla)하고 GitHub 계정을 가지고 있어야 한다.
- **모든 사람** 은 쿠버네티스 문서에 기여할 수 있다. 기여 시 [CLA에 서명](/ko/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla)하고 GitHub 계정을 가지고 있어야 한다.
- 쿠버네티스 조직의 **멤버** 는 쿠버네티스 프로젝트에 시간과 노력을 투자한 기여자이다. 일반적으로 승인되는 변경이 되는 풀 리퀘스트를 연다. 멤버십 기준은 [커뮤니티 멤버십](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/community-membership.md)을 참조한다.
- SIG Docs의 **리뷰어** 는 쿠버네티스 조직의 일원으로
문서 풀 리퀘스트에 관심을 표명했고, SIG Docs 승인자에
@ -62,7 +62,7 @@ SIG Docs는 모든 컨트리뷰터의 콘텐츠와 리뷰를 환영한다.
만약 쿠버네티스 조직의 멤버가 아니라면, `/lgtm` 을 사용하는 것은 자동화된 시스템에 아무런 영향을 주지 않는다.
{{< /note >}}
[CLA에 서명](/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla)) 후에 누구나 다음을 할 수 있다.
[CLA에 서명](/ko/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla) 후에 누구나 다음을 할 수 있다.
- 기존 콘텐츠를 개선하거나, 새 콘텐츠를 추가하거나, 블로그 게시물 또는 사례연구 작성을 위해 풀 리퀘스트를 연다.
## 멤버
@ -224,7 +224,7 @@ GitHub 그룹에 당신을 추가하기를 요청한다. `kubernetes-website-adm
- 승인 전에 PR에 대한 Netlify 프리뷰 페이지를 방문하여, 제대로 보이는지 확인한다.
- 주간 로테이션을 위해 [PR Wrangler 로테이션 스케줄](https://github.com/kubernetes/website/wiki/PR-Wranglers)에 참여한다. SIG Docs는 모든 승인자들이 이 로테이션에 참여할
것으로 기대한다. [일주일 간 PR Wrangler 되기](/docs/contribute/advanced#be-the-pr-wrangler-for-a-week)
것으로 기대한다. [일주일 간 PR Wrangler 되기](/ko/docs/contribute/advanced/#일주일-동안-pr-랭글러-wrangler-되기)
문서를 참고한다.
## SIG Docs 의장
@ -299,7 +299,7 @@ PR 소유자에게 조언하는데 활용된다.
- 모든 쿠버네티스 멤버는 코멘트에 `/lgtm` 을 추가해서 `lgtm` 레이블을 추가할 수 있다.
- SIG Docs 승인자들만이 코멘트에 `/approve` 를
추가해서 풀 리퀘스트를 병합할 수 있다. 일부 승인자들은
[PR Wrangler](/docs/contribute/advanced#be-the-pr-wrangler-for-a-week) 또는 [SIG Docs 의장](#sig-docs-의장)과
[PR Wrangler](/ko/docs/contribute/advanced/#일주일-동안-pr-랭글러-wrangler-되기) 또는 [SIG Docs 의장](#sig-docs-의장)과
같은 특정 역할도 수행한다.

6
content/ko/docs/contribute/review/reviewing-prs.md
View File

@ -17,7 +17,7 @@ weight: 10
- 적합한 코멘트를 남길 수 있도록 [콘텐츠 가이드](/docs/contribute/style/content-guide/)와
[스타일 가이드](/docs/contribute/style/style-guide/)를 읽는다.
- 쿠버네티스 문서화 커뮤니티의 다양한 [역할과 책임](/docs/contribute/participating/#roles-and-responsibilities)을 이해한다.
- 쿠버네티스 문서화 커뮤니티의 다양한 [역할과 책임](/ko/docs/contribute/participating/#역할과-책임)을 이해한다.
@ -44,7 +44,7 @@ weight: 10
표시된다.
2. 다음 레이블 중 하나 또는 모두를 사용하여 열린 PR을 필터링한다.
- `cncf-cla: yes`(권장): CLA에 서명하지 않은 기여자가 제출한 PR은 병합할 수 없다. 자세한 내용은 [CLA 서명](/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla)을 참고한다.
- `cncf-cla: yes`(권장): CLA에 서명하지 않은 기여자가 제출한 PR은 병합할 수 없다. 자세한 내용은 [CLA 서명](/ko/docs/contribute/new-content/overview/#sign-the-cla)을 참고한다.
- `language/en`(권장): 영어 문서에 대한 PR 전용 필터이다.
- `size/<size>`: 특정 크기의 PR을 필터링한다. 새로 시작하는 사람이라면, 더 작은 PR로 시작한다.
@ -94,5 +94,3 @@ weight: 10
### 기타
오타나 공백과 같은 작은 이슈의 PR인 경우, 코멘트 앞에 `nit:` 를 추가한다. 이를 통해 문서의 저자는 이슈가 긴급하지 않다는 것을 알 수 있다.

