메인 컴포넌트

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노드와 파드

• 노드
  • 노드는 컨테이너가 배포되고 구동되는 Worker Machine이다.
  • 각 노드는 클러스터 내에서 개별 노드를 의미하고, 물리/가상 머신이다.
  • 노드는 실제 workload를 구동시키고 필요 자원을 제공하는 역할이다.
• 파드
  • 최소 배포 가능한 단위
  • 하나 혹은 강하게 결합된 컨테이너를 의미함
  • 파드 내의 컨테이너들은 같은 네트워크 네임스페이스를 공유한다
    • 이는 localhost 상에서 서로 소통할 수 있게 함
  • 파드는 클러스터에서 하나의 프로세스 인스턴스를 의미함

apiVersion: v1  
kind: Pod  
metadata:  
    name: webapp-with-db       // 파드 이름
    labels:  
        app: my-webapp  
spec:  
    containers:  
    - name: webapp            // 컨테이너 명
      image: nginx:latest     // 컨테이너 이미지 명
      ports:  
        - containerPort: 80   // 컨테이너 포트
    - name: database  
      image: mongo:latest

• 왜 컨테이너가 아니라 파드를 사용하는가
  • Grouping Containers
    • 컨테이너들을 논리적으로 그룹화 한다.
    • 스케줄링, 스케일링, 관리를 간단화시킨다.
  • Shared Resources
    • 파드 내의 컨테이너들은 동일한 네트워크 네임스페이스를 공유함
    • 파드 내의 컨테이너들은 동일한 볼륨을 공유할 수 있다.
    • 따라서 서로 소통하기 더욱 쉬워진다
  • Amotic Unit
    • 파드는 배포의 원자 단위이다.
    • 어플리케이션 관리 혹은 스케일링 시, 파드 레벨로 수행한다 (컨테이너 개별 적용말고)
  • Scheduling and Affinity
    • 쿠버네티스는 파드를 노드에 스케줄하지, 각각 컨테이너를 스케줄하지 않는다.
    • 따라서 서로 연간되어있는 파드 내의 컨테이너들은 동일한 노드에 위치하게 된다

아키텍처

마스터 노드

• 전체 클러스터를 컨트롤하고, 전체 클러스터 상태를 관리함
• 새로운 파드들의 스케일링, 노드/파드들의 헬스 모니터링, 수요에 따른 어플리케이션 스케일링 등 전체 클러스터에 대한 결정권을 갖는다.
• 주요 컴포넌트
  • API Server
    • 클러스터와ㅏ 유저/컴포넌트간의 소통을 가능하게 하는 API를 노출시켜준다.
  • etcd
    • 클러스터의 모든설정 데이터를 key-value 값들이 저장된다
    • 모든 클러스터 상태 정보가 여기 저장된다.
  • Controller Manager
    • API Server를 통해 클러스터 상태를 체크하고 원하는 상태가 유지하기 위한 행동을 취한다.
  • Scheduler
    • 새로운 파드들을 리소스 필요량과 가용성에 따라 노드들에 배정한다.
    • 이를 통해 worker 노드들에 workload들을 공평하게 분배한다.

워커 노드

• 컨테이너(파드)가 스케쥴되고 구동되는 머신을 의미
• 클러스터의 data plane을 형성하고, 실제 workload를 실행한다.
• 워커 노드 주요 컴포넌트
  • kubelet
    • 각각의 워커 노드를 구동시키고 Master Node와 통신하는 역할
    • 파드 명세에 적혀있는 대로 컨테이너가 구동되고 그 상태가 건강하게 하는 역할
  • Container Runtime
    • Docker나 containerd와 같은 복수개의 container runtimes를 지원한다
    • 컨테이너 이미지를 가져오고, 컨테이너를 구동하는 역할
  • Kube Proxy
    • 클러스터 내에서 네트워크 소통을 하는 역할
    • 서비스 네트워크 라우팅을 관리하고 Load Balancing을 수행한다.

상호작용 방식

• Master node와 Worker Node들은 API Server를 통해 서로 통신한다.
• 유저와 다른 컴포넌트들 역시 API Server를 통해 서로 상호 작용함
• 예시
  • 새로운 어플리케이션 배포 시, 설정 파일들이 API Server를 통해 전달됨
    • 그 설정들은 etcd에 저장됨
  • Controller Manager는 API Server를 통해 클러스터 상태를 모니터링함
  • 새로운 파드가 스케줄됐을 때, Scheduler가 적정한 Worker Node를 선정한다
    • 이 선정된 내용을 API Server가 선정된 노드에게 전달한다
    • 그리고 그 노드의 kubelet이 컨테이너를 실행시킨다

• 대규모 클러스터 환경에서 컨테이너화된 어플리케이션을 자동으로 배포/확장/관리하는데 필요한 요소들을 자동화하는 플랫폼
  • 코드 기반 클러스터 운영
  • 의도한 상태를 유지하며 클러스터를 관리함
• Kubernetes: 조타수라는 뜻
• 컨테이너 오케스트레이션 표준이라 여겨짐
• 구글에서 2014년 오픈 소스로 공개
• 여러 대의 도커 호스트를 하나의 클러스터로 만들어 줌
• 다른 오케스트레이션 툴보다 다양한 기능을 제공하기 때문에 더 어려움
• 배포, 스케일링, 컨테이너 어플리케이션 관리 자동화하는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼
• 최소 2기가 램 이상을 사용하고, 2CPU 이상을 사용
  • 아니면 kubernetes로 서버 리소스를 다 써버릴 수 있음

특징

• 코드 기반 클러스터 운영
  • 동일 코드 기반의 의사소통 -> 효율적
    • YAML 형식으로 파드들 및 기타 컴포넌트들을 정의함
    • 이전에는 다같이 검토 가능한 공통 도구가 없었음
• 의도한 상태 기준 관리
  • 최초 의도한 상태와 현재 실행중인 상태를 쿠버네티스 컨트롤러가 자동으로 확인 (go 의 watch 모듈)
    • 차이점 발견 시, 현재 상태를 자동으로 처음 의도 상태로 변경
    • 즉, 실행중인 컨테이너가 예상치 않게 종료되면 자동으로 새로운 pod 생성

이후에 쿠버네티스 아키텍처와 쿠버네티스 옵션에 대한 글을 써 보고자 한다.