AWS EKS란?
아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(Amazon Elastic Kubernetes Service)로 완전 관리형 쿠버네티스 서비스이다.
각각의 키워드에 대해 알아보자
엘라스틱이란?
AWS는 엘라스틱 어원 그대로 탄력성을 위한 여러 기능들을 탑재하고 있다.
말그대로 탄성은 생산성을 높이는 최고의 속성 중 하나이기 때문이다.
일반적으로 탄력성은 리소스가 실제로 필요할 때 동적으로 가져온 다음, 작업이 완료되어 필요하지 않을 때 리소스를 해제하는 프로세스를 일컫는다.
AWS는 두 가지 종류의 탄력성을 가지고 있다.
볼륨 기반 탄력성
볼륨 기반 탄력성은 규모를 일치시키고 수요에 따라 리소스를 추가하는 것을 의미한다.
인스턴스를 시작하거나 필요하지 않을 때 인스턴스를 종료하는데에 도움이 되는 Amazon EC2 스팟 플릿을 사용하거나, Amazon EMR 클러스터를 사용하여 클러스터 노드를 프로그래밍 방식으로 확장 및 축소할 수 있다.
시간 기반 탄력성
시간 기반 탄력성은 리소스가 더 이상 필요하지 않을 때 리소스를 해제하는 것이다. 시간 기반 탄력성 프로세스를 자동화 하는 것은 작업의 효율을 극대화하는 가장 좋은 방법이다.
AWS 인스턴스 스케쥴러를 사용하여 EC2 인스턴스의 시작 및 중지에 대한 자동 일정을 생성할 수 있으며 EC2 API를 사용해 프로그래밍 방식으로도 종료할 수도 있다.
뿐만 아니라 AWS Lambda 함수를 사용하여 더 이상 필요하지 않은 인스턴스를 종료할 수도 있다.
AWS CloudWatch는 여기서 프로세스를 자동화하는데 도움이 되는 훌륭한 도구 중 하나이다.
쿠버네티스란?
컨테이너를 사용하면 서버의 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
그런데 이런 컨테이너가 엄청나게 많아진다면 어떤 일이 발생할까?
컨테이너들의 관리와 운영이 어려워져서 오히려 운영상의 효율성이 떨어지게 된다. 이 문제를 해결해주는 도구가 바로 쿠버네티스이다.
쿠버네티스가 유용해지게된 원인을 여정을 돌아보며 살펴보자.
전통적인 배포 시대
초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행했었다. 한 물리 서버에서 여러 애플리케이션의 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기 때문에, 리소스 할당의 문제가 발생했다.
예를 들어 물리 서버 하나에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스를 전부 차지하는 애플리케이션 인스턴스가 있을 수도 있고, 결과적으로는 다른 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있었다.
이에 대한 해결책으로 서로 다른 여러 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행할 수도 있었으나, 리소스가 충분히 활용되지 않는 다는 점에서 확장 가능하지 않았으며, 조직은 많은 물리 서버를 유지하는 데에 높은 비용이 들었다.
가상화된 배포 시대
그 해결책으로 가상화가 도입되었다.
이는 단일 물리 서버의 CPU에서 여러 가상 시스템 (VM)을 실행할 수 있게 한다. 가상화를 사용하면 VM 간에 애플리케이션을 격리하고, 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스할 수 없으므로 일정 수준의 보안성을 제공할 수 있었다.
가상화를 사용하면 물리 서버에서 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 쉽게 애플리케이션을 추가하거나 업데이트할 수 있고 하드웨어 비용을 절감할 수 있어 더 나은 확장성을 제공한다.
가상화를 통해 일련의 물리 리소스를 폐기 가능한 가상머신으로 구성된 클러스터로 만들 수 있다.
각 VM은 가상화된 하드웨어 상에서 자체 운영체제를 포함한 모든 구성 요소를 실행하는 하나의 완전한 머신이다.
컨테이너 개발 시대
컨테이너는 VM과 유사하지만 격리 속성을 완화하여 애플리케이션 간에 운영체제(OS)를 공유한다. 그러므로 컨테이너는 가볍다고 여겨진다.
VM과 마찬가지로 컨테이너는 자체 파일 시스템, CPU 점유율, 메모리, 프로세스 공간 등이 있다. 기본 인프라와의 종속성을 끊었기 때문에, 클라우드나 OS 배포본에 모두 이식할 수 있게 되었다.
마지막으로 컨테이너는 다음과 같은 추가적인 혜택을 제공하기 때문에 유명해졌다.
- 기민한 애플리케이션 생성과 배포: VM 이미지를 사용하는 것에 비해 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적이다.