35
content/ko/docs/contribute/style/write-new-topic.md
View File

@ -55,30 +55,30 @@ YAML 블록이다. 여기 예시가 있다.
title: HTTP 프록시를 사용하여 쿠버네티스 API에 접근
---
## 디렉토리 선택
## 디렉터리 선택
페이지 타입에 따라 새로운 파일을 다음 중 하나의 하위 디렉토리에 넣자.
페이지 타입에 따라 새로운 파일을 다음 중 하나의 하위 디렉터리에 넣자.
* /content/en/docs/tasks/
* /content/en/docs/tutorials/
* /content/en/docs/concepts/
파일을 기존 하위 디렉토리에 넣거나 새 하위 디렉토리에
파일을 기존 하위 디렉터리에 넣거나 새 하위 디렉터리에
넣을 수 있다.
## 목차에 항목 배치
목차는 문서 소스의 디렉토리 구조를 사용하여
동적으로 작성된다. `/content/en/docs/` 아래의 최상위 디렉토리는 최상위 레벨 탐색 기능을
생성하고, 하위 디렉토리는 각각 목차에 항목을
목차는 문서 소스의 디렉터리 구조를 사용하여
동적으로 작성된다. `/content/en/docs/` 아래의 최상위 디렉터리는 최상위 레벨 탐색 기능을
생성하고, 하위 디렉터리는 각각 목차에 항목을
갖는다.
각 하위 디렉토리에는 `_index.md` 파일이 있으며 이는 해당 하위 디렉토리의 컨텐츠에 대한
각 하위 디렉터리에는 `_index.md` 파일이 있으며 이는 해당 하위 디렉터리의 컨텐츠에 대한
"홈" 페이지를 나타낸다. `_index.md`에는 템플릿이 필요없다. 그것은
하위 디렉토리의 항목에 대한 개요 내용을 포함할 수 있다.
하위 디렉터리의 항목에 대한 개요 내용을 포함할 수 있다.
디렉토리의 다른 파일들은 기본적으로 알파벳순으로 정렬된다. 이것은 거의
최적의 순서가 아니다. 하위 디렉토리에서 항목의 상대적 정렬을 제어하려면
디렉터리의 다른 파일들은 기본적으로 알파벳순으로 정렬된다. 이것은 거의
최적의 순서가 아니다. 하위 디렉터리에서 항목의 상대적 정렬을 제어하려면
`가중치:` 전문의 키를 정수로 설정하자. 일반적으로 우리는
나중에 항목을 추가하기 위해 10의 배수를 사용한다. 예를 들어 가중치가
`10`인 항목은 가중치가 `20`인 항목보다 우선한다.
@ -112,13 +112,13 @@ YAML 블록이다. 여기 예시가 있다.
샘플 YAML 파일을 포함시키려면 이 방법을 사용하자.
YAML 파일과 같은 새로운 독립형 샘플 파일을 추가할 때
`<LANG>/examples/` 의 하위 디렉토리 중 하나에 코드를 배치하자. 여기서 `<LANG>`은
`<LANG>/examples/` 의 하위 디렉터리 중 하나에 코드를 배치하자. 여기서 `<LANG>`은
주제에 관한 언어이다. 문서 파일에서 `codenew` 단축 코드(shortcode)를 사용하자.
```none
{{</* codenew file="<RELPATH>/my-example-yaml>" */>}}
```
여기서 `<RELPATH>` 는 `examples` 디렉토리와 관련하여 포함될
여기서 `<RELPATH>` 는 `examples` 디렉터리와 관련하여 포함될
파일의 경로이다. 다음 Hugo 단축 코드(shortcode)는 `/content/en/examples/pods/storage/gce-volume.yaml`
에 있는 YAML 파일을 참조한다.
@ -135,7 +135,7 @@ YAML 파일과 같은 새로운 독립형 샘플 파일을 추가할 때
## 구성 파일에서 API 오브젝트를 작성하는 방법 표시
구성 파일을 기반으로 API 오브젝트를 생성하는 방법을 보여주려면
`<LANG>/examples` 아래의 하위 디렉토리 중 하나에
`<LANG>/examples` 아래의 하위 디렉터리 중 하나에
구성 파일을 배치하자.
문서에서 이 명령을 띄워보자.
@ -145,18 +145,18 @@ kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/storage/gce-volume.yaml
```
{{< note >}}
`<LANG>/examples` 디렉토리에 새 YAMl 파일을 추가할 때 파일이
`<LANG>/examples` 디렉터리에 새 YAMl 파일을 추가할 때 파일이
`<LANG>/examples_test.go` 파일에도 포함되어 있는지 확인하자.
웹 사이트의 Travis CI 는 PR이 제출될 때 이 예제를 자동으로
실행하여 모든 예제가 테스트를 통과하도록 한다.
{{< /note >}}
이 기술을 사용하는 문서의 예로
[단일 인스턴스 스테이트풀 어플리케이션 실행](/docs/tutorials/stateful-application/run-stateful-application/)을 참조하자.
[단일 인스턴스 스테이트풀 어플리케이션 실행](/ko/docs/tasks/run-application/run-single-instance-stateful-application/)을 참조하자.
## 문서에 이미지 추가
이미지 파일을 `/images` 디렉토리에 넣는다. 기본
이미지 파일을 `/images` 디렉터리에 넣는다. 기본
이미지 형식은 SVG 이다.
@ -164,5 +164,4 @@ kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/storage/gce-volume.yaml
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [페이지 콘텐츠 타입 사용](/docs/contribute/style/page-content-types/)에 대해 알아보기.
* [풀 리퀘스트 작성](/docs/contribute/new-content/open-a-pr/)에 대해 알아보기.
* [풀 리퀘스트 작성](/ko/docs/contribute/new-content/new-content/)에 대해 알아보기.

2
content/ko/docs/home/_index.md
View File

@ -57,6 +57,8 @@ cards:
- name: release-notes
title: 릴리스 노트
description: 쿠버네티스를 설치하거나 최신의 버전으로 업그레이드하는 경우, 현재 릴리스 노트를 참고한다.
button: "쿠버네티스 다운로드"
button_path: "/docs/setup/release/notes"
- name: about
title: 문서에 대하여
description: 이 웹사이트는 현재 버전과 이전 4개 버전의 쿠버네티스 문서를 포함한다.

5
content/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/_index.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,5 @@
---
title: 커맨드 라인 도구 레퍼런스
weight: 60
toc-hide: true
---

518
content/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,518 @@
---
weight: 10
title: 기능 게이트
content_type: concept
---
<!-- overview -->
이 페이지에는 관리자가 다른 쿠버네티스 컴포넌트에서 지정할 수 있는 다양한
기능 게이트에 대한 개요가 포함되어 있다.
기능의 단계(stage)에 대한 설명은 [기능 단계](#기능-단계)를 참고한다.
<!-- body -->
## 개요
기능 게이트는 쿠버네티스 기능을 설명하는 일련의 키=값 쌍이다.
각 쿠버네티스 컴포넌트에서 `--feature-gates` 커맨드 라인 플래그를 사용하여
이러한 기능을 켜거나 끌 수 있다.
각 쿠버네티스 컴포넌트를 사용하면 해당 컴포넌트와 관련된 기능 게이트 집합을
활성화 또는 비활성화할 수 있다.
모든 컴포넌트에 대한 전체 기능 게이트 집합을 보려면 `-h` 플래그를 사용한다.
kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능 쌍 목록에 지정된 `--feature-gates` 플래그를 사용한다.
```shell
--feature-gates="...,DynamicKubeletConfig=true"
```
다음 표는 다른 쿠버네티스 컴포넌트에서 설정할 수 있는 기능 게이트를
요약한 것이다.
- "도입" 열에는 기능이 소개되거나 릴리스 단계가 변경될 때의
쿠버네티스 릴리스가 포함된다.
- "종료" 열이 비어 있지 않으면, 여전히 기능 게이트를 사용할 수 있는 마지막
쿠버네티스 릴리스가 포함된다.
- 기능이 알파 또는 베타 상태인 경우,
[알파/베타 기능 게이트 테이블](#알파-또는-베타-기능을-위한-기능-게이트)에서 나열된 기능을 찾을 수 있다.
- 기능이 안정된 경우 해당 기능에 대한 모든 단계를
[GA(graduated)/사용 중단(deprecated) 기능 게이트 테이블](#GA-또는-사용-중단된-기능을-위한-기능-게이트)에 나열할 수 있다.
- [GA/사용 중단 기능 게이트 테이블](#GA-또는-사용-중단된-기능을-위한-기능-게이트)에는
사용 중단된 기능과 철회(withdrawn) 기능의 목록도 있다.
### 알파 또는 베타 기능을 위한 기능 게이트
{{< table caption="알파 또는 베타 단계에 있는 기능을 위한 기능 게이트" >}}
| 기능 | 디폴트 | 단계 | 도입 | 종료 |
|---------|---------|-------|-------|-------|
| `AnyVolumeDataSource` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `APIListChunking` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.8 |
| `APIListChunking` | `true` | 베타 | 1.9 | |
| `APIPriorityAndFairness` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `APIResponseCompression` | `false` | 알파 | 1.7 | |
| `AppArmor` | `true` | 베타 | 1.4 | |
| `BalanceAttachedNodeVolumes` | `false` | 알파 | 1.11 | |
| `BoundServiceAccountTokenVolume` | `false` | 알파 | 1.13 | |
| `CPUManager` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `CPUManager` | `true` | 베타 | 1.10 | |
| `CRIContainerLogRotation` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.10 |
| `CRIContainerLogRotation` | `true` | 베타| 1.11 | |
| `CSIInlineVolume` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.15 |
| `CSIInlineVolume` | `true` | 베타 | 1.16 | - |
| `CSIMigration` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.16 |
| `CSIMigration` | `true` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAWS` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `CSIMigrationAWS` | `false` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAWSComplete` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAzureDisk` | `false` | 알파 | 1.15 | |
| `CSIMigrationAzureDiskComplete` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAzureFile` | `false` | 알파 | 1.15 | |
| `CSIMigrationAzureFileComplete` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `CSIMigrationGCE` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.16 |
| `CSIMigrationGCE` | `false` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationGCEComplete` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `CSIMigrationOpenStack` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `CSIMigrationOpenStackComplete` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `ConfigurableFSGroupPolicy` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `CustomCPUCFSQuotaPeriod` | `false` | 알파 | 1.12 | |
| `CustomResourceDefaulting` | `false` | 알파| 1.15 | 1.15 |
| `CustomResourceDefaulting` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `DevicePlugins` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `DevicePlugins` | `true` | 베타 | 1.10 | |
| `DryRun` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.12 |
| `DryRun` | `true` | 베타 | 1.13 | |
| `DynamicAuditing` | `false` | 알파 | 1.13 | |
| `DynamicKubeletConfig` | `false` | 알파 | 1.4 | 1.10 |
| `DynamicKubeletConfig` | `true` | 베타 | 1.11 | |
| `EndpointSlice` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.16 |
| `EndpointSlice` | `false` | 베타 | 1.17 | |
| `EndpointSlice` | `true` | 베타 | 1.18 | |
| `EndpointSliceProxying` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `EphemeralContainers` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `ExpandCSIVolumes` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.15 |
| `ExpandCSIVolumes` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `ExpandInUsePersistentVolumes` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.14 |
| `ExpandInUsePersistentVolumes` | `true` | 베타 | 1.15 | |
| `ExpandPersistentVolumes` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.10 |
| `ExpandPersistentVolumes` | `true` | 베타 | 1.11 | |
| `ExperimentalHostUserNamespaceDefaulting` | `false` | 베타 | 1.5 | |
| `EvenPodsSpread` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.17 |
| `EvenPodsSpread` | `true` | 베타 | 1.18 | |
| `HPAScaleToZero` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `HugePageStorageMediumSize` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `HyperVContainer` | `false` | 알파 | 1.10 | |
| `ImmutableEphemeralVolumes` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `IPv6DualStack` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `KubeletPodResources` | `false` | 알파 | 1.13 | 1.14 |
| `KubeletPodResources` | `true` | 베타 | 1.15 | |
| `LegacyNodeRoleBehavior` | `true` | 알파 | 1.16 | |
| `LocalStorageCapacityIsolation` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.9 |
| `LocalStorageCapacityIsolation` | `true` | 베타 | 1.10 | |
| `LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring` | `false` | 알파 | 1.15 | |
| `MountContainers` | `false` | 알파 | 1.9 | |
| `NodeDisruptionExclusion` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `NonPreemptingPriority` | `false` | 알파 | 1.15 | |
| `PodDisruptionBudget` | `false` | 알파 | 1.3 | 1.4 |
| `PodDisruptionBudget` | `true` | 베타 | 1.5 | |
| `PodOverhead` | `false` | 알파 | 1.16 | - |
| `ProcMountType` | `false` | 알파 | 1.12 | |
| `QOSReserved` | `false` | 알파 | 1.11 | |
| `RemainingItemCount` | `false` | 알파 | 1.15 | |
| `ResourceLimitsPriorityFunction` | `false` | 알파 | 1.9 | |
| `RotateKubeletClientCertificate` | `true` | 베타 | 1.8 | |
| `RotateKubeletServerCertificate` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.11 |
| `RotateKubeletServerCertificate` | `true` | 베타 | 1.12 | |
| `RunAsGroup` | `true` | 베타 | 1.14 | |
| `RuntimeClass` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.13 |
| `RuntimeClass` | `true` | 베타 | 1.14 | |
| `SCTPSupport` | `false` | 알파 | 1.12 | |
| `ServiceAppProtocol` | `false` | 알파 | 1.18 | |
| `ServerSideApply` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.15 |
| `ServerSideApply` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `ServiceNodeExclusion` | `false` | 알파 | 1.8 | |
| `ServiceTopology` | `false` | 알파 | 1.17 | |
| `StartupProbe` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `StorageVersionHash` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.14 |
| `StorageVersionHash` | `true` | 베타 | 1.15 | |
| `StreamingProxyRedirects` | `false` | 베타 | 1.5 | 1.5 |
| `StreamingProxyRedirects` | `true` | 베타 | 1.6 | |
| `SupportNodePidsLimit` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.14 |
| `SupportNodePidsLimit` | `true` | 베타 | 1.15 | |
| `SupportPodPidsLimit` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.13 |
| `SupportPodPidsLimit` | `true` | 베타 | 1.14 | |
| `Sysctls` | `true` | 베타 | 1.11 | |
| `TokenRequest` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.11 |
| `TokenRequest` | `true` | 베타 | 1.12 | |
| `TokenRequestProjection` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `TokenRequestProjection` | `true` | 베타 | 1.12 | |
| `TTLAfterFinished` | `false` | 알파 | 1.12 | |
| `TopologyManager` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `ValidateProxyRedirects` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.13 |
| `ValidateProxyRedirects` | `true` | 베타 | 1.14 | |
| `VolumeSnapshotDataSource` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.16 |
| `VolumeSnapshotDataSource` | `true` | 베타 | 1.17 | - |
| `WindowsGMSA` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `WindowsGMSA` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `WinDSR` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `WinOverlay` | `false` | 알파 | 1.14 | |
{{< /table >}}
### GA 또는 사용 중단된 기능을 위한 기능 게이트
{{< table caption="GA 또는 사용 중단 기능을 위한 기능 게이트" >}}
| 기능 | 디폴트 | 단계 | 도입 | 종료 |
|---------|---------|-------|-------|-------|
| `Accelerators` | `false` | 알파 | 1.6 | 1.10 |
| `Accelerators` | - | 사용 중단 | 1.11 | - |
| `AdvancedAuditing` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.7 |
| `AdvancedAuditing` | `true` | 베타 | 1.8 | 1.11 |
| `AdvancedAuditing` | `true` | GA | 1.12 | - |
| `AffinityInAnnotations` | `false` | 알파 | 1.6 | 1.7 |
| `AffinityInAnnotations` | - | 사용 중단 | 1.8 | - |
| `AllowExtTrafficLocalEndpoints` | `false` | 베타 | 1.4 | 1.6 |
| `AllowExtTrafficLocalEndpoints` | `true` | GA | 1.7 | - |
| `BlockVolume` | `false` | 알파 | 1.9 | 1.12 |
| `BlockVolume` | `true` | 베타 | 1.13 | 1.17 |
| `BlockVolume` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `CSIBlockVolume` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.13 |
| `CSIBlockVolume` | `true` | 베타 | 1.14 | 1.17 |
| `CSIBlockVolume` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `CSIDriverRegistry` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.13 |
| `CSIDriverRegistry` | `true` | 베타 | 1.14 | 1.17 |
| `CSIDriverRegistry` | `true` | GA | 1.18 | |
| `CSINodeInfo` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.13 |
| `CSINodeInfo` | `true` | 베타 | 1.14 | 1.16 |
| `CSINodeInfo` | `true` | GA | 1.17 | |
| `AttachVolumeLimit` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `AttachVolumeLimit` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.16 |
| `AttachVolumeLimit` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `CSIPersistentVolume` | `false` | 알파 | 1.9 | 1.9 |
| `CSIPersistentVolume` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.12 |
| `CSIPersistentVolume` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `CustomPodDNS` | `false` | 알파 | 1.9 | 1.9 |
| `CustomPodDNS` | `true` | 베타| 1.10 | 1.13 |
| `CustomPodDNS` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `CustomResourcePublishOpenAPI` | `false` | 알파| 1.14 | 1.14 |
| `CustomResourcePublishOpenAPI` | `true` | 베타| 1.15 | 1.15 |
| `CustomResourcePublishOpenAPI` | `true` | GA | 1.16 | - |
| `CustomResourceSubresources` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.10 |
| `CustomResourceSubresources` | `true` | 베타 | 1.11 | 1.15 |
| `CustomResourceSubresources` | `true` | GA | 1.16 | - |
| `CustomResourceValidation` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.8 |
| `CustomResourceValidation` | `true` | 베타 | 1.9 | 1.15 |
| `CustomResourceValidation` | `true` | GA | 1.16 | - |
| `CustomResourceWebhookConversion` | `false` | 알파 | 1.13 | 1.14 |
| `CustomResourceWebhookConversion` | `true` | 베타 | 1.15 | 1.15 |
| `CustomResourceWebhookConversion` | `true` | GA | 1.16 | - |
| `DynamicProvisioningScheduling` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `DynamicProvisioningScheduling` | - | 사용 중단| 1.12 | - |
| `DynamicVolumeProvisioning` | `true` | 알파 | 1.3 | 1.7 |
| `DynamicVolumeProvisioning` | `true` | GA | 1.8 | - |
| `EnableEquivalenceClassCache` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.14 |
| `EnableEquivalenceClassCache` | - | 사용 중단 | 1.15 | - |
| `ExperimentalCriticalPodAnnotation` | `false` | 알파 | 1.5 | 1.12 |
| `ExperimentalCriticalPodAnnotation` | `false` | 사용 중단 | 1.13 | - |
| `GCERegionalPersistentDisk` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.12 |
| `GCERegionalPersistentDisk` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `HugePages` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `HugePages` | `true` | 베타| 1.10 | 1.13 |
| `HugePages` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `Initializers` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.13 |
| `Initializers` | - | 사용 중단 | 1.14 | - |
| `KubeletConfigFile` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `KubeletConfigFile` | - | 사용 중단 | 1.10 | - |
| `KubeletPluginsWatcher` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `KubeletPluginsWatcher` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.12 |
| `KubeletPluginsWatcher` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `MountPropagation` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `MountPropagation` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.11 |
| `MountPropagation` | `true` | GA | 1.12 | - |
| `NodeLease` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.13 |
| `NodeLease` | `true` | 베타 | 1.14 | 1.16 |
| `NodeLease` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `PersistentLocalVolumes` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.9 |
| `PersistentLocalVolumes` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.13 |
| `PersistentLocalVolumes` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `PodPriority` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.10 |
| `PodPriority` | `true` | 베타 | 1.11 | 1.13 |
| `PodPriority` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `PodReadinessGates` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `PodReadinessGates` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.13 |
| `PodReadinessGates` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `PodShareProcessNamespace` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.11 |
| `PodShareProcessNamespace` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.16 |
| `PodShareProcessNamespace` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `PVCProtection` | `false` | 알파 | 1.9 | 1.9 |
| `PVCProtection` | - | 사용 중단 | 1.10 | - |
| `RequestManagement` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.16 |
| `ResourceQuotaScopeSelectors` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `ResourceQuotaScopeSelectors` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.16 |
| `ResourceQuotaScopeSelectors` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `ScheduleDaemonSetPods` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
| `ScheduleDaemonSetPods` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.16 |
| `ScheduleDaemonSetPods` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `ServiceLoadBalancerFinalizer` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.15 |
| `ServiceLoadBalancerFinalizer` | `true` | 베타 | 1.16 | 1.16 |
| `ServiceLoadBalancerFinalizer` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `StorageObjectInUseProtection` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.10 |
| `StorageObjectInUseProtection` | `true` | GA | 1.11 | - |
| `SupportIPVSProxyMode` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.8 |
