개념

• 1: 개요
• 1.1: 쿠버네티스란 무엇인가?
• 1.2: 쿠버네티스 컴포넌트
• 1.3: 쿠버네티스 API
• 1.4: 쿠버네티스 오브젝트로 작업하기
• 1.4.1: 쿠버네티스 오브젝트 이해하기
• 1.4.2: 쿠버네티스 오브젝트 관리
• 1.4.3: 오브젝트 이름과 ID
• 1.4.4: 네임스페이스
• 1.4.5: 레이블과 셀렉터
• 1.4.6: 어노테이션
• 1.4.7: 필드 셀렉터
• 1.4.8: 권장 레이블
• 2: 클러스터 아키텍처
• 2.1: 노드
• 2.2: 컨트롤 플레인-노드 간 통신
• 2.3: 컨트롤러
• 2.4: 클라우드 컨트롤러 매니저
• 2.5: 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)
• 3: 컨테이너
• 3.1: 이미지
• 3.2: 런타임클래스(RuntimeClass)
• 3.3: 컨테이너 환경 변수
• 3.4: 컨테이너 라이프사이클 훅(Hook)
• 4: 워크로드
• 4.1: 파드
• 4.1.1: 파드 라이프사이클
• 4.1.2: 초기화 컨테이너
• 4.1.3: 파드 토폴로지 분배 제약 조건
• 4.1.4: 중단(disruption)
• 4.1.5: 임시(Ephemeral) 컨테이너
• 4.2: 워크로드 리소스
• 4.2.1: 디플로이먼트
• 4.2.2: 레플리카셋
• 4.2.3: 스테이트풀셋
• 4.2.4: 데몬셋
• 4.2.5: 잡
• 4.2.6: 가비지(Garbage) 수집
• 4.2.7: 완료된 잡 자동 정리
• 4.2.8: 크론잡
• 4.2.9: 레플리케이션 컨트롤러
• 5: 서비스, 로드밸런싱, 네트워킹
• 5.1: 서비스
• 5.2: 토폴로지 키를 사용하여 토폴로지-인지 트래픽 라우팅
• 5.3: 서비스 및 파드용 DNS
• 5.4: 서비스와 애플리케이션 연결하기
• 5.5: 인그레스 컨트롤러
• 5.6: 인그레스(Ingress)
• 5.7: 서비스 내부 트래픽 정책
• 5.8: 엔드포인트슬라이스
• 5.9: 네트워크 정책
• 5.10: IPv4/IPv6 이중 스택
• 6: 스토리지
• 6.1: 볼륨
• 6.2: 퍼시스턴트 볼륨
• 6.3: 스토리지 클래스
• 6.4: 동적 볼륨 프로비저닝
• 6.5: 볼륨 스냅샷
• 6.6: 볼륨 스냅샷 클래스
• 6.7: CSI 볼륨 복제하기
• 6.8: 스토리지 용량
• 6.9: 노드 별 볼륨 한도
• 6.10: 볼륨 헬스 모니터링
• 7: 구성
• 7.1: 구성 모범 사례
• 7.2: 컨피그맵(ConfigMap)
• 7.3: 시크릿(Secret)
• 7.4: 컨테이너 리소스 관리
• 7.5: kubeconfig 파일을 사용하여 클러스터 접근 구성하기
• 8: 보안
• 8.1: 클라우드 네이티브 보안 개요
• 8.2: 쿠버네티스 API 접근 제어하기
• 9: 스케줄링, 선점(Preemption), 축출(Eviction)
• 9.1: 쿠버네티스 스케줄러
• 9.2: 노드에 파드 할당하기
• 9.3: 파드 오버헤드
• 9.4: 테인트(Taints)와 톨러레이션(Tolerations)
• 9.5: 노드-압박 축출
• 9.6: API를 이용한 축출(Eviction)
• 9.7: 파드 우선순위(priority)와 선점(preemption)
• 9.8: 확장된 리소스를 위한 리소스 빈 패킹(bin packing)
• 9.9: 스케줄러 성능 튜닝
• 10: 정책
• 10.1: 리밋 레인지(Limit Range)
• 10.2: 리소스 쿼터
• 10.3: 파드 시큐리티 폴리시
• 10.4: 노드 리소스 매니저
• 11: 클러스터 관리
• 11.1: 인증서
• 11.2: 리소스 관리
• 11.3: 클러스터 네트워킹
• 11.4: 로깅 아키텍처
• 11.5: 시스템 로그
• 11.6: 쿠버네티스 시스템 컴포넌트에 대한 메트릭
• 11.7: kubelet 가비지(Garbage) 수집 설정하기
• 11.8: 쿠버네티스에서 프락시(Proxy)
• 11.9: 애드온 설치
• 12: 쿠버네티스 확장
• 12.1: 쿠버네티스 API 확장하기
• 12.1.1: 커스텀 리소스
• 12.1.2: 쿠버네티스 API 애그리게이션 레이어(aggregation layer)
• 12.2: 오퍼레이터(operator) 패턴
• 12.3: 컴퓨트, 스토리지 및 네트워킹 익스텐션
• 12.3.1: 네트워크 플러그인
• 12.3.2: 장치 플러그인
• 12.4: 서비스 카탈로그

1 - 개요

1.1 - 쿠버네티스란 무엇인가?

이 페이지에서는 쿠버네티스 개요를 설명한다.

쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고, 확장가능한 오픈소스 플랫폼이다. 쿠버네티스는 선언적 구성과 자동화를 모두 용이하게 해준다. 쿠버네티스는 크고, 빠르게 성장하는 생태계를 가지고 있다. 쿠버네티스 서비스, 기술 지원 및 도구는 어디서나 쉽게 이용할 수 있다.

쿠버네티스란 명칭은 키잡이(helmsman)나 파일럿을 뜻하는 그리스어에서 유래했다. K8s라는 표기는 "K"와 "s"와 그 사이에 있는 8글자를 나타내는 약식 표기이다. 구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화했다. 쿠버네티스는 프로덕션 워크로드를 대규모로 운영하는 15년 이상의 구글 경험과 커뮤니티의 최고의 아이디어와 적용 사례가 결합되어 있다.

여정 돌아보기

시간이 지나면서 쿠버네티스가 왜 유용하게 되었는지 살펴보자.

전통적인 배포 시대: 초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행했었다. 한 물리 서버에서 여러 애플리케이션의 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기에, 리소스 할당의 문제가 발생했다. 예를 들어 물리 서버 하나에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스 전부를 차지하는 애플리케이션 인스턴스가 있을 수 있고, 결과적으로는 다른 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있었다. 이에 대한 해결책은 서로 다른 여러 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행하는 것이 있다. 그러나 이는 리소스가 충분히 활용되지 않는다는 점에서 확장 가능하지 않았으므로, 물리 서버를 많이 유지하기 위해서 조직에게 많은 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 VM간에 애플리케이션을 격리하고 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스 할 수 없으므로, 일정 수준의 보안성을 제공할 수 있다.

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(disposable) 가상 머신으로 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 컨테이너에는 자체 파일 시스템, CPU 점유율, 메모리, 프로세스 공간 등이 있다. 기본 인프라와의 종속성을 끊었기 때문에, 클라우드나 OS 배포본에 모두 이식할 수 있다.

컨테이너는 다음과 같은 추가적인 혜택을 제공하기 때문에 인기가 있다.

• 기민한 애플리케이션 생성과 배포: VM 이미지를 사용하는 것에 비해 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적임.
• 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/릴리스 시점에 애플리케이션 컨테이너 이미지를 만들기 때문에, 애플리케이션이 인프라스트럭처에서 분리된다.
• 가시성(observability): 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 어디에서든 구동된다.
• 애플리케이션 중심 관리: 가상 하드웨어 상에서 OS를 실행하는 수준에서 논리적인 리소스를 사용하는 OS 상에서 애플리케이션을 실행하는 수준으로 추상화 수준이 높아진다.
• 느슨하게 커플되고, 분산되고, 유연하며, 자유로운 마이크로서비스: 애플리케이션은 단일 목적의 머신에서 모놀리식 스택으로 구동되지 않고 보다 작고 독립적인 단위로 쪼개져서 동적으로 배포되고 관리될 수 있다.
• 리소스 격리: 애플리케이션 성능을 예측할 수 있다.
• 자원 사용량: 리소스 사용량: 고효율 고집적.

쿠버네티스가 왜 필요하고 무엇을 할 수 있나

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 시작해야 한다. 이 문제를 시스템에 의해 처리한다면 더 쉽지 않을까?

그것이 쿠버네티스가 필요한 이유이다! 쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기 위한 프레임 워크를 제공한다. 애플리케이션의 확장과 장애 조치를 처리하고, 배포 패턴 등을 제공한다. 예를 들어, 쿠버네티스는 시스템의 카나리아 배포를 쉽게 관리 할 수 있다.

쿠버네티스는 다음을 제공한다.

• 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱 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 탑재 할 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 필요로 하는 CPU와 메모리(RAM)를 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 때까지 그러한 과정을 클라이언트에 보여주지 않는다.
• 시크릿과 구성 관리 쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 SSH 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리 할 수 있다. 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 시크릿을 노출하지 않고도 시크릿 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트 할 수 있다.

쿠버네티스가 아닌 것

쿠버네티스는 전통적인, 모든 것이 포함된 Platform as a Service(PaaS)가 아니다. 쿠버네티스는 하드웨어 수준보다는 컨테이너 수준에서 운영되기 때문에, PaaS가 일반적으로 제공하는 배포, 스케일링, 로드 밸런싱과 같은 기능을 제공하며, 사용자가 로깅, 모니터링 및 알림 솔루션을 통합할 수 있다. 하지만, 쿠버네티스는 모놀리식(monolithic)이 아니어서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다. 쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만, 필요한 경우 사용자의 선택권과 유연성을 지켜준다.

쿠버네티스는:

• 지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다. 쿠버네티스는 상태 유지가 필요 없는(stateless) 워크로드, 상태 유지가 필요한(stateful) 워크로드, 데이터 처리를 위한 워크로드를 포함해서 극단적으로 다양한 워크로드를 지원하는 것을 목표로 한다. 애플리케이션이 컨테이너에서 구동될 수 있다면, 쿠버네티스에서도 잘 동작할 것이다.
• 소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다. 지속적인 통합과 전달과 배포, 곧 CI/CD 워크플로우는 조직 문화와 취향에 따를 뿐만 아니라 기술적인 요구사항으로 결정된다.
• 애플리케이션 레벨의 서비스를 제공하지 않는다. 애플리케이션 레벨의 서비스에는 미들웨어(예, 메시지 버스), 데이터 처리 프레임워크(예, Spark), 데이터베이스(예, MySQL), 캐시 또는 클러스터 스토리지 시스템(예, Ceph) 등이 있다. 이런 컴포넌트는 쿠버네티스 상에서 구동될 수 있고, 쿠버네티스 상에서 구동 중인 애플리케이션이 Open Service Broker 와 같은 이식 가능한 메커니즘을 통해 접근할 수도 있다.
• 로깅, 모니터링 또는 경보 솔루션을 포함하지 않는다. 개념 증명을 위한 일부 통합이나, 메트릭을 수집하고 노출하는 메커니즘을 제공한다.
• 기본 설정 언어/시스템(예, Jsonnet)을 제공하거나 요구하지 않는다. 선언적 명세의 임의적인 형식을 목적으로 하는 선언적 API를 제공한다.
• 포괄적인 머신 설정, 유지보수, 관리, 자동 복구 시스템을 제공하거나 채택하지 않는다.
• 추가로, 쿠버네티스는 단순한 오케스트레이션 시스템이 아니다. 사실, 쿠버네티스는 오케스트레이션의 필요성을 없애준다. 오케스트레이션의 기술적인 정의는 A를 먼저 한 다음, B를 하고, C를 하는 것과 같이 정의된 워크플로우를 수행하는 것이다. 반면에, 쿠버네티스는 독립적이고 조합 가능한 제어 프로세스들로 구성되어 있다. 이 프로세스는 지속적으로 현재 상태를 입력받은 의도한 상태로 나아가도록 한다. A에서 C로 어떻게 갔는지는 상관이 없다. 중앙화된 제어도 필요치 않다. 이로써 시스템이 보다 더 사용하기 쉬워지고, 강력해지며, 견고하고, 회복력을 갖추게 되며, 확장 가능해진다.

다음 내용

• 쿠버네티스 구성요소 살펴보기
• 시작하기 준비가 되었는가?

1.2 - 쿠버네티스 컴포넌트

쿠버네티스를 배포하면 클러스터를 얻는다.

쿠버네티스 클러스터는 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 노드라고 하는 워커 머신의 집합. 모든 클러스터는 최소 한 개의 워커 노드를 가진다.

워커 노드는 애플리케이션의 구성요소인 파드를 호스트한다. 컨트롤 플레인은 워커 노드와 클러스터 내 파드를 관리한다. 프로덕션 환경에서는 일반적으로 컨트롤 플레인이 여러 컴퓨터에 걸쳐 실행되고, 클러스터는 일반적으로 여러 노드를 실행하므로 내결함성과 고가용성이 제공된다.

이 문서는 완전히 작동하는 쿠버네티스 클러스터를 갖기 위해 필요한 다양한 컴포넌트들에 대해 요약하고 정리한다.

컨트롤 플레인 컴포넌트

컨트롤 플레인 컴포넌트는 클러스터에 관한 전반적인 결정(예를 들어, 스케줄링)을 수행하고 클러스터 이벤트(예를 들어, 디플로이먼트의 replicas 필드에 대한 요구 조건이 충족되지 않을 경우 새로운 파드를 구동시키는 것)를 감지하고 반응한다.

컨트롤 플레인 컴포넌트는 클러스터 내 어떠한 머신에서든지 동작할 수 있다. 그러나 간결성을 위하여, 구성 스크립트는 보통 동일 머신 상에 모든 컨트롤 플레인 컴포넌트를 구동시키고, 사용자 컨테이너는 해당 머신 상에 동작시키지 않는다. 여러 VM에서 실행되는 컨트롤 플레인 설정의 예제를 보려면 kubeadm을 사용하여 고가용성 클러스터 만들기를 확인해본다.

kube-apiserver

API 서버는 쿠버네티스 API를 노출하는 쿠버네티스 컨트롤 플레인 컴포넌트이다. API 서버는 쿠버네티스 컨트롤 플레인의 프론트 엔드이다.

쿠버네티스 API 서버의 주요 구현은 kube-apiserver 이다. kube-apiserver는 수평으로 확장되도록 디자인되었다. 즉, 더 많은 인스턴스를 배포해서 확장할 수 있다. 여러 kube-apiserver 인스턴스를 실행하고, 인스턴스간의 트래픽을 균형있게 조절할 수 있다.

etcd

모든 클러스터 데이터를 담는 쿠버네티스 뒷단의 저장소로 사용되는 일관성·고가용성 키-값 저장소.

쿠버네티스 클러스터에서 etcd를 뒷단의 저장소로 사용한다면, 이 데이터를 백업하는 계획은 필수이다.

etcd에 대한 자세한 정보는, 공식 문서를 참고한다.

kube-scheduler

노드가 배정되지 않은 새로 생성된 파드 를 감지하고, 실행할 노드를 선택하는 컨트롤 플레인 컴포넌트.

스케줄링 결정을 위해서 고려되는 요소는 리소스에 대한 개별 및 총체적 요구 사항, 하드웨어/소프트웨어/정책적 제약, 어피니티(affinity) 및 안티-어피니티(anti-affinity) 명세, 데이터 지역성, 워크로드-간 간섭, 데드라인을 포함한다.

kube-controller-manager

컨트롤러 프로세스를 실행하는 컨트롤 플레인 컴포넌트.

논리적으로, 각 컨트롤러는 분리된 프로세스이지만, 복잡성을 낮추기 위해 모두 단일 바이너리로 컴파일되고 단일 프로세스 내에서 실행된다.

이들 컨트롤러는 다음을 포함한다.

