쿠버네티스는 강력한 컨테이너 오케스트레이션 플래폼으로 잘 활용하면 개발자와 데브옵스팀이 배포, 관리 및 어플리케이션 확장을 더욱 효율적으로 할 수 있게 됩니다. 그러나 이런 강력한 도구를 사용할 때 자칫 잘못하면 오히려 더 복잡하고 관리하기 어려운 쿠버네티스 클러스터로 인해 고통받을 수도 있습니다.
그래서 오늘은 개발자와 데브옵스팀에서 효율적인 쿠버네티스 클러스터 관리를 위한 유용한 모범 관행을 살펴보았습니다.
매니지드 쿠버네티스 서비스
당연한 이야기지만 매니지드 쿠버네티스를 사용하면 관리 효율 극대화가 가능합니다. 매니지드 쿠버네티스 서비스를 제공하는 업체로부터 운영중인 쿠버네티스의 노드 프로비져닝 및 환경설정, 업그레이드, 암호화, 접근 제어, 감사 등의 보안 기능 등을 위탁 관리 받음으로써 개발자와 데브옵스팀은 단순 운영 관리에서 절감된 시간과 비용을 조금 더 중요한 업무에 할당할 수 있습니다.
리소스 관리 및 최적화
리소스 관리 시 자원의 적절한 배분, 인스턴스 선정, 노드와 포드의 오토스케일링 설정, 최적화 스토리지 프로비져닝, 컨테이너 이미지 사이즈 최소화 등을 통해 효율적인 자원 할당과 배분을 통해 클러스터 운영의 효율화를 꾀할 수 있습니다.
- 리소스 할당: 어플리케이션이 사용할 수 있는 최대 자원을 의미하며 어플리케이션이 너무 많은 자원을 소비하여 다른 어플리케이션의 성능에 영향을 미치지 않도록 방지합니다
- 리소스 한계: 단위시간에 사용 가능한 최대 자원이며 하나의 어플리케이션이 자원 독점을 방지하여 클러스터 전체에 대한 자원 부족현상을 방지합니다.
- 인스턴스 선정: 클라우드 업체가 제공하는 다양한 종류의 인스턴스에서 가장 적절한 인스턴스를 선정 (CPU, 메모리, 스토리지, 비용효율성 검토)합니다.
- 노드 오토스케일링: Cluster Autoscaler 혹은 Karpenter 와 같은 쿠버네티스 오토스케일링 솔루션을 적용하여 역동적으로 클러스터의 성능을 조정합니다.
- 포드 오토스케일링: 횡적/종적 오토스케일링을 고려. 횡적 오토스케일링은 워크로드의 증감에 맞춰 활용 가능한 자원의 자동 증감을 의미하며, 종적 오토스케일링은 개별 포드의 리소스 리퀘스트와 리밋(한계)를 사용 히스토리, 최적화하여 리소스 할당량 증가/감소 자동화합니다.
- QoS(Quality of Service) 클라스: 서비스품질 클라스 (Guaranteed, Burstable, BestEffort) 사용으로 우선순위와 스케줄 정의 가능합니다.
- 컨테이너 이미지 크기 최소화: 이미지 사이즈 최소화의 장점은 빌드/배포 과정 최소화, 자원소비 감소와 잠재적 공격 벡터를 감소하여 보안 강화 효과를 불러옵니다.
모니터링 및 로깅
지속적인 모니터링과 로깅을 통해 쿠버네티스 클러스터와 어플리케이션의 상태와 성능을 트래킹할 수 있습니다. 다음과 같은 다양한 툴의 활용이 가능합니다.
- 쿠버네티스 대시보드
- Kubectl CLI 도구
- 프로메테우스
- Elasticsearch
GitOps 도입
깃옵스를 통해 깃 리포지토리와 지속적으로 싱크를 맞춰, 쿠버네티스 클러스터를 항상 원하는 가장 최적의 상태로 유지할 수 있습니다. 또한 보안, 버전 관리와 컴플라이언스 개선과 같은 효과도 볼 수 있습니다. 대표적인 깃옵스 도구에는:
- ArgoCD
- Flux
기타로 EKS, GKE, AKS 등 클라우드 벤더가 제공하는 모범관행을 적용하여 사용하는 방법입니다. AWS, Google, Azure 는 자사의 인프라와 잘 통합된 다양한 관리 도구와 기능을 제공하며 이를 활용할 경우 모범관행의 적용이 쉽고 항상 최신으로 유지가 가능합니다. 또한, 쿠버네티스 관리의 복잡성을 줄이고 관리 업무를 효율화하며 운영 오버헤드도 감소할 수 있습니다.
ScaleOps는 쿠버네티스 리소스 자원의 최적화 관리 자동화 솔루션으로, 쿠버네티스 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있습니다. 쿠버네티스 리소스 최적화 상담문의를 원하신다면 ScaleOps 한국 파트너 오에스씨코리아에 연락주세요.
원문보기: Kubernetes Best Practices for Efficient Cluster Management Every DevOps Should Know
참고링크:
Kubernetes Resource Requests and Limits 101