| `SupportIPVSProxyMode` | `false` | 베타 | 1.9 | 1.9 |
| `SupportIPVSProxyMode` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.10 |
| `SupportIPVSProxyMode` | `true` | GA | 1.11 | - |
| `TaintBasedEvictions` | `false` | 알파 | 1.6 | 1.12 |
| `TaintBasedEvictions` | `true` | 베타 | 1.13 | 1.17 |
| `TaintBasedEvictions` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `TaintNodesByCondition` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.11 |
| `TaintNodesByCondition` | `true` | 베타 | 1.12 | 1.16 |
| `TaintNodesByCondition` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `VolumePVCDataSource` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.15 |
| `VolumePVCDataSource` | `true` | 베타 | 1.16 | 1.17 |
| `VolumePVCDataSource` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `VolumeScheduling` | `false` | 알파 | 1.9 | 1.9 |
| `VolumeScheduling` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.12 |
| `VolumeScheduling` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `VolumeSubpath` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `VolumeSubpathEnvExpansion` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.14 |
| `VolumeSubpathEnvExpansion` | `true` | 베타 | 1.15 | 1.16 |
| `VolumeSubpathEnvExpansion` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `WatchBookmark` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.15 |
| `WatchBookmark` | `true` | 베타 | 1.16 | 1.16 |
| `WatchBookmark` | `true` | GA | 1.17 | - |
| `WindowsGMSA` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.15 |
| `WindowsGMSA` | `true` | 베타 | 1.16 | 1.17 |
| `WindowsGMSA` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `WindowsRunAsUserName` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.16 |
| `WindowsRunAsUserName` | `true` | 베타 | 1.17 | 1.17 |
| `WindowsRunAsUserName` | `true` | GA | 1.18 | - |
{{< /table >}}
## 기능 사용
### 기능 단계
기능은 *알파*, *베타* 또는 *GA* 단계일 수 있다.
*알파* 기능은 다음을 의미한다.
* 기본적으로 비활성화되어 있다.
* 버그가 있을 수 있다. 이 기능을 사용하면 버그에 노출될 수 있다.
* 기능에 대한 지원은 사전 통지없이 언제든지 중단될 수 있다.
* API는 이후 소프트웨어 릴리스에서 예고없이 호환되지 않는 방식으로 변경될 수 있다.
* 버그의 위험이 증가하고 장기 지원이 부족하여, 단기 테스트
클러스터에서만 사용하는 것이 좋다.
*베타* 기능은 다음을 의미한다.
* 기본적으로 활성화되어 있다.
* 이 기능은 잘 테스트되었다. 이 기능을 활성화하면 안전한 것으로 간주된다.
* 세부 내용은 변경될 수 있지만, 전체 기능에 대한 지원은 중단되지 않는다.
* 오브젝트의 스키마 및/또는 시맨틱은 후속 베타 또는 안정 릴리스에서
호환되지 않는 방식으로 변경될 수 있다. 이러한 상황이 발생하면, 다음 버전으로 마이그레이션하기 위한
지침을 제공한다. API 오브젝트를 삭제, 편집 및 재작성해야
할 수도 있다. 편집 과정에서 약간의 생각이 필요할 수 있다.
해당 기능에 의존하는 애플리케이션의 경우 다운타임이 필요할 수 있다.
* 후속 릴리스에서 호환되지 않는 변경이 발생할 수 있으므로
업무상 중요하지 않은(non-business-critical) 용도로만
권장한다. 독립적으로 업그레이드할 수 있는 여러 클러스터가 있는 경우, 이 제한을 완화할 수 있다.
{{< note >}}
*베타* 기능을 사용해 보고 의견을 보내주길 바란다!
베타 기간이 종료된 후에는, 더 많은 변경을 하는 것이 실용적이지 않을 수 있다.
{{< /note >}}
*GA*(General Availability) 기능은 *안정* 기능이라고도 한다. 이 의미는 다음과 같다.
* 이 기능은 항상 활성화되어 있다. 비활성화할 수 없다.
* 해당 기능 게이트는 더 이상 필요하지 않다.
* 여러 후속 버전의 릴리스된 소프트웨어에 안정적인 기능의 버전이 포함된다.
## 기능 게이트 목록 {#feature-gates}
각 기능 게이트는 특정 기능을 활성화/비활성화하도록 설계되었다.
- `Accelerators`: 도커 사용 시 Nvidia GPU 지원 활성화한다.
- `AdvancedAuditing`: [고급 감사](/docs/tasks/debug-application-cluster/audit/#advanced-audit) 기능을 활성화한다.
- `AffinityInAnnotations`(*사용 중단됨*): [파드 어피니티 또는 안티-어피니티](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#어피니티-affinity-와-안티-어피니티-anti-affinity) 설정을 활성화한다.
- `AllowExtTrafficLocalEndpoints`: 서비스가 외부 요청을 노드의 로컬 엔드포인트로 라우팅할 수 있도록 한다.
- `AnyVolumeDataSource`: {{< glossary_tooltip text="PVC" term_id="persistent-volume-claim" >}}의
`DataSource` 로 모든 사용자 정의 리소스 사용을 활성화한다.
- `APIListChunking`: API 클라이언트가 API 서버에서 (`LIST` 또는 `GET`) 리소스를 청크(chunks)로 검색할 수 있도록 한다.
- `APIPriorityAndFairness`: 각 서버의 우선 순위와 공정성을 통해 동시 요청을 관리할 수 ​​있다. (`RequestManagement` 에서 이름이 변경됨)
- `APIResponseCompression`: `LIST` 또는 `GET` 요청에 대한 API 응답을 압축한다.
- `AppArmor`: 도커를 사용할 때 리눅스 노드에서 AppArmor 기반의 필수 접근 제어를 활성화한다.
자세한 내용은 [AppArmor 튜토리얼](/ko/docs/tutorials/clusters/apparmor/)을 참고한다.
- `AttachVolumeLimit`: 볼륨 플러그인이 노드에 연결될 수 있는 볼륨 수에
대한 제한을 보고하도록 한다.
자세한 내용은 [동적 볼륨 제한](/docs/concepts/storage/storage-limits/#dynamic-volume-limits)을 참고한다.
- `BalanceAttachedNodeVolumes`: 스케줄링 시 균형 잡힌 리소스 할당을 위해 고려할 노드의 볼륨 수를
포함한다. 스케줄러가 결정을 내리는 동안 CPU, 메모리 사용률 및 볼륨 수가
더 가까운 노드가 선호된다.
- `BlockVolume`: 파드에서 원시 블록 장치의 정의와 사용을 활성화한다.
자세한 내용은 [원시 블록 볼륨 지원](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#원시-블록-볼륨-지원)을
참고한다.
- `BoundServiceAccountTokenVolume`: ServiceAccountTokenVolumeProjection으로 구성된 프로젝션 볼륨을 사용하도록 서비스어카운트 볼륨을
마이그레이션한다.
자세한 내용은 [서비스 어카운트 토큰 볼륨](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/storage/svcacct-token-volume-source.md)을
확인한다.
- `ConfigurableFSGroupPolicy`: 파드에 볼륨을 마운트할 때 fsGroups에 대한 볼륨 권한 변경 정책을 구성할 수 있다. 자세한 내용은 [파드에 대한 볼륨 권한 및 소유권 변경 정책 구성](/docs/tasks/configure-pod-container/security-context/#configure-volume-permission-and-ownership-change-policy-for-pods)을 참고한다.
- `CPUManager`: 컨테이너 수준의 CPU 어피니티 지원을 활성화한다. [CPU 관리 정책](/docs/tasks/administer-cluster/cpu-management-policies/)을 참고한다.
- `CRIContainerLogRotation`: cri 컨테이너 런타임에 컨테이너 로그 로테이션을 활성화한다.
- `CSIBlockVolume`: 외부 CSI 볼륨 드라이버가 블록 스토리지를 지원할 수 있게 한다. 자세한 내용은 [`csi` 원시 블록 볼륨 지원](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#csi-원시-raw-블록-볼륨-지원) 문서를 참고한다.
- `CSIDriverRegistry`: csi.storage.k8s.io에서 CSIDriver API 오브젝트와 관련된 모든 로직을 활성화한다.
- `CSIInlineVolume`: 파드에 대한 CSI 인라인 볼륨 지원을 활성화한다.
- `CSIMigration`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 인-트리 플러그인에서 사전 설치된 해당 CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다.
- `CSIMigrationAWS`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 AWS-EBS 인-트리 플러그인에서 EBS CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에 EBS CSI 플러그인이 설치와 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 EBS 플러그인으로 폴백(falling back)을 지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationAWSComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 EBS 인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직을 사용하여 볼륨 작업을 AWS-EBS 인-트리 플러그인에서 EBS CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 클러스터의 모든 노드에 CSIMigration과 CSIMigrationAWS 기능 플래그가 활성화되고 EBS CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있어야 한다.
- `CSIMigrationAzureDisk`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 Azure-Disk 인-트리 플러그인에서 AzureDisk CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에 AzureDisk CSI 플러그인이 설치와 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 AzureDisk 플러그인으로 폴백을 지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationAzureDiskComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 Azure-Disk 인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직을 사용하여 볼륨 작업을 Azure-Disk 인-트리 플러그인에서 AzureDisk CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 클러스터의 모든 노드에 CSIMigration과 CSIMigrationAzureDisk 기능 플래그가 활성화되고 AzureDisk CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있어야 한다.
- `CSIMigrationAzureFile`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 Azure-File 인-트리 플러그인에서 AzureFile CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에 AzureFile CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 AzureFile 플러그인으로 폴백을 지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationAzureFileComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 Azure 파일 인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 Azure 파일 인-트리 플러그인에서 AzureFile CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 클러스터의 모든 노드에 CSIMigration과 CSIMigrationAzureFile 기능 플래그가 활성화되고 AzureFile CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있어야 한다.
- `CSIMigrationGCE`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 GCE-PD 인-트리 플러그인에서 PD CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에 PD CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 GCE 플러그인으로 폴백을 지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationGCEComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 GCE-PD 인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 GCE-PD 인-트리 플러그인에서 PD CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. CSIMigration과 CSIMigrationGCE 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationOpenStack`: shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 Cinder 인-트리 플러그인에서 Cinder CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에 Cinder CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 Cinder 플러그인으로 폴백을 지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationOpenStackComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 Cinder 인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직이 Cinder 인-트리 플러그인에서 Cinder CSI 플러그인으로 볼륨 작업을 라우팅할 수 있도록 한다. 클러스터의 모든 노드에 CSIMigration과 CSIMigrationOpenStack 기능 플래그가 활성화되고 Cinder CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있어야 한다.
- `CSINodeInfo`: csi.storage.k8s.io에서 CSINodeInfo API 오브젝트와 관련된 모든 로직을 활성화한다.
- `CSIPersistentVolume`: [CSI (Container Storage Interface)](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/storage/container-storage-interface.md)
호환 볼륨 플러그인을 통해 프로비저닝된 볼륨을 감지하고
마운트할 수 있다.
자세한 내용은 [`csi` 볼륨 유형](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#csi) 문서를 확인한다.
- `CustomCPUCFSQuotaPeriod`: 노드가 CPUCFSQuotaPeriod를 변경하도록 한다.
- `CustomPodDNS`: `dnsConfig` 속성을 사용하여 파드의 DNS 설정을 사용자 정의할 수 있다.
자세한 내용은 [파드의 DNS 설정](/ko/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/#pod-dns-config)을
확인한다.
- `CustomResourceDefaulting`: OpenAPI v3 유효성 검사 스키마에서 기본값에 대한 CRD 지원을 활성화한다.
- `CustomResourcePublishOpenAPI`: CRD OpenAPI 사양을 게시할 수 있다.
- `CustomResourceSubresources`: [커스텀리소스데피니션](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)에서
생성된 리소스에서 `/status` 및 `/scale` 하위 리소스를 활성화한다.
- `CustomResourceValidation`: [커스텀리소스데피니션](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)에서
생성된 리소스에서 스키마 기반 유효성 검사를 활성화한다.
- `CustomResourceWebhookConversion`: [커스텀리소스데피니션](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)에서
생성된 리소스에 대해 웹 훅 기반의 변환을 활성화한다.
실행 중인 파드 문제를 해결한다.
- `DevicePlugins`: 노드에서 [장치 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)
기반 리소스 프로비저닝을 활성화한다.
- `DryRun`: 서버 측의 [dry run](/docs/reference/using-api/api-concepts/#dry-run) 요청을
요청을 활성화하여 커밋하지 않고 유효성 검사, 병합 및 변화를 테스트할 수 있다.
- `DynamicAuditing`: [동적 감사](/docs/tasks/debug-application-cluster/audit/#dynamic-backend) 기능을 활성화한다.
- `DynamicKubeletConfig`: kubelet의 동적 구성을 활성화한다. [kubelet 재구성](/docs/tasks/administer-cluster/reconfigure-kubelet/)을 참고한다.
- `DynamicProvisioningScheduling`: 볼륨 스케줄을 인식하고 PV 프로비저닝을 처리하도록 기본 스케줄러를 확장한다.
이 기능은 v1.12의 `VolumeScheduling` 기능으로 대체되었다.
- `DynamicVolumeProvisioning`(*사용 중단됨*): 파드에 퍼시스턴트 볼륨의 [동적 프로비저닝](/ko/docs/concepts/storage/dynamic-provisioning/)을 활성화한다.
- `EnableAggregatedDiscoveryTimeout` (*사용 중단됨*): 수집된 검색 호출에서 5초 시간 초과를 활성화한다.
- `EnableEquivalenceClassCache`: 스케줄러가 파드를 스케줄링할 때 노드의 동등성을 캐시할 수 있게 한다.
- `EphemeralContainers`: 파드를 실행하기 위한 {{< glossary_tooltip text="임시 컨테이너"
term_id="ephemeral-container" >}}를 추가할 수 있다.
- `EvenPodsSpread`: 토폴로지 도메인 간에 파드를 균등하게 스케줄링할 수 있다. [파드 토폴로지 분배 제약 조건](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-topology-spread-constraints/)을 참고한다.
- `ExpandInUsePersistentVolumes`: 사용 중인 PVC를 확장할 수 있다. [사용 중인 퍼시스턴트볼륨클레임 크기 조정](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#사용-중인-퍼시스턴트볼륨클레임-크기-조정)을 참고한다.
- `ExpandPersistentVolumes`: 퍼시스턴트 볼륨 확장을 활성화한다. [퍼시스턴트 볼륨 클레임 확장](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#퍼시스턴트-볼륨-클레임-확장)을 참고한다.
- `ExperimentalCriticalPodAnnotation`: 특정 파드에 *critical* 로 어노테이션을 달아서 [스케줄링이 보장되도록](/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/) 한다.
이 기능은 v1.13부터 파드 우선 순위 및 선점으로 인해 사용 중단되었다.
- `ExperimentalHostUserNamespaceDefaultingGate`: 사용자 네임스페이스를 호스트로
기본 활성화한다. 이것은 다른 호스트 네임스페이스, 호스트 마운트,
권한이 있는 컨테이너 또는 특정 비-네임스페이스(non-namespaced) 기능(예: `MKNODE`, `SYS_MODULE` 등)을
사용하는 컨테이너를 위한 것이다. 도커 데몬에서 사용자 네임스페이스
재 매핑이 활성화된 경우에만 활성화해야 한다.
- `EndpointSlice`: 보다 스케일링 가능하고 확장 가능한 네트워크 엔드포인트에 대한
엔드포인트 슬라이스를 활성화한다. [엔드포인트 슬라이스 활성화](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices/)를 참고한다.
- `EndpointSliceProxying`: 이 기능 게이트가 활성화되면, kube-proxy는
엔드포인트슬라이스를 엔드포인트 대신 기본 데이터 소스로 사용하여
확장성과 성능을 향상시킨다. [엔드포인트 슬라이스 활성화](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices/)를 참고한다.
- `GCERegionalPersistentDisk`: GCE에서 지역 PD 기능을 활성화한다.
- `HugePages`: 사전 할당된 [huge page](/ko/docs/tasks/manage-hugepages/scheduling-hugepages/)의 할당 및 사용을 활성화한다.
- `HugePageStorageMediumSize`: 사전 할당된 [huge page](/ko/docs/tasks/manage-hugepages/scheduling-hugepages/)의 여러 크기를 지원한다.
- `HyperVContainer`: 윈도우 컨테이너를 위한 [Hyper-V 격리](https://docs.microsoft.com/ko-kr/virtualization/windowscontainers/manage-containers/hyperv-container) 기능을 활성화한다.
- `HPAScaleToZero`: 사용자 정의 또는 외부 메트릭을 사용할 때 `HorizontalPodAutoscaler` 리소스에 대해 `minReplicas` 를 0으로 설정한다.
- `ImmutableEphemeralVolumes`: 안정성과 성능 향상을 위해 개별 시크릿(Secret)과 컨피그맵(ConfigMap)을 변경할 수 없는(immutable) 것으로 표시할 수 있다.
- `KubeletConfigFile`: 구성 파일을 사용하여 지정된 파일에서 kubelet 구성을 로드할 수 있다.
자세한 내용은 [구성 파일을 통해 kubelet 파라미터 설정](/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/)을 참고한다.
- `KubeletPluginsWatcher`: kubelet이 [CSI 볼륨 드라이버](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#csi)와 같은
플러그인을 검색할 수 있도록 프로브 기반 플러그인 감시자(watcher) 유틸리티를 사용한다.
- `KubeletPodResources`: kubelet의 파드 리소스 grpc 엔드포인트를 활성화한다.
자세한 내용은 [장치 모니터링 지원](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/compute-device-assignment.md)을 참고한다.
- `LegacyNodeRoleBehavior`: 비활성화되면, 서비스 로드 밸런서 및 노드 중단의 레거시 동작은 기능별 레이블을 대신하여 `node-role.kubernetes.io/master` 레이블을 무시한다.
- `LocalStorageCapacityIsolation`: [로컬 임시 스토리지](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)와 [emptyDir 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir)의 `sizeLimit` 속성을 사용할 수 있게 한다.
- `LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring`: [로컬 임시 스토리지](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)에 대해 `LocalStorageCapacityIsolation`이 활성화되고 [emptyDir 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir)에 대한 백업 파일시스템이 프로젝트 쿼터를 지원하고 활성화된 경우, 프로젝트 쿼터를 사용하여 파일시스템 사용보다는 [emptyDir 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir) 스토리지 사용을 모니터링하여 성능과 정확성을 향상시킨다.
- `MountContainers`: 호스트의 유틸리티 컨테이너를 볼륨 마운터로 사용할 수 있다.
- `MountPropagation`: 한 컨테이너에서 다른 컨테이너 또는 파드로 마운트된 볼륨을 공유할 수 있다.
자세한 내용은 [마운트 전파(propagation)](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#마운트-전파-propagation)을 참고한다.
- `NodeDisruptionExclusion`: 영역(zone) 장애 시 노드가 제외되지 않도록 노드 레이블 `node.kubernetes.io/exclude-disruption` 사용을 활성화한다.
- `NodeLease`: 새로운 리스(Lease) API가 노드 상태 신호로 사용될 수 있는 노드 하트비트(heartbeats)를 보고할 수 있게 한다.
- `NonPreemptingPriority`: 프라이어리티클래스(PriorityClass)와 파드에 NonPreempting 옵션을 활성화한다.
- `PersistentLocalVolumes`: 파드에서 `local` 볼륨 유형의 사용을 활성화한다.
`local` 볼륨을 요청하는 경우 파드 어피니티를 지정해야 한다.
- `PodDisruptionBudget`: [PodDisruptionBudget](/docs/tasks/run-application/configure-pdb/) 기능을 활성화한다.
- `PodOverhead`: 파드 오버헤드를 판단하기 위해 [파드오버헤드(PodOverhead)](/ko/docs/concepts/configuration/pod-overhead/) 기능을 활성화한다.
- `PodPriority`: [우선 순위](/ko/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/)를 기반으로 파드의 스케줄링 취소와 선점을 활성화한다.
- `PodReadinessGates`: 파드 준비성 평가를 확장하기 위해
`PodReadinessGate` 필드 설정을 활성화한다. 자세한 내용은 [파드의 준비성 게이트](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-readiness-gate)를
참고한다.
- `PodShareProcessNamespace`: 파드에서 실행되는 컨테이너 간에 단일 프로세스 네임스페이스를
공유하기 위해 파드에서 `shareProcessNamespace` 설정을 활성화한다. 자세한 내용은
[파드의 컨테이너 간 프로세스 네임스페이스 공유](/docs/tasks/configure-pod-container/share-process-namespace/)에서 확인할 수 있다.
- `ProcMountType`: 컨테이너의 ProcMountType 제어를 활성화한다.
- `PVCProtection`: 파드에서 사용 중일 때 퍼시스턴트볼륨클레임(PVC)이
삭제되지 않도록 한다.
- `QOSReserved`: QoS 수준에서 리소스 예약을 허용하여 낮은 QoS 수준의 파드가 더 높은 QoS 수준에서
요청된 리소스로 파열되는 것을 방지한다(현재 메모리만 해당).
- `ResourceLimitsPriorityFunction`: 입력 파드의 CPU 및 메모리 한도 중
하나 이상을 만족하는 노드에 가능한 최저 점수 1을 할당하는
스케줄러 우선 순위 기능을 활성화한다. 의도는 동일한 점수를 가진
노드 사이의 관계를 끊는 것이다.
- `ResourceQuotaScopeSelectors`: 리소스 쿼터 범위 셀렉터를 활성화한다.
- `RotateKubeletClientCertificate`: kubelet에서 클라이언트 TLS 인증서의 로테이션을 활성화한다.
자세한 내용은 [kubelet 구성](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet-tls-bootstrapping/#kubelet-configuration)을 참고한다.
- `RotateKubeletServerCertificate`: kubelet에서 서버 TLS 인증서의 로테이션을 활성화한다.
자세한 내용은 [kubelet 구성](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet-tls-bootstrapping/#kubelet-configuration)을 참고한다.
- `RunAsGroup`: 컨테이너의 init 프로세스에 설정된 기본 그룹 ID 제어를 활성화한다.
- `RuntimeClass`: 컨테이너 런타임 구성을 선택하기 위해 [런타임클래스(RuntimeClass)](/ko/docs/concepts/containers/runtime-class/) 기능을 활성화한다.
- `ScheduleDaemonSetPods`: 데몬셋(DaemonSet) 컨트롤러 대신 기본 스케줄러로 데몬셋 파드를 스케줄링할 수 있다.
- `SCTPSupport`: SCTP를 `Service`, `Endpoint`, `NetworkPolicy` 및 `Pod` 정의에서 `protocol` 값으로 사용하는 것을 활성화한다.
- `ServerSideApply`: API 서버에서 [SSA(Sever Side Apply)](/docs/reference/using-api/api-concepts/#server-side-apply) 경로를 활성화한다.
- `ServiceAppProtocol`: 서비스와 엔드포인트에서 `AppProtocol` 필드를 활성화한다.
- `ServiceLoadBalancerFinalizer`: 서비스 로드 밸런서에 대한 Finalizer 보호를 활성화한다.
- `ServiceNodeExclusion`: 클라우드 제공자가 생성한 로드 밸런서에서 노드를 제외할 수 있다.
"`alpha.service-controller.kubernetes.io/exclude-balancer`" 키 또는 `node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers` 로 레이블이 지정된 경우 노드를 제외할 수 있다.
- `ServiceTopology`: 서비스가 클러스터의 노드 토폴로지를 기반으로 트래픽을 라우팅할 수 있도록 한다. 자세한 내용은 [서비스토폴로지(ServiceTopology)](/ko/docs/concepts/services-networking/service-topology/)를 참고한다.
- `StartupProbe`: kubelet에서 [스타트업](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#언제-스타트업-프로브를-사용해야-하는가) 프로브를 활성화한다.
- `StorageObjectInUseProtection`: 퍼시스턴트볼륨 또는 퍼시스턴트볼륨클레임 오브젝트가 여전히
사용 중인 경우 삭제를 연기한다.
- `StorageVersionHash`: API 서버가 디스커버리에서 스토리지 버전 해시를 노출하도록 허용한다.
- `StreamingProxyRedirects`: 스트리밍 요청을 위해 백엔드(kubelet)에서 리디렉션을
가로채서 따르도록 API 서버에 지시한다.
스트리밍 요청의 예로는 `exec`, `attach` 및 `port-forward` 요청이 있다.
- `SupportIPVSProxyMode`: IPVS를 사용하여 클러스터 내 서비스 로드 밸런싱을 제공한다.
자세한 내용은 [서비스 프록시](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#가상-ip와-서비스-프록시)를 참고한다.
- `SupportPodPidsLimit`: 파드의 PID 제한을 지원한다.
- `Sysctls`: 각 파드에 설정할 수 있는 네임스페이스 커널 파라미터(sysctl)를 지원한다.
자세한 내용은 [sysctl](/docs/tasks/administer-cluster/sysctl-cluster/)을 참고한다.
- `TaintBasedEvictions`: 노드의 테인트(taint) 및 파드의 톨러레이션(toleration)을 기반으로 노드에서 파드를 축출할 수 있다.
자세한 내용은 [테인트와 톨러레이션](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/)을 참고한다.
- `TaintNodesByCondition`: [노드 컨디션](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/#condition)을 기반으로 자동 테인트 노드를 활성화한다.
