Kubernetes 주요 사용 사례 6가지
세계에서 가장 인기 있는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes는 클라우드 네이티브 기술의 역사에서 중요한 발전으로 여겨집니다. Google에서 내부적으로 개발하여 2014년에 대중에 공개한 Kubernetes를 통해 조직은 기존 IT 인프라에서 벗어나 컨테이너화된 애플리케이션(또는 마이크로서비스)의 배포, 확장, 관리와 관련된 운영 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. Kubernetes는 컨테이너 관리의 사실상 표준이 되었지만, 많은 기업이 더 광범위한 사용 사례에도 이 기술을 사용하고 있습니다.
모든 환경에서 실행할 수 있도록 코드와 모든 종속성을 패키징하는 경량 소프트웨어 단위인 컨테이너는 Kubernetes의 기반을 형성하며 최신 마이크로서비스, 클라우드 네이티브 소프트웨어 및 DevOps 워크플로에 미션 크리티컬한 요소입니다.
Docker 는 컨테이너화된 애플리케이션의 구축, 배포 및 관리를 민주화한 최초의 오픈 소스 소프트웨어 툴이었습니다. 그러나 Docker에는 자동화된 "오케스트레이션" 도구가 없었기 때문에 데이터 과학 팀이 애플리케이션을 확장하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡했습니다. K8이라고도 하는 Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 관리를 자동화하여 이러한 문제를 해결하기 위해 특별히 만들어졌습니다.
간단히 설명하자면, Kubernetes 오케스트레이션 플랫폼은 파드와 노드가 있는 컨테이너를 통해 실행됩니다. 파드는 하나 이상의 Linux 컨테이너를 운영하며 확장 및 장애 방지를 위해 여러 개로 실행할 수 있습니다. 노드는 파드를 실행하며, 일반적으로 Kubernetes 클러스터에 그룹화되어 기본 물리적 하드웨어 리소스를 추상화합니다.
Kubernetes의 선언형 API 기반 인프라는 DevOps 및 기타 팀이 수동 기반 프로세스에서 벗어나 더 독립적이고 효율적으로 작업하여 목표를 달성할 수 있도록 했습니다. 2015년 Google은 벤더 중립적인 오픈 소스 클라우드 네이티브 컴퓨팅 허브인 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에 시드 기술로 Kubernetes를 기증했습니다.
오늘날 Kubernetes는 프로덕션 환경에서 Docker 및 기본적으로 다른 유형의 컨테이너 런타임을 관리하는 데 널리 사용됩니다. Docker에는 a라는 자체 오케스트레이션 툴이 포함되어 있지만, 대부분의 개발자는 그 대신 Kubernetes 컨테이너 오케스트레이션을 선택합니다.
오픈 소스 시스템인 Kubernetes Service는 IBM, Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 Google을 포함한 모든 주요 퍼블릭 클라우드 제공업체에서 지원됩니다. Kubernetes는 호스트 OS가 Linux 또는 Windows 버전인 경우 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드 및 엣지 설정의 Bare Metal Servers 및 가상 머신에서도 실행할 수 있습니다.
아래에서 Kubernetes가 IT 인프라를 어떻게 혁신하고 있는지 보여주는 Kubernetes 주요 사용 사례 6가지에 대한 개요를 살펴보세요.
1. 대규모 앱 배포
트래픽이 많은 웹사이트와 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션은 매일 수백만 건의 사용자 요청을 받습니다. 대규모 클라우드 앱 배포에 Kubernetes를 사용함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 자동 확장입니다. 이 프로세스를 통해 애플리케이션은 속도와 효율성을 높이고 가동 중단 시간을 최소화하면서 수요 변화에 자동으로 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 수요가 변동할 때 Kubernetes를 사용하면 애플리케이션을 지속적으로 실행하고 웹 트래픽 패턴의 변화에 대응할 수 있습니다. 이를 통해 오버프로비저닝이나 언더 프로비저닝 없이 적절한 양의 워크로드 리소스를 유지할 수 있습니다.
