Kubernetes 배포 전략: 애플리케이션에 적합한 접근 방식 선택하기

조직이 선택하는 배포 전략에 따라 소프트웨어 애플리케이션 롤아웃의 성패가 좌우될 수 있습니다. Kubernetes 환경에서 이러한 결정은 애플리케이션 가용성, 개발 속도 및 운영 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.

원활한 롤아웃과 배포 장애를 판가름하는 것은 종종 특정 앱의 요구 사항과 위험 허용 범위에 적합한 접근 방식을 선택하는 데 달려 있습니다.

Kubernetes 도입이 지속적으로 증가함에 따라 전략적 배포 선택은 DevOps 팀과 비즈니스 성과 모두에 있어 점점 더 중요해지고 있습니다.

클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF) 설문조사에 따르면 조직의 93%가 Kubernetes를 사용, 시범 운영, 평가하고 있는 것으로 나타났습니다.¹ 각 Kubernetes 배포 전략은 속도, 안전 및 리소스 사용량 간에 서로 다른 절충점을 제공합니다.

Kubernetes 배포는 Kubernetes 클러스터에서 상태 비저장 애플리케이션의 라이프사이클을 관리하는 상위 수준 리소스입니다. 복제본 수, 컨테이너 이미지, 업데이트 처리를 포함하여 애플리케이션의 의도된 상태를 정의하는 선언적 방법을 제공합니다.

배포는 개별 컨테이너나 파드를 관리하는 대신, 애플리케이션을 안정적으로 실행하는 데 필요한 복잡한 오케스트레이션을 처리하는 관리 계층을 팀에 제공합니다.

사실상 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes는 조직이 애플리케이션 배포에 대해 생각하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 회사들이 클라우드 마이그레이션 과정에서 간단한 일체형 애플리케이션에서 복잡하고 분산된 아키텍처로 전환함에 따라 기존의 배포 방식은 비실용적이고 비용이 많이 들게 되었습니다.

Google에서 처음 개발하여 2015년 CNCF에 기증한 Kubernetes는 포춘 500대 기업 대부분의 필수 IT 인프라를 지원합니다. Kubernetes는 머신 클러스터 전반에서 배포, 확장 및 관리를 자동화하여 팀이 배포를 드물게 발생하는 고위험 이벤트로 처리하는 대신, 하루에 여러 번 애플리케이션을 업데이트할 수 있도록 지원합니다.

Kubernetes가 등장하기 전에 애플리케이션은 일반적으로 전용 서버나 가상 머신(VM)에서 실행되었기 때문에 확장 비용이 높고 시간도 많이 걸렸습니다. Docker가 컨테이너를 대중화한 반면, Kubernetes는 이러한 컨테이너를 대규모로 관리할 수 있는 컨테이너 오케스트레이션 계층을 제공했으며 이러한 계층을 배포 가능한 가장 작은 단위인 파드으로 구성했습니다.

이러한 파드는 클러스터 내의 작업자 노드에서 실행되며, 컨트롤 플레인은 모든 작업을 조정합니다.

이 클라우드 네이티브 아키텍처는 최신 클라우드 기반의 컨테이너화된 애플리케이션이 필요한 정교한 배포 전략을 지원합니다. 점진적인 롤아웃부터 로드 밸런싱을 통한 즉각적인 트래픽 전환에 이르기까지 각 접근 방식은 서로 다른 위험 프로필과 운영 요구 사항을 처리합니다. Kubernetes Service는 파드 그룹에 대한 안정적인 네트워크 ID 및 DNS 기반 검색을 제공하여 개별 파드 인스턴스가 업데이트되거나 교체되는 경우에도 안정적인 통신 패턴을 가능하게 합니다.

Kubernetes 배포는 의도한 수의 파드를 유지하고, 업데이트를 처리하며, 자가 치료 기능을 통해 컨테이너를 교체하여 애플리케이션 라이프사이클을 자동으로 관리합니다.