- `TokenRequest`: 서비스 어카운트 리소스에서 `TokenRequest` 엔드포인트를 활성화한다.
- `TokenRequestProjection`: [`projected` 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#projected)을 통해 서비스 어카운트
토큰을 파드에 주입할 수 있다.
- `TopologyManager`: 쿠버네티스의 다른 컴포넌트에 대한 세분화된 하드웨어 리소스 할당을 조정하는 메커니즘을 활성화한다. [노드의 토폴로지 관리 정책 제어](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)를 참고한다.
- `TTLAfterFinished`: [TTL 컨트롤러](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/ttlafterfinished/)가 실행이 끝난 후 리소스를 정리하도록 허용한다.
- `VolumePVCDataSource`: 기존 PVC를 데이터 소스로 지정하는 기능을 지원한다.
- `VolumeScheduling`: 볼륨 토폴로지 인식 스케줄링을 활성화하고
퍼시스턴트볼륨클레임(PVC) 바인딩이 스케줄링 결정을 인식하도록 한다. 또한
`PersistentLocalVolumes` 기능 게이트와 함께 사용될 때
[`local`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#local) 볼륨 유형을 사용할 수 있다.
- `VolumeSnapshotDataSource`: 볼륨 스냅샷 데이터 소스 지원을 활성화한다.
- `VolumeSubpathEnvExpansion`: 환경 변수를 `subPath`로 확장하기 위해 `subPathExpr` 필드를 활성화한다.
- `WatchBookmark`: 감시자 북마크(watch bookmark) 이벤트 지원을 활성화한다.
- `WindowsGMSA`: 파드에서 컨테이너 런타임으로 GMSA 자격 증명 스펙을 전달할 수 있다.
- `WindowsRunAsUserName` : 기본 사용자가 아닌(non-default) 사용자로 윈도우 컨테이너에서 애플리케이션을 실행할 수 있도록 지원한다.
자세한 내용은 [RunAsUserName 구성](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-runasusername)을 참고한다.
- `WinDSR`: kube-proxy가 윈도우용 DSR 로드 밸런서를 생성할 수 있다.
- `WinOverlay`: kube-proxy가 윈도우용 오버레이 모드에서 실행될 수 있도록 한다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [사용 중단 정책](/docs/reference/using-api/deprecation-policy/)은 쿠버네티스에 대한
기능과 컴포넌트를 제거하는 프로젝트의 접근 방법을 설명한다.

12
content/ko/docs/reference/glossary/cni.md
View File

@ -2,17 +2,17 @@
title: 컨테이너 네트워크 인터페이스(Container network interface, CNI)
id: cni
date: 2018-05-25
full_link: /docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni
full_link: /ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni
short_description: >
컨테이너 네트워크 인터페이스(CNI) 플러그인은 appc/CNI 스팩을 따르는 네트워크 플러그인의 일종이다.
aka:
aka:
tags:
- networking
- networking
---
컨테이너 네트워크 인터페이스(CNI) 플러그인은 appc/CNI 스팩을 따르는 네트워크 플러그인의 일종이다.
<!--more-->
<!--more-->
* 쿠버네티스와 CNI에 대한 정보는 [여기](/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni)를 참고한다.
* 쿠버네티스와 CNI에 대한 정보는 ["네트워크 플러그인"](/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni)에서 볼 수 있다.
* 쿠버네티스와 CNI에 대한 정보는 [여기](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni)를 참고한다.
* 쿠버네티스와 CNI에 대한 정보는 ["네트워크 플러그인"](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/#cni)에서 볼 수 있다.

4
content/ko/docs/reference/glossary/cronjob.md
View File

@ -11,9 +11,9 @@ tags:
- core-object
- workload
---
주기적인 일정에 따라 실행되는 [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)을 관리.
주기적인 일정에 따라 실행되는 [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/)을 관리.
<!--more-->
*crontab* 파일의 라인과 유사하게, 크론잡 오브젝트는 [크론](https://en.wikipedia.org/wiki/Cron) 형식을 사용하여 일정을 지정한다.
*crontab* 파일의 라인과 유사하게, 크론잡 오브젝트는 [크론](https://ko.wikipedia.org/wiki/Cron) 형식을 사용하여 일정을 지정한다.

2
content/ko/docs/reference/glossary/device-plugin.md
View File

@ -24,6 +24,6 @@ tags:
장치 플러그인을 {{< glossary_tooltip term_id="daemonset" >}}으로 배포하거나,
각 대상 노드에 직접 장치 플러그인 소프트웨어를 설치할 수 있다.
[장치 플러그인](/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)
[장치 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/)
의 더 자세한 정보를
본다

2
content/ko/docs/reference/glossary/docker.md
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@ -14,5 +14,5 @@ tags:
<!--more-->
Docker는 Linux 커널의 리소스 격리 기능을 사용하며, 그 격리 기능의 예는 cgroups, 커널 네임스페이스, OverlayFS와 같은 조합 가능한 파일 시스템, 컨테이너가 단일 Linux 인스턴스에서 독립적으로 실행되게 하여 가상 머신(VM)을 시작하고 관리하는 오버헤드를 피할 수 있도록 하는 기타 기능 등이 있다.
Docker는 리눅스 커널의 리소스 격리 기능을 사용하며, 그 격리 기능의 예는 cgroups, 커널 네임스페이스, OverlayFS와 같은 조합 가능한 파일 시스템, 컨테이너가 단일 리눅스 인스턴스에서 독립적으로 실행되게 하여 가상 머신(VM)을 시작하고 관리하는 오버헤드를 피할 수 있도록 하는 기타 기능 등이 있다.

2
content/ko/docs/reference/glossary/job.md
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@ -2,7 +2,7 @@
title: 잡(Job)
id: job
date: 2018-04-12
full_link: /docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion
full_link: /docs/concepts/workloads/controllers/job
short_description: >
완료를 목표로 실행되는 유한 또는 배치 작업.

3
content/ko/docs/reference/glossary/minikube.md
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@ -17,5 +17,4 @@ tags:
Minikube는 VM이나 사용자 컴퓨터에서 단일 노드 클러스터를 실행한다.
Minikube를 사용하여
[학습 환경에서 쿠버네티스 시도하기](/docs/setup/learning-environment/)를 할 수 있다.
[학습 환경에서 쿠버네티스 시도하기](/ko/docs/setup/learning-environment/)를 할 수 있다.

4
content/ko/docs/reference/glossary/volume.md
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@ -4,14 +4,14 @@ id: volume
date: 2018-04-12
full_link: /ko/docs/concepts/storage/volumes/
short_description: >
데이터를 포함하고 있는 디렉토리이며, 파드의 컨테이너에서 접근 가능하다.
데이터를 포함하고 있는 디렉터리이며, 파드의 컨테이너에서 접근 가능하다.
aka:
tags:
- core-object
- fundamental
---
데이터를 포함하고 있는 디렉토리이며, {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}의 {{< glossary_tooltip text="컨테이너" term_id="container" >}}에서 접근 가능하다.
데이터를 포함하고 있는 디렉터리이며, {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}의 {{< glossary_tooltip text="컨테이너" term_id="container" >}}에서 접근 가능하다.
<!--more-->

11
content/ko/docs/reference/kubectl/cheatsheet.md
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@ -255,7 +255,7 @@ KUBE_EDITOR="nano" kubectl edit svc/docker-registry # 다른 편집기 사용
## 리소스 스케일링
```bash
kubectl scale --replicas=3 rs/foo # 'foo'라는 레플리카 셋을 3으로 스케일
kubectl scale --replicas=3 rs/foo # 'foo'라는 레플리카셋을 3으로 스케일
kubectl scale --replicas=3 -f foo.yaml # "foo.yaml"에 지정된 리소스의 크기를 3으로 스케일
kubectl scale --current-replicas=2 --replicas=3 deployment/mysql # mysql이라는 디플로이먼트의 현재 크기가 2인 경우, mysql을 3으로 스케일
kubectl scale --replicas=5 rc/foo rc/bar rc/baz # 여러 개의 레플리케이션 컨트롤러 스케일
@ -286,6 +286,11 @@ kubectl logs -f my-pod # 실시간 스트림 파드
kubectl logs -f my-pod -c my-container # 실시간 스트림 파드 로그(stdout, 멀티-컨테이너 경우)
kubectl logs -f -l name=myLabel --all-containers # name이 myLabel인 모든 파드의 로그 스트리밍 (stdout)
kubectl run -i --tty busybox --image=busybox -- sh # 대화형 셸로 파드를 실행
kubectl run nginx --image=nginx -n
mynamespace # 특정 네임스페이스에서 nginx 파드 실행
kubectl run nginx --image=nginx # nginx 파드를 실행하고 해당 스펙을 pod.yaml 파일에 기록
--dry-run=client -o yaml > pod.yaml
kubectl attach my-pod -i # 실행중인 컨테이너에 연결
kubectl port-forward my-pod 5000:6000 # 로컬 머신의 5000번 포트를 리스닝하고, my-pod의 6000번 포트로 전달
kubectl exec my-pod -- ls / # 기존 파드에서 명령 실행(한 개 컨테이너 경우)
@ -310,7 +315,7 @@ kubectl taint nodes foo dedicated=special-user:NoSchedule
### 리소스 타입
단축명, [API 그룹](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/#api-groups)과 함께 지원되는 모든 리소스 유형들, 그것들의 [네임스페이스](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/namespaces)와 [종류(Kind)](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/kubernetes-objects)를 나열:
단축명, [API 그룹](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/#api-그룹)과 함께 지원되는 모든 리소스 유형들, 그것들의 [네임스페이스](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/namespaces)와 [종류(Kind)](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/kubernetes-objects)를 나열:
```bash
kubectl api-resources
@ -385,5 +390,3 @@ Kubectl 로그 상세 레벨(verbosity)은 `-v` 또는`--v` 플래그와 로그
* 재사용 스크립트에서 kubectl 사용 방법을 이해하기 위해 [kubectl 사용법](/docs/reference/kubectl/conventions/)을 참고한다.
* 더 많은 [kubectl 치트 시트](https://github.com/dennyzhang/cheatsheet-kubernetes-A4) 커뮤니티 확인

65
content/ko/docs/reference/kubectl/overview.md
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@ -8,7 +8,7 @@ card:
---
<!-- overview -->
Kubectl은 쿠버네티스 클러스터를 제어하기 위한 커맨드 라인 도구이다. `kubectl` 은 config 파일을 $HOME/.kube 에서 찾는다. KUBECONFIG 환경 변수를 설정하거나 [`--kubeconfig`](/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/) 플래그를 설정하여 다른 [kubeconfig](/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/) 파일을 지정할 수 있다.
Kubectl은 쿠버네티스 클러스터를 제어하기 위한 커맨드 라인 도구이다. 구성을 위해, `kubectl` 은 config 파일을 $HOME/.kube 에서 찾는다. KUBECONFIG 환경 변수를 설정하거나 [`--kubeconfig`](/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/) 플래그를 설정하여 다른 [kubeconfig](/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/) 파일을 지정할 수 있다.
이 개요는 `kubectl` 구문을 다루고, 커맨드 동작을 설명하며, 일반적인 예제를 제공한다. 지원되는 모든 플래그 및 하위 명령을 포함한 각 명령에 대한 자세한 내용은 [kubectl](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/) 참조 문서를 참고한다. 설치 방법에 대해서는 [kubectl 설치](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl/)를 참고한다.
@ -29,11 +29,11 @@ kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags]
* `TYPE`: [리소스 타입](#리소스-타입)을 지정한다. 리소스 타입은 대소문자를 구분하지 않으며 단수형, 복수형 또는 약어 형식을 지정할 수 있다. 예를 들어, 다음의 명령은 동일한 출력 결과를 생성한다.
```shell
kubectl get pod pod1
kubectl get pods pod1
kubectl get po pod1
```
```shell
kubectl get pod pod1
kubectl get pods pod1
kubectl get po pod1
```
* `NAME`: 리소스 이름을 지정한다. 이름은 대소문자를 구분한다. 이름을 생략하면, 모든 리소스에 대한 세부 사항이 표시된다. 예: `kubectl get pods`
@ -110,13 +110,13 @@ kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags]
`version` | `kubectl version [--client] [flags]` | 클라이언트와 서버에서 실행 중인 쿠버네티스 버전을 표시한다.
`wait` | <code>kubectl wait ([-f FILENAME] &#124; resource.group/resource.name &#124; resource.group [(-l label &#124; --all)]) [--for=delete&#124;--for condition=available] [options]</code> | 실험(experimental) 기능: 하나 이상의 리소스에서 특정 조건을 기다린다.
기억하기: 명령 동작에 대한 자세한 내용은 [kubectl](/docs/user-guide/kubectl/) 참조 문서를 참고한다.
명령 동작에 대한 자세한 내용을 배우려면 [kubectl](/docs/reference/kubectl/kubectl/) 참조 문서를 참고한다.
## 리소스 타입
다음 표에는 지원되는 모든 리소스 타입과 해당 약어가 나열되어 있다.
(이 출력은 `kubectl api-resources` 에서 확인할 수 있으며, 쿠버네티스 1.13.3 부터 일치한다.)
(이 출력은 `kubectl api-resources` 에서 확인할 수 있으며, 쿠버네티스 1.13.3 부터 일치했다.)
| 리소스 이름 | 짧은 이름 | API 그룹 | 네임스페이스 | 리소스 종류 |
|---|---|---|---|---|
@ -172,7 +172,7 @@ kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags]
## 출력 옵션
특정 명령의 출력을 서식화하거나 정렬하는 방법에 대한 정보는 다음 섹션을 참고한다. 다양한 출력 옵션을 지원하는 명령에 대한 자세한 내용은 [kubectl](/docs/user-guide/kubectl/) 참조 문서를 참고한다.
특정 명령의 출력을 서식화하거나 정렬하는 방법에 대한 정보는 다음 섹션을 참고한다. 다양한 출력 옵션을 지원하는 명령에 대한 자세한 내용은 [kubectl](/docs/reference/kubectl/kubectl/) 참조 문서를 참고한다.
### 출력 서식화
@ -231,9 +231,9 @@ kubectl get pods <pod-name> -o custom-columns-file=template.txt
NAME RSRC
metadata.name metadata.resourceVersion
```
두 명령 중 하나를 실행한 결과는 다음과 같다.
두 명령 중 하나를 실행한 결과는 다음과 비슷하다.
```shell
```
NAME RSRC
submit-queue 610995
```
@ -244,7 +244,7 @@ submit-queue 610995
이는 클라이언트가 출력할 수 있도록, 주어진 리소스에 대해 서버가 해당 리소스와 관련된 열과 행을 반환한다는 것을 의미한다.
이는 서버가 출력의 세부 사항을 캡슐화하도록 하여, 동일한 클러스터에 대해 사용된 클라이언트에서 사람이 읽을 수 있는 일관된 출력을 허용한다.
이 기능은 기본적으로 `kubectl` 1.11 이상에서 활성화되어 있다. 사용하지 않으려면,
이 기능은 기본적으로 활성화되어 있다. 사용하지 않으려면,
`kubectl get` 명령에 `--server-print=false` 플래그를 추가한다.
##### 예제
@ -255,9 +255,9 @@ submit-queue 610995
kubectl get pods <pod-name> --server-print=false
```
출력 결과는 다음과 같다.
출력 결과는 다음과 비슷하다.
```shell
```
NAME AGE
pod-name 1m
```
@ -402,16 +402,20 @@ cat service.yaml | kubectl diff -f -
# 어떤 언어로든 간단한 플러그인을 만들고 "kubectl-" 접두사로
# 시작하도록 실행 파일의 이름을 지정한다.
cat ./kubectl-hello
#!/bin/bash
```
```shell
#!/bin/sh
# 이 플러그인은 "hello world"라는 단어를 출력한다
echo "hello world"
# 작성한 플러그인을 실행 가능하게 한다
sudo chmod +x ./kubectl-hello
```
작성한 플러그인을 실행 가능하게 한다
```bash
chmod a+x ./kubectl-hello
# 그리고 PATH의 위치로 옮긴다
sudo mv ./kubectl-hello /usr/local/bin
sudo chown root:root /usr/local/bin
# 이제 kubectl 플러그인을 만들고 "설치했다".
# kubectl에서 플러그인을 일반 명령처럼 호출하여 플러그인을 사용할 수 있다
@ -422,16 +426,18 @@ hello world
```
```shell
# PATH에서 플러그인 파일을 간단히 삭제하여, 플러그인을 "제거"할 수 있다
# 플러그인을 배치한 $PATH의 폴더에서 플러그인을 삭제하여,
# 플러그인을 "제거"할 수 있다
sudo rm /usr/local/bin/kubectl-hello
```
`kubectl` 에 사용할 수 있는 모든 플러그인을 보려면,
`kubectl plugin list` 하위 명령을 사용할 수 있다.
`kubectl plugin list` 하위 명령을 사용한다.
```shell
kubectl plugin list
```
출력 결과는 다음과 비슷하다.
```
The following kubectl-compatible plugins are available:
@ -439,11 +445,11 @@ The following kubectl-compatible plugins are available:
/usr/local/bin/kubectl-foo
/usr/local/bin/kubectl-bar
```
`kubectl plugin list` 는 또한 실행 가능하지 않거나,
다른 플러그인에 의해 차단된 플러그인에 대해 경고한다. 예를 들면 다음과 같다.
```shell
# 또한, 이 명령은 예를 들어 실행 불가능한 파일이거나,
# 다른 플러그인에 의해 가려진 플러그인에 대해
# 경고할 수 있다
sudo chmod -x /usr/local/bin/kubectl-foo
sudo chmod -x /usr/local/bin/kubectl-foo # 실행 권한 제거
kubectl plugin list
```
```
@ -462,6 +468,10 @@ error: one plugin warning was found
```shell
cat ./kubectl-whoami
```
다음 몇 가지 예는 이미 `kubectl-whoami` 에
다음 내용이 있다고 가정한다.
```shell
#!/bin/bash
# 이 플러그인은 현재 선택된 컨텍스트를 기반으로 현재 사용자에 대한
@ -469,7 +479,7 @@ cat ./kubectl-whoami
kubectl config view --template='{{ range .contexts }}{{ if eq .name "'$(kubectl config current-context)'" }}Current user: {{ printf "%s\n" .context.user }}{{ end }}{{ end }}'
```
위의 플러그인을 실행하면 KUBECONFIG 파일에서 현재 선택된 컨텍스트에 대한
위의 플러그인을 실행하면 KUBECONFIG 파일에서 현재의 컨텍스트에 대한
사용자가 포함된 출력이 제공된다.
```shell
@ -483,11 +493,10 @@ kubectl whoami
Current user: plugins-user
```
플러그인에 대한 자세한 내용은 [cli plugin 예제](https://github.com/kubernetes/sample-cli-plugin)를 참고한다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
[kubectl](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/) 명령을 사용하여 시작한다.
* [kubectl](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/) 명령을 사용하여 시작한다.
* 플러그인에 대한 자세한 내용은 [cli plugin 예제](https://github.com/kubernetes/sample-cli-plugin)를 참고한다.

5
content/ko/docs/reference/tools.md
View File

@ -12,7 +12,7 @@ content_type: concept
<!-- body -->
## Kubectl
[`kubectl`](/docs/tasks/tools/install-kubectl/)은 쿠버네티스를 위한 커맨드라인 툴이며, 쿠버네티스 클러스터 매니저을 제어한다.
[`kubectl`](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl/)은 쿠버네티스를 위한 커맨드라인 툴이며, 쿠버네티스 클러스터 매니저을 제어한다.
## Kubeadm
@ -20,7 +20,7 @@ content_type: concept
## Minikube
[`minikube`](/ko/docs/tasks/tools/install-minikube/)는 개발과 테스팅 목적으로 하는
[`minikube`](/ko/docs/tasks/tools/install-minikube/)는 개발과 테스팅 목적으로 하는
단일 노드 쿠버네티스 클러스터를 로컬 워크스테이션에서
쉽게 구동시키는 도구이다.
@ -51,4 +51,3 @@ Kompose의 용도
* 도커 컴포즈 파일을 쿠버네티스 오브젝트로 변환
* 로컬 도커 개발 환경에서 나의 애플리케이션을 쿠버네티스를 통해 관리하도록 이전
* V1 또는 V2 도커 컴포즈 `yaml` 파일 또는 [분산 애플리케이션 번들](https://docs.docker.com/compose/bundles/)을 변환

7
content/ko/docs/reference/using-api/api-overview.md
View File

@ -78,9 +78,9 @@ API 버전의 차이는 수준의 안정성과 지원의 차이를 나타낸다.
* *핵심* (또는 *레거시*라고 불리는) 그룹은 `apiVersion: v1`와 같이 `apiVersion` 필드에 명시되지 않고 REST 경로 `/api/v1`에 있다.
* 이름이 있는 그룹은 REST 경로 `/apis/$GROUP_NAME/$VERSION`에 있으며 `apiVersion: $GROUP_NAME/$VERSION`을 사용한다
(예를 들어 `apiVersion: batch/v1`). 지원되는 API 그룹 전체의 목록은 [쿠버네티스 API 참조 문서](/docs/reference/)에서 확인할 수 있다.
(예를 들어 `apiVersion: batch/v1`). 지원되는 API 그룹 전체의 목록은 [쿠버네티스 API 참조 문서](/ko/docs/reference/)에서 확인할 수 있다.
[사용자 정의 리소스](/docs/concepts/api-extension/custom-resources/)로 API를 확장하는 경우에는 다음 두 종류의 경로가 지원된다.
[사용자 정의 리소스](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)로 API를 확장하는 경우에는 다음 두 종류의 경로가 지원된다.
- 기본적인 CRUD 요구에는
[커스텀리소스데피니션(CustomResourceDefinition)](/docs/tasks/extend-kubernetes/custom-resources/custom-resource-definitions/)
@ -109,6 +109,3 @@ API 버전의 차이는 수준의 안정성과 지원의 차이를 나타낸다.
`--runtime-config=extensions/v1beta1/deployments=true,extensions/v1beta1/daemonsets=true` 를 입력한다.
{{< note >}}개별 리소스의 활성화/비활성화는 레거시 문제로 `extensions/v1beta1` API 그룹에서만 지원된다. {{< /note >}}

2
content/ko/docs/reference/using-api/client-libraries.md
View File

@ -16,7 +16,7 @@ API 호출 또는 요청/응답 타입을 직접 구현할 필요는 없다.
클라이언트 라이브러리는 대체로 인증과 같은 공통의 태스크를 처리한다.
대부분의 클라이언트 라이브러리들은 API 클라이언트가 쿠버네티스 클러스터 내부에서 동작하는 경우 인증
또는 [kubeconfig 파일](/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig/) 포맷을 통해
또는 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/) 포맷을 통해
자격증명과 API 서버 주소를 읽을 수 있게
쿠버네티스 서비스 어카운트를 발견하고 사용할 수 있다.

4
content/ko/docs/setup/_index.md
View File

@ -36,7 +36,7 @@ card:
|커뮤니티 |생태계 |
| ------------ | -------- |
| [Minikube](/docs/setup/learning-environment/minikube/) | [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)|
| [Minikube](/ko/docs/setup/learning-environment/minikube/) | [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)|
| [kind (Kubernetes IN Docker)](/docs/setup/learning-environment/kind/) | [Minishift](https://docs.okd.io/latest/minishift/)|
| | [MicroK8s](https://microk8s.io/)|
@ -46,5 +46,3 @@ card:
운영 환경을 위한 솔루션을 평가할 때에는, 쿠버네티스 클러스터 운영에 대한 어떤 측면(또는 _추상적인 개념_)을 스스로 관리하기를 원하는지, 제공자에게 넘기기를 원하는지 고려하자.
[쿠버네티스 파트너](https://kubernetes.io/partners/#conformance)에는 [공인 쿠버네티스](https://github.com/cncf/k8s-conformance/#certified-kubernetes) 공급자 목록이 포함되어 있다.

2
content/ko/docs/setup/best-practices/certificates.md
View File

@ -36,7 +36,7 @@ etcd 역시 클라이언트와 피어 간에 상호 TLS 인증을 구현한다.
## 인증서를 저장하는 위치
만약 쿠버네티스를 kubeadm으로 설치했다면 인증서는 `/etc/kubernets/pki`에 저장된다. 이 문서에 언급된 모든 파일 경로는 그 디렉토리에 상대적이다.
만약 쿠버네티스를 kubeadm으로 설치했다면 인증서는 `/etc/kubernets/pki`에 저장된다. 이 문서에 언급된 모든 파일 경로는 그 디렉터리에 상대적이다.
## 인증서 수동 설정

5
content/ko/docs/setup/best-practices/cluster-large.md
View File

@ -12,9 +12,6 @@ weight: 20
* 전체 컨테이너 300000개 이하
* 노드 당 파드 100개 이하
<br>
{{< toc >}}
## 설치
@ -112,7 +109,7 @@ AWS에서, 마스터 노드의 크기는 클러스터 시작 시에 설정된
[#22940](http://issue.k8s.io/22940) 참조). 힙스터에 리소스가 부족한 경우라면,
힙스터 메모리 요청량(상세내용은 해당 PR 참조)을 계산하는 공식을 적용해보자.
애드온 컨테이너가 리소스 상한에 걸리는 것을 탐지하는 방법에 대해서는 [컴퓨트 리소스의 트러블슈팅 섹션](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#troubleshooting)을 참고하라.
애드온 컨테이너가 리소스 상한에 걸리는 것을 탐지하는 방법에 대해서는 [컴퓨트 리소스의 트러블슈팅 섹션](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#문제-해결)을 참고하라.
[미래](http://issue.k8s.io/13048)에는 모든 클러스터 애드온의 리소스 상한을 클러스터 크기에 맞게 설정해주고 클러스터를 키우거나 줄일 때 동적으로 조절해줄 수 있기를 기대한다.
이런 기능들에 대한 PR은 언제든 환영한다.

6
content/ko/docs/setup/best-practices/multiple-zones.md
View File

@ -6,7 +6,7 @@ content_type: concept
<!-- overview -->
이 페이지는 여러 영역에서 어떻게 클러스터를 구동하는지 설명한다.
이 페이지는 여러 영역에서 어떻게 클러스터를 구동하는지 설명한다.
@ -77,7 +77,7 @@ located in a single zone. Users that want a highly available control
plane should follow the [high availability](/docs/admin/high-availability) instructions.
### Volume limitations
The following limitations are addressed with [topology-aware volume binding](/docs/concepts/storage/storage-classes/#volume-binding-mode).
The following limitations are addressed with [topology-aware volume binding](/ko/docs/concepts/storage/storage-classes/#볼륨-바인딩-모드).
* StatefulSet volume zone spreading when using dynamic provisioning is currently not compatible with
pod affinity or anti-affinity policies.
@ -396,5 +396,3 @@ KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_AWS_ZONE=us-west-2c k
KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_AWS_ZONE=us-west-2b kubernetes/cluster/kube-down.sh
KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_AWS_ZONE=us-west-2a kubernetes/cluster/kube-down.sh
```