• 노드 컨트롤러: 노드가 다운되었을 때 통지와 대응에 관한 책임을 가진다.
• 레플리케이션 컨트롤러: 시스템의 모든 레플리케이션 컨트롤러 오브젝트에 대해 알맞은 수의 파드들을 유지시켜 주는 책임을 가진다.
• 엔드포인트 컨트롤러: 엔드포인트 오브젝트를 채운다(즉, 서비스와 파드를 연결시킨다.)
• 서비스 어카운트 & 토큰 컨트롤러: 새로운 네임스페이스에 대한 기본 계정과 API 접근 토큰을 생성한다.

cloud-controller-manager

cloud-controller-manager는 클라우드 제공자 전용 컨트롤러만 실행한다. 자신의 사내 또는 PC 내부의 학습 환경에서 쿠버네티스를 실행 중인 경우 클러스터에는 클라우드 컨트롤러 매니저가 없다.

kube-controller-manager와 마찬가지로 cloud-controller-manager는 논리적으로 독립적인 여러 컨트롤 루프를 단일 프로세스로 실행하는 단일 바이너리로 결합한다. 수평으로 확장(두 개 이상의 복제 실행)해서 성능을 향상시키거나 장애를 견딜 수 있다.

다음 컨트롤러들은 클라우드 제공 사업자의 의존성을 가질 수 있다.

• 노드 컨트롤러: 노드가 응답을 멈춘 후 클라우드 상에서 삭제되었는지 판별하기 위해 클라우드 제공 사업자에게 확인하는 것
• 라우트 컨트롤러: 기본 클라우드 인프라에 경로를 구성하는 것
• 서비스 컨트롤러: 클라우드 제공 사업자 로드밸런서를 생성, 업데이트 그리고 삭제하는 것

노드 컴포넌트

노드 컴포넌트는 동작 중인 파드를 유지시키고 쿠버네티스 런타임 환경을 제공하며, 모든 노드 상에서 동작한다.

kubelet

클러스터의 각 노드에서 실행되는 에이전트. Kubelet은 파드에서 컨테이너가 확실하게 동작하도록 관리한다.

Kubelet은 다양한 메커니즘을 통해 제공된 파드 스펙(PodSpec)의 집합을 받아서 컨테이너가 해당 파드 스펙에 따라 건강하게 동작하는 것을 확실히 한다. Kubelet은 쿠버네티스를 통해 생성되지 않는 컨테이너는 관리하지 않는다.

kube-proxy

kube-proxy는 클러스터의 각 노드에서 실행되는 네트워크 프록시로, 쿠버네티스의 서비스 개념의 구현부이다.

kube-proxy는 노드의 네트워크 규칙을 유지 관리한다. 이 네트워크 규칙이 내부 네트워크 세션이나 클러스터 바깥에서 파드로 네트워크 통신을 할 수 있도록 해준다.

kube-proxy는 운영 체제에 가용한 패킷 필터링 계층이 있는 경우, 이를 사용한다. 그렇지 않으면, kube-proxy는 트래픽 자체를 포워드(forward)한다.

컨테이너 런타임

컨테이너 런타임은 컨테이너 실행을 담당하는 소프트웨어이다.

쿠버네티스는 여러 컨테이너 런타임을 지원한다. 도커(Docker), containerd, CRI-O 그리고 Kubernetes CRI (컨테이너 런타임 인터페이스)를 구현한 모든 소프트웨어.

애드온

애드온은 쿠버네티스 리소스(데몬셋, 디플로이먼트 등)를 이용하여 클러스터 기능을 구현한다. 이들은 클러스터 단위의 기능을 제공하기 때문에 애드온에 대한 네임스페이스 리소스는 kube-system 네임스페이스에 속한다.

선택된 일부 애드온은 아래에 설명하였고, 사용 가능한 전체 확장 애드온 리스트는 애드온을 참조한다.

DNS

여타 애드온들이 절대적으로 요구되지 않지만, 많은 예시에서 필요로 하기 때문에 모든 쿠버네티스 클러스터는 클러스터 DNS를 갖추어야만 한다.

클러스터 DNS는 구성환경 내 다른 DNS 서버와 더불어, 쿠버네티스 서비스를 위해 DNS 레코드를 제공해주는 DNS 서버다.

쿠버네티스에 의해 구동되는 컨테이너는 DNS 검색에서 이 DNS 서버를 자동으로 포함한다.

웹 UI (대시보드)

대시보드는 쿠버네티스 클러스터를 위한 범용의 웹 기반 UI다. 사용자가 클러스터 자체뿐만 아니라, 클러스터에서 동작하는 애플리케이션에 대한 관리와 문제 해결을 할 수 있도록 해준다.

컨테이너 리소스 모니터링

컨테이너 리소스 모니터링은 중앙 데이터베이스 내의 컨테이너들에 대한 포괄적인 시계열 매트릭스를 기록하고 그 데이터를 열람하기 위한 UI를 제공해 준다.

클러스터-레벨 로깅

클러스터-레벨 로깅 메커니즘은 검색/열람 인터페이스와 함께 중앙 로그 저장소에 컨테이너 로그를 저장하는 책임을 진다.

다음 내용

• 노드에 대해 더 배우기
• 컨트롤러에 대해 더 배우기
• kube-scheduler에 대해 더 배우기
• etcd의 공식 문서 읽기

1.3 - 쿠버네티스 API

쿠버네티스 컨트롤 플레인의 핵심은 API 서버이다. API 서버는 최종 사용자, 클러스터의 다른 부분 그리고 외부 컴포넌트가 서로 통신할 수 있도록 HTTP API를 제공한다.

쿠버네티스 API를 사용하면 쿠버네티스의 API 오브젝트(예: 파드(Pod), 네임스페이스(Namespace), 컨피그맵(ConfigMap) 그리고 이벤트(Event))를 질의(query)하고 조작할 수 있다.

대부분의 작업은 kubectl 커맨드 라인 인터페이스 또는 API를 사용하는 kubeadm과 같은 다른 커맨드 라인 도구를 통해 수행할 수 있다. 그러나, REST 호출을 사용하여 API에 직접 접근할 수도 있다.

쿠버네티스 API를 사용하여 애플리케이션을 작성하는 경우 클라이언트 라이브러리 중 하나를 사용하는 것이 좋다.

OpenAPI 명세

완전한 API 상세 내용은 OpenAPI를 활용해서 문서화했다.

OpenAPI V2

쿠버네티스 API 서버는 /openapi/v2 엔드포인트를 통해 통합된(aggregated) OpenAPI v2 스펙을 제공한다. 요청 헤더에 다음과 같이 기재하여 응답 형식을 지정할 수 있다.

쿠버네티스는 주로 클러스터 내부 통신을 위해 대안적인 Protobuf에 기반한 직렬화 형식을 구현한다. 이 형식에 대한 자세한 내용은 쿠버네티스 Protobuf 직렬화 디자인 제안과 API 오브젝트를 정의하는 Go 패키지에 들어있는 각각의 스키마에 대한 IDL(인터페이스 정의 언어) 파일을 참고한다.

OpenAPI V3

쿠버네티스 v1.23은 OpenAPI v3 API 발행(publishing)에 대한 초기 지원을 제공한다. 이는 알파 기능이며 기본적으로 비활성화되어 있다. kube-apiserver 구성 요소에 OpenAPIV3 기능 게이트를 이용하여 이 알파 기능을 활성화할 수 있다.

이 기능이 활성화되면, 쿠버네티스 API 서버는 통합된(aggregated) OpenAPI v3 스펙을 쿠버네티스 그룹 버전별로 /openapi/v3/apis/<group>/<version> 엔드포인트에 제공한다. 사용할 수 있는 요청 헤더는 아래의 표를 참고한다.

/openapi/v3 디스커버리 엔드포인트는 사용 가능한 모든 그룹/버전의 목록을 제공한다. 이 엔드포인트는 JSON 만을 반환한다.

지속성

쿠버네티스는 오브젝트의 직렬화된 상태를 etcd에 기록하여 저장한다.

API 그룹과 버전 규칙

필드를 쉽게 제거하거나 리소스 표현을 재구성하기 위해, 쿠버네티스는 각각 /api/v1 또는 /apis/rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1 과 같은 서로 다른 API 경로에서 여러 API 버전을 지원한다.

버전 규칙은 리소스나 필드 수준이 아닌 API 수준에서 수행되어 API가 시스템 리소스 및 동작에 대한 명확하고 일관된 보기를 제공하고 수명 종료 및/또는 실험적 API에 대한 접근을 제어할 수 있도록 한다.

보다 쉽게 발전하고 API를 확장하기 위해, 쿠버네티스는 활성화 또는 비활성화가 가능한 API 그룹을 구현한다.

API 리소스는 API 그룹, 리소스 유형, 네임스페이스 (네임스페이스 리소스용) 및 이름으로 구분된다. API 서버는 API 버전 간의 변환을 투명하게 처리한다. 서로 다른 모든 버전은 실제로 동일한 지속 데이터의 표현이다. API 서버는 여러 API 버전을 통해 동일한 기본 데이터를 제공할 수 있다.

예를 들어, 동일한 리소스에 대해 v1 과 v1beta1 이라는 두 가지 API 버전이 있다고 가정한다. 원래 API의 v1beta1 버전을 사용하여 오브젝트를 만든 경우, 나중에 v1beta1 또는 v1 API 버전을 사용하여 해당 오브젝트를 읽거나, 업데이트하거나, 삭제할 수 있다.

API 변경 사항

성공적인 시스템은 새로운 유스케이스가 등장하거나 기존 사례가 변경됨에 따라 성장하고 변화해야 한다. 따라서, 쿠버네티스는 쿠버네티스 API가 지속적으로 변경되고 성장할 수 있도록 설계했다. 쿠버네티스 프로젝트는 기존 클라이언트와의 호환성을 깨지 않고 다른 프로젝트가 적응할 기회를 가질 수 있도록 장기간 해당 호환성을 유지하는 것을 목표로 한다.

일반적으로, 새 API 리소스와 새 리소스 필드는 자주 추가될 수 있다. 리소스 또는 필드를 제거하려면 API 지원 중단 정책을 따라야 한다.

쿠버네티스는 일반적으로 API 버전 v1 에서 안정 버전(GA)에 도달하면, 공식 쿠버네티스 API에 대한 호환성 유지를 강력하게 이행한다. 또한, 쿠버네티스는 가능한 경우 베타 API 버전에서도 호환성을 유지한다. 베타 API를 채택하면 기능이 안정된 후에도 해당 API를 사용하여 클러스터와 계속 상호 작용할 수 있다.

API 버전 수준 정의에 대한 자세한 내용은 API 버전 레퍼런스를 참조한다.

API 확장

쿠버네티스 API는 다음 두 가지 방법 중 하나로 확장할 수 있다.

1. 커스텀 리소스를 사용하면 API 서버가 선택한 리소스 API를 제공하는 방법을 선언적으로 정의할 수 있다.
2. 애그리게이션 레이어(aggregation layer)를 구현하여 쿠버네티스 API를 확장할 수도 있다.

다음 내용

• 자체 CustomResourceDefinition을 추가하여 쿠버네티스 API를 확장하는 방법에 대해 배우기.
• 쿠버네티스 API 접근 제어하기는 클러스터가 API 접근을 위한 인증 및 권한을 관리하는 방법을 설명한다.
• API 레퍼런스를 읽고 API 엔드포인트, 리소스 유형 및 샘플에 대해 배우기.
• API 변경 사항에서 호환 가능한 변경 사항을 구성하고, API를 변경하는 방법에 대해 알아본다.

1.4 - 쿠버네티스 오브젝트로 작업하기

1.4.1 - 쿠버네티스 오브젝트 이해하기

이 페이지에서는 쿠버네티스 오브젝트가 쿠버네티스 API에서 어떻게 표현되고, 그 오브젝트를 어떻게 .yaml 형식으로 표현할 수 있는지에 대해 설명한다.

쿠버네티스 오브젝트 이해하기

쿠버네티스 오브젝트 는 쿠버네티스 시스템에서 영속성을 가지는 오브젝트이다. 쿠버네티스는 클러스터의 상태를 나타내기 위해 이 오브젝트를 이용한다. 구체적으로 말하자면, 다음같이 기술할 수 있다.

• 어떤 컨테이너화된 애플리케이션이 동작 중인지 (그리고 어느 노드에서 동작 중인지)
• 그 애플리케이션이 이용할 수 있는 리소스
• 그 애플리케이션이 어떻게 재구동 정책, 업그레이드, 그리고 내고장성과 같은 것에 동작해야 하는지에 대한 정책

쿠버네티스 오브젝트는 하나의 "의도를 담은 레코드"이다. 오브젝트를 생성하게 되면, 쿠버네티스 시스템은 그 오브젝트 생성을 보장하기 위해 지속적으로 작동할 것이다. 오브젝트를 생성함으로써, 여러분이 클러스터의 워크로드를 어떤 형태로 보이고자 하는지에 대해 효과적으로 쿠버네티스 시스템에 전한다. 이것이 바로 여러분의 클러스터에 대해 의도한 상태 가 된다.

생성이든, 수정이든, 또는 삭제든 쿠버네티스 오브젝트를 동작시키려면, 쿠버네티스 API를 이용해야 한다. 예를 들어, kubectl 커맨드-라인 인터페이스를 이용할 때, CLI는 여러분 대신 필요한 쿠버네티스 API를 호출해 준다. 또한, 여러분은 클라이언트 라이브러리 중 하나를 이용하여 여러분만의 프로그램에서 쿠버네티스 API를 직접 이용할 수도 있다.

오브젝트 명세(spec)와 상태(status)

거의 모든 쿠버네티스 오브젝트는 오브젝트의 구성을 결정해주는 두 개의 중첩된 오브젝트 필드를 포함하는데 오브젝트 spec 과 오브젝트 status 이다. spec을 가진 오브젝트는 오브젝트를 생성할 때 리소스에 원하는 특징(의도한 상태)에 대한 설명을 제공해서 설정한다.

status 는 쿠버네티스 시스템과 컴포넌트에 의해 제공되고 업데이트된 오브젝트의 현재 상태 를 설명한다. 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 모든 오브젝트의 실제 상태를 사용자가 의도한 상태와 일치시키기 위해 끊임없이 그리고 능동적으로 관리한다.

예를 들어, 쿠버네티스 디플로이먼트는 클러스터에서 동작하는 애플리케이션을 표현해줄 수 있는 오브젝트이다. 디플로이먼트를 생성할 때, 디플로이먼트 spec에 3개의 애플리케이션 레플리카가 동작되도록 설정할 수 있다. 쿠버네티스 시스템은 그 디플로이먼트 spec을 읽어 spec에 일치되도록 상태를 업데이트하여 3개의 의도한 애플리케이션 인스턴스를 구동시킨다. 만약, 그 인스턴스들 중 어느 하나가 어떤 문제로 인해 멈춘다면(상태 변화 발생), 쿠버네티스 시스템은 보정(이 경우에는 대체 인스턴스를 시작하여)을 통해 spec과 status간의 차이에 대응한다.

오브젝트 명세, 상태, 그리고 메타데이터에 대한 추가 정보는, Kubernetes API Conventions 를 참조한다.

쿠버네티스 오브젝트 기술하기

쿠버네티스에서 오브젝트를 생성할 때, (이름과 같은)오브젝트에 대한 기본적인 정보와 더불어, 의도한 상태를 기술한 오브젝트 spec을 제시해 줘야만 한다. 오브젝트를 생성하기 위해(직접이든 또는 kubectl을 통해서든) 쿠버네티스 API를 이용할 때, API 요청은 요청 내용 안에 JSON 형식으로 정보를 포함시켜 줘야만 한다. 대부분의 경우 정보를 .yaml 파일로 kubectl에 제공한다. kubectl은 API 요청이 이루어질 때, JSON 형식으로 정보를 변환시켜 준다.

여기 쿠버네티스 디플로이먼트를 위한 필수 필드와 오브젝트 spec을 보여주는 .yaml 파일 예시가 있다.

application/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

위 예시와 같이 .yaml 파일을 이용하여 디플로이먼트를 생성하기 위한 하나의 방식으로는 kubectl 커맨드-라인 인터페이스에 인자값으로 .yaml 파일을 건네 kubectl apply 커맨드를 이용하는 것이다. 다음 예시와 같다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml --record

그 출력 내용은 다음과 유사하다.

deployment.apps/nginx-deployment created

요구되는 필드

생성하고자 하는 쿠버네티스 오브젝트에 대한 .yaml 파일 내, 다음 필드를 위한 값들을 설정해 줘야한다.