애플리케이션을 업데이트할 때 팀은 YAML 파일에서 새 버전이 어떻게 표시되어야 하는지 정의합니다. 그런 다음 Kubernetes는 클러스터 전체에서 의도한 상태를 달성하는 데 필요한 복잡한 오케스트레이션을 처리하여, 새 파드를 생성하는 동시에 이전 버전에서의 전환을 관리합니다.

팀은 Kubernetes 클러스터용 명령줄 인터페이스인 kubectl을 통해 배포와 상호 작용합니다. 이는 배포의 API 버전, 메타데이터 및 spec 섹션에서 정의된 상태를 지정하는 YAML 구성 파일(예: deployment.yaml)을 적용합니다.

 이러한 선언적 구성 파일을 사용하면 다양한 환경에서 버전 제어 및 반복 가능한 배포를 진행할 수 있습니다. 배포 컨트롤러는 이러한 사양에 따라 배포 라이프사이클을 지속적으로 모니터링하고 관리합니다.

Kubernetes의 자동화 프로세스는 함께 작동하는 5가지 필수 구성 요소에 의존하며, Kubernetes 네트워킹을 통해 파드 간 통신이 가능합니다.

1. 파드 템플릿 사양: 파드 템플릿 사양은 컨테이너 이미지, 리소스 요구 사항, 환경 변수, 볼륨 마운트, 컨테이너 포트 및 네트워킹 구성을 포함하여 파드 생성을 위한 청사진을 정의합니다. 이 템플릿은 모든 애플리케이션 인스턴스에서 일관성을 보장합니다.
   
   
2. 복제본 수: 복제본 수는 동시에 실행해야 하는 인스턴스 수를 지정합니다. 사용자는 Horizontal Pod Autoscaler를 통해 CPU 사용량, 메모리 소비 또는 사용자 지정 비즈니스 지표와 같은 Kubernetes 모니터링 메트릭을 기반으로 이 설정을 수동 또는 자동으로 조정할 수 있습니다. 팀은 kubectl rollout 명령이나 kubectl get 명령을 통해 롤아웃 상태를 모니터링하여 배포 상태를 확인하고 업데이트 중에 올바른 수의 파드가 실행되는지 확인할 수 있습니다.
   
   
3. 셀렉터 라벨: 셀렉터 레이블은 레이블 기반 매칭을 통해 배포와 관리되는 파드 간의 연결을 설정합니다. 이러한 셀렉터는 배포가 담당하는 파드를 관리하여 복잡한 환경에서 구성 충돌을 방지하도록 합니다.
   
   
4. 업데이트 전략 구성: 업데이트 전략 구성은 애플리케이션의 새로운 버전이 출시되는 방식을 제어합니다. 여기에는 업데이트중 사용할 수 없는 최대 파드 수에 대한 설정, 블루-그린 시나리오에 대한 서지 용량, 자동 장애 복구를 위한 롤백 트리거가 포함됩니다.
   
   
5. 리소스 관리 설정: 리소스 관리 설정은 컨테이너에 대한 CPU 및 메모리 요청과 제한을 정의하여 클러스터 전체에서 최적의 리소스 할당을 보장하는 동시에 멀티테넌트 환경에서 중요한 리소스 경합을 방지합니다.

조직은 다양한 컨텍스트에서 Kubernetes 배포를 사용하며, 각 컨텍스트는 자동화된 라이프사이클 관리 및 유연한 업데이트 전략의 이점을 누리고 있습니다.

• 웹 애플리케이션 및 API

• 마이크로서비스

• 일괄 처리 워크로드

• 다중 환경 워크플로

• CI/CD 파이프라인

웹 애플리케이션과 API는 트래픽 수요에 따라 확장되는 동시에 업데이트 중에도 가용성을 유지합니다. 특히 전자상거래 플랫폼과 콘텐츠 관리 시스템은 사용자의 중단 없이 기능을 업데이트할 수 있다는 이점이 있습니다.