1
content/ko/docs/setup/best-practices/node-conformance.md
View File

@ -3,7 +3,6 @@ title: 노드 구성 검증하기
weight: 30
---
{{< toc >}}
## 노드 적합성 테스트

8
content/ko/docs/setup/learning-environment/minikube.md
View File

@ -194,7 +194,7 @@ Minikube는 다음과 같은 쿠버네티스의 기능을 제공한다.
클러스터를 시작하기 위해서 `minikube start` 커멘드를 사용할 수 있다.
이 커멘드는 단일 노드 쿠버네티스 클러스터를 구동하는 가상 머신을 생성하고 구성한다.
이 커멘드는 또한 [kubectl](/docs/user-guide/kubectl-overview/)도 설정해서 클러스터와 통신할 수 있도록 한다.
이 커멘드는 또한 [kubectl](/ko/docs/reference/kubectl/overview/)도 설정해서 클러스터와 통신할 수 있도록 한다.
{{< note >}}
웹 프록시 뒤에 있다면, `minikube start` 커맨드에 해당 정보를 전달해야 한다.
@ -447,9 +447,9 @@ spec:
| Driver | OS | HostFolder | VM |
| --- | --- | --- | --- |
| VirtualBox | Linux | /home | /hosthome |
| VirtualBox | 리눅스 | /home | /hosthome |
| VirtualBox | macOS | /Users | /Users |
| VirtualBox | Windows | C://Users | /c/Users |
| VirtualBox | 윈도우 | C://Users | /c/Users |
| VMware Fusion | macOS | /Users | /mnt/hgfs/Users |
| Xhyve | macOS | /Users | /Users |
@ -505,7 +505,7 @@ Minikube에 대한 더 자세한 정보는, [제안](https://git.k8s.io/communit
* **Minikube 빌드**: Minikube를 소스에서 빌드/테스트하는 방법은 [빌드 가이드](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/contrib/building/)를 살펴보자.
* **새 의존성 추가하기**: Minikube에 새 의존성을 추가하는 방법에 대해서는, [의존성 추가 가이드](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/contrib/drivers/)를 보자.
* **새 애드온 추가하기**: Minikube에 새 애드온을 추가하는 방법에 대해서는, [애드온 추가 가이드](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/contrib/addons/)를 보자.
* **MicroK8s**: 가상 머신을 사용하지 않으려는 Linux 사용자는 대안으로 [MicroK8s](https://microk8s.io/)를 고려할 수 있다.
* **MicroK8s**: 가상 머신을 사용하지 않으려는 리눅스 사용자는 대안으로 [MicroK8s](https://microk8s.io/)를 고려할 수 있다.
## 커뮤니티