Kubernetes는 수평적 파드 자동 확장(HPA)을 사용하여 특정 배포와 관련된 파드 복제본(자가 치료를 용이하게 하는 클론)의 수를 확장하여 로드 밸런싱(CPU 사용량 또는 사용자 지정 메트릭의 경우)을 수행합니다. 이를 통해 트래픽 급증, 하드웨어 문제 또는 네트워크 중단과 같은 잠재적인 문제를 완화할 수 있습니다.
참고 사항: HPA는 워크로드에 대해 이미 실행 중인 파드에 메모리 또는 CPU와 같은 추가 리소스를 할당하는 Kubernetes 수직 파드 자동 확장(VPA)과 혼동해서는 안 됩니다.
2. 고성능 컴퓨팅
정부, 과학, 금융, 엔지니어링 등의 산업에서는 빅 데이터를 처리하여 복잡한 계산을 수행하는 기술인 고성능 컴퓨팅(HPC)에 크게 의존합니다. HPC는 매우 빠른 속도로 강력한 프로세서를 사용하여 즉각적인 데이터 기반 의사 결정을 내립니다. HPC의 실제 사용 사례에는 주식 거래 자동화, 날씨 예측, DNA 염기서열 분석 및 항공기 비행 시뮬레이션이 포함됩니다.
HPC 중심 산업은 Kubernetes를 사용하여 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 HPC 계산 분포를 관리합니다. 또한 Kubernetes는 고성능 컴퓨팅 워크로드와 관련된 일괄 작업 처리를 지원하는 유연한 도구 역할을 하여 데이터 및 코드 이식성을 향상시킬 수 있습니다.
3. AI와 머신 러닝
인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 시스템을 구축하고 배포하려면 방대한 양의 데이터와 고성능 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석과 같은 복잡한 프로세스가 필요합니다. Kubernetes에 머신 러닝을 배포하면 조직이 ML 라이프사이클의 관리 및 확장을 더 쉽게 자동화하고 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다.
예를 들어, Kubernetes 컨테이너화된 오케스트레이션 플랫폼은 상태 확인 및 리소스 계획을 포함한 AI 및 ML 예측 유지 관리 워크플로의 일부를 자동화할 수 있습니다. 또한 Kubernetes는 ML 워크로드를 확장 또는 축소하여 사용자 요구 사항을 충족하고, 리소스 사용량을 조정하고, 비용을 제어할 수 있습니다.
머신 러닝은 대규모 언어 모델을 기반으로 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역과 같은 높은 수준의 자연어 처리 (NLP)를 수행하며, Kubernetes는 대규모 언어 모델을 빠르게 배포하여 NLP 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 점점 더 많은 조직이 생성형 AI 기능을 활용함에 따라 Kubernetes를 사용하여 생성형 AI 모델을 실행하고 확장하여 높은 가용성과 내결함성을 제공하고 있습니다.
전반적으로 Kubernetes는 ML 및 생성형 AI 모델을 훈련, 테스트, 스케줄링 및 배포하는 데 필요한 유연성, 이식성 및 확장성을 제공합니다.
4. 마이크로서비스 관리
마이크로서비스(또는 마이크로서비스 아키텍처)는 각 애플리케이션이 느슨하게 연결되고 독립적으로 배포 가능한 수많은 소규모 구성 요소 또는 서비스로 구성된 최신 클라우드 네이티브 아키텍처 접근 방식을 제공합니다. 예를 들어 대형 소매 전자 상거래 웹사이트는 많은 마이크로서비스로 구성되어 있습니다. 여기에는 일반적으로 주문 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스 및 고객 서비스가 포함됩니다. 각 서비스에는 고유한 REST API가 있으며, 다른 서비스는 이를 사용하여 해당 서비스와 통신합니다.
