Kubernetes, Job

Jeonghak Cho·2025년 9월 16일
jobkubernetes

Kubernetes

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쿠버네티스 job 개요

쿠버네티스에서 Job은 “한 번 실행해서 끝나는 작업(batch workload)”을 정의하는 리소스다. 웹 서버처럼 계속 살아있는 게 아니라, 실행이 끝나면 완료 상태(Completed)로 바뀐다.

  • 실행이 끝나면 재시작하지 않음 (restartPolicy: Never 또는 OnFailure)
  • 실패 시 정해진 횟수만큼 재시도 가능 (backoffLimit)
  • 병렬 실행도 가능 (parallelism, completions)
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: my-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: my-job-container
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "echo Hello Kubernetes Job! && sleep 10"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 3

주요 옵션

completions
→ Job이 완료되기 위해 필요한 Pod 성공 횟수 (기본값: 1)

parallelism
→ 동시에 실행할 Pod 개수 (병렬 처리)

backoffLimit
→ 실패 시 재시도 횟수 (기본값: 6)

activeDeadlineSeconds
→ Job 실행 시간 제한

쿠버네티스 잡 설계 방법

자바 Job은 “코드 레벨에서 세밀한 로직 제어”가 필요할 때 적합하다.
쿠버네티스 Job은 “실행 단위를 인프라 레벨에서 보장”하고, 배포/확장/복구/스케줄링을 플랫폼에 맡길 때 적합하다.

자바에서 Job 설계 (코드 중심)

자바에서는 Job을 코드 내부에서 직접 제어한다.

  • Thread, ExecutorService, CompletableFuture 등으로 병렬/비동기 처리 설계
  • 예외 처리(try-catch)와 재시도 로직을 코드에 직접 구현
  • 실패/성공 여부는 프로그램 내에서 관리 (DB에 기록하거나 메모리에 저장)

세밀한 제어 가능 (메모리 관리, 동시성 수준, 큐 처리 전략), 라이브러리나 프레임워크(Spring Batch, Quartz 등)와 밀접하게 통합 가능한 장점이 있으나, 스케줄링, 장애 복구, 자원 관리 모두 개발자가 직접 책임져야 하고 실행 환경(서버, JVM)에 종속에 종속되어 확장성/이식성 떨어진다.

쿠버네티스 Job 설계 (인프라 중심)

쿠버네티스에서는 Job을 리소스(YAML로 선언) 로 정의한다. 즉, Job의 실행/복구/병렬성 같은 실행 정책을 플랫폼에 위임하는 방식이다.

  • Job YAML 매니페스트에 무엇을 실행할지 (컨테이너, 명령어), 몇 개 실행할지 (parallelism, completions),실패 시 어떻게 할지 (backoffLimit) 등을 정의
  • 실행 로직은 컨테이너 이미지에 포함된 코드로 처리
  • Job 컨트롤러가 Pod을 생성하고 상태 관리 → 완료/실패까지 책임짐

실패하면 자동으로 재시작/재시도 (내장된 fault tolerance), 병렬 처리, 스케줄링(CronJob 포함) 지원, 실행 환경 독립적 (쿠버네티스 클러스터만 있으면 어디서든 동일하게 실행 가능), 모니터링/로깅 통합 (kubectl, Prometheus, ELK 등과 쉽게 연동)의 장점이 있고 Job 내부 로직은 코드로 직접 제어 불가 → 컨테이너 단위로 캡슐화 필요, 작은 단위의 세밀한 제어(스레드 수준 concurrency)는 자바보다 제한적인 부분이 문제된다.

구분자바 Job (코드 설계)쿠버네티스 Job (인프라 설계)
제어 주체개발자 코드쿠버네티스 Job 컨트롤러
실행 단위Thread, Runnable, ExecutorPod (컨테이너 단위)
장애 복구직접 구현 (try-catch, retry)자동 (backoffLimit, restartPolicy)
병렬 처리ExecutorService 등 직접 관리parallelism, completions 옵션으로 설정
스케줄링Quartz, Spring Scheduler 등 별도 필요CronJob 리소스로 내장
확장성서버 자원 한계에 종속클러스터 스케일아웃 가능
이식성JVM 환경에 종속컨테이너 환경이면 어디서든 실행 가능

쿠브네티스 Job과 일반적인 스레드(thread) 방식 Job 개요

쿠버네티스 Job

쿠브네티스 Job이란 쿠버네티스에서 일회성 작업(batch job) 을 실행하기 위한 리소스 타입이다. 일회성 작업은 데이터 처리, 로그 집계, DB 마이그레이션, 모델 학습, ETL 등이 있다.