- 지속적인 개발, 통합 및 배포: 안정적이고 주기적으로 컨테이너 이미지를 빌드해서 배포할 수 있고 (이미지의 불변성 덕에) 빠르고 효율적으로 롤백할 수 있다.
- 개발과 운영의 관심사 분리: 배포 시점이 아닌 빌드/릴리즈 시점에 애플리케이션 컨테이너 이미지를 만들기 때문에, 애플리케이션이 인프라스트럭쳐에서 분리된다.
- 가시성: OS 수준의 정보와 메트릭에 머무르지 않고, 애플리케이션의 헬스와 그 밖의 시그널을 볼 수 있다.
- 개발, 테스팅 및 운영 환경에 걸친 일관성: 랩탑에서도 클라우드에서와 동일하게 구동된다.
- 클라우드 및 OS 배포판 간 이식성: Ubuntu, RHEL, CoreOS, 온-프레미스, 주요 퍼블릭 클라우드와 어디서든 구동된다.
- 애플리케이션 중심 관리: 가상 하드웨어 상에서 OS를 실행하는 수준에서 논리적인 리소스를 사용하는 OS 상에서 애플리케이션을 실행하는 수준으로 추상화 수준이 높아진다.
- 느슨하게 커플되고 분산되며, 우연하고 자유로운 마이크로서비스: 애플리케이션은 단일 목적의 머신에서 모놀리식 스택으로 구동되지 않고, 보다 작고 독립적인 단위로 쪼개어져서 동적으로 배포되고 관리될 수 있다.
따라서 리소스 격리를 통해 애플리케이션 성능의 예측이 가능하며, 리소스 사용 또한 고효율 및 고집적으로 처리해낼 수 있다.
그래서 왜 쿠버네티스가 필요한가?
컨테이너는 애플리케이션을 포장하고 실행하는 좋은 방법이다.
프로덕션 환경에서는 애플리케이션을 실행하는 컨테이너를 관리하고, 가동 중지 시간이 없는지 확인해야 한다.
예를 들어 컨테이너가 다운되면, 다른 컨테이너를 다시 시작해야한다.
이 문제를 시스템에 의해 처리한다면 더 쉽지 않을까?
그것이 바로 쿠버네티스가 필요한 이유이다!
쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기 위한 프레임워크를 제공한다.
애플리케이션의 확장과 장애 조치를 처리하고, 배포 패턴 등을 제공한다.
예를 들어 쿠버네티스는 시스템의 카나리아 배포를 쉽게 관리할 수 있다.
쿠버네티스는 다음과 같은 기능을 제공한다.
- 서비스 디스커버리와 로드밸런싱: 쿠버네티스는 DNS 이름을 사용하거나 자체 IP 주소를 사용하여 컨테이너를 노출할 수 있다. 컨테이너에 대한 트래픽이 많으면, 쿠버네티스는 네트워크 트래픽을 로드밸런싱하고 배포하여, 배포가 안정적으로 이루어질 수 있다.
- 스토리지 오케스트레이션: 쿠버네티스를 사용하면 로컬 저장소, 공용 클라우드 공급자 등과 같이 원하는 저장소 시스템을 자동으로 탑재할 수 있다.
- 자동화된 롤아웃과 롤백: 쿠버네티스를 사용하여 배포된 컨테이너의 원하는 상태를 서술할 수 있으며, 현재 상태를 원하는 상태로 설정한 속도에 따라 변경할 수 있다. 예를 들어 쿠버네티스를 자동화해서 배포용 새 컨테이너를 만들고, 기존 컨테이너를 제거하고, 모든 리소스를 새 컨테이너에 적용할 수 있다.
- 자동화된 빈 패킹(bin packing): 컨테이너화된 작업을 실행하는데 사용할 수 있는 쿠버네티스 클러스터 노드를 제공한다. 각 컨테이너가 필요로하는 CPU와 메모리(RAM)을 쿠버네티스에게 지시한다. 쿠버네티스는 컨테이너를 노드에 맞추어서 리소스를 가장 잘 사용할 수 있도록 해준다.
- 자동화된 복구(self-healing): 쿠버네티스는 실패한 컨테이너를 다시 시작하고, 컨테이너를 교체하며, "사용자 정의 상태 검사"에 응답하지 않는 컨테이너를 죽이고, 서비스 준비가 끝날 때 까지 그러한 과정을 클라이언트에 보여주지 않는다.
- 시크릿과 구성 관리: 쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 SSH 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리할 수 있다. 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 시크릿을 노출하지 않고도 시크릿 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트할 수 있다.
좋은 글 감사합니다.