[쿠버네티스] k8s의 기본 구성 요소 - 오브젝트와 클러스터 (Control Plain과 Node) 목적에 따른 클러스터 설치

쿠버네티스에서는 중요한 2가지 개념이 존재한다.

1. 쿠버네티스 클러스터
2. 쿠버네티스 오브젝트

쿠버네티스는 모든 리소스를 오브젝트 형태로 지정한다.

그리고 쿠버네티스는 해당 오브젝트 리소스들을 클러스터에서 관리하는데, 보통 우리는 클러스터를 조작하기 위해 kubectl을 이용하게 된다.

쿠버네티스 오브젝트

일반적으로 아니 모든 상황에서 쿠버네티스는 모든 리소스를 오브젝트 형태로 관리한다.

 

쿠버네티스는 오브젝트의 상태를 조작하고 유지하는 머신이며 오브젝트는 k8s 에서 영속성을 가지는 객체이다.

 

우리는 이러한 오브젝트를 이용해서 다음과 같은 정보들을 관리하고 지정할 수 있다.

1. 어떤 컨테이너화된 애플리케이션이 동작 중인지
2. 해당 애플리케이션이 어떠한 리소스를 사용할 수 있는지
3. 해당 애플리케이션이 어떻게 배포되고 업데이트되며 스케일링할 수 있는지

결국 우리는 쿠버네티스를 한다는 것은 쿠버네티스 오브젝트를 관리 한다는 것으로 해석할 수 있고 우리는 이 오브젝트들을 잘 관리해야 되는 임무를 수행해야 한다.

 

쿠버네티스 오브젝트를 조작하는 방법

앞어 우리는 쿠버네티스 오브젝트를 잘 관리해야 한다 라고 했다.

 

이 말은 즉, 오브젝트를 생성, 삭제, 수정을 위해서 지속적으로 상태 값을 변경하고 조작해야 한다는 소리인데, 쿠버네티스 오브젝트를 조작하기 위해서는 쿠버네티스 API를 조작해야 하는데, 대표적으로 kubectl 을 이용하곤 한다.

 

kubectl

앞서 이야기 하였듯 쿠버네티스 오브젝트를 조작하기 위해서는 우리는 kubectl 을 이용해야 한다

 

정확히는 쿠버네티스 API를 조작하기 위해서 kubectl 을 사용하는데, kubectl 은 무엇일까?

 

kubectl은 쿠버네티스 클러스터를 제어하기 위한 커맨드라인 도구이다.

 

우리는 kubectl 을 이용해서 쿠버네티스 오브젝트를 생성하고 수정하며 삭제할 수 있게 된다.

 

kubectl 명령 구문

 

kubectl 은 다음과 같은 형태로 명령을 줄 수 있다.

 

kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags]

• command
  • 하나 이상의 리소스에서 수행하려는 동작을 지정
  • apply, create, get, describe, delete
• TYPE
  • 리소스 타입을 지정
  • 대소문자를 구분하지 않고 단수형, 복수형 혹은 약어를 사용할 수 있음
  • pods, pod, services, service, svc 등
• NAME
  • 리소스 이름을 지정한다.
• flags
  • 선택적으로 플래그를 지정하는데, -s 옵션이나 -o 옵션과 같이 옵션 값을 줄 때 주로 사용된다.

 

만약 쿠버네티스 오브젝트를 생성한다면 kubectl apply ... 형태로 사용하게 된다.

 

해당 글에서 이야기 하고자 하는 것은 kubectl의 명령어가 아니므로 자세한 내용은 해당 블로그의 kubernetes 카테고리의 kubectl 명령어 섹션에서 확인해주세요

 

우리는 위와 같이 명령어로 kubectl 을 이용할 수 있지만 대부분 우리가 구성하려는 애플리케이션 구조는 매우 방대하다.

 

서비스가 3개 이상에서 많게는 1천, 1만 까지도 늘어날 수 있는데, 이들을 각각 명령어로 조작한다는 것은 매우 고통스러울 것이다.

 

보통 yml 파일을 이용해서 설정한다.

 

그래서 대부분의 쿠버네티스를 하는 사람들은 yml을 잘 작성하는 것이 쿠버네티스를 잘 하는 길! 이라고 표현하기도 한다.

쿠버네티스 클러스터

 

이제 대망의 클러스터이다.

 

쿠버네티스의 클러스터는 쿠버네티스의 핵심이라고 할 수 있다.

 

한 마디로 쿠버네티스 클러스터를 정의한다면 다음과 같을 것이다.

 

컨테이너화 된 애플리케이션(dockerized)을 실행하기 위한 노드 머신

 

우리는 쿠버네티스를 왜 사용할까?

 

바로 우리가 만든 여러 컨테이너들을 잘 관리할 수 있게 하는 컨테이너 오케스트레이션을 위해서 이다.