Job은 지정한 파드(Pod)가 정상 종료(0 exit code)될 때까지 실행된다. 실패하면 재시작 정책(restartPolicy: OnFailure, Never)에 따라 다시 실행된다. 병렬 실행(parallelism, completions) 설정이 가능해서 여러 파드를 동시에 실행해서 작업을 분산 시킬 수 있다.

스레드 방식

애플리케이션 내부에서 여러 스레드를 생성하여 동시 작업 처리하는 방식이다. 자바, 파이썬 같은 언어에서 Thread, ExecutorService, concurrent.futures 등으로 구현한다.
같은 프로세스 메모리 공간을 공유하고 작업이 끝나면 스레드를 종료하거나 풀(pool)에 반환한다.

비교: 쿠버네티스 Job vs 스레드

구분Kubernetes Job스레드 방식
실행 환경쿠버네티스 클러스터 안에서 Pod 단위 실행단일 애플리케이션 프로세스 내부 실행
격리 수준컨테이너/Pod 단위로 격리 (독립된 OS 레벨 자원)프로세스 메모리 공유 (낮은 격리)
확장성병렬 실행 시 노드 전체로 분산 가능 → 클러스터 리소스 활용단일 노드 CPU/메모리 한계에 묶임
장애 복구Pod 실패 시 자동 재시작/재스케줄링프로세스 안에서 예외 처리 필요, 앱이 죽으면 전체 영향
리소스 관리CPU/Mem request & limit로 자원 제어 가능프로세스 내부에서만 자원 공유 (OS 스케줄러 의존)
운영/모니터링Kubernetes API, 로그, 이벤트로 관리애플리케이션 내부 로그/모니터링 필요
속도/오버헤드컨테이너 생성/스케줄링 오버헤드 존재 → 단기 작업은 비효율적경량, 빠른 컨텍스트 스위칭
사용 사례대규모 데이터 처리, 분산 배치, 머신러닝 학습, ETL빠른 연산, I/O 처리, 웹서버 요청 핸들링 등

Spark/Flink (분산 프레임워크) vs Kubernetes Job 차이

Kubernetes Job은 "컨테이너 실행 관리"에 특화되어 있고, Spark/Flink는 "데이터 처리 최적화"에 특화되었다. 둘은 경쟁 관계라기보다 보완적 관계이다. (예: Airflow에서 Job을 띄워 Spark 작업 실행).

구분Kubernetes JobSpark/Flink
목적Pod 실행 관리데이터 처리 엔진
분산 처리직접 구현 필요엔진 내장
데이터 상태 관리없음 (개발자가 처리)체크포인트/라인리지 제공
장애 복구Pod 재시작연산 단위 재처리
운영 편의성단순UI/메트릭 풍부
적합 사례단발성 작업, ML 학습, 간단 ETL대규모 데이터 분석, 스트리밍 처리

쿠버네티스 JOB 장점

자동 재시도 & 내결함성

  • Job이 실행되다 실패하면, 쿠버네티스가 자동으로 다시 실행해줍니다.
  • 개발자가 따로 try-catch + retry 로직을 작성할 필요가 없음.
  • backoffLimit, restartPolicy 같은 옵션으로 재시도 횟수/방식을 세밀하게 제어 가능.

병렬 실행 관리

  • completions (전체 몇 개의 작업을 끝낼지)
  • parallelism (동시에 몇 개까지 실행할지)

이 두 가지를 조합하면, MapReduce 같은 병렬 작업 패턴을 단순히 구현 가능하다. 예를 들어 100개의 데이터 조각을 처리해야 한다면 completions: 100, parallelism: 10 으로 설정하여 파드 10개가 병렬로 작업을 처리하고 100개 완료될 때까지 반복한다.