• apiVersion - 이 오브젝트를 생성하기 위해 사용하고 있는 쿠버네티스 API 버전이 어떤 것인지
• kind - 어떤 종류의 오브젝트를 생성하고자 하는지
• metadata - 이름 문자열, UID, 그리고 선택적인 네임스페이스를 포함하여 오브젝트를 유일하게 구분지어 줄 데이터
• spec - 오브젝트에 대해 어떤 상태를 의도하는지

오브젝트 spec에 대한 정확한 포맷은 모든 쿠버네티스 오브젝트마다 다르고, 그 오브젝트 특유의 중첩된 필드를 포함한다. 쿠버네티스 API 레퍼런스 는 쿠버네티스를 이용하여 생성할 수 있는 오브젝트에 대한 모든 spec 포맷을 살펴볼 수 있도록 해준다.

예를 들어, API 내 파드에 대한 상세 정보는 spec 필드에 대한 레퍼런스에서, 디플로이먼트에 대한 상세 정보는 spec 필드에 대한 레퍼런스에서 확인할 수 있다. 해당 API 레퍼런스 페이지에서 PodSpec과 DeploymentSpec에 대해 언급된 내용을 볼 수 있다. 이 이름들은 쿠버네티스가 API를 구현하는데 사용한 Go 언어 코드 구현의 세부 내용이다.

다음 내용

• 파드와 같이, 가장 중요하고 기본적인 쿠버네티스 오브젝트에 대해 배운다.
• 쿠버네티스의 컨트롤러에 대해 배운다.
• API 개념의 더 많은 설명은 쿠버네티스 API 사용을 본다.

1.4.2 - 쿠버네티스 오브젝트 관리

kubectl 커맨드라인 툴은 쿠버네티스 오브젝트를 생성하고 관리하기 위한 몇 가지 상이한 방법을 지원한다. 이 문서는 여러가지 접근법에 대한 개요을 제공한다. Kubectl로 오브젝트 관리하기에 대한 자세한 설명은 Kubectl 서적에서 확인한다.

관리 기법

명령형 커맨드

명령형 커맨드를 사용할 경우, 사용자는 클러스터 내 활성 오브젝트를 대상으로 직접 동작시킨다. 사용자는 실행할 작업을 인수 또는 플래그로 kubectl 커맨드에 지정한다.

이것은 클러스터에서 일회성 작업을 개시시키거나 동작시키기 위한 추천 방법이다. 이 기법은 활성 오브젝트를 대상으로 직접적인 영향을 미치기 때문에, 이전 구성에 대한 이력을 제공해 주지 않는다.

예시

디플로이먼트 오브젝트를 생성하여 nginx 컨테이너의 인스턴스를 구동시킨다.

kubectl create deployment nginx --image nginx

트레이드 오프

오브젝트 구성에 비해 장점은 다음과 같다.

• 커맨드는 하나의 동작을 나타내는 단어로 표현된다.
• 커맨드는 클러스터를 수정하기 위해 단 하나의 단계만을 필요로 한다.

오브젝트 구성에 비해 단점은 다음과 같다.

• 커맨드는 변경 검토 프로세스와 통합되지 않는다.
• 커맨드는 변경에 관한 감사 추적(audit trail)을 제공하지 않는다.
• 커맨드는 활성 동작 중인 경우를 제외하고는 레코드의 소스를 제공하지 않는다.
• 커맨드는 새로운 오브젝트 생성을 위한 템플릿을 제공하지 않는다.

명령형 오브젝트 구성

명령형 오브젝트 구성에서는 kubectl 커맨드로 작업(생성, 교체 등), 선택적 플래그, 그리고 최소 하나의 파일 이름을 지정한다. 그 파일은 YAML 또는 JSON 형식으로 오브젝트의 완전한 정의를 포함해야만 한다.

오브젝트 정의에 대한 더 자세한 내용은 API 참조를 참고한다.

예시

구성 파일에 정의된 오브젝트를 생성한다.

kubectl create -f nginx.yaml

두 개의 구성 파일에 정의된 오브젝트를 삭제한다.

kubectl delete -f nginx.yaml -f redis.yaml

활성 동작하는 구성을 덮어씀으로써 구성 파일에 정의된 오브젝트를 업데이트한다.

kubectl replace -f nginx.yaml

트레이드 오프

명령형 커맨드에 비해 장점은 다음과 같다.

• 오브젝트 구성은 Git과 같은 소스 컨트롤 시스템에 보관할 수 있다.
• 오브젝트 구성은 푸시와 감사 추적 전에 변경사항을 검토하는 것과 같은 프로세스들과 통합할 수 있다.
• 오브젝트 구성은 새로운 오브젝트 생성을 위한 템플릿을 제공한다.

명령형 커맨드에 비해 단점은 다음과 같다.

• 오브젝트 구성은 오브젝트 스키마에 대한 기본적인 이해를 필요로 한다.
• 오브젝트 구성은 YAML 파일을 기록하는 추가적인 과정을 필요로 한다.

선언형 오브젝트 구성에 비해 장점은 다음과 같다.

• 명령형 오브젝트 구성의 동작은 보다 간결하고 이해하기 쉽다.
• 쿠버네티스 버전 1.5 부터는 더 성숙한 명령형 오브젝트 구성을 제공한다.

선언형 오브젝트 구성에 비해 단점은 다음과 같다.

• 명령형 오브젝트 구성은 디렉터리가 아닌, 파일에 가장 적합하다.
• 활성 오브젝트에 대한 업데이트는 구성 파일에 반영되어야 한다. 그렇지 않으면 다음 교체 중에 손실된다.

선언형 오브젝트 구성

선언형 오브젝트 구성을 사용할 경우, 사용자는 로컬에 보관된 오브젝트 구성 파일을 대상으로 작동시키지만, 사용자는 파일에서 수행 할 작업을 정의하지 않는다. 생성, 업데이트, 그리고 삭제 작업은 kubectl에 의해 오브젝트마다 자동으로 감지된다. 이를 통해 다른 오브젝트에 대해 다른 조작이 필요할 수 있는 디렉터리에서 작업할 수 있다.

예시

configs 디렉터리 내 모든 오브젝트 구성 파일을 처리하고 활성 오브젝트를 생성 또는 패치한다. 먼저 어떠한 변경이 이루어지게 될지 알아보기 위해 diff 하고 나서 적용할 수 있다.

kubectl diff -f configs/
kubectl apply -f configs/

재귀적으로 디렉터리를 처리한다.

kubectl diff -R -f configs/
kubectl apply -R -f configs/

트레이드 오프

명령형 오브젝트 구성에 비해 장점은 다음과 같다.

• 활성 오브젝트에 직접 작성된 변경 사항은 구성 파일로 다시 병합되지 않더라도 유지된다.
• 선언형 오브젝트 구성은 디렉터리에서의 작업 및 오브젝트 별 작업 유형(생성, 패치, 삭제)의 자동 감지에 더 나은 지원을 제공한다.

명령형 오브젝트 구성에 비해 단점은 다음과 같다.

• 선언형 오브젝트 구성은 예상치 못한 결과를 디버깅하고 이해하기가 더 어렵다.
• diff를 사용한 부분 업데이트는 복잡한 병합 및 패치 작업을 일으킨다.

다음 내용

• 명령형 커맨드를 이용한 쿠버네티스 오브젝트 관리하기
• 오브젝트 구성을 이용한 쿠버네티스 오브젝트 관리하기(명령형)
• 오브젝트 구성을 이용한 쿠버네티스 오브젝트 관리하기(선언형)
• Kustomize를 사용한 쿠버네티스 오브젝트 관리하기(선언형)
• Kubectl 커맨드 참조
• Kubectl 서적
• 쿠버네티스 API 참조

1.4.3 - 오브젝트 이름과 ID

클러스터의 각 오브젝트는 해당 유형의 리소스에 대하여 고유한 이름 을 가지고 있다. 또한, 모든 쿠버네티스 오브젝트는 전체 클러스터에 걸쳐 고유한 UID 를 가지고 있다.

예를 들어, 이름이 myapp-1234인 파드는 동일한 네임스페이스 내에서 하나만 존재할 수 있지만, 이름이 myapp-1234인 파드와 디플로이먼트는 각각 존재할 수 있다.

유일하지 않은 사용자 제공 속성의 경우 쿠버네티스는 레이블과 어노테이션을 제공한다.

이름

/api/v1/pods/some-name과 같이, 리소스 URL에서 오브젝트를 가리키는 클라이언트 제공 문자열.

특정 시점에 같은 종류(kind) 내에서는 하나의 이름은 하나의 오브젝트에만 지정될 수 있다. 하지만, 오브젝트를 삭제한 경우, 삭제된 오브젝트와 같은 이름을 새로운 오브젝트에 지정 가능하다.

다음은 리소스에 일반적으로 사용되는 네 가지 유형의 이름 제한 조건이다.

DNS 서브도메인 이름

대부분의 리소스 유형에는 RFC 1123에 정의된 대로 DNS 서브도메인 이름으로 사용할 수 있는 이름이 필요하다. 이것은 이름이 다음을 충족해야 한다는 것을 의미한다.

• 253자를 넘지 말아야 한다.
• 소문자와 영숫자 - 또는 . 만 포함한다.
• 영숫자로 시작한다.
• 영숫자로 끝난다.

RFC 1123 레이블 이름

일부 리소스 유형은 RFC 1123에 정의된 대로 DNS 레이블 표준을 따라야 한다. 이것은 이름이 다음을 충족해야 한다는 것을 의미한다.

• 최대 63자이다.
• 소문자와 영숫자 또는 - 만 포함한다.
• 영숫자로 시작한다.
• 영숫자로 끝난다.

RFC 1035 레이블 이름

몇몇 리소스 타입은 자신의 이름을 RFC 1035에 정의된 DNS 레이블 표준을 따르도록 요구한다. 이것은 이름이 다음을 만족해야 한다는 의미이다.

• 최대 63개 문자를 포함
• 소문자 영숫자 또는 '-'만 포함
• 알파벳 문자로 시작
• 영숫자로 끝남

경로 세그먼트 이름

일부 리소스 유형에서는 이름을 경로 세그먼트로 안전하게 인코딩 할 수 있어야 한다. 즉 이름이 "." 또는 ".."이 아닐 수 있으며 이름에는 "/" 또는 "%"가 포함될 수 없다.

아래는 파드의 이름이 nginx-demo라는 매니페스트 예시이다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

UID

오브젝트를 중복 없이 식별하기 위해 쿠버네티스 시스템이 생성하는 문자열.

쿠버네티스 클러스터가 구동되는 전체 시간에 걸쳐 생성되는 모든 오브젝트는 서로 구분되는 UID를 갖는다. 이는 기록상 유사한 오브젝트의 출현을 서로 구분하기 위함이다.

쿠버네티스 UID는 보편적으로 고유한 식별자이다(또는 UUID라고 한다). UUID는 ISO/IEC 9834-8 과 ITU-T X.667 로 표준화 되어 있다.

다음 내용

• 쿠버네티스의 레이블에 대해 읽기.
• 쿠버네티스의 식별자와 이름 디자인 문서 읽기.

1.4.4 - 네임스페이스

쿠버네티스에서, 네임스페이스 는 단일 클러스터 내에서의 리소스 그룹 격리 메커니즘을 제공한다. 리소스의 이름은 네임스페이스 내에서 유일해야 하며, 네임스페이스 간에서 유일할 필요는 없다. 네임스페이스 기반 스코핑은 네임스페이스 기반 오브젝트 (예: 디플로이먼트, 서비스 등) 에만 적용 가능하며 클러스터 범위의 오브젝트 (예: 스토리지클래스, 노드, 퍼시스턴트볼륨 등) 에는 적용 불가능하다.

여러 개의 네임스페이스를 사용하는 경우

네임스페이스는 여러 개의 팀이나, 프로젝트에 걸쳐서 많은 사용자가 있는 환경에서 사용하도록 만들어졌다. 사용자가 거의 없거나, 수 십명 정도가 되는 경우에는 네임스페이스를 전혀 고려할 필요가 없다. 네임스페이스가 제공하는 기능이 필요할 때 사용하도록 하자.

네임스페이스는 이름의 범위를 제공한다. 리소스의 이름은 네임스페이스 내에서 유일해야하지만, 네임스페이스를 통틀어서 유일할 필요는 없다. 네임스페이스는 서로 중첩될 수 없으며, 각 쿠버네티스 리소스는 하나의 네임스페이스에만 있을 수 있다.

네임스페이스는 클러스터 자원을 (리소스 쿼터를 통해) 여러 사용자 사이에서 나누는 방법이다.

동일한 소프트웨어의 다른 버전과 같이 약간 다른 리소스를 분리하기 위해 여러 네임스페이스를 사용할 필요는 없다. 동일한 네임스페이스 내에서 리소스를 구별하기 위해 레이블을 사용한다.

네임스페이스 다루기

네임스페이스의 생성과 삭제는 네임스페이스 관리자 가이드 문서에 기술되어 있다.

네임스페이스 조회

사용 중인 클러스터의 현재 네임스페이스를 나열할 수 있다.

kubectl get namespace

NAME              STATUS   AGE
default           Active   1d
kube-node-lease   Active   1d
kube-public       Active   1d
kube-system       Active   1d

쿠버네티스는 처음에 네 개의 초기 네임스페이스를 갖는다.

• default 다른 네임스페이스가 없는 오브젝트를 위한 기본 네임스페이스
• kube-system 쿠버네티스 시스템에서 생성한 오브젝트를 위한 네임스페이스
• kube-public 이 네임스페이스는 자동으로 생성되며 모든 사용자(인증되지 않은 사용자 포함)가 읽기 권한으로 접근할 수 있다. 이 네임스페이스는 주로 전체 클러스터 중에 공개적으로 드러나서 읽을 수 있는 리소스를 위해 예약되어 있다. 이 네임스페이스의 공개적인 성격은 단지 관례이지 요구 사항은 아니다.
• kube-node-lease 클러스터가 스케일링될 때 노드 하트비트의 성능을 향상시키는 각 노드와 관련된 리스(lease) 오브젝트에 대한 네임스페이스
• kube-node-lease 이 네임스페이스는 각 노드와 연관된 리스 오브젝트를 갖는다. 노드 리스는 kubelet이 하트비트를 보내서 컨트롤 플레인이 노드의 장애를 탐지할 수 있게 한다.

요청에 네임스페이스 설정하기

현재 요청에 대한 네임스페이스를 설정하기 위해서 --namespace 플래그를 사용한다.

예를 들면,

kubectl run nginx --image=nginx --namespace=<insert-namespace-name-here>
kubectl get pods --namespace=<insert-namespace-name-here>

선호하는 네임스페이스 설정하기

이후 모든 kubectl 명령에서 사용하는 네임스페이스를 컨텍스트에 영구적으로 저장할 수 있다.

kubectl config set-context --current --namespace=<insert-namespace-name-here>
# 확인하기
kubectl config view --minify | grep namespace:

네임스페이스와 DNS

서비스를 생성하면 해당 DNS 엔트리가 생성된다. 이 엔트리는 <서비스-이름>.<네임스페이스-이름>.svc.cluster.local의 형식을 갖는데, 이는 컨테이너가 <서비스-이름>만 사용하는 경우, 네임스페이스 내에 국한된 서비스로 연결된다. 개발, 스테이징, 운영과 같이 여러 네임스페이스 내에서 동일한 설정을 사용하는 경우에 유용하다. 네임스페이스를 넘어서 접근하기 위해서는, 전체 주소 도메인 이름(FQDN)을 사용해야 한다.

모든 오브젝트가 네임스페이스에 속하지는 않음

대부분의 쿠버네티스 리소스(예를 들어, 파드, 서비스, 레플리케이션 컨트롤러 외)는 네임스페이스에 속한다. 하지만 네임스페이스 리소스 자체는 네임스페이스에 속하지 않는다. 그리고 노드나 퍼시스턴트 볼륨과 같은 저수준 리소스는 어느 네임스페이스에도 속하지 않는다.

다음은 네임스페이스에 속하지 않는 쿠버네티스 리소스를 조회하는 방법이다.

# 네임스페이스에 속하는 리소스
kubectl api-resources --namespaced=true

# 네임스페이스에 속하지 않는 리소스
kubectl api-resources --namespaced=false

자동 레이블링

쿠버네티스 컨트롤 플레인은 NamespaceDefaultLabelName 기능 게이트가 활성화된 경우 모든 네임스페이스에 변경할 수 없는(immutable) 레이블 kubernetes.io / metadata.name 을 설정한다. 레이블 값은 네임스페이스 이름이다.