Kubernetes는 마이크로서비스 아키텍처 내에서 동시에 실행되는 모든 독립 구성 요소를 관리하는 데 수반되는 복잡성을 처리하도록 설계되었습니다. 예를 들어 Kubernetes에 내장된 고가용성(HA) 기능은 장애 발생 시에도 지속적인 운영을 보장합니다. 그리고 컨테이너화된 앱 또는 애플리케이션 구성 요소가 다운될 경우 Kubernetes 자가 치료 기능이 작동합니다. 자가 치료 기능은 앱 또는 애플리케이션 구성 요소를 원하는 상태에 맞게 즉시 다시 배포할 수 있어 가동 시간과 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
5. 하이브리드 및 멀티클라우드 배포
Kubernetes는 어디서나 사용할 수 있도록 구축되어 조직이 온프레미스에서 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경으로 애플리케이션을 더 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. Kubernetes는 소프트웨어 개발자에게 효과적인 앱 배포를 위한 기본 제공 명령을 제공하여 마이그레이션을 표준화합니다. 또한 Kubernetes는 환경 요구 사항에 따라 앱에 변경 사항을 적용하고 확장 및 축소할 수 있습니다.
Kubernetes는 애플리케이션에서 인프라 세부 정보를 추상화하기 때문에 온프레미스와 클라우드 환경 전반에 걸쳐 이식성을 제공합니다. 따라서 플랫폼별 앱 종속성이 필요하지 않으며 최소한의 노력으로 서로 다른 클라우드 제공업체 또는 데이터 센터 간에 애플리케이션을 쉽게 이동할 수 있습니다.
6. 엔터프라이즈 DevOps
엔터프라이즈 DevOps 팀의 경우 애플리케이션을 신속하게 업데이트하고 배포할 수 있는 능력은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. Kubernetes는 팀에 소프트웨어 시스템 개발 및 유지 관리를 모두 제공하여 전반적인 민첩성을 개선합니다. 또한 소프트웨어 개발자와 기타 DevOps 이해관계자는 Kubernetes API 인터페이스를 통해 컨테이너 에코시스템을 쉽게 확인, 액세스, 배포, 업데이트 및 최적화할 수 있습니다.
지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)의 약자인 CI/CD는 소프트웨어 개발의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. DevOps에서 CI/CD는 팀에 작업을 저장하기 위한 단일 리포지토리와 자동화 도구를 제공하여 코드를 일관되게 결합 및 테스트하고 작동하는지 확인함으로써 애플리케이션 코딩, 테스트 및 배포를 간소화합니다. Kubernetes는 클라우드 인프라 환경 전반에서 컨테이너 배포를 자동화하고 리소스의 효율적인 사용을 보장하여 클라우드 네이티브 CI/CD 파이프라인에서 중요한 역할을 합니다.
Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션을 넘어서는 많은 가치 중심 사용 사례에서 볼 수 있듯이 중요한 IT 인프라 역할을 합니다. 이것이 바로 많은 기업이 계속해서 Kubernetes를 구현하는 이유입니다. CNCF가 실시한 2021년 클라우드 네이티브 설문조사 에서는 Kubernetes 사용량은 사상 최고점에 도달했으며, 조직의 96%가 컨테이너화된 플랫폼을 사용하거나 평가하고 있는 것으로 나타났습니다. 같은 연구에 따르면, 아프리카 등 신흥 기술 지역에서 Kubernetes 사용이 계속 증가하고 있으며, 설문 응답자의 73%가 프로덕션 환경에서 Kubernetes를 사용하고 있다고 합니다.
Kubernetes는 컨테이너 배포, 업데이트, 서비스 검색, 스토리지 프로비저닝, 로드 밸런싱, 상태 모니터링 등을 포함하여 컨테이너 기반 아키텍처 관리에 필수적인 작업을 예약하고 자동화합니다. IBM은 고객이 Kubernetes 및 기타 클라우드 네이티브 솔루션을 사용하여 애플리케이션을 현대화하고 IT 인프라를 최적화할 수 있도록 지원하고 있습니다.
IBM Cloud Kubernetes Service를 사용하여 네이티브 Kubernetes 환경에서 안전한 고가용성 클러스터를 배포하세요.
Red Hat OpenShift on IBM Cloud를 사용하여 컨테이너화된 플랫폼용 Kubernetes 클러스터를 컨테이너화하고 배포합니다.