데이터 처리 또는 비즈니스 로직을 처리하는 백엔드 서비스는 프론트엔드 애플리케이션과 독립적으로 배포할 수 있으며, Kubernetes Ingress 컨트롤러는 서비스 인스턴스 전반의 트래픽 라우팅 및 로드 밸런싱을 관리합니다.

마이크로서비스 아키텍처는 전체 시스템에 영향을 주지 않으면서 수백 개의 독립 서비스에서 업데이트를 조정합니다. 팀은 이 기능을 통해 전체 시스템 안정성을 유지하면서 개별 구성 요소를 서로 다른 일정에 따라 배포할 수 있습니다.

Helm 차트는 표준화된 구성 및 종속성 관리를 통해 복잡한 마이크로서비스 배포 관리를 간소화합니다.

일괄 처리 워크로드는 데이터 처리 작업에 대한 일관된 리소스 할당과 자동 재시작 기능을 보장합니다. 배포 추상화는 장애를 원활하게 처리해야 하는 복잡한 처리 파이프라인 관리를 간소화합니다.

다중 환경 워크플로는 환경별 구성을 적용하는 동시에 개발, 스테이징 및 프로덕션 간의 일관성을 유지합니다. 팀은 복제본 수, 리소스 제한 또는 기능 플래그가 다른 환경에서도 동일한 배포 정의를 사용하여 네임스페이스 내에서 애플리케이션을 구성하여 논리적 분리 및 리소스 격리를 제공할 수 있습니다.

CI/CD 파이프라인은 배포를 사용하여 지속적인 배포를 통한 코드 커밋부터 프로덕션 릴리스에 이르기까지 전체 소프트웨어 제공 프로세스를 자동화합니다.

배포는 GitHub와 같은 지속적 통합 도구 및 플랫폼과 원활하게 통합되므로 코드 변경, 풀 리퀘스트 또는 예정된 릴리스를 기반으로 자동화된 테스트, 빌드, 배포가 가능합니다.

배포 전략은 기본적으로 소프트웨어를 업데이트할 때 위험을 관리하는 것입니다. 과거에 사용한 유지보수 기간을 예약하고 시스템을 오프라인으로 전환하는 전통적인 방법은 안전하지만 느렸습니다. Kubernetes를 사용하면 다운타임 없이 애플리케이션을 업데이트하고, 더 자주 배포하며, 조정 부담을 줄일 수 있습니다.

Kubernetes 배포 전략마다 업데이트 위험을 처리하는 방식이 다릅니다. 선택은 애플리케이션이 수행하는 작업, 팀이 관리할 수 있는 기능, 비즈니스에 필요한 사항에 따라 달라집니다.

Kubernetes 배포 전략의 유형에는 다음과 같은 예가 포함됩니다.

• 재작성 배포

• 롤링 업데이트 배포

• 블루-그린 배포

• 카나리아 배포

• 섀도 배포

• A/B 테스트 배포

재작성 배포는 새 인스턴스를 시작하기 전에 모든 기존 인스턴스를 종료합니다. 이 기능은 짧은 다운타임이 생기지만 버전 호환성 문제 및 리소스 충돌을 방지합니다.

접근 방법은 다운타임보다 운영 단순성이 더 중요한 일괄 처리 시스템, 레거시 애플리케이션 및 개발 환경에 적합합니다. 팀은 예측 가능한 동작을 위한 대가로 짧은 다운타임을 허용할 수 있는 경우 재작성 배포를 선택합니다.

롤링 업데이트는 애플리케이션을 계속 사용할 수 있도록 유지하면서 인스턴스를 점진적으로 교체합니다. 이 접근 방식은 속도, 리소스 사용량, 위험의 균형을 맞추기 때문에 Kubernetes의 기본적인 전략입니다.

CMS는 일반적으로 롤링 업데이트를 사용하여 사용자 중단 없이 지속적인 기능을 제공할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션은 혼합 버전 환경을 처리하도록 설계되어야 합니다. 서로 다른 버전을 동시에 실행할 수 없는 경우 롤링 업데이트에 문제가 됩니다.