다음 내용

• 신규 네임스페이스 생성에 대해 더 배우기.
• 네임스페이스 삭제에 대해 더 배우기.

1.4.5 - 레이블과 셀렉터

레이블 은 파드와 같은 오브젝트에 첨부된 키와 값의 쌍이다. 레이블은 오브젝트의 특성을 식별하는 데 사용되어 사용자에게 중요하지만, 코어 시스템에 직접적인 의미는 없다. 레이블로 오브젝트의 하위 집합을 선택하고, 구성하는데 사용할 수 있다. 레이블은 오브젝트를 생성할 때에 붙이거나 생성 이후에 붙이거나 언제든지 수정이 가능하다. 오브젝트마다 키와 값으로 레이블을 정의할 수 있다. 오브젝트의 키는 고유한 값이어야 한다.

"metadata": {
  "labels": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

레이블은 UI와 CLI에서 효율적인 쿼리를 사용하고 검색에 사용하기에 적합하다. 식별되지 않는 정보는 어노테이션으로 기록해야 한다.

사용 동기

레이블을 이용하면 사용자가 느슨하게 결합한 방식으로 조직 구조와 시스템 오브젝트를 매핑할 수 있으며, 클라이언트에 매핑 정보를 저장할 필요가 없다.

서비스 배포와 배치 프로세싱 파이프라인은 흔히 다차원의 엔티티들이다(예: 다중 파티션 또는 배포, 다중 릴리스 트랙, 다중 계층, 계층 속 여러 마이크로 서비스들). 관리에는 크로스-커팅 작업이 필요한 경우가 많은데 이 작업은 사용자보다는 인프라에 의해 결정된 엄격한 계층 표현인 캡슐화를 깨트린다.

레이블 예시:

• "release" : "stable", "release" : "canary"
• "environment" : "dev", "environment" : "qa", "environment" : "production"
• "tier" : "frontend", "tier" : "backend", "tier" : "cache"
• "partition" : "customerA", "partition" : "customerB"
• "track" : "daily", "track" : "weekly"

이 예시는 일반적으로 사용하는 레이블이며, 사용자는 자신만의 규칙(convention)에 따라 자유롭게 개발할 수 있다. 오브젝트에 붙여진 레이블 키는 고유해야 한다는 것을 기억해야 한다.

구문과 캐릭터 셋

레이블 은 키와 값의 쌍이다. 유효한 레이블 키에는 슬래시(/)로 구분되는 선택한 접두사와 이름이라는 2개의 세그먼트가 있다. 이름 세그먼트는 63자 미만으로 시작과 끝은 알파벳과 숫자([a-z0-9A-Z])이며, 대시(-), 밑줄(_), 점(.)과 함께 사용할 수 있다. 접두사는 선택이다. 만약 접두사를 지정한 경우 접두사는 DNS의 하위 도메인으로 해야 하며, 점(.)과 전체 253자 이하, 슬래시(/)로 구분되는 DNS 레이블이다.

접두사를 생략하면 키 레이블은 개인용으로 간주한다. 최종 사용자의 오브젝트에 자동화된 시스템 컴포넌트(예: kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl 또는 다른 타사의 자동화 구성 요소)의 접두사를 지정해야 한다.

kubernetes.io/와 k8s.io/ 접두사는 쿠버네티스의 핵심 컴포넌트로 예약되어 있다.

유효한 레이블 값은 다음과 같다.

• 63 자 이하여야 하고 (공백일 수도 있음),
• (공백이 아니라면) 시작과 끝은 알파벳과 숫자([a-z0-9A-Z])이며,
• 알파벳과 숫자, 대시(-), 밑줄(_), 점(.)을 중간에 포함할 수 있다.

다음의 예시는 파드에 environment: production 과 app: nginx 2개의 레이블이 있는 구성 파일이다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: label-demo
  labels:
    environment: production
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

레이블 셀렉터

이름과 UID와 다르게 레이블은 고유하지 않다. 일반적으로 우리는 많은 오브젝트에 같은 레이블을 가질 것으로 예상한다.

레이블 셀렉터를 통해 클라이언트와 사용자는 오브젝트를 식별할 수 있다. 레이블 셀렉터는 쿠버네티스 코어 그룹의 기본이다.

API는 현재 일치성 기준 과 집합성 기준 이라는 두 종류의 셀렉터를 지원한다. 레이블 셀렉터는 쉼표로 구분된 다양한 요구사항 에 따라 만들 수 있다. 다양한 요구사항이 있는 경우 쉼표 기호가 AND(&&) 연산자로 구분되는 역할을 하도록 해야 한다.

비어있거나 지정되지 않은 셀렉터는 상황에 따라 달라진다. 셀렉터를 사용하는 API 유형은 유효성과 의미를 문서화해야 한다.

일치성 기준 요건

일치성 기준 또는 불일치 기준 의 요구사항으로 레이블의 키와 값의 필터링을 허용한다. 일치하는 오브젝트는 추가 레이블을 가질 수 있지만, 레이블의 명시된 제약 조건을 모두 만족해야 한다. =,==,!= 이 세 가지 연산자만 허용한다. 처음 두 개의 연산자의 일치성(그리고 동의어), 나머지는 불일치 를 의미한다. 예를 들면,

environment = production
tier != frontend

전자는 environment를 키로 가지는 것과 production을 값으로 가지는 모든 리소스를 선택한다. 후자는 tier를 키로 가지고, 값을 frontend를 가지는 리소스를 제외한 모든 리소스를 선택하고, tier를 키로 가지며, 값을 공백으로 가지는 모든 리소스를 선택한다. environment=production,tier!=frontend 처럼 쉼표를 통해 한 문장으로 frontend를 제외한 production을 필터링할 수 있다.

일치성 기준 레이블 요건에 대한 하나의 이용 시나리오는 파드가 노드를 선택하는 기준을 지정하는 것이다. 예를 들어, 아래 샘플 파드는 "accelerator=nvidia-tesla-p100" 레이블을 가진 노드를 선택한다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-test
spec:
  containers:
    - name: cuda-test
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100

집합성 기준 요건

집합성 기준 레이블 요건에 따라 값 집합을 키로 필터링할 수 있다. in,notin과 exists(키 식별자만 해당)의 3개의 연산자를 지원한다. 예를 들면,

environment in (production, qa)
tier notin (frontend, backend)
partition
!partition

• 첫 번째 예시에서 키가 environment이고 값이 production 또는 qa인 모든 리소스를 선택한다.
• 두 번째 예시에서 키가 tier이고 값이 frontend와 backend를 가지는 리소스를 제외한 모든 리소스와 키로 tier를 가지고 값을 공백으로 가지는 모든 리소스를 선택한다.
• 세 번째 예시에서 레이블의 값에 상관없이 키가 partition을 포함하는 모든 리소스를 선택한다.
• 네 번째 예시에서 레이블의 값에 상관없이 키가 partition을 포함하지 않는 모든 리소스를 선택한다.

마찬가지로 쉼표는 AND 연산자로 작동한다. 따라서 partition,environment notin (qa)와 같이 사용하면 값과 상관없이 키가 partition인 것과 키가 environment이고 값이 qa와 다른 리소스를 필터링할 수 있다. 집합성 기준 레이블 셀렉터는 일반적으로 environment=production과 environment in (production)을 같은 것으로 본다. 유사하게는 !=과 notin을 같은 것으로 본다.

집합성 기준 요건은 일치성 기준 요건과 조합해서 사용할 수 있다. 예를 들어 partition in (customerA, customerB),environment!=qa

API

LIST와 WATCH 필터링

LIST와 WATCH 작업은 쿼리 파라미터를 사용해서 반환되는 오브젝트 집합을 필터링하기 위해 레이블 셀렉터를 지정할 수 있다. 다음의 두 가지 요건 모두 허용된다(URL 쿼리 문자열을 그대로 표기함).

• 일치성 기준 요건: ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
• 집합성 기준 요건: ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29

두 가지 레이블 셀렉터 스타일은 모두 REST 클라이언트를 통해 선택된 리소스를 확인하거나 목록을 볼 수 있다. 예를 들어, kubectl로 apiserver를 대상으로 일치성 기준 으로 하는 셀렉터를 다음과 같이 이용할 수 있다.

kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend

또는 집합성 기준 요건을 사용하면

kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'

앞서 안내한 것처럼 집합성 기준 요건은 더 보여준다. 예시에서 다음과 같이 OR 연산자를 구현할 수 있다.

kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'

또는 exists 연산자에 불일치한 것으로 제한할 수 있다.

kubectl get pods -l 'environment,environment notin (frontend)'

API 오브젝트에서 참조 설정

services 와 replicationcontrollers와 같은 일부 쿠버네티스 오브젝트는 레이블 셀렉터를 사용해서 파드와 같은 다른 리소스 집합을 선택한다.

서비스와 레플리케이션 컨트롤러

services에서 지정하는 파드 집합은 레이블 셀렉터로 정의한다. 마찬가지로 replicationcontrollers가 관리하는 파드의 오브젝트 그룹도 레이블 셀렉터로 정의한다.

서비스와 레플리케이션 컨트롤러의 레이블 셀렉터는 json 또는 yaml 파일에 매핑된 일치성 기준 요구사항의 셀렉터만 지원한다.

"selector": {
    "component" : "redis",
}

or

selector:
    component: redis

json 또는 yaml 서식에서 셀렉터는 component=redis 또는 component in (redis) 모두 같은 것이다.

세트-기반 요건을 지원하는 리소스

Job, Deployment, ReplicaSet 그리고 DaemonSet 같은 새로운 리소스들은 집합성 기준 의 요건도 지원한다.

selector:
  matchLabels:
    component: redis
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [cache]}
    - {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}

matchLabels는 {key,value}의 쌍과 매칭된다. matchLabels에 매칭된 단일 {key,value}는 matchExpressions의 요소와 같으며 key 필드는 "key"로, operator는 "In" 그리고 values에는 "value"만 나열되어 있다. matchExpressions는 파드 셀렉터의 요건 목록이다. 유효한 연산자에는 In, NotIn, Exists 및 DoNotExist가 포함된다. In 및 NotIn은 설정된 값이 있어야 한다. matchLabels와 matchExpressions 모두 AND로 되어 있어 일치하기 위해서는 모든 요건을 만족해야 한다.

노드 셋 선택

레이블을 통해 선택하는 사용 사례 중 하나는 파드를 스케줄 할 수 있는 노드 셋을 제한하는 것이다. 자세한 내용은 노드 선택 문서를 참조한다.

1.4.6 - 어노테이션

쿠버네티스 어노테이션을 사용하여 임의의 비-식별 메타데이터를 오브젝트에 첨부할 수 있다. 도구 및 라이브러리와 같은 클라이언트는 이 메타데이터를 검색할 수 있다.

오브젝트에 메타데이터 첨부

레이블이나 어노테이션을 사용하여 쿠버네티스 오브젝트에 메타데이터를 첨부할 수 있다. 레이블을 사용하여 오브젝트를 선택하고, 특정 조건을 만족하는 오브젝트 컬렉션을 찾을 수 있다. 반면에, 어노테이션은 오브젝트를 식별하고 선택하는데 사용되지 않는다. 어노테이션의 메타데이터는 작거나 크고, 구조적이거나 구조적이지 않을 수 있으며, 레이블에서 허용되지 않는 문자를 포함할 수 있다.

어노테이션은 레이블과 같이 키/값 맵이다.

"metadata": {
  "annotations": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

다음은 어노테이션에 기록할 수 있는 정보의 예제이다.

• 필드는 선언적 구성 계층에 의해 관리된다. 이러한 필드를 어노테이션으로 첨부하는 것은 클라이언트 또는 서버가 설정한 기본 값, 자동 생성된 필드, 그리고 오토사이징 또는 오토스케일링 시스템에 의해 설정된 필드와 구분된다.

• 빌드, 릴리스, 또는 타임 스탬프, 릴리스 ID, git 브랜치, PR 번호, 이미지 해시 및 레지스트리 주소와 같은 이미지 정보.

• 로깅, 모니터링, 분석 또는 감사 리포지터리에 대한 포인터.

• 디버깅 목적으로 사용될 수 있는 클라이언트 라이브러리 또는 도구 정보: 예를 들면, 이름, 버전, 그리고 빌드 정보.

• 다른 생태계 구성 요소의 관련 오브젝트 URL과 같은 사용자 또는 도구/시스템 출처 정보.

• 경량 롤아웃 도구 메타데이터. 예: 구성 또는 체크포인트

• 책임자의 전화번호 또는 호출기 번호, 또는 팀 웹 사이트 같은 해당 정보를 찾을 수 있는 디렉터리 진입점.

• 행동을 수정하거나 비표준 기능을 수행하기 위한 최종 사용자의 지시 사항.

어노테이션을 사용하는 대신, 이 유형의 정보를 외부 데이터베이스 또는 디렉터리에 저장할 수 있지만, 이는 배포, 관리, 인트로스펙션(introspection) 등을 위한 공유 클라이언트 라이브러리와 도구 생성을 훨씬 더 어렵게 만들 수 있다.

문법과 캐릭터 셋

어노테이션 은 키/값 쌍이다. 유효한 어노테이션 키에는 두 개의 세그먼트가 있다. 두 개의 세그먼트는 선택적인 접두사와 이름(name)이며, 슬래시(/)로 구분된다. 이름 세그먼트는 필수이며, 영문 숫자([a-z0-9A-Z])로 시작하고 끝나는 63자 이하이어야 하고, 사이에 대시(-), 밑줄(_), 점(.)이 들어갈 수 있다. 접두사는 선택적이다. 지정된 경우, 접두사는 DNS 서브도메인이어야 한다. 점(.)으로 구분된 일련의 DNS 레이블은 총 253자를 넘지 않고, 뒤에 슬래시(/)가 붙는다.

접두사가 생략되면, 어노테이션 키는 사용자에게 비공개로 간주된다. 최종 사용자 오브젝트에 어노테이션을 추가하는 자동화된 시스템 구성 요소(예 :kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl, 또는 다른 써드파티 자동화)는 접두사를 지정해야 한다.

kubernetes.io/와 k8s.io/ 접두사는 쿠버네티스 핵심 구성 요소를 위해 예약되어 있다.

다음은 imageregistry: https://hub.docker.com/ 어노테이션이 있는 파드의 구성 파일 예시이다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: annotations-demo
  annotations:
    imageregistry: "https://hub.docker.com/"
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

다음 내용

레이블과 셀렉터에 대해 알아본다.

1.4.7 - 필드 셀렉터

필드 셀렉터 는 한 개 이상의 리소스 필드 값에 따라 쿠버네티스 리소스를 선택하기 위해 사용된다. 필드 셀렉터 쿼리의 예시는 다음과 같다.

• metadata.name=my-service
• metadata.namespace!=default
• status.phase=Pending

다음의 kubectl 커맨드는 status.phase 필드의 값이 Running 인 모든 파드를 선택한다.

kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

사용 가능한 필드

사용 가능한 필드는 쿠버네티스의 리소스 종류에 따라서 다르다. 모든 리소스 종류는 metadata.name 과 metadata.namespace 필드 셀렉터를 사용할 수 있다. 사용할 수 없는 필드 셀렉터를 사용하면 다음과 같이 에러를 출력한다.

kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz

Error from server (BadRequest): Unable to find "ingresses" that match label selector "", field selector "foo.bar=baz": "foo.bar" is not a known field selector: only "metadata.name", "metadata.namespace"

사용 가능한 연산자

필드 셀렉터에서 =, ==, != 연산자를 사용할 수 있다 (=와 ==는 동일한 의미이다). 예를 들면, 다음의 kubectl 커맨드는 default 네임스페이스에 속해있지 않은 모든 쿠버네티스 서비스를 선택한다.

kubectl get services  --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

연계되는 셀렉터

레이블을 비롯한 다른 셀렉터처럼, 쉼표로 구분되는 목록을 통해 필드 셀렉터를 연계해서 사용할 수 있다. 다음의 kubectl 커맨드는 status.phase 필드가 Running 이 아니고, spec.restartPolicy 필드가 Always 인 모든 파드를 선택한다.

kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always

여러 개의 리소스 종류

필드 셀렉터를 여러 개의 리소스 종류에 걸쳐 사용할 수 있다. 다음의 kubectl 커맨드는 default 네임스페이스에 속해있지 않은 모든 스테이트풀셋(StatefulSet)과 서비스를 선택한다.

kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

1.4.8 - 권장 레이블

kubectl과 대시보드와 같은 많은 도구들로 쿠버네티스 오브젝트를 시각화 하고 관리할 수 있다. 공통 레이블 셋은 모든 도구들이 이해할 수 있는 공통의 방식으로 오브젝트를 식별하고 도구들이 상호 운용적으로 작동할 수 있도록 한다.