22
content/ko/docs/setup/production-environment/container-runtimes.md
View File

@ -25,7 +25,7 @@ weight: 10
### 적용 가능성
{{< note >}}
이 문서는 Linux에 CRI를 설치하는 사용자를 위해 작성되었다.
이 문서는 리눅스에 CRI를 설치하는 사용자를 위해 작성되었다.
다른 운영 체제의 경우, 해당 플랫폼과 관련된 문서를 찾아보자.
{{< /note >}}
@ -34,7 +34,7 @@ weight: 10
### Cgroup 드라이버
Linux 배포판의 init 시스템이 systemd인 경우, init 프로세스는
리눅스 배포판의 init 시스템이 systemd인 경우, init 프로세스는
root control group(`cgroup`)을 생성 및 사용하는 cgroup 관리자로 작동한다.
Systemd는 cgroup과의 긴밀한 통합을 통해 프로세스당 cgroup을 할당한다.
컨테이너 런타임과 kubelet이 `cgroupfs`를 사용하도록 설정할 수 있다.
@ -62,7 +62,7 @@ kubelet을 재시작 하는 것은 에러를 해결할 수 없을 것이다.
## 도커
각 머신들에 대해서, 도커를 설치한다.
버전 19.03.8이 추천된다. 그러나 1.13.1, 17.03, 17.06, 17.09, 18.06 그리고 18.09도 동작하는 것으로 알려져 있다.
버전 19.03.11이 추천된다. 그러나 1.13.1, 17.03, 17.06, 17.09, 18.06 그리고 18.09도 동작하는 것으로 알려져 있다.
쿠버네티스 릴리스 노트를 통해서, 최신에 검증된 도커 버전의 지속적인 파악이 필요하다.
시스템에 도커를 설치하기 위해서 아래의 커맨드들을 사용한다.
@ -94,9 +94,9 @@ add-apt-repository \
```shell
# 도커 CE 설치.
apt-get update && apt-get install -y \
containerd.io=1.2.13-1 \
docker-ce=5:19.03.8~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs) \
docker-ce-cli=5:19.03.8~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs)
containerd.io=1.2.13-2 \
docker-ce=5:19.03.11~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs) \
docker-ce-cli=5:19.03.11~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs)
```
```shell
@ -142,8 +142,8 @@ yum-config-manager --add-repo \
# 도커 CE 설치.
yum update -y && yum install -y \
containerd.io-1.2.13 \
docker-ce-19.03.8 \
docker-ce-cli-19.03.8
docker-ce-19.03.11 \
docker-ce-cli-19.03.11
```
```shell
@ -180,6 +180,12 @@ systemctl restart docker
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}
부팅 시 도커 서비스를 시작하려면, 다음 명령을 실행한다.
```shell
sudo systemctl enable docker
```
자세한 내용은 [공식 도커 설치 가이드](https://docs.docker.com/engine/installation/)
를 참고한다.

20
content/ko/docs/setup/production-environment/tools/kops.md
View File

@ -9,7 +9,7 @@ weight: 20
이곳 빠른 시작에서는 사용자가 얼마나 쉽게 AWS에 쿠버네티스 클러스터를 설치할 수 있는지 보여준다.
[`kops`](https://github.com/kubernetes/kops)라는 이름의 툴을 이용할 것이다.
kops는 자동화된 프로비저닝 시스템인데,
kops는 자동화된 프로비저닝 시스템인데,
* 완전 자동화된 설치
* DNS를 통해 클러스터들의 신원 확인
@ -23,7 +23,7 @@ kops는 자동화된 프로비저닝 시스템인데,
## {{% heading "prerequisites" %}}
* [kubectl](/docs/tasks/tools/install-kubectl/)을 반드시 설치해야 한다.
* [kubectl](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl/)을 반드시 설치해야 한다.
* 반드시 64-bit (AMD64 그리고 Intel 64)디바이스 아키텍쳐 위에서 `kops` 를 [설치](https://github.com/kubernetes/kops#installing) 한다.
@ -82,7 +82,7 @@ brew update && brew install kops
```
{{% /tab %}}
{{% tab name="Linux" %}}
{{% tab name="리눅스" %}}
최신 릴리즈를 다운로드 받는 명령어:
@ -127,7 +127,7 @@ brew update && brew install kops
kops는 클러스터 내부와 외부 모두에서 검색을 위해 DNS을 사용하기에 클라이언트에서 쿠버네티스 API 서버에 연결할
수 있다.
이런 클러스터 이름에 kops는 명확한 견해을 가지는데: 반드시 유효한 DNS 이름이어야 한다. 이렇게 함으로써
이런 클러스터 이름에 kops는 명확한 견해을 가지는데: 반드시 유효한 DNS 이름이어야 한다. 이렇게 함으로써
사용자는 클러스터를 헷갈리지 않을것이고, 동료들과 혼선없이 공유할 수 있으며,
IP를 기억할 필요없이 접근할 수 있다.
@ -140,7 +140,7 @@ Route53 hosted zone은 서브도메인도 지원한다. 여러분의 hosted zone
`example.com`하위에는 그렇지 않을 수 있다).
`dev.example.com`을 hosted zone으로 사용하고 있다고 가정해보자.
보통 사용자는 [일반적인 방법](http://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/CreatingNewSubdomain.html) 에 따라 생성하거나
보통 사용자는 [일반적인 방법](http://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/CreatingNewSubdomain.html) 에 따라 생성하거나
`aws route53 create-hosted-zone --name dev.example.com --caller-reference 1` 와 같은 커맨드를 이용한다.
그 후 도메인 내 레코드들을 확인할 수 있도록 상위 도메인내에 NS 레코드를 생성해야 한다. 여기서는,
@ -175,7 +175,7 @@ S3 버킷 이름으로 정하자.
* `aws s3 mb s3://clusters.dev.example.com`를 이용해 S3 버킷을 생성한다.
* `export KOPS_STATE_STORE=s3://clusters.dev.example.com` 하면, kops는 이 위치를 기본값으로 인식할 것이다.
* `export KOPS_STATE_STORE=s3://clusters.dev.example.com` 하면, kops는 이 위치를 기본값으로 인식할 것이다.
이 부분을 bash profile등에 넣어두는것을 권장한다.
@ -185,7 +185,7 @@ S3 버킷 이름으로 정하자.
`kops create cluster --zones=us-east-1c useast1.dev.example.com`
kops는 클러스터에 사용될 설정을 생성할것이다. 여기서 주의할 점은 실제 클러스트 리소스가 아닌 _설정_
kops는 클러스터에 사용될 설정을 생성할것이다. 여기서 주의할 점은 실제 클러스트 리소스가 아닌 _설정_
만을 생성한다는 것에 주의하자 - 이 부분은 다음 단계에서 `kops update cluster` 으로
구성해볼 것이다. 그 때 만들어진 설정을 점검하거나 변경할 수 있다.
@ -220,7 +220,7 @@ kops는 클러스터에 사용될 설정을 생성할것이다. 여기서 주의
### 다른 애드온 탐험
[애드온 리스트](/docs/concepts/cluster-administration/addons/) 에서 쿠버네티스 클러스터용 로깅, 모니터링, 네트워크 정책, 시각화 &amp; 제어 등을 포함한 다른 애드온을 확인해본다.
[애드온 리스트](/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons/) 에서 쿠버네티스 클러스터용 로깅, 모니터링, 네트워크 정책, 시각화 &amp; 제어 등을 포함한 다른 애드온을 확인해본다.
## 정리하기
@ -231,9 +231,7 @@ kops는 클러스터에 사용될 설정을 생성할것이다. 여기서 주의
## {{% heading "whatsnext" %}}
* 쿠버네티스 [개념](/docs/concepts/) 과 [`kubectl`](/docs/user-guide/kubectl-overview/)에 대해 더 알아보기.
* 쿠버네티스 [개념](/ko/docs/concepts/) 과 [`kubectl`](/ko/docs/reference/kubectl/overview/)에 대해 더 알아보기.
* 튜토리얼, 모범사례 및 고급 구성 옵션에 대한 `kops` [고급 사용법](https://kops.sigs.k8s.io/)에 대해 더 자세히 알아본다.
* 슬랙(Slack)에서 `kops` 커뮤니티 토론을 할 수 있다: [커뮤니티 토론](https://github.com/kubernetes/kops#other-ways-to-communicate-with-the-contributors)
* 문제를 해결하거나 이슈를 제기하여 `kops` 에 기여한다. [깃헙 이슈](https://github.com/kubernetes/kops/issues)

73
content/ko/docs/tasks/_index.md
View File

@ -5,80 +5,15 @@ weight: 50
content_type: concept
---
{{< toc >}}
<!-- overview -->
쿠버네티스 문서에서 이 섹션은 개별의 태스크를 수행하는 방법을
보여준다. 한 태스크 페이지는 일반적으로 여러 단계로 이루어진 짧은
쿠버네티스 문서에서 이 섹션은 개별의 태스크를 수행하는 방법을
보여준다. 한 태스크 페이지는 일반적으로 여러 단계로 이루어진 짧은
시퀀스를 제공함으로써, 하나의 일을 수행하는 방법을 보여준다.
<!-- body -->
## 웹 UI (대시보드)
쿠버네티스 클러스터에서 컨테이너화 된 애플리케이션을 관리 및 모니터하는 것을 돕기 위해서 대시보드 웹 유저 인터페이스를 디플로이하고 접속한다.
## kubectl 커맨드라인 사용하기
쿠버네티스 클러스터를 직접 관리하기 위해서 사용되는 `kubectl` 커맨드라인 툴을 설치 및 설정한다.
## 파드 및 컨테이너 구성하기
파드 및 컨테이너에 대한 일반적인 구성 태스크를 수행한다.
## 애플리케이션 동작시키기
롤링 업데이트, 파드에 정보 주입하기, 파드 수평적 오토스케일링 등, 일반적인 애플리케이션 관리 태스크를 수행한다.
## 잡 동작시키기
병렬 프로세싱을 사용하는 잡을 동작시킨다.
## 클러스터의 애플리케이션에 접근하기
클러스터 내에 있는 애플리케이션에 접근할 수 있도록 로드 밸런싱, 포트 포워딩, 방화벽 또는 DNS 구성 등을 구성한다.
## 모니터링, 로깅, 디버깅
클러스터 문제를 해결하거나 컨테이너화 된 애플리케이션을 디버깅하기 위해서 모니터링과 로깅을 설정한다.
## 쿠버네티스 API에 접근하기
쿠버네티스 API에 직접 접근하는 다양한 방법을 배운다.
## TLS 사용하기
클러스터 루트 인증 기관(CA)을 신뢰 및 사용하도록 애플리케이션을 구성한다.
## 클러스터 운영하기(administering)
클러스터를 운영하기 위한 일반적인 태스크를 배운다.
## 스테이트풀 애플리케이션 관리하기
스테이트풀셋(StatefulSet)의 스케일링, 삭제하기, 디버깅을 포함하는 스테이트풀 애플리케이션 관리를 위한 일반적인 태스크를 수행한다.
## 클러스터 데몬
롤링 업데이트를 수행과 같은, 데몬 셋 관리를 위한 일반적인 태스크를 수행한다.
## GPU 관리하기
클러스터의 노드들에 의해서 리소스로 사용될 NVIDIA GPU들을 구성 및 스케줄한다.
## HugePage 관리하기
클러스터에서 스케줄 가능한 리소스로서 Huge Page들을 구성 및 스케줄한다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
만약 태스크 페이지를 작성하고 싶다면,
[문서 풀 리퀘스트(Pull Request) 생성하기](/docs/home/contribute/create-pull-request/)를 참조한다.
만약 태스크 페이지를 작성하고 싶다면,
[문서 풀 리퀘스트(Pull Request) 생성하기](/ko/docs/contribute/new-content/new-content/)를 참조한다.

1
content/ko/docs/tasks/access-application-cluster/_index.md
View File

@ -1,5 +1,6 @@
---
title: "클러스터 내 어플리케이션 액세스"
description: 클러스터의 애플리케이션에 접근하기 위해 로드 밸런싱, 포트 포워딩, 방화벽 설정 또는 DNS 구성을 설정한다.
weight: 60
---

2
content/ko/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md
View File

@ -145,7 +145,7 @@ curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure
위 예제에서는 `--insecure` flag를 사용했다. 이는 MITM 공격을 받을 수 있는 상태로
두는 것이다. kubectl로 클러스터에 접속할 때 저장된 root 인증서와 클라이언트 인증서들을
서버 접속에 사용한다.
(이들은 `~/.kube` 디렉토리에 설치된다.)
(이들은 `~/.kube` 디렉터리에 설치된다.)
일반적으로 self-signed 인증서가 클러스터 인증서로 사용되므로 당신의 http 클라이언트가
root 인증서를 사용하려면 특수한 설정을 필요로 할 것이다.

7
content/ko/docs/tasks/access-application-cluster/communicate-containers-same-pod-shared-volume.md
View File

@ -139,7 +139,7 @@ Debian 컨테이너에서 nginx 웹 서버가 호스팅하는 문서의 루트
* [모듈 구조를 위한 합성 컨테이너 구조](http://www.slideshare.net/Docker/slideshare-burns)에 관하여
더 공부한다.
* [파드에서 저장소로 볼룸을 사용하도록 구성하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-volume-storage/)에 관하여
* [파드에서 저장소로 볼룸을 사용하도록 구성하기](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/configure-volume-storage/)에 관하여
확인한다.
* [파드에서 컨테이너 간에 프로세스 네임스페이스를 공유하는 파드 구성하는 방법](/docs/tasks/configure-pod-container/share-process-namespace/)을 참고한다.
@ -147,8 +147,3 @@ Debian 컨테이너에서 nginx 웹 서버가 호스팅하는 문서의 루트
* [볼륨](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#volume-v1-core)을 확인한다.
* [파드](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#pod-v1-core)을 확인한다.

34
content/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters.md
View File

