쿠버네티스

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Kubernetes
컴퓨터의 확장성
- 컨테이너는 머신 한 대를 효율적으로 관리하는 구조
- 애플리케이션의 마이크로서비스화 이후 여러 머신을 컨트롤해야 함
- scale up, scale out의 방법 존재
  - 각각 수직 방향 확장, 수평 방향 확장
- 스케일 업은 단일 환경만 사용해야 할 경우 유리
- 그러나 가격이 비싸기에, 저렴한 머신 여러 대를 사용하는 것이 조금 더 효율적
- 스케일 아웃
  - 클라우드의 등장 이후 보편화
  - Hadoop의 등장 이후 프레임워크가 분산 처리를 맡아 더 편리해짐
컨테이너 오케스트레이션
- 가용성, 이중화가 갖추어진 4.RESOURCE/CULTURE/Book/그림으로 공부하는 마이크로서비스 구조/컨테이너 작성과 배포
- 부하에 따른 스케일아웃, 스케일인, 로드 밸런싱
- 호스트, 컨테이너의 상태 확인
- Kubernetes, Docker Swarm, 메소스, 노매드 등
- 쿠버네티스는 YAML을 통한 선언적 설정으로 쉽게 애플리케이션 배포 자동화
- 다양한 툴과 서비스 이용 가능
기능
- 서비스 검색과 로드 밸런싱
- 저장소 오케스트레이션
- 자동 롤아웃, 롤백
  - 배포의 바람직한 상태와 실제 상태를 구분해 일관성 확보
- 리소스 관리와 일정 제어
  - 노드의 환경을 감시하고 리소스를 최대한 활용
  - 같은 노드에 배치하는 Affinity, 다른 노드에 배치하는 Affinity
- 자가 복구
- 시크릿과 설정 관리
아키텍처
- control plane
  - kube-apiserver
    - 쿠버네티스 api를 공개하는 프론트엔드
  - Etcd
    - 모든 클러스터 데이터를 저장하는 KVS
  - kube-scheduler
    - 포드 실행 노드를 스케줄링
  - kube-controller-manager
    - 노드 컨트롤러 - 노드가 정지됐을 때 감지
    - 복제 컨트롤러 - 파드 수 유지
    - 엔드포인트 컨트롤러 - 서비스와 파드 결합
- data plane
  - kubelet
    - 클러스터 내에서 각 노드에서 동작하는 에이전트
  - kube-proxy
    - 클러스터 내 각 노드에서 동작하는 네트워크 프록시
  - Container Runtime
    - 도커, Containerd, CRI-O 등
쿠버네티스 API
- 컨트롤 플레인에서 json 형식의 RESTful API를 받아 실행
- API 객체는 시스템 상태를 나타내는 기본 단위
객체
- 파드
  - 최소 배포 단위
  - 하나 이상의 컨테이너
  - 파드 내 컨테이너는 IP와 저장소 볼륨 공유
  - atomic하여 완전히 생성되든가, 전혀 생성되지 않든가 둘 중에 하나
- Deployment
  - ReplicaSet의 롤아웃을 관리하여 선언적 업데이트 제공
- Service
  - 일련의 파드를 네트워크 경유로 접속할 수 있도록 공개하는 객체
- ConfigMap
  - 다른 객체가 필요한 설정을 저장하는 객체
  - 키-값 방식