권장 레이블은 지원 도구 외에도 쿼리하는 방식으로 애플리케이션을 식별하게 한다.

메타데이터는 애플리케이션 의 개념을 중심으로 정리된다. 쿠버네티스는 플랫폼 서비스(PaaS)가 아니며 애플리케이션에 대해 공식적인 개념이 없거나 강요하지 않는다. 대신 애플리케이션은 비공식적이며 메타데이터로 설명된다. 애플리케이션에 포함된 정의는 유연하다.

공유 레이블과 주석에는 공통 접두사인 app.kubernetes.io 가 있다. 접두사가 없는 레이블은 사용자가 개인적으로 사용할 수 있다. 공유 접두사는 공유 레이블이 사용자 정의 레이블을 방해하지 않도록 한다.

레이블

레이블을 최대한 활용하려면 모든 리소스 오브젝트에 적용해야 한다.

위 레이블의 실제 예시는 다음 스테이트풀셋 오브젝트를 고려한다.

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/created-by: controller-manager

애플리케이션과 애플리케이션 인스턴스

애플리케이션은 동일한 쿠버네티스 클러스터에, 심지어는 동일한 네임스페이스에도 한번 또는 그 이상 설치될 수 있다. 예를 들어, 하나의 쿠버네티스 클러스터에 WordPress가 여러 번 설치되어 각각 서로 다른 웹사이트를 서비스할 수 있다.

애플리케이션의 이름과 애플리케이션 인스턴스 이름은 별도로 기록된다. 예를 들어 WordPress는 애플리케이션 이름으로 app.kubernetes.io/name 이라는 레이블에 wordpress 라는 값을 가지며, 애플리케이션 인스턴스 이름으로는 app.kubernetes.io/instance 라는 레이블에 wordpress-abcxzy 라는 값을 가진다. 이를 통해 애플리케이션과 애플리케이션 인스턴스를 식별할 수 있다. 모든 애플리케이션 인스턴스는 고유한 이름을 가져야 한다.

예시

위 레이블을 사용하는 다른 방식에 대한 예시는 다양한 복잡성이 있다.

단순한 스테이트리스 서비스

Deployment 와 Service 오브젝트를 통해 배포된 단순한 스테이트리스 서비스의 경우를 보자. 다음 두 식별자는 레이블을 가장 간단한 형태로 사용하는 방법을 나타낸다.

Deployment 는 애플리케이션을 실행하는 파드를 감시하는 데 사용한다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

Service는 애플리케이션을 노출하기 위해 사용한다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

데이터베이스가 있는 웹 애플리케이션

Helm을 이용해서 데이터베이스(MySQL)을 이용하는 웹 애플리케이션(WordPress)을 설치한 것과 같이 좀 더 복잡한 애플리케이션을 고려할 수 있다. 다음 식별자는 이 애플리케이션을 배포하는 데 사용하는 오브젝트의 시작을 보여준다.

WordPress를 배포하는 데 다음과 같이 Deployment 로 시작한다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Service 는 애플리케이션을 노출하기 위해 사용한다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

MySQL은 StatefulSet 에 MySQL의 소속과 상위 애플리케이션에 대한 메타데이터가 포함되어 노출된다.

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Service 는 WordPress의 일부로 MySQL을 노출하는 데 이용한다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

MySQL StatefulSet 과 Service 로 MySQL과 WordPress가 더 큰 범위의 애플리케이션에 포함되어 있는 것을 알게 된다.

2 - 클러스터 아키텍처

2.1 - 노드

쿠버네티스는 컨테이너를 파드내에 배치하고 노드 에서 실행함으로 워크로드를 구동한다. 노드는 클러스터에 따라 가상 또는 물리적 머신일 수 있다. 각 노드는 컨트롤 플레인에 의해 관리되며 파드를 실행하는 데 필요한 서비스를 포함한다.

일반적으로 클러스터에는 여러 개의 노드가 있으며, 학습 또는 리소스가 제한되는 환경에서는 하나만 있을 수도 있다.

노드의 컴포넌트에는 kubelet, 컨테이너 런타임 그리고 kube-proxy가 포함된다.

관리

API 서버에 노드를 추가하는 두가지 주요 방법이 있다.

1. 노드의 kubelet으로 컨트롤 플레인에 자체 등록
2. 사용자(또는 다른 사용자)가 노드 오브젝트를 수동으로 추가

노드 오브젝트 또는 노드의 kubelet으로 자체 등록한 후 컨트롤 플레인은 새 노드 오브젝트가 유효한지 확인한다. 예를 들어 다음 JSON 매니페스트에서 노드를 만들려는 경우이다.

{
  "kind": "Node",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "name": "10.240.79.157",
    "labels": {
      "name": "my-first-k8s-node"
    }
  }
}

쿠버네티스는 내부적으로 노드 오브젝트를 생성한다(표시한다). 쿠버네티스는 kubelet이 노드의 metadata.name 필드와 일치하는 API 서버에 등록이 되어 있는지 확인한다. 노드가 정상이면(예를 들어 필요한 모든 서비스가 실행중인 경우) 파드를 실행할 수 있게 된다. 그렇지 않으면, 해당 노드는 정상이 될 때까지 모든 클러스터 활동에 대해 무시된다.

노드 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

노드 이름 고유성

이름은 노드를 식별한다. 두 노드는 동시에 같은 이름을 가질 수 없다. 쿠버네티스는 또한 같은 이름의 리소스가 동일한 객체라고 가정한다. 노드의 경우, 동일한 이름을 사용하는 인스턴스가 동일한 상태(예: 네트워크 설정, 루트 디스크 내용)와 노드 레이블과 같은 동일한 속성(attribute)을 갖는다고 암시적으로 가정한다. 인스턴스가 이름을 변경하지 않고 수정된 경우 이로 인해 불일치가 발생할 수 있다. 노드를 대폭 교체하거나 업데이트해야 하는 경우, 기존 노드 오브젝트를 먼저 API 서버에서 제거하고 업데이트 후 다시 추가해야 한다.

노드에 대한 자체-등록(self-registration)

kubelet 플래그 --register-node가 참(기본값)일 경우, kubelet은 API 서버에 스스로 등록을 시도할 것이다. 이는 선호되는 패턴이며, 대부분의 배포판에서 사용된다.

자체-등록에 대해, kubelet은 다음 옵션과 함께 시작된다.

• --kubeconfig - apiserver에 스스로 인증하기 위한 자격증명에 대한 경로.

• --cloud-provider - 자신에 대한 메터데이터를 읽기 위해 어떻게 클라우드 제공자와 소통할지에 대한 방법.

• --register-node - 자동으로 API 서버에 등록.

• --register-with-taints - 주어진 테인트(taint) 리스트(콤마로 분리된 <key>=<value>:<effect>)를 가진 노드 등록.

  register-node가 거짓이면 동작 안 함.

• --node-ip - 노드의 IP 주소.

• --node-labels - 클러스터에 노드를 등록할 때 추가 할 레이블(NodeRestriction admission plugin에 의해 적용되는 레이블 제한 사항 참고).

• --node-status-update-frequency - 얼마나 자주 kubelet이 마스터에 노드 상태를 게시할 지 정의.

Node authorization mode와 NodeRestriction admission plugin이 활성화 되면, 각 kubelet은 자신이 속한 노드의 리소스에 대해서만 생성/수정할 권한을 가진다.

수동 노드 관리

kubectl을 사용해서 노드 오브젝트를 생성하고 수정할 수 있다.

노드 오브젝트를 수동으로 생성하려면 kubelet 플래그를 --register-node=false 로 설정한다.

--register-node 설정과 관계 없이 노드 오브젝트를 수정할 수 있다. 예를 들어 기존 노드에 레이블을 설정하거나, 스케줄 불가로 표시할 수 있다.

파드의 노드 셀렉터와 함께 노드의 레이블을 사용해서 스케줄링을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용 가능한 노드의 하위 집합에서만 실행되도록 파드를 제한할 수 있다.

노드를 스케줄 불가로 표시하면 스케줄러가 해당 노드에 새 파드를 배치할 수 없지만, 노드에 있는 기존 파드에는 영향을 미치지 않는다. 이는 노드 재부팅 또는 기타 유지보수 준비 단계에서 유용하다.

노드를 스케줄 불가로 표시하려면 다음을 실행한다.

kubectl cordon $NODENAME

보다 자세한 내용은 안전하게 노드를 드레인(drain)하기 를 참고한다.

노드 상태

노드의 상태는 다음의 정보를 포함한다.

• 주소
• 컨디션
• 용량과 할당가능
• 정보

kubectl 을 사용해서 노드 상태와 기타 세부 정보를 볼수 있다.

kubectl describe node <insert-node-name-here>

출력되는 각 섹션은 아래에 설명되어 있다.

주소

이 필드의 용법은 클라우드 제공사업자 또는 베어메탈 구성에 따라 다양하다.

• HostName: 노드의 커널에 의해 알려진 호스트명이다. --hostname-override 파라미터를 통해 치환될 수 있다.
• ExternalIP: 일반적으로 노드의 IP 주소는 외부로 라우트 가능 (클러스터 외부에서 이용 가능) 하다 .
• InternalIP: 일반적으로 노드의 IP 주소는 클러스터 내에서만 라우트 가능하다.

컨디션

conditions 필드는 모든 Running 노드의 상태를 기술한다. 컨디션의 예로 다음을 포함한다.

쿠버네티스 API에서, 노드의 컨디션은 노드 리소스의 .status 부분에 표현된다. 예를 들어, 다음의 JSON 구조는 상태가 양호한 노드를 나타낸다.

"conditions": [
  {
    "type": "Ready",
    "status": "True",
    "reason": "KubeletReady",
    "message": "kubelet is posting ready status",
    "lastHeartbeatTime": "2019-06-05T18:38:35Z",
    "lastTransitionTime": "2019-06-05T11:41:27Z"
  }
]

ready 컨디션의 status가 pod-eviction-timeout (kube-controller-manager에 전달된 인수)보다 더 길게 Unknown 또는 False로 유지되는 경우, 노드 컨트롤러가 해당 노드에 할당된 전체 파드에 대해 API를 이용한 축출 을 트리거한다. 기본 축출 타임아웃 기간은 5분 이다. 노드에 접근이 불가할 때와 같은 경우, API 서버는 노드 상의 kubelet과 통신이 불가하다. API 서버와의 통신이 재개될 때까지 파드 삭제에 대한 결정은 kubelet에 전해질 수 없다. 그 사이, 삭제되도록 스케줄 되어진 파드는 분할된 노드 상에서 계속 동작할 수도 있다.

노드 컨트롤러가 클러스터 내 동작 중지된 것을 확신할 때까지는 파드를 강제로 삭제하지 않는다. 파드가 Terminating 또는 Unknown 상태로 있을 때 접근 불가한 노드 상에서 동작되고 있는 것을 보게 될 수도 있다. 노드가 영구적으로 클러스터에서 삭제되었는지에 대한 여부를 쿠버네티스가 기반 인프라로부터 유추할 수 없는 경우, 노드가 클러스터를 영구적으로 탈퇴하게 되면, 클러스터 관리자는 손수 노드 오브젝트를 삭제해야 할 수도 있다. 쿠버네티스에서 노드 오브젝트를 삭제하면 노드 상에서 동작 중인 모든 파드 오브젝트가 API 서버로부터 삭제되며 파드가 사용하던 이름을 다시 사용할 수 있게 된다.

노드에서 문제가 발생하면, 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 자동으로 노드 상태에 영향을 주는 조건과 일치하는 테인트(taints)를 생성한다. 스케줄러는 파드를 노드에 할당할 때 노드의 테인트를 고려한다. 또한 파드는 노드에 특정 테인트가 있더라도 해당 노드에서 동작하도록 톨러레이션(toleration)을 가질 수 있다.

자세한 내용은 컨디션별 노드 테인트하기를 참조한다.

용량과 할당가능

노드 상에 사용 가능한 리소스를 나타낸다. 리소스에는 CPU, 메모리 그리고 노드 상으로 스케줄 되어질 수 있는 최대 파드 수가 있다.

용량 블록의 필드는 노드에 있는 리소스의 총량을 나타낸다. 할당가능 블록은 일반 파드에서 사용할 수 있는 노드의 리소스 양을 나타낸다.

노드에서 컴퓨팅 리소스 예약하는 방법을 배우는 동안 용량 및 할당가능 리소스에 대해 자세히 읽어보자.

정보

커널 버전, 쿠버네티스 버전 (kubelet과 kube-proxy 버전), 컨테이너 런타임 상세 정보 및 노드가 사용하는 운영 체제가 무엇인지와 같은 노드에 대한 일반적인 정보가 기술된다. 이 정보는 Kubelet이 노드에서 수집하여 쿠버네티스 API로 전송한다.

하트비트

쿠버네티스 노드가 보내는 하트비트는 클러스터가 개별 노드가 가용한지를 판단할 수 있도록 도움을 주고, 장애가 발견된 경우 조치를 할 수 있게한다.

노드에는 두 가지 형태의 하트비트가 있다.

• 노드의 .status에 대한 업데이트
• kube-node-lease 네임스페이스 내의 리스(Lease) 오브젝트. 각 노드는 연관된 리스 오브젝트를 갖는다.

노드의 .status에 비하면, 리스는 경량의 리소스이다. 큰 규모의 클러스터에서는 리스를 하트비트에 사용하여 업데이트로 인한 성능 영향을 줄일 수 있다.

kubelet은 노드의 .status 생성과 업데이트 및 관련된 리스의 업데이트를 담당한다.

• kubelet은 상태가 변경되거나 설정된 인터벌보다 오래 업데이트가 없는 경우 노드의 .status를 업데이트한다. 노드의 .status 업데이트에 대한 기본 인터벌은 접근이 불가능한 노드에 대한 타임아웃인 40초 보다 훨씬 긴 5분이다.
• kubelet은 리스 오브젝트를 (기본 업데이트 인터벌인) 매 10초마다 생성하고 업데이트한다. 리스 업데이트는 노드의 .status 업데이트와는 독립적이다. 만약 리스 업데이트가 실패하면, kubelet은 200밀리초에서 시작하고 7초의 상한을 갖는 지수적 백오프를 사용해서 재시도한다.

노드 컨트롤러

노드 컨트롤러는 노드의 다양한 측면을 관리하는 쿠버네티스 컨트롤 플레인 컴포넌트이다.

노드 컨트롤러는 노드가 생성되어 유지되는 동안 다양한 역할을 한다. 첫째는 등록 시점에 (CIDR 할당이 사용토록 설정된 경우) 노드에 CIDR 블럭을 할당하는 것이다.

두 번째는 노드 컨트롤러의 내부 노드 리스트를 클라우드 제공사업자의 사용 가능한 머신 리스트 정보를 근거로 최신상태로 유지하는 것이다. 클라우드 환경에서 동작 중일 경우, 노드상태가 불량할 때마다, 노드 컨트롤러는 해당 노드용 VM이 여전히 사용 가능한지에 대해 클라우드 제공사업자에게 묻는다. 사용 가능하지 않을 경우, 노드 컨트롤러는 노드 리스트로부터 그 노드를 삭제한다.

세 번째는 노드의 동작 상태를 모니터링하는 것이다. 노드 컨트롤러는 다음을 담당한다.

• 노드가 접근 불가능(unreachable) 상태가 되는 경우, 노드의 .status 내에 있는 NodeReady 컨디션을 업데이트한다. 이 경우에는 노드 컨트롤러가 NodeReady 컨디션을 ConditionUnknown으로 설정한다.
• 노드가 계속 접근 불가능 상태로 남아있는 경우, 해당 노드의 모든 파드에 대해서 API를 이용한 축출을 트리거한다. 기본적으로, 노드 컨트롤러는 노드를 ConditionUnknown으로 마킹한 뒤 5분을 기다렸다가 최초의 축출 요청을 시작한다.