@ -46,7 +46,7 @@ card:
네임스페이스들을 생성하고 있다. development 클러스터에 접근하려면 인증서로 인증을 해야 하고,
scratch 클러스터에 접근하려면 사용자네임과 패스워드로 인증을 해야 한다.
`config-exercise`라는 디렉토리를 생성한다. `config-exercise` 디렉토리에
`config-exercise`라는 디렉터리를 생성한다. `config-exercise` 디렉터리에
다음 내용을 가진 `config-demo`라는 파일을 생성한다.
```shell
@ -76,7 +76,7 @@ contexts:
구성 파일은 클러스터들, 사용자들, 컨텍스트들을 기술한다. `config-demo` 파일은 두 클러스터들과
두 사용자들, 세 컨텍스트들을 기술하기 위한 프레임워크를 가진다.
`config-exercise` 디렉토리로 이동한다. 그리고 다음 커맨드들을 실행하여 구성 파일에 클러스터의
`config-exercise` 디렉터리로 이동한다. 그리고 다음 커맨드들을 실행하여 구성 파일에 클러스터의
세부사항들을 추가한다.
```shell
@ -245,7 +245,7 @@ kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify
## 두 번째 구성 파일 생성
`config-exercise` 디렉토리에서 다음 내용으로 `config-demo-2`라는 파일을 생성한다.
`config-exercise` 디렉터리에서 다음 내용으로 `config-demo-2`라는 파일을 생성한다.
```shell
apiVersion: v1
@ -268,31 +268,31 @@ contexts:
이후에 복원할 수 있도록 `KUBECONFIG` 환경 변수의 현재 값을 저장한다.
예:
### Linux
### 리눅스
```shell
export KUBECONFIG_SAVED=$KUBECONFIG
```
### Windows PowerShell
### 윈도우 PowerShell
```shell
$Env:KUBECONFIG_SAVED=$ENV:KUBECONFIG
```
`KUBECONFIG` 환경 변수는 구성 파일들의 경로의 리스트이다. 이 리스트는
Linux와 Mac에서는 콜론으로 구분되며 Windows에서는 세미콜론으로 구분된다.
리눅스와 Mac에서는 콜론으로 구분되며 윈도우에서는 세미콜론으로 구분된다.
`KUBECONFIG` 환경 변수를 가지고 있다면, 리스트에 포함된 구성 파일들에
익숙해지길 바란다.
다음 예와 같이 임시로 `KUBECONFIG` 환경 변수에 두 개의 경로들을 덧붙여보자.
### Linux
### 리눅스
```shell
export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:config-demo:config-demo-2
```
### Windows PowerShell
### 윈도우 PowerShell
```shell
$Env:KUBECONFIG=("config-demo;config-demo-2")
```
`config-exercise` 디렉토리에서 다음 커맨드를 입력한다.
`config-exercise` 디렉터리에서 다음 커맨드를 입력한다.
```shell
kubectl config view
@ -330,14 +330,14 @@ contexts:
kubeconfig 파일들을 어떻게 병합하는지에 대한 상세정보는
[kubeconfig 파일을 사용하여 클러스터 접근 구성하기](/ko/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/)를 참조한다.
## $HOME/.kube 디렉토리 탐색
## $HOME/.kube 디렉터리 탐색
만약 당신이 이미 클러스터를 가지고 있고 `kubectl`을 사용하여
해당 클러스터를 제어하고 있다면, 아마 `$HOME/.kube` 디렉토리에 `config`라는
해당 클러스터를 제어하고 있다면, 아마 `$HOME/.kube` 디렉터리에 `config`라는
파일을 가지고 있을 것이다.
`$HOME/.kube`로 가서 어떤 파일들이 존재하는지 보자.
보통 `config`라는 파일이 존재할 것이다. 해당 디렉토리 내에는 다른 구성 파일들도 있을 수 있다.
보통 `config`라는 파일이 존재할 것이다. 해당 디렉터리 내에는 다른 구성 파일들도 있을 수 있다.
간단하게 말하자면 당신은 이 파일들의 컨텐츠에 익숙해져야 한다.
## $HOME/.kube/config를 KUBECONFIG 환경 변수에 추가
@ -346,17 +346,17 @@ kubeconfig 파일들을 어떻게 병합하는지에 대한 상세정보는
환경 변수에 나타나지 않는다면 `KUBECONFIG` 환경 변수에 추가해보자.
예:
### Linux
### 리눅스
```shell
export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:$HOME/.kube/config
```
### Windows Powershell
### 윈도우 Powershell
```shell
$Env:KUBECONFIG="$Env:KUBECONFIG;$HOME\.kube\config"
```
이제 `KUBECONFIG` 환경 변수에 리스트에 포함된 모든 파일들이 합쳐진 구성 정보를 보자.
config-exercise 디렉토리에서 다음 커맨드를 실행한다.
config-exercise 디렉터리에서 다음 커맨드를 실행한다.
```shell
kubectl config view
@ -366,12 +366,12 @@ kubectl config view
`KUBECONFIG` 환경 변수를 원래 값으로 되돌려 놓자. 예를 들면:<br>
### Linux
### 리눅스
```shell
export KUBECONFIG=$KUBECONFIG_SAVED
```
### Windows PowerShell
### 윈도우 PowerShell
```shell
$Env:KUBECONFIG=$ENV:KUBECONFIG_SAVED
```

12
content/ko/docs/tasks/access-application-cluster/web-ui-dashboard.md
View File

@ -119,15 +119,15 @@ track=stable
- **CPU 요구 사항 (cores)** 와 **메모리 요구 사항 (MiB)**: 컨테이너를 위한 최소 [리소스 상한](/docs/tasks/configure-pod-container/limit-range/)을 정의할 수 있다. 기본적으로, 파드는 CPU와 메모리 상한을 두지 않고 동작한다.
- **커맨드 실행** 와 **커맨드 인수 실행**: 기본적으로, 컨테이너는 선택된 도커 이미지의 [기본 엔트리포인트 커맨드](/docs/tasks/inject-data-application/define-command-argument-container/)를 실행한다. 커맨드 옵션과 인자를 기본 옵션에 우선 적용하여 사용할 수 있다.
- **커맨드 실행** 와 **커맨드 인수 실행**: 기본적으로, 컨테이너는 선택된 도커 이미지의 [기본 엔트리포인트 커맨드](/ko/docs/tasks/inject-data-application/define-command-argument-container/)를 실행한다. 커맨드 옵션과 인자를 기본 옵션에 우선 적용하여 사용할 수 있다.
- **특권을 가진(privileged) 상태로 실행**: 다음 세팅은 호스트에서 루트 권한을 가진 프로세스들이 [특권을 가진 컨테이너](/docs/user-guide/pods/#privileged-mode-for-pod-containers)의 프로세스들과 동등한 지 아닌지 정의한다. 특권을 가진(privileged) 컨테이너는 네트워크 스택과 디바이스에 접근하는 것을 조작하도록 활용할 수 있다.
- **특권을 가진(privileged) 상태로 실행**: 다음 세팅은 호스트에서 루트 권한을 가진 프로세스들이 [특권을 가진 컨테이너](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/#파드-컨테이너의-특권-privileged-모드)의 프로세스들과 동등한 지 아닌지 정의한다. 특권을 가진(privileged) 컨테이너는 네트워크 스택과 디바이스에 접근하는 것을 조작하도록 활용할 수 있다.
- **환경 변수**: 쿠버네티스 서비스를 [환경 변수](/docs/tasks/inject-data-application/environment-variable-expose-pod-information/)를 통해 노출한다. 환경 변수 또는 인자를 환경 변수들의 값으로 커맨드를 통해 구성할 수 있다. 애플리케이션들이 서비스를 찾는데 사용된다. 값들은 `$(VAR_NAME)` 구문을 사용하는 다른 변수들로 참조할 수 있다.
### YAML 또는 JSON 파일 업로드
쿠버네티스는 선언적인 설정을 제공한다. 이 방식으로 모든 설정은 쿠버네티스 [API](/docs/concepts/overview/kubernetes-api/) 리소스 스키마를 이용하여 YAML 또는 JSON 설정 파일에 저장한다.
쿠버네티스는 선언적인 설정을 제공한다. 이 방식으로 모든 설정은 쿠버네티스 [API](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/) 리소스 스키마를 이용하여 YAML 또는 JSON 설정 파일에 저장한다.
배포 마법사를 통해 애플리케이션 세부사항들을 지정하는 대신, 애플리케이션을 YAML 또는 JSON 파일로 정의할 수 있고 대시보드를 이용해서 파일을 업로드할 수 있다.
@ -144,9 +144,9 @@ track=stable
클러스터와 네임스페이스 관리자에게 대시보드는 노드, 네임스페이스 그리고 퍼시스턴트 볼륨과 세부사항들이 보여진다. 노드는 모든 노드를 통틀어 CPU와 메모리 사용량을 보여준다. 세부사항은 각 노드들에 대한 사용량, 사양, 상태, 할당된 리소스, 이벤트 그리고 노드에서 돌아가는 파드를 보여준다.
#### 워크로드
선택된 네임스페이스에서 구동되는 모든 애플리케이션을 보여준다. 애플리케이션의 워크로드 종류(예를 들어, 디플로이먼트, 레플리카 셋, 스테이트풀셋(StatefulSet) 등)를 보여주고 각각의 워크로드 종류는 따로 보여진다. 리스트는 예를 들어 레플리카 셋에서 준비된 파드의 숫자 또는 파드의 현재 메모리 사용량과 같은 워크로드에 대한 실용적인 정보를 요약한다.
선택된 네임스페이스에서 구동되는 모든 애플리케이션을 보여준다. 애플리케이션의 워크로드 종류(예를 들어, 디플로이먼트, 레플리카셋(ReplicaSet), 스테이트풀셋(StatefulSet) 등)를 보여주고 각각의 워크로드 종류는 따로 보여진다. 리스트는 예를 들어 레플리카셋에서 준비된 파드의 숫자 또는 파드의 현재 메모리 사용량과 같은 워크로드에 대한 실용적인 정보를 요약한다.
워크로드에 대한 세부적인 것들은 상태와 사양 정보, 오프젝트들 간의 관계를 보여준다. 예를 들어, 레플리카 셋으로 관리하는 파드들 또는 새로운 레플리카 셋과 디플로이먼트를 위한 Horizontal Pod Autoscalers 이다.
워크로드에 대한 세부적인 것들은 상태와 사양 정보, 오프젝트들 간의 관계를 보여준다. 예를 들어, 레플리카셋으로 관리하는 파드들 또는 새로운 레플리카셋과 디플로이먼트를 위한 Horizontal Pod Autoscalers 이다.
#### 서비스
외부로 노출되는 서비스들과 클러스터 내에 발견되는 서비스들을 허용하는 쿠버네티스 리소스들을 보여준다. 이러한 이유로 서비스와 인그레스는 클러스터간의 연결을 위한 내부 엔드포인트들과 외부 사용자를 위한 외부 엔드포인트들에 의해 타게팅된 파드들을 보여준다.
@ -169,5 +169,3 @@ track=stable
더 많은 정보는
[쿠버네티스 대시보드 프로젝트 페이지](https://github.com/kubernetes/dashboard)를 참고한다.

1
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/_index.md
View File

@ -1,5 +1,6 @@
---
title: "클러스터 운영"
description: 클러스터를 운영하기 위한 공통 태스크를 배운다.
weight: 20
---

451
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/access-cluster-api.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,451 @@
---
title: 쿠버네티스 API를 사용하여 클러스터에 접근하기
content_type: task
---
<!-- overview -->
이 페이지는 쿠버네티스 API를 사용하여 클러스터에 접근하는 방법을 보여준다.
## {{% heading "prerequisites" %}}
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
<!-- steps -->
## 쿠버네티스 API에 접근
### kubectl을 사용하여 처음으로 접근
쿠버네티스 API에 처음 접근하는 경우, 쿠버네티스
커맨드 라인 도구인 `kubectl` 을 사용한다.
클러스터에 접근하려면, 클러스터 위치를 알고 접근할 수 있는 자격 증명이
있어야 한다. 일반적으로, [시작하기 가이드](/ko/docs/setup/)를
통해 작업하거나,
다른 사람이 클러스터를 설정하고 자격 증명과 위치를 제공할 때 자동으로 설정된다.
다음의 명령으로 kubectl이 알고 있는 위치와 자격 증명을 확인한다.
```shell
kubectl config view
```
많은 [예제](https://github.com/kubernetes/examples/tree/{{< param "githubbranch" >}}/)는 kubectl 사용에 대한 소개를
제공한다. 전체 문서는 [kubectl 매뉴얼](/ko/docs/reference/kubectl/overview/)에 있다.
### REST API에 직접 접근
kubectl은 API 서버 찾기와 인증을 처리한다. `curl` 이나 `wget` 과 같은 http 클라이언트 또는 브라우저를 사용하여 REST API에
직접 접근하려는 경우, API 서버를 찾고 인증할 수 있는 여러 가지 방법이 있다.
1. 프록시 모드에서 kubectl을 실행한다(권장). 이 방법은 저장된 API 서버 위치를 사용하고 자체 서명된 인증서를 사용하여 API 서버의 ID를 확인하므로 권장한다. 이 방법을 사용하면 중간자(man-in-the-middle, MITM) 공격이 불가능하다.
1. 또는, 위치와 자격 증명을 http 클라이언트에 직접 제공할 수 있다. 이 방법은 프록시를 혼란스럽게 하는 클라이언트 코드와 동작한다. 중간자 공격으로부터 보호하려면, 브라우저로 루트 인증서를 가져와야 한다.
Go 또는 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하면 프록시 모드에서 kubectl에 접근할 수 있다.
#### kubectl 프록시 사용
다음 명령은 kubectl을 리버스 프록시로 작동하는 모드에서 실행한다. API
서버 찾기와 인증을 처리한다.
다음과 같이 실행한다.
```shell
kubectl proxy --port=8080 &
```
자세한 내용은 [kubectl 프록시](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#proxy)를 참고한다.
그런 다음 curl, wget 또는 브라우저를 사용하여 API를 탐색할 수 있다.
```shell
curl http://localhost:8080/api/
```
출력은 다음과 비슷하다.
```json
{
"versions": [
"v1"
],
"serverAddressByClientCIDRs": [
{
"clientCIDR": "0.0.0.0/0",
"serverAddress": "10.0.1.149:443"
}
]
}
```
#### kubectl 프록시 없이 접근
다음과 같이 인증 토큰을 API 서버에 직접 전달하여 kubectl 프록시
사용을 피할 수 있다.
`grep/cut` 방식을 사용한다.
```shell
# .KUBECONFIG에 여러 콘텍스트가 있을 수 있으므로, 가능한 모든 클러스터를 확인한다.
kubectl config view -o jsonpath='{"Cluster name\tServer\n"}{range .clusters[*]}{.name}{"\t"}{.cluster.server}{"\n"}{end}'
# 위의 출력에서 상호 작용하려는 클러스터의 이름을 선택한다.
export CLUSTER_NAME="some_server_name"
# 클러스터 이름을 참조하는 API 서버를 가리킨다.
APISERVER=$(kubectl config view -o jsonpath="{.clusters[?(@.name==\"$CLUSTER_NAME\")].cluster.server}")
# 토큰 값을 얻는다
TOKEN=$(kubectl get secrets -o jsonpath="{.items[?(@.metadata.annotations['kubernetes\.io/service-account\.name']=='default')].data.token}"|base64 --decode)
# TOKEN으로 API 탐색
curl -X GET $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure
```
출력은 다음과 비슷하다.
```json
{
"kind": "APIVersions",
"versions": [
"v1"
],
"serverAddressByClientCIDRs": [
{
"clientCIDR": "0.0.0.0/0",
"serverAddress": "10.0.1.149:443"
}
]
}
```
`jsonpath` 방식을 사용한다.
```shell
APISERVER=$(kubectl config view --minify -o jsonpath='{.clusters[0].cluster.server}')
TOKEN=$(kubectl get secret $(kubectl get serviceaccount default -o jsonpath='{.secrets[0].name}') -o jsonpath='{.data.token}' | base64 --decode )
curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure
{
"kind": "APIVersions",
"versions": [
"v1"
],
"serverAddressByClientCIDRs": [
{
"clientCIDR": "0.0.0.0/0",
"serverAddress": "10.0.1.149:443"
}
]
}
```
위의 예는 `--insecure` 플래그를 사용한다. 이로 인해 MITM 공격이
발생할 수 있다. kubectl이 클러스터에 접근하면 저장된 루트 인증서와
클라이언트 인증서를 사용하여 서버에 접근한다. (`~/.kube` 디렉터리에
설치된다.) 클러스터 인증서는 일반적으로 자체 서명되므로,
http 클라이언트가 루트 인증서를 사용하도록 하려면 특별한 구성이
필요할 수 있다.
일부 클러스터에서, API 서버는 인증이 필요하지 않다.
로컬 호스트에서 제공되거나, 방화벽으로 보호될 수 있다. 이에 대한 표준은
없다. [API에 대한 접근 구성](/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/)은
클러스터 관리자가 이를 구성하는 방법에 대해 설명한다. 이러한 접근 방식은 향후
고 가용성 지원과 충돌할 수 있다.
### API에 프로그래밍 방식으로 접근
쿠버네티스는 공식적으로 [Go](#go-client), [Python](#python-client), [Java](#java-client), [dotnet](#dotnet-client), [Javascript](#javascript-client) 및 [Haskell](#haskell-client) 용 클라이언트 라이브러리를 지원한다. 쿠버네티스 팀이 아닌 작성자가 제공하고 유지 관리하는 다른 클라이언트 라이브러리가 있다. 다른 언어에서 API에 접근하고 인증하는 방법에 대해서는 [클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/)를 참고한다.
#### Go 클라이언트 {#go-client}
* 라이브러리를 얻으려면, 다음 명령을 실행한다. `go get k8s.io/client-go@kubernetes-<kubernetes-version-number>` 어떤 버전이 지원되는지를 확인하려면 [https://github.com/kubernetes/client-go/releases](https://github.com/kubernetes/client-go/releases)를 참고한다.
* client-go 클라이언트 위에 애플리케이션을 작성한다.
{{< note >}}
client-go는 자체 API 오브젝트를 정의하므로, 필요한 경우, 기본 리포지터리가 아닌 client-go에서 API 정의를 가져온다. 예를 들어, `import "k8s.io/client-go/kubernetes"` 가 맞다.
{{< /note >}}
Go 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://git.k8s.io/client-go/examples/out-of-cluster-client-configuration/main.go)를 참고한다.
```golang
import (
"fmt"
"k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)
func main() {
// kubeconfig에서 현재 콘텍스트를 사용한다
// path-to-kubeconfig -- 예를 들어, /root/.kube/config
config, _ := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "<path-to-kubeconfig>")
// clientset을 생성한다
clientset, _ := kubernetes.NewForConfig(config)
// 파드를 나열하기 위해 API에 접근한다
pods, _ := clientset.CoreV1().Pods("").List(v1.ListOptions{})
fmt.Printf("There are %d pods in the cluster\n", len(pods.Items))
}
```
애플리케이션이 클러스터에서 파드로 배치된 경우, [파드 내에서 API 접근](#accessing-the-api-from-within-a-pod)을 참고한다.
#### Python 클라이언트 {#python-client}
[Python 클라이언트](https://github.com/kubernetes-client/python)를 사용하려면, 다음 명령을 실행한다. `pip install kubernetes` 추가 설치 옵션은 [Python Client Library 페이지](https://github.com/kubernetes-client/python)를 참고한다.
Python 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://github.com/kubernetes-client/python/blob/master/examples/out_of_cluster_config.py)를 참고한다.
```python
from kubernetes import client, config
config.load_kube_config()
v1=client.CoreV1Api()
print("Listing pods with their IPs:")
ret = v1.list_pod_for_all_namespaces(watch=False)
for i in ret.items:
print("%s\t%s\t%s" % (i.status.pod_ip, i.metadata.namespace, i.metadata.name))
```
#### Java 클라이언트 {#java-client}
* [Java 클라이언트](https://github.com/kubernetes-client/java)를 설치하려면, 다음을 실행한다.
```shell
# java 라이브러리를 클론한다
git clone --recursive https://github.com/kubernetes-client/java
# 프로젝트 아티팩트, POM 등을 설치한다
cd java
mvn install
```
어떤 버전이 지원되는지를 확인하려면 [https://github.com/kubernetes-client/java/releases](https://github.com/kubernetes-client/java/releases)를 참고한다.
Java 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://github.com/kubernetes-client/java/blob/master/examples/src/main/java/io/kubernetes/client/examples/KubeConfigFileClientExample.java)를 참고한다.
```java
package io.kubernetes.client.examples;
import io.kubernetes.client.ApiClient;
import io.kubernetes.client.ApiException;
import io.kubernetes.client.Configuration;
import io.kubernetes.client.apis.CoreV1Api;
import io.kubernetes.client.models.V1Pod;
import io.kubernetes.client.models.V1PodList;
import io.kubernetes.client.util.ClientBuilder;
import io.kubernetes.client.util.KubeConfig;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
/**
* 쿠버네티스 클러스터 외부의 애플리케이션에서 Java API를 사용하는 방법에 대한 간단한 예
*
* <p>이것을 실행하는 가장 쉬운 방법: mvn exec:java
* -Dexec.mainClass="io.kubernetes.client.examples.KubeConfigFileClientExample"
*
*/
public class KubeConfigFileClientExample {
public static void main(String[] args) throws IOException, ApiException {
// KubeConfig의 파일 경로
String kubeConfigPath = "~/.kube/config";
// 파일시스템에서 클러스터 외부 구성인 kubeconfig 로드
ApiClient client =
ClientBuilder.kubeconfig(KubeConfig.loadKubeConfig(new FileReader(kubeConfigPath))).build();
// 전역 디폴트 api-client를 위에서 정의한 클러스터 내 클라이언트로 설정
Configuration.setDefaultApiClient(client);
// CoreV1Api는 전역 구성에서 디폴트 api-client를 로드
CoreV1Api api = new CoreV1Api();
// CoreV1Api 클라이언트를 호출한다
V1PodList list = api.listPodForAllNamespaces(null, null, null, null, null, null, null, null, null);
System.out.println("Listing all pods: ");
for (V1Pod item : list.getItems()) {
System.out.println(item.getMetadata().getName());
}
}
}
```
#### dotnet 클라이언트 {#dotnet-client}
[dotnet 클라이언트](https://github.com/kubernetes-client/csharp)를 사용하려면, 다음 명령을 실행한다. `dotnet add package KubernetesClient --version 1.6.1` 추가 설치 옵션은 [dotnet Client Library 페이지](https://github.com/kubernetes-client/csharp)를 참고한다. 어떤 버전이 지원되는지를 확인하려면 [https://github.com/kubernetes-client/csharp/releases](https://github.com/kubernetes-client/csharp/releases)를 참고한다.
dotnet 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://github.com/kubernetes-client/csharp/blob/master/examples/simple/PodList.cs)를 참고한다.
```csharp
using System;
using k8s;
namespace simple
{
internal class PodList
{
private static void Main(string[] args)
{
var config = KubernetesClientConfiguration.BuildDefaultConfig();
IKubernetes client = new Kubernetes(config);
Console.WriteLine("Starting Request!");
var list = client.ListNamespacedPod("default");
foreach (var item in list.Items)
{
Console.WriteLine(item.Metadata.Name);
}
if (list.Items.Count == 0)
{
Console.WriteLine("Empty!");
}
}
}
}
```
#### JavaScript 클라이언트 {#javascript-client}
[JavaScript 클라이언트](https://github.com/kubernetes-client/javascript)를 설치하려면, 다음 명령을 실행한다. `npm install @kubernetes/client-node` 어떤 버전이 지원되는지를 확인하려면 [https://github.com/kubernetes-client/javascript/releases](https://github.com/kubernetes-client/javascript/releases)를 참고한다.
JavaScript 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://github.com/kubernetes-client/javascript/blob/master/examples/example.js)를 참고한다.
```javascript
const k8s = require('@kubernetes/client-node');
const kc = new k8s.KubeConfig();
kc.loadFromDefault();
const k8sApi = kc.makeApiClient(k8s.CoreV1Api);
k8sApi.listNamespacedPod('default').then((res) => {
console.log(res.body);
});
```
#### Haskell 클라이언트 {#haskell-client}
어떤 버전이 지원되는지를 확인하려면 [https://github.com/kubernetes-client/haskell/releases](https://github.com/kubernetes-client/haskell/releases)를 참고한다.
Haskell 클라이언트는 kubectl CLI가 API 서버를 찾아 인증하기 위해 사용하는 것과 동일한 [kubeconfig 파일](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters/)을
사용할 수 있다. 이 [예제](https://github.com/kubernetes-client/haskell/blob/master/kubernetes-client/example/App.hs)를 참고한다.
```haskell
exampleWithKubeConfig :: IO ()
exampleWithKubeConfig = do
oidcCache <- atomically $ newTVar $ Map.fromList []
(mgr, kcfg) <- mkKubeClientConfig oidcCache $ KubeConfigFile "/path/to/kubeconfig"
dispatchMime
mgr
kcfg
(CoreV1.listPodForAllNamespaces (Accept MimeJSON))
>>= print
```
### 파드 내에서 API에 접근 {#accessing-the-api-from-within-a-pod}
파드 내에서 API에 접근할 때, API 서버를 찾아 인증하는 것은
위에서 설명한 외부 클라이언트 사례와 약간 다르다.
파드에서 쿠버네티스 API를 사용하는 가장 쉬운 방법은
공식 [클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/) 중 하나를 사용하는 것이다. 이러한
라이브러리는 API 서버를 자동으로 감지하고 인증할 수 있다.
#### 공식 클라이언트 라이브러리 사용
파드 내에서, 쿠버네티스 API에 연결하는 권장 방법은 다음과 같다.
- Go 클라이언트의 경우, 공식 [Go 클라이언트 라이브러리](https://github.com/kubernetes/client-go/)를 사용한다.
`rest.InClusterConfig()` 기능은 API 호스트 검색과 인증을 자동으로 처리한다.
[여기 예제](https://git.k8s.io/client-go/examples/in-cluster-client-configuration/main.go)를 참고한다.
- Python 클라이언트의 경우, 공식 [Python 클라이언트 라이브러리](https://github.com/kubernetes-client/python/)를 사용한다.
`config.load_incluster_config()` 기능은 API 호스트 검색과 인증을 자동으로 처리한다.
[여기 예제](https://github.com/kubernetes-client/python/blob/master/examples/in_cluster_config.py)를 참고한다.
- 사용할 수 있는 다른 라이브러리가 많이 있다. [클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/) 페이지를 참고한다.
각각의 경우, 파드의 서비스 어카운트 자격 증명은 API 서버와
안전하게 통신하는 데 사용된다.
#### REST API에 직접 접근
파드에서 실행되는 동안, 쿠버네티스 apiserver는 `default` 네임스페이스에서 `kubernetes`라는
서비스를 통해 접근할 수 있다. 따라서, 파드는 `kubernetes.default.svc`
호스트 이름을 사용하여 API 서버를 쿼리할 수 있다. 공식 클라이언트 라이브러리는
이를 자동으로 수행한다.
API 서버를 인증하는 권장 방법은 [서비스 어카운트](/docs/user-guide/service-accounts)
자격 증명을 사용하는 것이다. 기본적으로, 파드는
서비스 어카운트와 연결되어 있으며, 해당 서비스 어카운트에 대한 자격 증명(토큰)은
해당 파드에 있는 각 컨테이너의 파일시스템 트리의
`/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token` 에 있다.
사용 가능한 경우, 인증서 번들은 각 컨테이너의
파일시스템 트리의 `/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt` 에 배치되며,
API 서버의 제공 인증서를 확인하는 데 사용해야 한다.
마지막으로, 네임스페이스가 지정된 API 작업에 사용되는 기본 네임스페이스는 각 컨테이너의
`/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace` 에 있는 파일에 배치된다.
#### kubectl 프록시 사용
공식 클라이언트 라이브러리 없이 API를 쿼리하려면, 파드에서
새 사이드카 컨테이너의 [명령](/ko/docs/tasks/inject-data-application/define-command-argument-container/)으로
`kubectl proxy` 를 실행할 수 있다. 이런 식으로, `kubectl proxy` 는
API를 인증하고 이를 파드의 `localhost` 인터페이스에 노출시켜서, 파드의
다른 컨테이너가 직접 사용할 수 있도록 한다.
#### 프록시를 사용하지 않고 접근
인증 토큰을 API 서버에 직접 전달하여 kubectl 프록시 사용을
피할 수 있다. 내부 인증서는 연결을 보호한다.
```shell
# 내부 API 서버 호스트 이름을 가리킨다
APISERVER=https://kubernetes.default.svc
# ServiceAccount 토큰 경로
SERVICEACCOUNT=/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
# 이 파드의 네임스페이스를 읽는다
NAMESPACE=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/namespace)
# ServiceAccount 베어러 토큰을 읽는다
TOKEN=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/token)
# 내부 인증 기관(CA)을 참조한다
CACERT=${SERVICEACCOUNT}/ca.crt
# TOKEN으로 API를 탐색한다
curl --cacert ${CACERT} --header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" -X GET ${APISERVER}/api
```
출력은 다음과 비슷하다.
```json
{
"kind": "APIVersions",
"versions": [
"v1"
],
"serverAddressByClientCIDRs": [
{
"clientCIDR": "0.0.0.0/0",
"serverAddress": "10.0.1.149:443"
}
]
}
```

134
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/access-cluster-services.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,134 @@
---
title: 클러스터에서 실행되는 서비스에 접근
content_type: task
---
<!-- overview -->
이 페이지는 쿠버네티스 클러스터에서 실행되는 서비스에 연결하는 방법을 보여준다.
## {{% heading "prerequisites" %}}
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
<!-- steps -->
## 클러스터에서 실행되는 서비스에 접근
쿠버네티스에서, [노드](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/), [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/) 및 [서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)는 모두
고유한 IP를 가진다. 대부분의 경우, 클러스터의 노드 IP, 파드 IP 및 일부 서비스 IP는 라우팅할 수
없으므로, 데스크톱 시스템과 같은 클러스터 외부 시스템에서
도달할 수 없다.
### 연결하는 방법
클러스터 외부에서 노드, 파드 및 서비스에 연결하기 위한 몇 가지 옵션이 있다.
- 퍼블릭 IP를 통해 서비스에 접근한다.
- `NodePort` 또는 `LoadBalancer` 타입의 서비스를 사용하여 해당 서비스를 클러스터 외부에서
접근할 수 있게 한다. [서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)와
[kubectl expose](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#expose) 문서를 참고한다.
- 클러스터 환경에 따라, 서비스는 단지 회사 네트워크에 노출되기도 하며,
인터넷에 노출되는 경우도 있다. 노출되는 서비스가 안전한지 생각한다.
자체 인증을 수행하는가?
- 서비스 뒤에 파드를 배치한다. 디버깅과 같은 목적으로 레플리카 집합에서 특정 파드에 접근하려면,
파드에 고유한 레이블을 배치하고 이 레이블을 선택하는 새 서비스를 생성한다.
- 대부분의 경우, 애플리케이션 개발자가 nodeIP를 통해 노드에 직접
접근할 필요는 없다.
- 프록시 작업(Proxy Verb)을 사용하여 서비스, 노드 또는 파드에 접근한다.
- 원격 서비스에 접근하기 전에 apiserver 인증과 권한 부여를 수행한다.
서비스가 인터넷에 노출되거나, 노드 IP의 포트에 접근하거나, 디버깅하기에
충분히 안전하지 않은 경우 사용한다.
- 프록시는 일부 웹 애플리케이션에 문제를 일으킬 수 있다.
- HTTP/HTTPS에서만 작동한다.
- [여기](#apiserver-프록시-url-수동-구성)에 설명되어 있다.
- 클러스터의 노드 또는 파드에서 접근한다.
- 파드를 실행한 다음, [kubectl exec](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#exec)를 사용하여 셸에 연결한다.
해당 셸에서 다른 노드, 파드 및 서비스에 연결한다.
- 일부 클러스터는 클러스터의 노드로 ssh를 통해 접근하는 것을 허용한다. 거기에서 클러스터 서비스에
접근할 수 있다. 이것은 비표준 방법이며, 일부 클러스터에서는 작동하지만 다른 클러스터에서는
작동하지 않는다. 브라우저 및 기타 도구가 설치되거나 설치되지 않을 수 있다. 클러스터 DNS가 작동하지 않을 수도 있다.
### 빌트인 서비스 검색
일반적으로, kube-system에 의해 클러스터에서 시작되는 몇 가지 서비스가 있다. `kubectl cluster-info` 명령을
사용하여 이들의 목록을 얻는다.
```shell
kubectl cluster-info
```
출력은 다음과 비슷하다.
```
Kubernetes master is running at https://104.197.5.247
elasticsearch-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy
kibana-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kibana-logging/proxy
kube-dns is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns/proxy
grafana is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
heapster is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-heapster/proxy
```
