Red Hat OpenShift 플랫폼 - 컴퓨트

이eun·2025년 3월 10일

Red Hat OpenShift의 컴퓨트(Compute) 개념

컴퓨트(Compute)는 OpenShift 클러스터에서 어떤 방식으로 애플리케이션을 실행하고 리소스를 관리하는지를 의미해.
즉, 워크로드를 배포하고 실행하는 노드(Node) 및 리소스(CPU, 메모리 등)를 어떻게 활용하는지와 관련된 개념이야.

OpenShift에서는 Kubernetes 기반으로 컴퓨트 리소스를 관리하며, 주요 개념은 다음과 같아.

개념	설명
노드(Node)	애플리케이션이 실행되는 물리 또는 가상 머신
파드(Pod)	OpenShift에서 실행되는 컨테이너의 기본 단위
네임스페이스(Namespace)	클러스터 내 리소스를 논리적으로 구분하는 단위
리소스 할당(Resource Requests & Limits)	CPU, 메모리 등의 사용량을 제어하는 정책
스케줄링(Scheduling)	특정 노드에 워크로드를 배치하는 방법
오토스케일링(Auto Scaling)	트래픽 증가에 따라 자동으로 리소스를 확장하는 기능

1. 노드(Node) - OpenShift에서 컴퓨트 리소스를 제공하는 단위

OpenShift 클러스터는 여러 개의 노드(Node)로 구성되며, 각 노드는 컨테이너를 실행하는 역할을 해.
노드는 크게 두 가지 종류로 나뉘어.

노드 유형	설명
마스터 노드 (Master Node)	클러스터 관리 및 API 제공
워커 노드 (Worker Node)	애플리케이션을 실행하는 실제 컴퓨트 리소스

📌 클러스터의 모든 노드 조회

oc get nodes

👉 클러스터 내에서 사용 가능한 노드 목록을 확인

📌 특정 노드의 상세 정보 조회

oc describe node <노드이름>

👉 노드의 CPU, 메모리 사용량, 상태 등을 확인

📌 노드에 할당된 파드 확인

oc get pods -o wide

👉 각 파드가 어떤 노드에서 실행되는지 확인 가능

2. 파드(Pod) - OpenShift에서 컨테이너 실행 단위

파드(Pod)는 OpenShift에서 실행되는 컨테이너의 기본 실행 단위야.
하나의 파드는 하나 이상의 컨테이너를 포함할 수 있어.

📌 현재 실행 중인 파드 목록 확인

oc get pods

📌 특정 파드의 상세 정보 조회

oc describe pod <파드이름>

📌 파드의 CPU 및 메모리 사용량 확인

oc top pod

📌 새로운 파드 생성 (예제: Nginx 컨테이너 실행)

oc run my-nginx --image=nginx --port=80

3. 리소스 할당 (Resource Requests & Limits) - CPU & 메모리 관리

OpenShift에서는 각 파드가 사용할 수 있는 CPU 및 메모리 리소스를 제한할 수 있어.
이걸 리소스 요청(Request)과 제한(Limit)이라고 해.

설정 값	설명
requests.cpu	최소 보장되는 CPU
requests.memory	최소 보장되는 메모리
limits.cpu	최대 허용되는 CPU
limits.memory	최대 허용되는 메모리

📌 리소스 제한이 포함된 Deployment 설정 예제

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: my-app
        image: my-app-image
        resources:
          requests:
            cpu: "250m"
            memory: "128Mi"
          limits:
            cpu: "500m"
            memory: "256Mi"

👉 CPU는 최소 250m(0.25코어), 최대 500m(0.5코어), 메모리는 최소 128Mi, 최대 256Mi를 사용할 수 있도록 제한

📌 현재 실행 중인 파드의 리소스 사용량 확인

oc describe pod <파드이름> | grep -i "cpu\|memory"

4. 스케줄링(Scheduling) - 파드를 특정 노드에 배치

OpenShift는 자동으로 적절한 워커 노드에 파드를 배치하지만, 특정 노드에 파드를 배치하려면 노드 셀렉터(Node Selector)를 사용할 수 있어.

📌 특정 노드에만 파드 배포 (예제)

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  nodeSelector:
    disktype: ssd
  containers:
  - name: my-container
    image: my-app-image

👉 "disktype: ssd" 라벨이 있는 노드에서만 실행되도록 설정

📌 현재 클러스터의 모든 노드의 라벨 확인

oc get nodes --show-labels

5. 오토스케일링(Auto Scaling) - 트래픽에 따라 자동 확장

OpenShift는 트래픽 증가에 따라 파드 또는 노드를 자동으로 확장(Scale-out)할 수 있어.
오토스케일링에는 두 가지 방법이 있어.

① HPA(Horizontal Pod Autoscaler) - 파드 개수 증가

📌 CPU 사용량이 50% 이상일 때 자동으로 파드 개수를 조절하는 설정

oc autoscale deployment my-app --min=2 --max=10 --cpu-percent=50

👉 CPU 사용량이 50%를 넘으면 최대 10개까지 자동 확장

📌 현재 오토스케일링 상태 확인

oc get hpa

② 클러스터 오토스케일링 - 노드 개수 증가

만약 파드를 배치할 워커 노드가 부족하면, 새로운 노드를 자동으로 추가할 수도 있어.
이 기능을 Cluster Autoscaler라고 해.

📌 클러스터 오토스케일링 설정 예제

apiVersion: autoscaling.openshift.io/v1
kind: ClusterAutoscaler
metadata:
  name: default
spec:
  scaleDown:
    enabled: true
    delayAfterAdd: 10m
    delayAfterDelete: 1m
  resourceLimits:
    maxNodesTotal: 10

👉 최대 10개의 노드까지 자동으로 확장하며, 사용량이 줄어들면 자동 축소됨

📌 오토스케일러 적용

oc apply -f cluster-autoscaler.yaml

6. OpenShift에서 Compute 관련 명령어 정리

명령어	설명
`oc get nodes`	클러스터의 모든 노드 목록 조회
`oc describe node <노드이름>`	특정 노드의 상태 및 리소스 사용량 확인
`oc get pods -o wide`	파드가 실행 중인 노드 정보 확인
`oc run my-nginx --image=nginx --port=80`	Nginx 컨테이너 실행
`oc top pod`	실행 중인 파드의 CPU 및 메모리 사용량 조회
`oc autoscale deployment my-app --min=2 --max=10 --cpu-percent=50`	HPA로 오토스케일링 설정
`oc get hpa`	오토스케일링 상태 확인

📌 정리

OpenShift 컴퓨트(Compute)란?
- 클러스터에서 애플리케이션을 실행하고, 리소스를 관리하는 기능
핵심 개념
- 노드(Node): 애플리케이션을 실행하는 컴퓨트 리소스
- 파드(Pod): 컨테이너 실행 단위
- 리소스 할당: CPU 및 메모리 사용량 제어
- 스케줄링: 특정 노드에 파드 배포
- 오토스케일링: 트래픽 증가 시 자동 확장