 

쿠버네티스 클러스터의 목적과 우리가 쿠버네티스를 사용하는 목적과 동일하다. 이 말은 즉 쿠버네티스 클러스터가 쿠버네티스의 핵심이라는 소리와 같으며 쿠버네티스를 실행한다는 것은 바로 쿠버네티스 클러스터를 실행한다는 것과 같은 말이다.

 

쿠버네티스는 컨테이너들을 앞서 알아본 오브젝트 형태로 추상화하여 클러스터 전체에서 사용하는데, kubectl 을 이용해서 해당 오브젝트를 조작하고 쿠버네티스를 이용하게 된다.

 

쿠버네티스의 클러스터 자원 2가지

쿠버네티스에는 2가지 핵심 자원이 클러스터에 존재한다.

 

1. 컨드롤 플레인
2. 노드

컨트롤 플레인 : 클러스터를 조율하라

컨트롤 플레인은 쿠버네티스 클러스터의 관리를 담당한다.

 

보통 애플리케이션을 스케줄링 하거나 항상성을 유지하고 스케일링을 수행하는 일을 한다.

 

컨트롤 플레인은 Kubernetes API 를 제공하는데, 앞서 보았던 kubectl 이 이용하는 API와 동일하다.

 

쿠버네티스 API

쿠버네티스 API는 컨트롤 플레인이 제공하는 HTTP API 서버이다.

우리는 해당 API를 kubectl로 이용하면서 CLI를 통해서 쿠버네티스를 조작할 수 있게 된다.

혹은 REST API 호출을 이용해서 직접 접근하는 것도 가능한데, 이는 추후에 알아보자.

 

노드 : 애플리케이션 구동을 담당하라

노드는 쿠버네티스 클러스터 내 워커 (worker) 머신으로 동작하는 VM이다.

간단하게 Container Runtime 이라고 생각하면 된다.

결국 노드는 실질적으로 애플리케이션을 동작시키는 주체가 되고, 우리는 노드를 잘 관리해야 하는 것이다.

노드의 2가지 구성 요소

노드에는 2가지 구성 요소가 존재한다.

1. kubelet
2. Container Runtime

kubelet은 컨트롤 플레인과 통신하는 에이전트로 컨트롤 플레인이 제공하는 API를 이용해서 여러 작업을 수행한다.

 

운영을 위해서는 최소 3대의 노드가 필요하다.

 

클러스터 설치하기

쿠버네티스 클러스터를 설치한다는 것은 사실상 쿠버네티스를 설치한다는 말과 동일한데, 2가지 환경에 따라서 설치해야 하는 클러스터가 달라질 수 있다.

 

우선 개발 환경과 운영 환경을 분리해서 생각해보겠다.

 

쿠버네티스 클러스터는 많은 일을 수행해야 하고 그 만큼 무겁게 돌아간다.

 

하지만 우리가 학습을 위해서 혹은 단순한 테스트를 위해서라면 그 무거운 클러스터를 모두 로드할 필요가 없기 때문에 각각 운영과 개발을 나눌 필요가 있다.

 

개발 환경

개발 환경에서는 대표적으로 2가지가 많이 사용된다.

1. Docker for Mac/Windows -> 설치 바로가기 (공식 문서)
2. Minikube -> 설치 바로가기 (공식 문서)

도커를 위한 환경인 Docker for Mac 을 설치하면 자동적으로 쿠버네티스도 사용할 수 있는데, docker for mac 의 preference 에서 enable 시켜주면 된다.

 

 

개발 환경을 위한 클러스터는 1개의 노드에서 쿠버네티스를 사용하게 되어 그 만큼 가볍게 돌아간다.

하지만 일부 기능들이 제한될 수 있어 더 높은 수준의 학습과 테스트를 위해서는 아래에서 이야기 할 클라우드 환경으로 테스트하기도 한다.

운영 환경

운영 환경에서도 2가지 분류로 나눌 수 있다.

1. 자체 자원을 이용해서 운영하는 온프레미스(On-Premise) 환경
2. 클라우드 자원을 이용하는 클라우드 플랫폼 환경

온프레미스(On-Premise) 환경

자체 자원을 이용하는 온프레미스에서는 인프라에 대한 최적화와 다양한 기능을 직접 조작할 수 있겠지만 그 만큼 높은 수준의 서버 인프라의 지식이 필요하다.

학습 목적에서는 조금 맞지 않는 것 같다.

 

대표적으로는 kubespray, kubeadm 등이 존재한다.

 

클라우드 플랫폼 환경

요즘 많은 회사들이 SaaS 형태의 서비스를 개발하고 있고 사용 중에 있다.

 

클러스터를 직접 구성하는데 많인 노력이 필요하고 주의가 필요하기 때문에 아예 Amazon 에서는 EKS라는 Saas 형태의 쿠버네티스 클라우드를 제공한다.

 

 

대표적으로는 EKS와 Google의 GKE가 존재한다.