격리된 실행 환경

  • Job은 컨테이너 단위 실행 → 각각 독립된 환경에서 동작.
  • 따라서 라이브러리 충돌이나 리소스 간섭 위험이 적음.
  • 스레드/프로세스 기반 방식보다 훨씬 안전한 멀티 테넌시 지원.

클러스터 자원 활용 극대화

  • 쿠버네티스 스케줄러가 자동으로 노드에 분산 배치.
  • 단일 서버 CPU/메모리 한계를 넘어서 클러스터 전체 리소스 활용 가능.
  • 자원 요청/제한(resources.requests, resources.limits)으로 QoS 보장.

운영/관측 편의성

  • kubectl get jobs, kubectl logs 로 상태와 로그를 손쉽게 확인.
  • Job/Pod 상태(Event, Exit Code) 기반으로 CI/CD 파이프라인 연동 쉬움.
  • Prometheus, Grafana 같은 모니터링 스택과 자연스럽게 통합 가능.

워크플로우 통합 용이

  • Airflow, Argo Workflows 같은 오케스트레이션 도구와 궁합이 좋음.
  • 데이터 파이프라인에서 Spark, Flink, ML 학습 등 무거운 잡 사이에 끼워 넣기 좋음.
  • “Spark 같은 엔진은 필요 없는데, 컨테이너 실행 관리만 필요”할 때 유용.

재현성과 이식성

  • Job은 컨테이너 기반이라 실행 환경이 코드로 정의됨(YAML + Docker).
  • 어디서든(개발/테스트/운영 클러스터) 같은 방식으로 실행 가능.
  • CI/CD, GitOps 환경에 특히 강력.

쿠버네티스 Job이 Spark보다 나은 점

구분쿠버네티스 JobSpark
복잡도YAML 몇 줄DAG, Executor, 셔플 등 복잡
목적범용 컨테이너 실행대규모 데이터 처리
효율성가벼운 작업에 최적무거운 데이터 작업에 최적
장애 복구단순 재시작Stage 단위 복구 (복잡)
스케줄링CronJob 내장외부 오케스트레이터 필요
운영단순 (컨테이너만 있으면 됨)다양한 라이브러리/연동 필요

Spark로 하면 오버엔지니어링 되는 작업 (Kubernetes Job이 더 나은 경우)

작고 단순한 작업 = Job, 큰 데이터, 복잡한 파이프라인 = Spark

구분Kubernetes Job (적합)Spark (필수)
데이터 크기소규모 (MB~GB)대규모 (수십 GB ~ PB)
복잡성단순 실행/한 번성 작업DAG 기반 복잡 연산
작업 유형스크립트, 백업, API 호출, 모델 학습대규모 ETL, SQL 분석, 스트리밍
성능빠른 시작, 가벼움확장성 뛰어남
운영성단순, CronJob 가능UI/최적화/분산 지원

Kubernetes Job이 더 적합한 경우

작고 단순한 일회성 작업

  • 스크립트 실행, 백업, 데이터 적재, API 호출 등
  • Spark 띄우는 건 오버엔지니어링

비데이터/범용 작업

  • ML 학습 (TensorFlow, PyTorch)
  • 보안 점검, 배치 스크립트
  • 운영 자동화 (예: 매일 자정 로그 압축)

재시도/스케줄 관리가 필요할 때

  • 실패 시 자동 재실행
  • CronJob으로 주기 실행 → Spark에는 없음

운영팀이 단순하고 안정적인 배포/관리 원할 때

  • YAML 정의 → 어디서든 같은 환경 실행
  • GitOps, Airflow, Argo Workflows 등과 쉽게 통합

잡을 쓰지 말아야 하는 경우 (Spark가 더 나음)

데이터 크기가 큰 경우 (수십 GB ~ PB)

  • 단일 Pod로 처리 불가 → Spark Executor로 분산 처리해야 함

복잡한 데이터 파이프라인

  • 여러 단계 변환, 조인, 집계 필요 → Spark SQL/DAG 최적화 필수

대화형 분석

  • SQL 기반 데이터 탐색
  • Job은 일회성 실행이라 적합하지 않음

실시간 스트리밍 처리

  • Kafka → 실시간 분석/집계
  • Job은 배치 전용이라 스트리밍 불가
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