각 서비스에 접근하기 위한 프록시-작업 URL이 표시된다.
예를 들어, 이 클러스터에는 `https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/` 로
접근할 수 있는 (Elasticsearch를 사용한) 클러스터 수준 로깅이 활성화되어 있다. 적합한 자격 증명이 전달되는 경우나 kubectl proxy를 통해 도달할 수 있다. 예를 들어 다음의 URL에서 확인할 수 있다.
`http://localhost:8080/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/`.
{{< note >}}
자격 증명을 전달하거나 kubectl proxy를 사용하는 방법은 [쿠버네티스 API를 사용하여 클러스터에 접근하기](/ko/docs/tasks/administer-cluster/access-cluster-api/)를 참고한다.
{{< /note >}}
#### apiserver 프록시 URL 수동 구성
위에서 언급한 것처럼, `kubectl cluster-info` 명령을 사용하여 서비스의 프록시 URL을 검색한다. 서비스 엔드포인트, 접미사 및 매개 변수를 포함하는 프록시 URL을 작성하려면, 단순히 서비스의 프록시 URL에 추가하면 된다.
`http://`*`kubernetes_master_address`*`/api/v1/namespaces/`*`namespace_name`*`/services/`*`[https:]service_name[:port_name]`*`/proxy`
포트에 대한 이름을 지정하지 않은 경우, URL에 *port_name* 을 지정할 필요가 없다.
##### 예제
* Elasticsearch 서비스 엔드포인트 `_search?q=user:kimchy` 에 접근하려면, 다음을 사용한다.
```
http://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_search?q=user:kimchy
```
* Elasticsearch 클러스터 상태 정보 `_cluster/health?pretty=true` 에 접근하려면, 다음을 사용한다.
```
https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_cluster/health?pretty=true
```
상태 정보는 다음과 비슷하다.
```json
{
"cluster_name" : "kubernetes_logging",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 5,
"active_shards" : 5,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 5
}
```
* *https* Elasticsearch 서비스 상태 정보 `_cluster/health?pretty=true` 에 접근하려면, 다음을 사용한다.
```
https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:elasticsearch-logging/proxy/_cluster/health?pretty=true
```
#### 웹 브라우저를 사용하여 클러스터에서 실행되는 서비스에 접근
브라우저의 주소 표시줄에 apiserver 프록시 URL을 넣을 수 있다. 그러나,
- 웹 브라우저는 일반적으로 토큰을 전달할 수 없으므로, 기본 (비밀번호) 인증을 사용해야 할 수도 있다. Apiserver는 기본 인증을 수락하도록 구성할 수 있지만,
클러스터는 기본 인증을 수락하도록 구성되지 않을 수 있다.
- 일부 웹 앱, 특히 프록시 경로 접두사를 인식하지 못하는 방식으로 URL을 구성하는 클라이언트 측 자바스크립트가 있는
웹 앱이 작동하지 않을 수 있다.

24
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/change-default-storage-class.md
View File

@ -4,7 +4,7 @@ content_type: task
---
<!-- overview -->
이 페이지는 특별한 요구사항이 없는 퍼시스턴트볼륨클레임(PersistentVolumeClaim)의 볼륨을 프로비저닝
이 페이지는 특별한 요구사항이 없는 퍼시스턴트볼륨클레임(PersistentVolumeClaim)의 볼륨을 프로비저닝
하는데 사용되는 기본 스토리지 클래스를 변경하는 방법을 보여준다.
@ -20,21 +20,21 @@ content_type: task
## 왜 기본 스토리지 클래스를 변경하는가?
설치 방법에 따라, 사용자의 쿠버네티스 클러스터는 기본으로 표시된 기존
스토리지클래스와 함께 배포될 수 있다. 이 기본 스토리지클래스는 특정
스토리지 클래스가 필요하지 않은 퍼시스턴트볼륨클레임에 대해 스토리지를
설치 방법에 따라, 사용자의 쿠버네티스 클러스터는 기본으로 표시된 기존
스토리지클래스와 함께 배포될 수 있다. 이 기본 스토리지클래스는 특정
스토리지 클래스가 필요하지 않은 퍼시스턴트볼륨클레임에 대해 스토리지를
동적으로 프로비저닝 하기 위해 사용된다.
더 자세한 내용은 [퍼시스턴트볼륨클레임 문서](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#class-1)를
더 자세한 내용은 [퍼시스턴트볼륨클레임 문서](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#퍼시스턴트볼륨클레임)를
보자.
미리 설치된 기본 스토리지클래스가 사용자의 예상되는 워크로드에 적합하지
않을수도 있다. 예를 들어, 너무 가격이 높은 스토리지를 프로비저닝 해야할
수도 있다. 이런 경우에, 기본 스토리지 클래스를 변경하거나 완전히 비활성화
미리 설치된 기본 스토리지클래스가 사용자의 예상되는 워크로드에 적합하지
않을수도 있다. 예를 들어, 너무 가격이 높은 스토리지를 프로비저닝 해야할
수도 있다. 이런 경우에, 기본 스토리지 클래스를 변경하거나 완전히 비활성화
하여 스토리지의 동적 프로비저닝을 방지할 수 있다.
단순하게 기본 스토리지클래스를 삭제하는 경우, 사용자의 클러스터에서 구동중인
애드온 매니저에 의해 자동으로 다시 생성될 수 있으므로 정상적으로 삭제가 되지 않을 수도 있다. 애드온 관리자
및 개별 애드온을 비활성화 하는 방법에 대한 자세한 내용은 설치 문서를 참조하자.
단순하게 기본 스토리지클래스를 삭제하는 경우, 사용자의 클러스터에서 구동중인
애드온 매니저에 의해 자동으로 다시 생성될 수 있으므로 정상적으로 삭제가 되지 않을 수도 있다. 애드온 관리자
및 개별 애드온을 비활성화 하는 방법에 대한 자세한 내용은 설치 문서를 참조하자.
## 기본 스토리지클래스 변경하기
@ -56,7 +56,7 @@ content_type: task
1. 기본 스토리지클래스를 기본값이 아닌 것으로 표시한다.
기본 스토리지클래스에는
기본 스토리지클래스에는
`storageclass.kubernetes.io/is-default-class` 의 값이 `true` 로 설정되어 있다.
다른 값이거나 어노테이션이 없을 경우 `false` 로 처리된다.

68
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/cluster-management.md
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@ -5,9 +5,9 @@ content_type: concept
<!-- overview -->
이 문서는 클러스터의 라이프사이클에 관련된 몇 가지 주제들을 설명한다. 신규 클러스터 생성,
클러스터의 마스터와 워커 노드들의 업그레이드,
노드 유지보수(예. 커널 업그레이드) 수행, 운영 중인 클러스터의
이 문서는 클러스터의 라이프사이클에 관련된 몇 가지 주제들을 설명한다. 신규 클러스터 생성,
클러스터의 마스터와 워커 노드들의 업그레이드,
노드 유지보수(예. 커널 업그레이드) 수행, 운영 중인 클러스터의
쿠버네티스 API 버전 업그레이드.
@ -25,17 +25,17 @@ content_type: concept
### Azure Kubernetes Service (AKS) 클러스터 업그레이드
Azure Kubernetes Service는 클러스터의 컨트롤 플레인과 노드를 손쉽게 셀프 서비스 업그레이드할 수 있게 해준다. 프로세스는
Azure Kubernetes Service는 클러스터의 컨트롤 플레인과 노드를 손쉽게 셀프 서비스 업그레이드할 수 있게 해준다. 프로세스는
현재 사용자가 직접 시작하는 방식이며 [Azure AKS 문서](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/upgrade-cluster)에 설명되어 있다.
### Google Compute Engine 클러스터 업그레이드
Google Compute Engine Open Source (GCE-OSS)는 마스터를 삭제하고
재생성하는 방식으로 마스터 업그레이드를 지원한다. 하지만 업그레이드 간에 데이터를 보존하기 위해
Google Compute Engine Open Source (GCE-OSS)는 마스터를 삭제하고
재생성하는 방식으로 마스터 업그레이드를 지원한다. 하지만 업그레이드 간에 데이터를 보존하기 위해
동일한 Persistent Disk(PD)를 유지한다.
GCE의 노드 업그레이드는 [관리형 인스턴스 그룹](https://cloud.google.com/compute/docs/instance-groups/)을 사용하며, 각 노드는
순차적으로 제거된 후에 신규 소프트웨어를 가지고 재생성된다. 해당 노드에서 동작하는 파드들은
GCE의 노드 업그레이드는 [관리형 인스턴스 그룹](https://cloud.google.com/compute/docs/instance-groups/)을 사용하며, 각 노드는
순차적으로 제거된 후에 신규 소프트웨어를 가지고 재생성된다. 해당 노드에서 동작하는 파드들은
레플리케이션 컨트롤러에 의해서 제어되거나, 롤 아웃 후에 수작업으로 재생성되어야 한다.
open source Google Compute Engine(GCE) 클러스터 업그레이드는 `cluster/gce/upgrade.sh` 스크립트로 제어한다.
@ -81,7 +81,7 @@ Oracle은 당신이 고가용성의 관리형 쿠버네티스 컨트롤 플레
## 클러스터 크기 재조정
[노드 자가 등록 모드](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/#노드에-대한-자체-등록)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.
[노드 자가 등록 모드](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/#노드에-대한-자체-등록)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.
[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.
```shell
@ -99,23 +99,23 @@ Azure Kubernetes Service는 사용자가 CLI나 Azure 포털에서 클러스터
### 클러스터 오토스케일링
GCE나 Google Kubernetes Engine을 사용한다면, 파드가 필요로하는 리소스를 기반으로 클러스터의 크기를 자동으로
GCE나 Google Kubernetes Engine을 사용한다면, 파드가 필요로하는 리소스를 기반으로 클러스터의 크기를 자동으로
재조정하도록 클러스터를 구성할 수 있다.
[컴퓨트 리소스](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/)에 기술된 것처럼 사용자들은 파드에 얼마만큼의 CPU와 메모리를 할당할 것인지 예약할 수 있다.
이 정보는 쿠버네티스 스케줄러가 해당 파드를 어디에서 실행시킬 것인지를 결정할 때 사용된다.
여유 용량이 넉넉한 노드가 없다면 (또는 다른 파드 요구조건을 충족하지 못한다면) 해당 파드는
[컴퓨트 리소스](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)에 기술된 것처럼 사용자들은 파드에 얼마만큼의 CPU와 메모리를 할당할 것인지 예약할 수 있다.
이 정보는 쿠버네티스 스케줄러가 해당 파드를 어디에서 실행시킬 것인지를 결정할 때 사용된다.
여유 용량이 넉넉한 노드가 없다면 (또는 다른 파드 요구조건을 충족하지 못한다면) 해당 파드는
다른 파드들이 종료될 때까지 기다리거나 신규 노드가 추가될 때까지 기다린다.
Cluster autoscaler는 스케줄링될 수 없는 파드들을 검색하여 클러스터 내의 다른 노드들과 유사한 신규 노드를
Cluster autoscaler는 스케줄링될 수 없는 파드들을 검색하여 클러스터 내의 다른 노드들과 유사한 신규 노드를
추가하는 것이 도움이 되는지를 체크한다. 만약 도움이 된다면 대기중인 파드들을 수용하기 위해 클러스터의 크기를 재조정한다.
Cluster autoscaler는 또한 하나 이상의 노드들이 장기간(10분, 하지만 미래에는 변경될 수 있다.)동안
Cluster autoscaler는 또한 하나 이상의 노드들이 장기간(10분, 하지만 미래에는 변경될 수 있다.)동안
더 이상 필요하지 않다는 것을 확인했을 때 클러스터를 스케일 다운하기도 한다.
Cluster autoscaler는 인스턴스 그룹(GCE)이나 노드 풀(Google Kubernetes Engine) 단위로 구성된다.
GCE를 사용한다면 kube-up.sh 스크립트로 클러스터를 생성할 때 Cluster autoscaler를 활성화할 수 있다.
GCE를 사용한다면 kube-up.sh 스크립트로 클러스터를 생성할 때 Cluster autoscaler를 활성화할 수 있다.
cluster autoscaler를 구성하려면 다음 세 가지 환경 변수들을 설정해야 한다.
* `KUBE_ENABLE_CLUSTER_AUTOSCALER` - true로 설정되면 cluster autoscaler를 활성화한다.
@ -128,8 +128,8 @@ cluster autoscaler를 구성하려면 다음 세 가지 환경 변수들을 설
KUBE_ENABLE_CLUSTER_AUTOSCALER=true KUBE_AUTOSCALER_MIN_NODES=3 KUBE_AUTOSCALER_MAX_NODES=10 NUM_NODES=5 ./cluster/kube-up.sh
```
Google Kubernetes Engine에서는 클러스터 생성이나 업데이트, 또는 (오토스케일하려고 하는) 특정 노드 풀의
생성 시기에 해당 `gcloud` 커맨드에 `--enable-autoscaling` `--minnodes` `--maxnodes` 플래그들을
Google Kubernetes Engine에서는 클러스터 생성이나 업데이트, 또는 (오토스케일하려고 하는) 특정 노드 풀의
생성 시기에 해당 `gcloud` 커맨드에 `--enable-autoscaling` `--minnodes` `--maxnodes` 플래그들을
전달하여 cluster autoscaler를 구성할 수 있다.
예제:
@ -144,17 +144,17 @@ gcloud container clusters update mytestcluster --enable-autoscaling --min-nodes=
**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.**
cluster autoscaler가 클러스터 스케일 여부와 언제 어떻게 클러스터 스케일하는지에 대한 상세 사항은
autoscaler 프로젝트의 [FAQ](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md)
cluster autoscaler가 클러스터 스케일 여부와 언제 어떻게 클러스터 스케일하는지에 대한 상세 사항은
autoscaler 프로젝트의 [FAQ](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md)
문서를 참조하기를 바란다.
## 노드 유지보수
(커널 업그레이드, libc 업그레이드, 하드웨어 수리 등으로) 한 노드를 리부트해야하는데 다운타임이 짧다면,
Kubelet이 재시작할 때 해당 노드에 스케줄된 파드들을 재시작하려고 할 것이다. 만약 리부트가 길게 걸린다면
(컨트롤러 관리자의 `--pod-eviction-timeout`으로 제어되는 기본 시간은 5분이다.)
노드 컨트롤러는 사용불가한 노드에 묶여져 있는 파드들을 종료 시킬 것이다. 만약 상응하는
레플리카 셋 (또는 레플리케이션 컨트롤러)가 존재한다면, 해당 파드의 신규 복제본을 다른 노드에서 기동시킬 것이다. 따라서, 모든 파드들이
(커널 업그레이드, libc 업그레이드, 하드웨어 수리 등으로) 한 노드를 리부트해야하는데 다운타임이 짧다면,
Kubelet이 재시작할 때 해당 노드에 스케줄된 파드들을 재시작하려고 할 것이다. 만약 리부트가 길게 걸린다면
(컨트롤러 관리자의 `--pod-eviction-timeout`으로 제어되는 기본 시간은 5분이다.)
노드 컨트롤러는 사용불가한 노드에 묶여져 있는 파드들을 종료 시킬 것이다. 만약 상응하는
레플리카셋(ReplicaSet) (또는 레플리케이션 컨트롤러)가 존재한다면, 해당 파드의 신규 복제본을 다른 노드에서 기동시킬 것이다. 따라서, 모든 파드들이
복제된 상황에서 모든 노드들이 동시에 다운되지 않는다고 가정했을 때, 별다른 조작없이 업데이트를 진행할 수 있다.
만약 업그레이드 과정을 상세하게 통제하기를 원한다면, 다음 워크플로우를 사용할 수 있다.
@ -167,9 +167,9 @@ kubectl drain $NODENAME
이렇게하면 파드가 종료되는 동안 신규 파드들이 해당 노드에 스케줄되는 것을 방지한다.
레플리카 셋의 파드들은 신규 노드에 스케줄되는 신규 파드로 교체될 것이다. 추가적으로 해당 파드가 한 서비스의 일부라면, 클라이언트들은 자동으로 신규 파드로 재전송될 것이다.
레플리카셋의 파드들은 신규 노드에 스케줄되는 신규 파드로 교체될 것이다. 추가적으로 해당 파드가 한 서비스의 일부라면, 클라이언트들은 자동으로 신규 파드로 재전송될 것이다.
레플리카 셋이 아닌 파드들은 직접 해당 파드의 새로운 복제본을 올려야 하며, 해당 파드가 한 서비스의 일부가 아니라면 클라이언트들을 신규 복제본으로 재전송해야 한다.
레플리카셋이 아닌 파드들은 직접 해당 파드의 새로운 복제본을 올려야 하며, 해당 파드가 한 서비스의 일부가 아니라면 클라이언트들을 신규 복제본으로 재전송해야 한다.
해당 노드에 유지보수 작업을 수행한다.
@ -179,8 +179,8 @@ kubectl drain $NODENAME
kubectl uncordon $NODENAME
```
해당 노드의 VM 인스턴스를 삭제하고 신규로 생성했다면, 신규로 스케줄 가능한 노드 리소스가
자동으로 생성될 것이다.(당신이 노드 디스커버리를 지원하는 클라우드 제공자를 사용한다면;
해당 노드의 VM 인스턴스를 삭제하고 신규로 생성했다면, 신규로 스케줄 가능한 노드 리소스가
자동으로 생성될 것이다.(당신이 노드 디스커버리를 지원하는 클라우드 제공자를 사용한다면;
이는 현재 Google Compute Engine만 지원되며 Google Compute Engine 상에서 kube-register를 사용하는 CoreOS를 포함하지는 않는다.) 상세 내용은 [노드](/ko/docs/concepts/architecture/nodes)를 참조하라.
## 고급 주제들
@ -199,15 +199,15 @@ kubectl uncordon $NODENAME
### 클러스터에서 API 버전을 ON/OFF 하기
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
전달한다. runtime-config는 모든 API들과 레거시 API들을 각각 제어하는 api/all과 api/legacy 2가지 특수 키도 지원한다.
예를 들어, v1을 제외한 모든 API 버전들을 OFF하려면 `--runtime-config=api/all=false,api/v1=true`를 전달한다.
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
전달한다. runtime-config는 모든 API들과 레거시 API들을 각각 제어하는 api/all과 api/legacy 2가지 특수 키도 지원한다.
예를 들어, v1을 제외한 모든 API 버전들을 OFF하려면 `--runtime-config=api/all=false,api/v1=true`를 전달한다.
이 플래그들을 위해 레거시 API들은 명확하게 사용중단된 API들이다.(예. `v1beta3`)
### 클러스터에서 스토리지 API 버전을 변경
클러스터 내에서 활성화된 쿠버네티스 리소스들의 클러스터의 내부 표현을 위해 디스크에 저장된 객체들은 특정 버전의 API를 사용하여 작성된다.
지원되는 API가 변경될 때, 이 객체들은 새로운 API로 재작성되어야 할 수도 있다. 이것이 실패하면 결과적으로 리소스들이
지원되는 API가 변경될 때, 이 객체들은 새로운 API로 재작성되어야 할 수도 있다. 이것이 실패하면 결과적으로 리소스들이
쿠버네티스 API 서버에서 더 이상 해독되거나 사용할 수 없게 될 것이다.
### 구성 파일을 신규 API 버전으로 변경
@ -219,5 +219,3 @@ kubectl convert -f pod.yaml --output-version v1
```
옵션에 대한 상세 정보는 [kubectl convert](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#convert) 커맨드의 사용법을 참조하기를 바란다.

206
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/extended-resource-node.md Normal file
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@ -0,0 +1,206 @@
---
title: 노드에 대한 확장 리소스 알리기
content_type: task
---
<!-- overview -->
이 페이지는 노드의 확장 리소스를 지정하는 방법을 보여준다.
확장 리소스를 통해 클러스터 관리자는 쿠버네티스에게
알려지지 않은 노드-레벨 리소스를 알릴 수 있다.
## {{% heading "prerequisites" %}}
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
<!-- steps -->
## 노드의 이름을 확인한다
```shell
kubectl get nodes
```
이 연습에 사용할 노드 중 하나를 선택한다.
## 노드 중 하나에 새로운 확장 리소스를 알린다
노드에서 새로운 확장 리소스를 알리려면, 쿠버네티스 API 서버에
HTTP PATCH 요청을 보낸다. 예를 들어, 노드 중 하나에 4개의 동글(dongle)이 있다고
가정한다. 다음은 노드에 4개의 동글 리소스를 알리는 PATCH 요청의
예이다.
```shell
PATCH /api/v1/nodes/<your-node-name>/status HTTP/1.1
Accept: application/json
Content-Type: application/json-patch+json
Host: k8s-master:8080
[
{
"op": "add",
"path": "/status/capacity/example.com~1dongle",
"value": "4"
}
]
```
참고로 쿠버네티스는 동글이 무엇인지 또는 동글이 무엇을 위한 것인지 알 필요가 없다.
위의 PATCH 요청은 노드에 동글이라고 하는 네 가지 항목이 있음을
쿠버네티스에 알려준다.
쿠버네티스 API 서버에 요청을 쉽게 보낼 수 있도록 프록시를 시작한다.
```shell
kubectl proxy
```
다른 명령 창에서 HTTP PATCH 요청을 보낸다.
`<your-node-name>` 을 노드의 이름으로 바꾼다.
```shell
curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1dongle", "value": "4"}]' \
http://localhost:8001/api/v1/nodes/<your-node-name>/status
```
{{< note >}}
이전 요청에서 `~1` 은 패치 경로의 / 문자에 대한
인코딩이다. JSON-Patch의 작업 경로값은 JSON-Pointer로
해석된다. 자세한 내용은 [IETF RFC 6901](https://tools.ietf.org/html/rfc6901)의
섹션 3을 참고한다.
{{< /note >}}
출력은 노드가 4개의 동글 용량을 가졌음을 나타낸다.
```
"capacity": {
"cpu": "2",
"memory": "2049008Ki",
"example.com/dongle": "4",
```
노드의 정보를 확인한다.
```
kubectl describe node <your-node-name>
```
다시 한 번, 출력에 동글 리소스가 표시된다.
```yaml
Capacity:
cpu: 2
memory: 2049008Ki
example.com/dongle: 4
```
이제, 애플리케이션 개발자는 특정 개수의 동글을 요청하는 파드를
만들 수 있다. [컨테이너에 확장 리소스 할당하기](/docs/tasks/configure-pod-container/extended-resource/)를
참고한다.
## 토론
확장 리소스는 메모리 및 CPU 리소스와 비슷하다. 예를 들어,
노드에서 실행 중인 모든 컴포넌트가 공유할 특정 양의 메모리와 CPU가
노드에 있는 것처럼, 노드에서 실행 중인 모든 컴포넌트가
특정 동글을 공유할 수 있다. 또한 애플리케이션 개발자가
특정 양의 메모리와 CPU를 요청하는 파드를 생성할 수 있는 것처럼, 특정
동글을 요청하는 파드를 생성할 수 있다.
확장 리소스는 쿠버네티스에게 불투명하다. 쿠버네티스는 그것들이
무엇인지 전혀 모른다. 쿠버네티스는 노드에 특정 개수의 노드만
있다는 것을 알고 있다. 확장 리소스는 정수로 알려야
한다. 예를 들어, 노드는 4.5개의 동글이 아닌, 4개의 동글을 알릴 수 있다.
### 스토리지 예제
노드에 800GiB의 특별한 종류의 디스크 스토리지가 있다고 가정한다.
example.com/special-storage와 같은 특별한 스토리지의 이름을 생성할 수 있다.
그런 다음 특정 크기, 100GiB의 청크로 알릴 수 있다. 이 경우,
노드에는 example.com/special-storage 유형의 8가지 리소스가 있다고
알린다.
```yaml
Capacity:
...
example.com/special-storage: 8
```
이 특별한 스토리지에 대한 임의 요청을 허용하려면,
1바이트 크기의 청크로 특별한 스토리지를 알릴 수 있다. 이 경우, example.com/special-storage 유형의
800Gi 리소스를 알린다.
```yaml
Capacity:
...
example.com/special-storage: 800Gi
```
그런 다음 컨테이너는 최대 800Gi의 임의 바이트 수의 특별한 스토리지를 요청할 수 있다.
## 정리
다음은 노드에서 동글 알림을 제거하는 PATCH 요청이다.
```
PATCH /api/v1/nodes/<your-node-name>/status HTTP/1.1
Accept: application/json
Content-Type: application/json-patch+json
Host: k8s-master:8080
[
{
"op": "remove",
"path": "/status/capacity/example.com~1dongle",
}
]
```
쿠버네티스 API 서버에 요청을 쉽게 보낼 수 있도록 프록시를 시작한다.
```shell
kubectl proxy
```
다른 명령 창에서 HTTP PATCH 요청을 보낸다.
`<your-node-name>`을 노드의 이름으로 바꾼다.
```shell
curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "remove", "path": "/status/capacity/example.com~1dongle"}]' \
http://localhost:8001/api/v1/nodes/<your-node-name>/status
```
동글 알림이 제거되었는지 확인한다.
```
kubectl describe node <your-node-name> | grep dongle
```
(출력이 보이지 않아야 함)
## {{% heading "whatsnext" %}}
### 애플리케이션 개발자를 위한 문서
* [컨테이너에 확장 리소스 할당하기](/docs/tasks/configure-pod-container/extended-resource/)
### 클러스터 관리자를 위한 문서
* [네임스페이스에 대한 메모리의 최소 및 최대 제약 조건 구성](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace/)
* [네임스페이스에 대한 CPU의 최소 및 최대 제약 조건 구성](/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace/)

32
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/adding-windows-nodes.md
View File

@ -1,5 +1,5 @@
---
title: Windows 노드 추가
title: 윈도우 노드 추가
min-kubernetes-server-version: 1.17
content_type: tutorial
weight: 30
@ -9,7 +9,7 @@ weight: 30
{{< feature-state for_k8s_version="v1.18" state="beta" >}}
쿠버네티스를 사용하여 리눅스와 Windows 노드를 혼합하여 실행할 수 있으므로, 리눅스에서 실행되는 파드와 Windows에서 실행되는 파드를 혼합할 수 있다. 이 페이지는 Windows 노드를 클러스터에 등록하는 방법을 보여준다.
쿠버네티스를 사용하여 리눅스와 윈도우 노드를 혼합하여 실행할 수 있으므로, 리눅스에서 실행되는 파드와 윈도우에서 실행되는 파드를 혼합할 수 있다. 이 페이지는 윈도우 노드를 클러스터에 등록하는 방법을 보여준다.
@ -17,8 +17,8 @@ weight: 30
## {{% heading "prerequisites" %}}
{{< version-check >}}
* Windows 컨테이너를 호스팅하는 Windows 노드를 구성하려면
[Windows Server 2019 라이선스](https://www.microsoft.com/en-us/cloud-platform/windows-server-pricing) 이상이 필요하다.
* 윈도우 컨테이너를 호스팅하는 윈도우 노드를 구성하려면
[윈도우 서버 2019 라이선스](https://www.microsoft.com/en-us/cloud-platform/windows-server-pricing) 이상이 필요하다.
VXLAN/오버레이 네트워킹을 사용하는 경우 [KB4489899](https://support.microsoft.com/help/4489899)도 설치되어 있어야 한다.
* 컨트롤 플레인에 접근할 수 있는 리눅스 기반의 쿠버네티스 kubeadm 클러스터([kubeadm을 사용하여 단일 컨트롤 플레인 클러스터 생성](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/) 참고)가 필요하다.
@ -29,15 +29,15 @@ VXLAN/오버레이 네트워킹을 사용하는 경우 [KB4489899](https://suppo
## {{% heading "objectives" %}}
* 클러스터에 Windows 노드 등록
* 리눅스 및 Windows의 파드와 서비스가 서로 통신할 수 있도록 네트워킹 구성
* 클러스터에 윈도우 노드 등록
* 리눅스 및 윈도우의 파드와 서비스가 서로 통신할 수 있도록 네트워킹 구성
<!-- lessoncontent -->
## 시작하기: 클러스터에 Windows 노드 추가
## 시작하기: 클러스터에 윈도우 노드 추가
### 네트워킹 구성
@ -75,7 +75,7 @@ VXLAN/오버레이 네트워킹을 사용하는 경우 [KB4489899](https://suppo
}
```
{{< note >}}리눅스의 플란넬이 Windows의 플란넬과 상호 운용되도록 하려면 VNI를 4096으로, 포트를 4789로 설정해야 한다. 이 필드들에 대한 설명은 [VXLAN 문서](https://github.com/coreos/flannel/blob/master/Documentation/backends.md#vxlan)를
{{< note >}}리눅스의 플란넬이 윈도우의 플란넬과 상호 운용되도록 하려면 VNI를 4096으로, 포트를 4789로 설정해야 한다. 이 필드들에 대한 설명은 [VXLAN 문서](https://github.com/coreos/flannel/blob/master/Documentation/backends.md#vxlan)를
참고한다.{{< /note >}}
{{< note >}}L2Bridge/Host-gateway 모드를 대신 사용하려면 `Type` 의 값을 `"host-gw"` 로 변경하고 `VNI` 와 `Port` 를 생략한다.{{< /note >}}
@ -102,9 +102,9 @@ VXLAN/오버레이 네트워킹을 사용하는 경우 [KB4489899](https://suppo
kube-system kube-flannel-ds-54954 1/1 Running 0 1m
```
1. Windows 플란넬 및 kube-proxy 데몬셋 추가
1. 윈도우 플란넬 및 kube-proxy 데몬셋 추가
이제 Windows 호환 버전의 플란넬과 kube-proxy를 추가할 수 있다. 호환 가능한
이제 윈도우 호환 버전의 플란넬과 kube-proxy를 추가할 수 있다. 호환 가능한
kube-proxy 버전을 얻으려면, 이미지의 태그를
대체해야 한다. 다음의 예시는 쿠버네티스 {{< param "fullversion" >}}의 사용법을 보여주지만,
사용자의 배포에 맞게 버전을 조정해야 한다.
@ -118,7 +118,7 @@ VXLAN/오버레이 네트워킹을 사용하는 경우 [KB4489899](https://suppo
{{< /note >}}
{{< note >}}
Windows 노드에서 이더넷이 아닌 다른 인터페이스(예: "Ethernet0 2")를 사용하는 경우, flannel-host-gw.yml이나 flannel-overlay.yml 파일에서 다음 라인을 수정한다.
윈도우 노드에서 이더넷이 아닌 다른 인터페이스(예: "Ethernet0 2")를 사용하는 경우, flannel-host-gw.yml이나 flannel-overlay.yml 파일에서 다음 라인을 수정한다.
```powershell
wins cli process run --path /k/flannel/setup.exe --args "--mode=overlay --interface=Ethernet"
@ -134,14 +134,14 @@ curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/dow
### Windows 워커 노드 조인(joining)
### 윈도우 워커 노드 조인(joining)
{{< note >}}
`Containers` 기능을 설치하고 도커를 설치해야 한다.
[Windows Server에 Docker Engine - Enterprise 설치](https://docs.docker.com/ee/docker-ee/windows/docker-ee/#install-docker-engine---enterprise)에서 설치에 대한 내용을 참고할 수 있다.
[윈도우 서버에 Docker Engine - Enterprise 설치](https://docs.docker.com/ee/docker-ee/windows/docker-ee/#install-docker-engine---enterprise)에서 설치에 대한 내용을 참고할 수 있다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
Windows 섹션의 모든 코드 스니펫(snippet)은 Windows 워커 노드의
윈도우 섹션의 모든 코드 스니펫(snippet)은 윈도우 워커 노드의
높은 권한(관리자)이 있는 PowerShell 환경에서 실행해야 한다.
{{< /note >}}
@ -160,7 +160,7 @@ Windows 섹션의 모든 코드 스니펫(snippet)은 Windows 워커 노드의
#### 설치 확인
이제 다음을 실행하여 클러스터에서 Windows 노드를 볼 수 있다.
이제 다음을 실행하여 클러스터에서 윈도우 노드를 볼 수 있다.
```bash
kubectl get nodes -o wide
@ -180,6 +180,6 @@ flannel 파드가 실행되면, 노드는 `Ready` 상태가 되고 워크로드
## {{% heading "whatsnext" %}}
- [Windows kubeadm 노드 업그레이드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/upgrading-windows-nodes)
- [윈도우 kubeadm 노드 업그레이드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/upgrading-windows-nodes)

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content/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/kubeadm-upgrade.md
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@ -242,7 +242,7 @@ min-kubernetes-server-version: 1.18
- CNI 제공자 플러그인을 수동으로 업그레이드한다.
CNI(컨테이너 네트워크 인터페이스) 제공자는 자체 업그레이드 지침을 따를 수 있다.
[애드온](/docs/concepts/cluster-administration/addons/) 페이지에서
[애드온](/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons/) 페이지에서
사용하는 CNI 제공자를 찾고 추가 업그레이드 단계가 필요한지 여부를 확인한다.
CNI 제공자가 데몬셋(DaemonSet)으로 실행되는 경우 추가 컨트롤 플레인 노드에는 이 단계가 필요하지 않다.

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content/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/upgrading-windows-nodes.md
View File

@ -1,5 +1,5 @@
---
title: Windows 노드 업그레이드
title: 윈도우 노드 업그레이드
min-kubernetes-server-version: 1.17
content_type: task
weight: 40
@ -9,7 +9,7 @@ weight: 40
{{< feature-state for_k8s_version="v1.18" state="beta" >}}
이 페이지는 [kubeadm으로 생성된](/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/adding-windows-nodes) Windows 노드를 업그레이드하는 방법을 설명한다.
이 페이지는 [kubeadm으로 생성된](/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/adding-windows-nodes) 윈도우 노드를 업그레이드하는 방법을 설명한다.
@ -18,7 +18,7 @@ weight: 40
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
* [남은 kubeadm 클러스터를 업그레이드하는 프로세스](/ko/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/kubeadm-upgrade)에
익숙해져야 한다. Windows 노드를
익숙해져야 한다. 윈도우 노드를
업그레이드하기 전에 컨트롤 플레인 노드를 업그레이드해야 한다.
@ -30,7 +30,7 @@ weight: 40
### kubeadm 업그레이드
1. Windows 노드에서, kubeadm을 업그레이드한다.
1. 윈도우 노드에서, kubeadm을 업그레이드한다.
```powershell
# replace {{< param "fullversion" >}} with your desired version
@ -56,7 +56,7 @@ weight: 40
### kubelet 구성 업그레이드
1. Windows 노드에서, 다음의 명령을 호출하여 새 kubelet 구성을 동기화한다.
1. 윈도우 노드에서, 다음의 명령을 호출하여 새 kubelet 구성을 동기화한다.
```powershell
kubeadm upgrade node
@ -64,7 +64,7 @@ weight: 40
### kubelet 업그레이드
1. Windows 노드에서, kubelet을 업그레이드하고 다시 시작한다.
1. 윈도우 노드에서, kubelet을 업그레이드하고 다시 시작한다.
```powershell
stop-service kubelet

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content/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace.md
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@ -265,7 +265,4 @@ kubectl delete namespace constraints-cpu-example
* [컨테이너와 파드 CPU 리소스 할당](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)

4
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace.md
View File

@ -188,6 +188,4 @@ kubectl delete namespace default-cpu-example
* [컨테이너 및 파드 CPU 리소스 할당](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)

4
content/ko/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace.md
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@ -265,6 +265,4 @@ kubectl delete namespace constraints-mem-example
* [컨테이너 및 파드 CPU 리소스 할당](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)
* [파드에 대한 서비스 품질(QoS) 구성](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/)

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