노드 컨트롤러는 매 --node-monitor-period 초 마다 각 노드의 상태를 체크한다.

축출 빈도 한계

대부분의 경우, 노드 컨트롤러는 초당 --node-eviction-rate(기본값 0.1)로 축출 속도를 제한한다. 이 말은 10초당 1개의 노드를 초과하여 파드 축출을 하지 않는다는 의미가 된다.

노드 축출 행위는 주어진 가용성 영역 내 하나의 노드가 상태가 불량할 경우 변화한다. 노드 컨트롤러는 영역 내 동시에 상태가 불량한 노드의 퍼센티지가 얼마나 되는지 체크한다(NodeReady 컨디션은 ConditionUnknown 또는 ConditionFalse 다).

• 상태가 불량한 노드의 비율이 최소 --unhealthy-zone-threshold (기본값 0.55)가 되면 축출 속도가 감소한다.
• 클러스터가 작으면 (즉 --large-cluster-size-threshold 노드 이하면 - 기본값 50) 축출이 중지된다.
• 이외의 경우, 축출 속도는 초당 --secondary-node-eviction-rate(기본값 0.01)로 감소된다.

이 정책들이 가용성 영역 단위로 실행되어지는 이유는 나머지가 연결되어 있는 동안 하나의 가용성 영역이 마스터로부터 분할되어 질 수도 있기 때문이다. 만약 클러스터가 여러 클라우드 제공사업자의 가용성 영역에 걸쳐 있지 않는 이상, 축출 매커니즘은 영역 별 가용성을 고려하지 않는다.

노드가 가용성 영역들에 걸쳐 퍼져 있는 주된 이유는 하나의 전체 영역이 장애가 발생할 경우 워크로드가 상태 양호한 영역으로 이전되어질 수 있도록 하기 위해서이다. 그러므로, 하나의 영역 내 모든 노드들이 상태가 불량하면 노드 컨트롤러는 --node-eviction-rate 의 정상 속도로 축출한다. 코너 케이스란 모든 영역이 완전히 상태불량(클러스터 내 양호한 노드가 없는 경우)한 경우이다. 이러한 경우, 노드 컨트롤러는 컨트롤 플레인과 노드 간 연결에 문제가 있는 것으로 간주하고 축출을 실행하지 않는다. (중단 이후 일부 노드가 다시 보이는 경우 노드 컨트롤러는 상태가 양호하지 않거나 접근이 불가능한 나머지 노드에서 파드를 축출한다.)

또한, 노드 컨트롤러는 파드가 테인트를 허용하지 않을 때 NoExecute 테인트 상태의 노드에서 동작하는 파드에 대한 축출 책임을 가지고 있다. 추가로, 노드 컨틀로러는 연결할 수 없거나, 준비되지 않은 노드와 같은 노드 문제에 상응하는 테인트를 추가한다. 이는 스케줄러가 비정상적인 노드에 파드를 배치하지 않게 된다.

리소스 용량 추적

노드 오브젝트는 노드 리소스 용량에 대한 정보: 예를 들어, 사용 가능한 메모리의 양과 CPU의 수를 추적한다. 노드의 자체 등록은 등록하는 중에 용량을 보고한다. 수동으로 노드를 추가하는 경우 추가할 때 노드의 용량 정보를 설정해야 한다.

쿠버네티스 스케줄러는 노드 상에 모든 노드에 대해 충분한 리소스가 존재하도록 보장한다. 스케줄러는 노드 상에 컨테이너에 대한 요청의 합이 노드 용량보다 더 크지 않도록 체크한다. 요청의 합은 kubelet에서 관리하는 모든 컨테이너를 포함하지만, 컨테이너 런타임에 의해 직접적으로 시작된 컨 테이너는 제외되고 kubelet의 컨트롤 범위 밖에서 실행되는 모든 프로세스도 제외된다.

노드 토폴로지

TopologyManager 기능 게이트(feature gate)를 활성화 시켜두면, kubelet이 리소스 할당 결정을 할 때 토폴로지 힌트를 사용할 수 있다. 자세한 내용은 노드의 컨트롤 토폴로지 관리 정책을 본다.

그레이스풀(Graceful) 노드 셧다운(shutdown)

kubelet은 노드 시스템 셧다운을 감지하고 노드에서 실행 중인 파드를 종료하려고 시도한다.

Kubelet은 노드가 종료되는 동안 파드가 일반 파드 종료 프로세스를 따르도록 한다.

그레이스풀 노드 셧다운 기능은 systemd inhibitor locks를 사용하여 주어진 기간 동안 노드 종료를 지연시키므로 systemd에 의존한다.

그레이스풀 노드 셧다운은 1.21에서 기본적으로 활성화된 GracefulNodeShutdown 기능 게이트로 제어된다.

기본적으로, 아래 설명된 두 구성 옵션, shutdownGracePeriod 및 shutdownGracePeriodCriticalPods 는 모두 0으로 설정되어 있으므로, 그레이스풀 노드 셧다운 기능이 활성화되지 않는다. 기능을 활성화하려면, 두 개의 kubelet 구성 설정을 적절하게 구성하고 0이 아닌 값으로 설정해야 한다.

그레이스풀 셧다운 중에 kubelet은 다음의 두 단계로 파드를 종료한다.

1. 노드에서 실행 중인 일반 파드를 종료시킨다.
2. 노드에서 실행 중인 중요(critical) 파드를 종료시킨다.

그레이스풀 노드 셧다운 기능은 두 개의 KubeletConfiguration 옵션으로 구성된다.

• shutdownGracePeriod:
  • 노드가 종료를 지연해야 하는 총 기간을 지정한다. 이것은 모든 일반 및 중요 파드의 파드 종료에 필요한 총 유예 기간에 해당한다.
• shutdownGracePeriodCriticalPods:
  • 노드 종료 중에 중요 파드를 종료하는 데 사용되는 기간을 지정한다. 이 값은 shutdownGracePeriod 보다 작아야 한다.

예를 들어, shutdownGracePeriod=30s, shutdownGracePeriodCriticalPods=10s 인 경우, kubelet은 노드 종료를 30초까지 지연시킨다. 종료하는 동안 처음 20(30-10)초는 일반 파드의 유예 종료에 할당되고, 마지막 10초는 중요 파드의 종료에 할당된다.

Reason:         Terminated
Message:        Pod was terminated in response to imminent node shutdown.

파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운

그레이스풀 노드 셧다운 시 파드 셧다운 순서에 더 많은 유연성을 제공할 수 있도록, 클러스터에 프라이어리티클래스(PriorityClass) 기능이 활성화되어 있으면 그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드의 프라이어리티클래스가 고려된다. 이 기능으로 그레이스풀 노드 셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 클러스터 관리자가 프라이어리티클래스 기반으로 명시적으로 정할 수 있다.

위에서 기술된 것처럼, 그레이스풀 노드 셧다운 기능은 파드를 중요하지 않은(non-critical) 파드와 중요한(critical) 파드 2단계(phase)로 구분하여 종료시킨다. 셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 명시적으로 더 상세하게 정해야 한다면, 파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운을 사용할 수 있다.

그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드 우선순위가 고려되기 때문에, 그레이스풀 노드 셧다운이 여러 단계로 일어날 수 있으며, 각 단계에서 특정 프라이어리티 클래스의 파드를 종료시킨다. 정확한 단계와 단계별 셧다운 시간은 kubelet에 설정할 수 있다.

다음과 같이 클러스터에 커스텀 파드 프라이어리티 클래스가 있다고 가정하자.

kubelet 환경 설정 안의 shutdownGracePeriodByPodPriority 설정은 다음과 같을 수 있다.

이를 나타내는 kubelet 환경 설정 YAML은 다음과 같다.

shutdownGracePeriodByPodPriority:
  - priority: 100000
    shutdownGracePeriodSeconds: 10
  - priority: 10000
    shutdownGracePeriodSeconds: 180
  - priority: 1000
    shutdownGracePeriodSeconds: 120
  - priority: 0
    shutdownGracePeriodSeconds: 60

위의 표에 의하면 우선순위 값이 100000 이상인 파드는 종료까지 10초만 주어지며, 10000 이상 ~ 100000 미만이면 180초, 1000 이상 ~ 10000 미만이면 120초가 주어진다. 마지막으로, 다른 모든 파드는 종료까지 60초가 주어질 것이다.

모든 클래스에 대해 값을 명시할 필요는 없다. 예를 들어, 대신 다음과 같은 구성을 사용할 수도 있다.

위의 경우, custom-class-b에 속하는 파드와 custom-class-c에 속하는 파드는 동일한 종료 대기 시간을 갖게 될 것이다.

특정 범위에 해당되는 파드가 없으면, kubelet은 해당 범위에 해당되는 파드를 위해 기다려 주지 않는다. 대신, kubelet은 즉시 다음 프라이어리티 클래스 값 범위로 넘어간다.

기능이 활성화되어 있지만 환경 설정이 되어 있지 않으면, 순서 지정 동작이 수행되지 않을 것이다.

이 기능을 사용하려면 GracefulNodeShutdownBasedOnPodPriority 기능 게이트를 활성화해야 하고, kubelet 환경 설정의 ShutdownGracePeriodByPodPriority를 파드 프라이어리티 클래스 값과 각 값에 대한 종료 대기 시간을 명시하여 지정해야 한다.

스왑(swap) 메모리 관리

쿠버네티스 1.22 이전에는 노드가 스왑 메모리를 지원하지 않았다. 그리고 kubelet은 노드에서 스왑을 발견하지 못한 경우 시작과 동시에 실패하도록 되어 있었다. 1.22부터는 스왑 메모리 지원을 노드 단위로 활성화할 수 있다.

노드에서 스왑을 활성화하려면, NodeSwap 기능 게이트가 kubelet에서 활성화되어야 하며, 명령줄 플래그 --fail-swap-on 또는 구성 설정에서 failSwapOn가 false로 지정되어야 한다.

사용자는 또한 선택적으로 memorySwap.swapBehavior를 구성할 수 있으며, 이를 통해 노드가 스왑 메모리를 사용하는 방식을 명시한다. 예를 들면,

memorySwap:
  swapBehavior: LimitedSwap

swapBehavior에 가용한 구성 옵션은 다음과 같다.

• LimitedSwap: 쿠버네티스 워크로드는 스왑을 사용할 수 있는 만큼으로 제한된다. 쿠버네티스에 의해 관리되지 않는 노드의 워크로드는 여전히 스왑될 수 있다.
• UnlimitedSwap: 쿠버네티스 워크로드는 요청한 만큼 스왑 메모리를 사용할 수 있으며, 시스템의 최대치까지 사용 가능하다.

만약 memorySwap 구성이 명시되지 않았고 기능 게이트가 활성화되어 있다면, kubelet은 LimitedSwap 설정과 같은 행동을 기본적으로 적용한다.

LimitedSwap 설정에 대한 행동은 노드가 ("cgroups"으로 알려진) 제어 그룹이 v1 또는 v2 중에서 무엇으로 동작하는가에 따라서 결정된다.

• cgroupsv1: 쿠버네티스 워크로드는 메모리와 스왑의 조합을 사용할 수 있다. 파드의 메모리 제한이 설정되어 있다면 가용 상한이 된다.
• cgroupsv2: 쿠버네티스 워크로드는 스왑 메모리를 사용할 수 없다.

테스트를 지원하고 피드벡을 제공하기 위한 정보는 KEP-2400 및 디자인 제안에서 찾을 수 있다.

다음 내용

• 노드를 구성하는 컴포넌트에 대해 알아본다.
• 노드에 대한 API 정의를 읽어본다.
• 아키텍처 디자인 문서의 노드 섹션을 읽어본다.
• 테인트와 톨러레이션을 읽어본다.

2.2 - 컨트롤 플레인-노드 간 통신

이 문서는 컨트롤 플레인(API 서버)과 쿠버네티스 클러스터 사이에 대한 통신 경로의 목록을 작성한다. 이는 사용자가 신뢰할 수 없는 네트워크(또는 클라우드 공급자의 완전한 퍼블릭 IP)에서 클러스터를 실행할 수 있도록 네트워크 구성을 강화하기 위한 맞춤 설치를 할 수 있도록 한다.

노드에서 컨트롤 플레인으로의 통신

쿠버네티스에는 "허브 앤 스포크(hub-and-spoke)" API 패턴을 가지고 있다. 노드(또는 노드에서 실행되는 파드들)의 모든 API 사용은 API 서버에서 종료된다. 다른 컨트롤 플레인 컴포넌트 중 어느 것도 원격 서비스를 노출하도록 설계되지 않았다. API 서버는 하나 이상의 클라이언트 인증 형식이 활성화된 보안 HTTPS 포트(일반적으로 443)에서 원격 연결을 수신하도록 구성된다.

특히 익명의 요청 또는 서비스 어카운트 토큰이 허용되는 경우, 하나 이상의 권한 부여 형식을 사용해야 한다.

노드는 유효한 클라이언트 자격 증명과 함께 API 서버에 안전하게 연결할 수 있도록 클러스터에 대한 공개 루트 인증서로 프로비전해야 한다. 예를 들어, 기본 GKE 배포에서, kubelet에 제공되는 클라이언트 자격 증명은 클라이언트 인증서 형식이다. kubelet 클라이언트 인증서의 자동 프로비저닝은 kubelet TLS 부트스트랩을 참고한다.

API 서버에 연결하려는 파드는 쿠버네티스가 공개 루트 인증서와 유효한 베어러 토큰(bearer token)을 파드가 인스턴스화될 때 파드에 자동으로 주입하도록 서비스 어카운트를 활용하여 안전하게 연결할 수 있다. kubernetes 서비스(default 네임스페이스의)는 API 서버의 HTTPS 엔드포인트로 리디렉션되는 가상 IP 주소(kube-proxy를 통해)로 구성되어 있다.

컨트롤 플레인 컴포넌트는 보안 포트를 통해 클러스터 API 서버와도 통신한다.

결과적으로, 노드 및 노드에서 실행되는 파드에서 컨트롤 플레인으로 연결하기 위한 기본 작동 모드는 기본적으로 보호되며 신뢰할 수 없는 네트워크 및/또는 공용 네트워크에서 실행될 수 있다.

컨트롤 플레인에서 노드로의 통신

컨트롤 플레인(API 서버)에서 노드로는 두 가지 기본 통신 경로가 있다. 첫 번째는 API 서버에서 클러스터의 각 노드에서 실행되는 kubelet 프로세스이다. 두 번째는 API 서버의 프록시 기능을 통해 API 서버에서 모든 노드, 파드 또는 서비스에 이르는 것이다.

API 서버에서 kubelet으로의 통신

API 서버에서 kubelet으로의 연결은 다음의 용도로 사용된다.

• 파드에 대한 로그를 가져온다.
• 실행 중인 파드에 (kubectl을 통해) 연결한다.
• kubelet의 포트-포워딩 기능을 제공한다.

이 연결은 kubelet의 HTTPS 엔드포인트에서 종료된다. 기본적으로, API 서버는 kubelet의 서빙(serving) 인증서를 확인하지 않으므로, 연결이 중간자(man-in-the-middle) 공격의 대상이 되며, 신뢰할 수 없는 네트워크 및/또는 공용 네트워크에서 실행하기에 안전하지 않다 .

이 연결을 확인하려면, --kubelet-certificate-authority 플래그를 사용하여 API 서버에 kubelet의 서빙 인증서를 확인하는 데 사용할 루트 인증서 번들을 제공한다.

이것이 가능하지 않은 경우, 신뢰할 수 없는 네트워크 또는 공용 네트워크를 통한 연결을 피하기 위해 필요한 경우 API 서버와 kubelet 사이에 SSH 터널링을 사용한다.

마지막으로, kubelet API를 보호하려면 Kubelet 인증 및/또는 권한 부여를 활성화해야 한다.

API 서버에서 노드, 파드 및 서비스로의 통신

API 서버에서 노드, 파드 또는 서비스로의 연결은 기본적으로 일반 HTTP 연결로 연결되므로 인증되거나 암호화되지 않는다. API URL에서 노드, 파드 또는 서비스 이름을 접두어 https: 로 사용하여 보안 HTTPS 연결을 통해 실행될 수 있지만, HTTPS 엔드포인트가 제공한 인증서의 유효성을 검증하지 않거나 클라이언트 자격 증명을 제공하지 않는다. 그래서 연결이 암호화되는 동안 무결성을 보장하지 않는다. 이러한 연결은 신뢰할 수 없는 네트워크 및/또는 공용 네트워크에서 실행하기에 현재는 안전하지 않다 .