Kubernetes는 점진적으로 이전 파드를 새 인스턴스로 대체하여 이전 버전을 원활하게 단계적으로 제거할 수 있도록 합니다. 팀은 kubectl 명령을 통해 이 프로세스를 시작할 수 있습니다.

블루-그린 배포는 두 개의 완전한 프로덕션 환경을 유지하며 모든 트래픽을 즉시 전환합니다. 이 전략을 사용하면 즉각적인 롤백이 가능하지만 배포 중에 인프라 비용이 두 배로 증가합니다.

결제 처리 시스템, 고객 데이터베이스, 인증 서비스, 규정 준수 애플리케이션이 서비스 중단 위험에 비해 인프라 비용을 관리할 수 있는 경우 블루-그린 배포를 사용합니다. 팀은 트래픽을 전환하기 전에 새 환경에 대해 전체 유효성 검사를 실행할 수 있습니다.

카나리아 배포는 성능 및 오류율을 모니터링하면서 트래픽의 적은 부분을 새 버전으로 라우팅합니다. 팀은 모든 사람이 최신 버전을 사용할 때까지 트래픽을 점진적으로 늘립니다.

이 전략을 통해 팀은 모든 사용자에게 영향을 미치는 것이 아니라, 제한된 사용자를 기반으로 하여 문제를 식별할 수 있습니다. 카나리아 배포는 트래픽의 하위 집합을 새 버전으로 전달함으로써 롤아웃 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 새로운 인터페이스를 테스트하는 모바일 앱, 성능 개선을 검증하는 SaaS 플랫폼, 결제 수정을 테스트하는 전자상거래 사이트는 모두 이 배포 전략을 기반으로 합니다.

섀도 배포는 프로덕션 트래픽을 현재 버전(사용자에게 서비스 제공)과 새 버전(테스트를 위해 요청을 조용히 처리)에 복제합니다. 사용자는 섀도 버전에 노출되지 않지만 팀은 실제 워크로드에 대한 완전한 성능 유효성 검사를 받습니다.

섀도 배포를 사용하면 시스템이 사용자에게 영향을 주지 않고 실제 조건에서 새로운 기능을 테스트할 수 있습니다. 검색 엔진은 이를 사용하여 순위 알고리즘을 테스트하고, 추천 시스템은 이를 사용하여 머신 러닝(ML) 모델을 검증하며, 사기 탐지 시스템은 이를 사용하여 업데이트된 규칙을 평가합니다.

A/B 테스트 배포는 다양한 사용자 세그먼트를 다양한 애플리케이션 구성으로 라우팅하여 비즈니스 지표와 사용자 행동을 측정합니다. 기술적 지표에 초점을 맞춘 카나리아 배포와 달리 A/B 테스트는 기능의 효과와 사용자 경험을 평가합니다.

제품 팀은 또한 A/B 테스트 배포를 사용하여 새로운 사용자 인터페이스를 검증하거나, 가격 모델을 테스트하거나, 추천 알고리즘을 평가할 수 있습니다.

배포가 다른 Kubernetes 리소스와 어떻게 조화를 이루는지 이해하면 각 접근 방식을 사용하는 시기를 명확히 파악하는 데 도움이 됩니다.

파드는 개별 애플리케이션 인스턴스이지만 직접 파드를 관리하는 것은 금방 복잡해집니다. Kubernetes 배포는 관리 계층을 처리하므로 팀은 컨테이너 오케스트레이션이 아닌 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다.

ReplicaSets는 올바른 수의 인스턴스가 실행되고 있는지 확인하는 Kubernetes 객체입니다. Kubernetes 배포에는 애플리케이션 업데이트를 더 쉽게 만드는 버전 관리, 업데이트, 롤백 기능을 포함한 변경 관리가 추가됩니다.

StatefulSet은 파드에 대한 영구 ID 및 정렬된 작업을 유지하는 Kubernetes 객체입니다. Kubernetes 배포는 파드를 동일하며 교체 가능한 단위로 취급할 수 있는 상태 비저장 애플리케이션에 더 적합하며, StatefulSet는 안정적인 ID와 순차적 확장이 필요한 상태 저장 애플리케이션을 처리합니다.