SSH 터널

쿠버네티스는 SSH 터널을 지원하여 컨트롤 플레인에서 노드로의 통신 경로를 보호한다. 이 구성에서, API 서버는 클러스터의 각 노드에 SSH 터널을 시작하고(포트 22에서 수신 대기하는 ssh 서버에 연결) 터널을 통해 kubelet, 노드, 파드 또는 서비스로 향하는 모든 트래픽을 전달한다. 이 터널은 트래픽이 노드가 실행 중인 네트워크 외부에 노출되지 않도록 한다.

SSH 터널은 현재 더 이상 사용되지 않으므로, 수행 중인 작업이 어떤 것인지 모른다면 사용하면 안된다. Konnectivity 서비스는 이 통신 채널을 대체한다.

Konnectivity 서비스

SSH 터널을 대체하는 Konnectivity 서비스는 컨트롤 플레인에서 클러스터 통신에 TCP 레벨 프록시를 제공한다. Konnectivity 서비스는 컨트롤 플레인 네트워크의 Konnectivity 서버와 노드 네트워크의 Konnectivity 에이전트, 두 부분으로 구성된다. Konnectivity 에이전트는 Konnectivity 서버에 대한 연결을 시작하고 네트워크 연결을 유지한다. Konnectivity 서비스를 활성화한 후, 모든 컨트롤 플레인에서 노드로의 트래픽은 이 연결을 통과한다.

Konnectivity 서비스 태스크에 따라 클러스터에서 Konnectivity 서비스를 설정한다.

2.3 - 컨트롤러

로보틱스와 자동화에서 컨트롤 루프 는 시스템 상태를 조절하는 종료되지 않는 루프이다.

컨트롤 루프의 예시: 실내 온도 조절기

사용자는 온도를 설정해서, 사용자가 의도한 상태 를 온도 조절기에 알려준다. 현재 상태 이다. 온도 조절기는 장비를 켜거나 꺼서 현재 상태를 의도한 상태에 가깝게 만든다.

컨트롤러 패턴

컨트롤러는 적어도 하나 이상의 쿠버네티스 리소스 유형을 추적한다. 이 오브젝트 는 의도한 상태를 표현하는 사양 필드를 가지고 있다. 해당 리소스의 컨트롤러(들)은 현재 상태를 의도한 상태에 가깝게 만드는 역할을 한다.

컨트롤러는 스스로 작업을 수행할 수 있다. 보다 일반적으로, 쿠버네티스에서는 컨트롤러가 API 서버 로 유용한 부수적인 효과가 있는 메시지를 발송한다. 그 예시는 아래에서 볼 수 있다.

API 서버를 통한 제어

잡(Job) 컨트롤러는 쿠버네티스 내장 컨트롤러의 예시이다. 내장 컨트롤러는 클러스터 API 서버와 상호 작용하며 상태를 관리한다.

잡은 단일 파드 또는 여러 파드를 실행하고, 작업을 수행한 다음 중지하는 쿠버네티스 리소스 이다.

(일단 스케줄되면, 파드 오브젝트는 kubelet 의 의도한 상태 중 일부가 된다.)

잡 컨트롤러가 새로운 작업을 확인하면, 클러스터 어딘가에서 노드 집합의 kubelet이 작업을 수행하기에 적합한 수의 파드를 실행하게 한다. 잡 컨트롤러는 어떤 파드 또는 컨테이너를 스스로 실행하지 않는다. 대신, 잡 컨트롤러는 API 서버에 파드를 생성하거나 삭제하도록 지시한다. 컨트롤 플레인의 다른 컴포넌트는 신규 정보 (예약 및 실행해야 하는 새 파드가 있다는 정보)에 대응하여, 결국 해당 작업을 완료시킨다.

새 잡을 생성하고 나면, 의도한 상태는 해당 잡을 완료하는 것이 된다. 잡 컨트롤러는 현재 상태를 의도한 상태에 가깝게 만들며, 사용자가 원하는 잡을 수행하기 위해 파드를 생성해서 잡이 완료에 가까워 지도록 한다.

또한, 컨트롤러는 오브젝트의 설정을 업데이트 한다. 예시: 잡을 위한 작업이 종료된 경우, 잡 컨트롤러는 잡 오브젝트가 Finished 로 표시되도록 업데이트한다.

(이것은 지금 방 온도가 설정한 온도인 것을 표시하기 위해 실내 온도 조절기의 빛을 끄는 것과 약간 비슷하다).

직접 제어

잡과는 대조적으로, 일부 컨트롤러는 클러스터 외부의 것을 변경해야 할 필요가 있다.

예를 들어, 만약 컨트롤 루프를 사용해서 클러스터에 충분한 노드들이 있도록 만드는 경우, 해당 컨트롤러는 필요할 때 새 노드를 설정할 수 있도록 현재 클러스터 외부의 무언가를 필요로 한다.

외부 상태와 상호 작용하는 컨트롤러는 API 서버에서 의도한 상태를 찾은 다음, 외부 시스템과 직접 통신해서 현재 상태를 보다 가깝게 만든다.

(실제로 클러스터의 노드를 수평으로 확장하는 컨트롤러가 있다.)

여기서 중요한 점은 컨트롤러가 의도한 상태를 가져오기 위해 약간의 변화를 주고, 현재 상태를 클러스터의 API 서버에 다시 보고한다는 것이다. 다른 컨트롤 루프는 보고된 데이터를 관찰하고 자체 조치를 할 수 있다.

온도 조절기 예에서 방이 매우 추우면 다른 컨트롤러가 서리 방지 히터를 켤 수도 있다. 쿠버네티스 클러스터에서는 쿠버네티스 확장을 통해 IP 주소 관리 도구, 스토리지 서비스, 클라우드 제공자의 API 및 기타 서비스 등과 간접적으로 연동하여 이를 구현한다.

의도한 상태와 현재 상태

쿠버네티스는 클라우드-네이티브 관점에서 시스템을 관찰하며, 지속적인 변화에 대응할 수 있다.

작업이 발생함에 따라 어떤 시점에서든 클러스터가 변경 될 수 있으며 컨트롤 루프가 자동으로 실패를 바로잡는다. 이는 잠재적으로, 클러스터가 안정적인 상태에 도달하지 못하는 것을 의미한다.

클러스터의 컨트롤러가 실행 중이고 유용한 변경을 수행할 수 있는 한, 전체 상태가 안정적인지 아닌지는 중요하지 않다.

디자인

디자인 원리에 따라, 쿠버네티스는 클러스터 상태의 각 특정 측면을 관리하는 많은 컨트롤러를 사용한다. 가장 일반적으로, 특정 컨트롤 루프 (컨트롤러)는 의도한 상태로서 한 종류의 리소스를 사용하고, 의도한 상태로 만들기 위해 다른 종류의 리소스를 관리한다. 예를 들어, 잡 컨트롤러는 잡 오브젝트(새 작업을 발견하기 위해)와 파드 오브젝트(잡을 실행하고, 완료된 시기를 확인하기 위해)를 추적한다. 이 경우 파드는 잡 컨트롤러가 생성하는 반면, 잡은 다른 컨트롤러가 생성한다.

컨트롤 루프들로 연결 구성된 하나의 모놀리식(monolithic) 집합보다, 간단한 컨트롤러를 여러 개 사용하는 것이 유용하다. 컨트롤러는 실패할 수 있으므로, 쿠버네티스는 이를 허용하도록 디자인되었다.

컨트롤러를 실행하는 방법

쿠버네티스에는 kube-controller-manager 내부에서 실행되는 내장된 컨트롤러 집합이 있다. 이 내장 컨트롤러는 중요한 핵심 동작을 제공한다.

디플로이먼트 컨트롤러와 잡 컨트롤러는 쿠버네티스의 자체("내장" 컨트롤러)로 제공되는 컨트롤러 예시이다. 쿠버네티스를 사용하면 복원력이 뛰어난 컨트롤 플레인을 실행할 수 있으므로, 어떤 내장 컨트롤러가 실패하더라도 다른 컨트롤 플레인의 일부가 작업을 이어서 수행한다.

컨트롤 플레인의 외부에서 실행하는 컨트롤러를 찾아서 쿠버네티스를 확장할 수 있다. 또는, 원하는 경우 새 컨트롤러를 직접 작성할 수 있다. 소유하고 있는 컨트롤러를 파드 집합으로서 실행하거나, 또는 쿠버네티스 외부에서 실행할 수 있다. 가장 적합한 것은 특정 컨트롤러의 기능에 따라 달라진다.

다음 내용

• 쿠버네티스 컨트롤 플레인에 대해 읽기
• 쿠버네티스 오브젝트의 몇 가지 기본 사항을 알아보자.
• 쿠버네티스 API에 대해 더 배워 보자.
• 만약 자신만의 컨트롤러를 작성하기 원한다면, 쿠버네티스 확장하기의 확장 패턴을 본다.

2.4 - 클라우드 컨트롤러 매니저

클라우드 인프라스트럭쳐 기술을 통해 퍼블릭, 프라이빗 그리고 하이브리드 클라우드에서 쿠버네티스를 실행할 수 있다. 쿠버네티스는 컴포넌트간의 긴밀한 결합 없이 자동화된 API 기반의 인프라스트럭쳐를 신뢰한다.

클라우드 컨트롤러 매니저는 클라우드별 컨트롤 로직을 포함하는 쿠버네티스 컨트롤 플레인 컴포넌트이다. 클라우드 컨트롤러 매니저를 통해 클러스터를 클라우드 공급자의 API에 연결하고, 해당 클라우드 플랫폼과 상호 작용하는 컴포넌트와 클러스터와만 상호 작용하는 컴포넌트를 구분할 수 있게 해 준다.

쿠버네티스와 기본 클라우드 인프라스터럭처 간의 상호 운용성 로직을 분리함으로써, cloud-controller-manager 컴포넌트는 클라우드 공급자가 주요 쿠버네티스 프로젝트와 다른 속도로 기능들을 릴리스할 수 있도록 한다.

클라우드 컨트롤러 매니저는 다양한 클라우드 공급자가 자신의 플랫폼에 쿠버네티스를 통합할 수 있도록 하는 플러그인 메커니즘을 사용해서 구성된다.

디자인

클라우드 컨트롤러 매니저는 컨트롤 플레인에서 복제된 프로세스의 집합으로 실행된다(일반적으로, 파드의 컨테이너). 각 클라우드 컨트롤러 매니저는 단일 프로세스에 여러 컨트롤러를 구현한다.

클라우드 컨트롤러 매니저의 기능

클라우드 컨틀롤러 매니저의 내부 컨트롤러에는 다음 컨트롤러들이 포함된다.

노드 컨트롤러

노드 컨트롤러는 클라우드 인프라스트럭처에 새 서버가 생성될 때 노드 오브젝트를 업데이트하는 역할을 한다. 노드 컨트롤러는 클라우드 공급자의 사용자 테넌시 내에서 실행되는 호스트에 대한 정보를 가져온다. 노드 컨트롤러는 다음 기능들을 수행한다.

1. 클라우드 공급자 API를 통해 획득한 해당 서버의 고유 ID를 노드 오브젝트에 업데이트한다.
2. 클라우드 관련 정보(예를 들어, 노드가 배포되는 지역과 사용 가능한 리소스(CPU, 메모리 등))를 사용해서 노드 오브젝트에 어노테이션과 레이블을 작성한다.
3. 노드의 호스트 이름과 네트워크 주소를 가져온다.
4. 노드의 상태를 확인한다. 노드가 응답하지 않는 경우, 이 컨트롤러는 사용자가 이용하는 클라우드 공급자의 API를 통해 서버가 비활성화됨 / 삭제됨 / 종료됨인지 확인한다. 노드가 클라우드에서 삭제된 경우, 컨트롤러는 사용자의 쿠버네티스 클러스터에서 노드 오브젝트를 삭제한다.

일부 클라우드 공급자의 구현에서는 이를 노드 컨트롤러와 별도의 노드 라이프사이클 컨트롤러로 분리한다.

라우트 컨트롤러

라우트 컨트롤러는 사용자의 쿠버네티스 클러스터의 다른 노드에 있는 각각의 컨테이너가 서로 통신할 수 있도록 클라우드에서 라우트를 적절히 구성해야 한다.

클라우드 공급자에 따라 라우트 컨트롤러는 파드 네트워크 IP 주소 블록을 할당할 수도 있다.

서비스 컨트롤러

서비스 는 관리형 로드 밸런서, IP 주소, 네트워크 패킷 필터링 그리고 대상 상태 확인과 같은 클라우드 인프라스트럭처 컴포넌트와 통합된다. 서비스 컨트롤러는 사용자의 클라우드 공급자 API와 상호 작용해서 필요한 서비스 리소스를 선언할 때 로드 밸런서와 기타 인프라스트럭처 컴포넌트를 설정한다.

인가

이 섹션에서는 클라우드 컨트롤러 매니저가 작업을 수행하기 위해 다양한 API 오브젝트에 필요한 접근 권한을 세분화한다.

노드 컨트롤러

노드 컨트롤러는 노드 오브젝트에서만 작동한다. 노드 오브젝트를 읽고, 수정하려면 전체 접근 권한이 필요하다.

v1/Node:

• Get
• List
• Create
• Update
• Patch
• Watch
• Delete

라우트 컨트롤러

라우트 컨트롤러가 노드 오브젝트의 생성을 수신하고 적절하게 라우트를 구성한다. 노드 오브젝트에 대한 접근 권한이 필요하다.

v1/Node:

• Get

서비스 컨트롤러

서비스 컨트롤러는 서비스 오브젝트 생성, 업데이트 그리고 삭제 이벤트를 수신한 다음 해당 서비스에 대한 엔드포인트를 적절하게 구성한다.

서비스에 접근하려면, 목록과 감시 접근 권한이 필요하다. 서비스를 업데이트하려면, 패치와 업데이트 접근 권한이 필요하다.

서비스에 대한 엔드포인트 리소스를 설정하려면 생성, 목록, 가져오기, 감시 그리고 업데이트에 대한 접근 권한이 필요하다.

v1/Service:

• List
• Get
• Watch
• Patch
• Update

그 외의 것들

클라우드 컨트롤러 매니저의 핵심 구현을 위해 이벤트 오브젝트를 생성하고, 안전한 작동을 보장하기 위해 서비스어카운트(ServiceAccounts)를 생성해야 한다.

v1/Event:

• Create
• Patch
• Update

v1/ServiceAccount:

• Create

클라우드 컨트롤러 매니저의 RBAC 클러스터롤(ClusterRole)은 다음과 같다.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cloud-controller-manager
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - events
  verbs:
  - create
  - patch
  - update
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - '*'
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - services
  verbs:
  - list
  - patch
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - serviceaccounts
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - persistentvolumes
  verbs:
  - get
  - list
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - endpoints
  verbs:
  - create
  - get
  - list
  - watch
  - update

다음 내용

클라우드 컨트롤러 매니저 관리에는 클라우드 컨트롤러 매니저의 실행과 관리에 대한 지침이 있다.

클라우드 컨트롤러 매니저를 사용하기 위해 HA 컨트롤 플레인을 업그레이드하려면, 클라우드 컨트롤러 매니저를 사용하기 위해 복제된 컨트롤 플레인 마이그레이션 하기를 참고한다.

자체 클라우드 컨트롤러 매니저를 구현하거나 기존 프로젝트를 확장하는 방법을 알고 싶은가?

클라우드 컨트롤러 매니저는 Go 인터페이스를 사용함으로써, 어떠한 클라우드에 대한 구현체(implementation)라도 플러그인 될 수 있도록 한다. 구체적으로는, kubernetes/cloud-provider의 cloud.go에 정의된 CloudProvider 인터페이스를 사용한다.

이 문서(노드, 라우트와 서비스)에서 강조된 공유 컨트롤러의 구현과 공유 cloudprovider 인터페이스와 함께 일부 스캐폴딩(scaffolding)은 쿠버네티스 핵심의 일부이다. 클라우드 공급자 전용 구현은 쿠버네티스의 핵심 바깥에 있으며 CloudProvider 인터페이스를 구현한다.