성공적인 Kubernetes 배포 전략을 위해서는 다양한 환경과 애플리케이션 유형에서 안정적이고 반복 가능한 배포를 지원하는 견고한 운영 관행이 필요합니다.

• 모니터링 및 관측 가능성

• 상태 점검 및 준비 상태 프로브

• 테스트 통합 자동화

• 롤백 계획 및 실행

Kubernetes 모니터링이 애플리케이션, 성능, 지표, 사용자 경험에 대한 가시성을 제공하므로 팀은 배포 중에 정보에 입각한 선택을 하고 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.

고급 관측 가능성 플랫폼은 배포 추적과 성능 모니터링을 통합하여 팀이 배포 이벤트를 시스템 동작 및 사용자 영향과 연관시킬 수 있도록 함으로써 이러한 접근 방식을 더욱 발전시킵니다.

적절하게 구성된 상태 점검은 트래픽을 수신하기 전에 새 애플리케이션 인스턴스가 완전히 작동하는지 확인합니다. 이 메커니즘은 실패한 배포가 사용자에게 영향을 미치는 것을 방지하고 문제가 감지되면 자동으로 롤백할 수 있도록 합니다.

Kubernetes 준비 상태 프로브는 애플리케이션이 실행 중일 뿐만 아니라 데이터베이스 연결, 외부 서비스 종속성, 필요한 초기화 프로세스를 포함하여 프로덕션 트래픽을 처리할 준비가 되었는지 검증해야 합니다.

자동화된 테스트는 단위 테스트, 통합 테스트, 엔드투엔드 검증, 성능 테스트를 포함하여 여러 단계에서 구현해야 합니다. 이렇게 포괄적인 접근 방식은 문제를 조기에 발견하고 프로덕션 문제의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

최신 배포 파이프라인은 테스트를 배포 전략과 통합하여, 수동 승인 프로세스가 아닌 테스트 결과 및 성능 지표를 기반으로 환경을 통해 빌드를 자동으로 승격시킵니다.

효과적인 롤백 전략을 수행하려면 배포 문제가 발생하기 전에 신중한 준비와 테스트가 필요합니다. 팀은 배포를 신속하게 되돌리는 방법을 이해하고, 잠재적인 데이터 일관성 문제를 예측하며, 문제가 발생할 때 신속하게 복구할 수 있도록 명확한 통신 프로토콜을 설정해야 합니다.

많은 조직은 배포 전략을 상호 배타적인 선택 사항으로 간주하기보다는 여러 접근 방식을 함께 사용하는 것에서 가치를 발견합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 각 전략의 장점을 활용하면서 한계를 해결합니다.

플랫폼 팀은 롤링 업데이트를 기본값으로 표준화하는 경우가 많습니다. 블루-그린 배포는 중요한 애플리케이션에 사용할 수 있는 반면, 카나리아 배포는 가시성이 높은 기능에 사용됩니다.

대규모 조직은 사용자 대면 서비스에 블루-그린, 내부 API 및 마이크로서비스에 롤링 업데이트, 일괄 처리 구성 요소에 배포 재작성 등 애플리케이션 계층 전반에 걸쳐 다양한 전략을 구현합니다.

조직은 종종 단일 배포 파이프라인 내에서도 성능 검증에 섀도 배포, 점진적인 사용자 노출에 카나리아 롤아웃, 문제 발생 시 즉시 롤백에 블루-그린 기능 등의 전략을 결합합니다.

전략적 배포 선택에 따라 팀이 자신 있게 서비스를 제공할지 아니면 지속적으로 위기를 관리할지가 결정됩니다. 다양한 접근 방식에 뛰어난 모습을 보이는 조직은 제공 역량을 근본적으로 변화시켜 주기를 단축하고 안정성을 개선합니다. 이 전략은 최신 애플리케이션 개발의 각 고유한 시나리오에 맞게 접근 방식을 조정함으로써 운영 신뢰도를 강화합니다.