플러그인 개발에 대한 자세한 내용은 클라우드 컨트롤러 매니저 개발하기를 참조한다.

2.5 - 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)

컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)는 클러스터 컴포넌트를 다시 컴파일하지 않아도 Kubelet이 다양한 컨테이너 런타임을 사용할 수 있도록 하는 플러그인 인터페이스다.

클러스터의 모든 노드에 동작 중인 컨테이너 런타임이 존재해야, kubelet이 파드들과 컨테이너들을 구동할 수 있다.

Kubelet과 컨테이너 런타임 사이의 통신을 위한 주요 프로토콜이다.

쿠버네티스 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)는 클러스터 컴포넌트 kubelet과 container runtime 사이의 통신을 위한 주요 gRPC 프로토콜을 정의한다.

API

Kubelet은 gRPC를 통해 컨테이너 런타임과 연결할 때 클라이언트의 역할을 수행한다. 런타임과 이미지 서비스 엔드포인트는 컨테이너 런타임 내에서 사용 가능해야 하며, 이는 각각 Kubelet 내에서 --image-service-endpoint와 --container-runtime-endpoint 커맨드라인 플래그 를 통해 설정할 수 있다.

쿠버네티스 v1.23에서는, Kubelet은 CRI v1을 사용하는 것을 권장한다. 컨테이너 런타임이 CRI v1 버전을 지원하지 않는다면, Kubelet은 지원 가능한 이전 지원 버전으로 협상을 시도한다. 또한 v1.23 Kubelet은 CRI v1alpha2버전도 협상할 수 있지만, 해당 버전은 사용 중단(deprecated)으로 간주한다. Kubelet이 지원되는 CRI 버전을 협상할 수 없는 경우, Kubelet은 협상을 포기하고 노드로 등록하지 않는다.

업그레이드

쿠버네티스를 업그레이드할 때, Kubelet은 컴포넌트의 재시작 시점에서 최신 CRI 버전을 자동으로 선택하려고 시도한다. 이 과정이 실패하면 위에서 언급한 대로 이전 버전을 선택하는 과정을 거친다. 컨테이너 런타임이 업그레이드되어 gRPC 재다이얼이 필요하다면, 컨테이너 런타임도 처음에 선택된 버전을 지원해야 하며, 그렇지 못한 경우 재다이얼은 실패하게 될 것이다. 이 과정은 Kubelet의 재시작이 필요하다.

다음 내용

• CRI 프로토콜 정의를 자세히 알아보자.

3 - 컨테이너

실행하는 각 컨테이너는 반복 가능하다. 의존성이 포함된 표준화는 어디에서 실행하던지 동일한 동작을 얻는다는 것을 의미한다.

컨테이너는 기본 호스트 인프라에서 애플리케이션을 분리한다. 따라서 다양한 클라우드 또는 OS 환경에서 보다 쉽게 ​​배포할 수 있다.

컨테이너 이미지

컨테이너 이미지는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것이 포함된 실행할 준비가 되어 있는(ready-to-run) 소프트웨어 패키지이다. 여기에는 실행하는 데 필요한 코드와 모든 런타임, 애플리케이션 및 시스템 라이브러리, 그리고 모든 필수 설정에 대한 기본값이 포함된다.

설계 상, 컨테이너는 변경할 수 없다. 이미 실행 중인 컨테이너의 코드를 변경할 수 없다. 컨테이너화된 애플리케이션이 있고 변경하려는 경우, 변경 사항이 포함된 새 이미지를 빌드한 다음, 업데이트된 이미지에서 시작하도록 컨테이너를 다시 생성해야 한다.

컨테이너 런타임

컨테이너 런타임은 컨테이너 실행을 담당하는 소프트웨어이다.

쿠버네티스는 여러 컨테이너 런타임을 지원한다. 도커(Docker), containerd, CRI-O 그리고 Kubernetes CRI (컨테이너 런타임 인터페이스)를 구현한 모든 소프트웨어.

다음 내용

• 컨테이너 이미지에 대해 읽어보기
• 파드에 대해 읽어보기

3.1 - 이미지

컨테이너 이미지는 애플리케이션과 모든 소프트웨어 의존성을 캡슐화하는 바이너리 데이터를 나타낸다. 컨테이너 이미지는 독립적으로 실행할 수 있고 런타임 환경에 대해 잘 정의된 가정을 만드는 실행 가능한 소프트웨어 번들이다.

일반적으로 파드에서 참조하기 전에 애플리케이션의 컨테이너 이미지를 생성해서 레지스트리로 푸시한다.

이 페이지는 컨테이너 이미지 개념의 개요를 제공한다.

이미지 이름

컨테이너 이미지는 일반적으로 pause, example/mycontainer 또는 kube-apiserver 와 같은 이름을 부여한다. 이미지는 또한 레지스트리 호스트 이름을 포함할 수 있다. 예를 들면, fictional.registry.example/imagename 과 같다. 그리고 포트 번호도 포함할 수 있다. 예를 들면, fictional.registry.example:10443/imagename 과 같다.

레지스트리 호스트 이름을 지정하지 않으면, 쿠버네티스는 도커 퍼블릭 레지스트리를 의미한다고 가정한다.

이미지 이름 부분 다음에 tag 를 추가할 수 있다(docker 와 podman 등의 명령과 함께 사용). 태그를 사용하면 동일한 시리즈 이미지의 다른 버전을 식별할 수 있다.

이미지 태그는 소문자와 대문자, 숫자, 밑줄(_), 마침표(.) 및 대시(-)로 구성된다. 이미지 태그 안에서 구분 문자(_, - 그리고 .)를 배치할 수 있는 위치에 대한 추가 규칙이 있다. 태그를 지정하지 않으면, 쿠버네티스는 태그 latest 를 의미한다고 가정한다.

이미지 업데이트

디플로이먼트, 스테이트풀셋, 파드 또는 파드 템플릿은 포함하는 다른 오브젝트를 처음 만들 때 특별히 명시하지 않은 경우 기본적으로 해당 파드에 있는 모든 컨테이너의 풀(pull) 정책은 IfNotPresent로 설정된다. 이 정책은 kubelet이 이미 존재하는 이미지에 대한 풀을 생략하게 한다.

이미지 풀(pull) 정책

컨테이너에 대한 imagePullPolicy와 이미지의 태그는 kubelet이 특정 이미지를 풀(다운로드)하려고 할 때 영향을 준다.

다음은 imagePullPolicy에 설정할 수 있는 값의 목록과 효과이다.

IfNotPresent

이미지가 로컬에 없는 경우에만 내려받는다.

Always

kubelet이 컨테이너를 기동할 때마다, kubelet이 컨테이너 이미지 레지스트리에 이름과 이미지의 다이제스트가 있는지 질의한다. 일치하는 다이제스트를 가진 컨테이너 이미지가 로컬에 있는 경우, kubelet은 캐시된 이미지를 사용한다. 이외의 경우, kubelet은 검색된 다이제스트를 가진 이미지를 내려받아서 컨테이너를 기동할 때 사용한다.

Never

kubelet은 이미지를 가져오려고 시도하지 않는다. 이미지가 어쨌든 이미 로컬에 존재하는 경우, kubelet은 컨테이너 기동을 시도한다. 이외의 경우 기동은 실패한다. 보다 자세한 내용은 미리 내려받은 이미지를 참조한다.

이미지 제공자에 앞서 깔린 캐시의 의미 체계는 레지스트리에 안정적으로 접근할 수 있는 한, imagePullPolicy: Always인 경우 조차도 효율적이다. 컨테이너 런타임은 노드에 이미 존재하는 이미지 레이어를 알고 다시 내려받지 않는다.

파드가 항상 컨테이너 이미지의 같은 버전을 사용하는 것을 확실히 하려면, 이미지의 다이제스트를 명기할 수 있다. <image-name>:<tag>를 <image-name>@<digest>로 교체한다. (예를 들어, image@sha256:45b23dee08af5e43a7fea6c4cf9c25ccf269ee113168c19722f87876677c5cb2).

이미지 태그를 사용하는 경우, 이미지 레지스트리에서 한 이미지를 나타내는 태그에 코드를 변경하게 되면, 기존 코드와 신규 코드를 구동하는 파드가 섞이게 되고 만다. 이미지 다이제스트를 통해 이미지의 특정 버전을 유일하게 식별할 수 있기 때문에, 쿠버네티스는 매번 해당 이미지 이름과 다이제스트가 명시된 컨테이너를 기동해서 같은 코드를 구동한다. 이미지를 명시하는 것은 구동할 코드를 고정시켜서 레지스트리에서의 변경으로 인해 버전이 섞이는 일이 발생하지 않도록 해준다.

파드(및 파드 템플릿)가 생성될 때 구동 중인 워크로드가 태그가 아닌 이미지 다이제스트를 통해 정의되도록 조작해주는 서드-파티 어드미션 컨트롤러가 있다. 이는 레지스트리에서 태그가 변경되는 일이 발생해도 구동 중인 워크로드가 모두 같은 코드를 사용하고 있다는 것을 보장하기를 원하는 경우 유용할 것이다.

기본 이미지 풀 정책

사용자(또는 컨트롤러)가 신규 파드를 API 서버에 요청할 때, 특정 조건에 부합하면 클러스터가 imagePullPolicy 필드를 설정한다.

• imagePullPolicy 필드를 생략하고 컨테이너 이미지의 태그가 :latest인 경우, imagePullPolicy는 자동으로 Always로 설정된다.
• imagePullPolicy 필드를 생략하고 컨테이너 이미지의 태그를 명기하지 않은 경우, imagePullPolicy는 자동으로 Always로 설정된다.
• imagePullPolicy 필드를 생략하고, 명기한 컨테이너 이미지의 태그가 :latest가 아니면, imagePullPolicy는 자동으로 IfNotPresent로 설정된다.

이미지 풀 강제

이미지를 내려받도록 강제하려면, 다음 중 한가지 방법을 사용한다.

• 컨테이너의 imagePullPolicy를 Always로 설정한다.
• imagePullPolicy를 생략하고 사용할 이미지 태그로 :latest를 사용한다. 그러면 사용자가 파드를 요청할 때 쿠버네티스가 정책을 Always로 설정한다.
• imagePullPolicy와 사용할 이미지의 태그를 생략한다. 그러면 사용자가 파드를 요청할 때 쿠버네티스가 정책을 Always로 설정한다.
• AlwaysPullImages 어드미션 컨트롤러를 활성화 한다.

이미지풀백오프(ImagePullBackOff)

kubelet이 컨테이너 런타임을 사용하여 파드의 컨테이너 생성을 시작할 때, ImagePullBackOff로 인해 컨테이너가 Waiting 상태에 있을 수 있다.

ImagePullBackOff라는 상태는 (이미지 이름이 잘못됨, 또는 imagePullSecret 없이 비공개 레지스트리에서 풀링 시도 등의 이유로) 쿠버네티스가 컨테이너 이미지를 가져올 수 없기 때문에 컨테이너를 실행할 수 없음을 의미한다. BackOff라는 단어는 쿠버네티스가 백오프 딜레이를 증가시키면서 이미지 풀링을 계속 시도할 것임을 나타낸다.

쿠버네티스는 시간 간격을 늘려가면서 시도를 계속하며, 시간 간격의 상한은 쿠버네티스 코드에 300초(5분)로 정해져 있다.

이미지 인덱스가 있는 다중 아키텍처 이미지

바이너리 이미지를 제공할 뿐만 아니라, 컨테이너 레지스트리는 컨테이너 이미지 인덱스를 제공할 수도 있다. 이미지 인덱스는 컨테이너의 아키텍처별 버전에 대한 여러 이미지 매니페스트를 가리킬 수 있다. 아이디어는 이미지의 이름(예를 들어, pause, example/mycontainer, kube-apiserver)을 가질 수 있다는 것이다. 그래서 다른 시스템들이 사용하고 있는 컴퓨터 아키텍처에 적합한 바이너리 이미지를 가져올 수 있다.

쿠버네티스 자체는 일반적으로 -$(ARCH) 접미사로 컨테이너 이미지의 이름을 지정한다. 이전 버전과의 호환성을 위해, 접미사가 있는 오래된 이미지를 생성한다. 아이디어는 모든 아키텍처에 대한 매니페스트가 있는 pause 이미지와 이전 구성 또는 이전에 접미사로 이미지를 하드 코딩한 YAML 파일과 호환되는 pause-amd64 라고 하는 이미지를 생성한다.

프라이빗 레지스트리 사용

프라이빗 레지스트리는 해당 레지스트리에서 이미지를 읽을 수 있는 키를 요구할 것이다. 자격 증명(credential)은 여러 가지 방법으로 제공될 수 있다.

• 프라이빗 레지스트리에 대한 인증을 위한 노드 구성
  • 모든 파드는 구성된 프라이빗 레지스트리를 읽을 수 있음
  • 클러스터 관리자에 의한 노드 구성 필요
• 미리 내려받은(pre-pulled) 이미지
  • 모든 파드는 노드에 캐시된 모든 이미지를 사용 가능
  • 셋업을 위해서는 모든 노드에 대해서 root 접근이 필요
• 파드에 ImagePullSecrets을 명시
  • 자신의 키를 제공하는 파드만 프라이빗 레지스트리에 접근 가능
• 공급 업체별 또는 로컬 확장
  • 사용자 정의 노드 구성을 사용하는 경우, 사용자(또는 클라우드 제공자)가 컨테이너 레지스트리에 대한 노드 인증 메커니즘을 구현할 수 있다.

이들 옵션은 아래에서 더 자세히 설명한다.

프라이빗 레지스트리에 인증하도록 노드 구성

노드에서 도커를 실행하는 경우, 프라이빗 컨테이너 레지스트리를 인증하도록 도커 컨테이너 런타임을 구성할 수 있다.

이 방법은 노드 구성을 제어할 수 있는 경우에 적합하다.

도커는 프라이빗 레지스트리를 위한 키를 $HOME/.dockercfg 또는 $HOME/.docker/config.json 파일에 저장한다. 만약 동일한 파일을 아래의 검색 경로 리스트에 넣으면, kubelet은 이미지를 풀 할 때 해당 파일을 자격 증명 공급자로 사용한다.

• {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json
• {cwd of kubelet}/config.json
• ${HOME}/.docker/config.json
• /.docker/config.json
• {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg
• {cwd of kubelet}/.dockercfg
• ${HOME}/.dockercfg
• /.dockercfg

프라이빗 레지스트리를 사용도록 사용자의 노드를 구성하기 위해서 권장되는 단계는 다음과 같다. 이 예제의 경우, 사용자의 데스크탑/랩탑에서 아래 내용을 실행한다.

1. 사용하고 싶은 각 자격 증명 세트에 대해서 docker login [서버]를 실행한다. 이것은 여러분 PC의 $HOME/.docker/config.json를 업데이트한다.
2. 편집기에서 $HOME/.docker/config.json를 보고 사용하고 싶은 자격 증명만 포함하고 있는지 확인한다.
3. 노드의 리스트를 구한다. 예를 들면 다음과 같다.
   • 이름을 원하는 경우: nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}' )
   • IP를 원하는 경우: nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}' )
4. 로컬의 .docker/config.json를 위의 검색 경로 리스트 중 하나에 복사한다.
   • 이를 테스트하기 위한 예: for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@"$n":/var/lib/kubelet/config.json; done

프라이빗 이미지를 사용하는 파드를 생성하여 검증한다. 예를 들면 다음과 같다.

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: private-image-test-1
spec:
  containers:
    - name: uses-private-image
      image: $PRIVATE_IMAGE_NAME
      imagePullPolicy: Always
      command: [ "echo", "SUCCESS" ]
EOF

pod/private-image-test-1 created

만약 모든 것이 잘 작동한다면, 잠시 후에, 다음을 실행할 수 있다.

kubectl logs private-image-test-1

그리고 커맨드 출력을 본다.

SUCCESS

명령이 실패한 것으로 의심되는 경우 다음을 실행할 수 있다.

kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep 'Failed'

실패하는 케이스에는 출력이 다음과 유사하다.

  Fri, 26 Jun 2015 15:36:13 -0700    Fri, 26 Jun 2015 15:39:13 -0700    19    {kubelet node-i2hq}    spec.containers{uses-private-image}    failed        Failed to pull image "user/privaterepo:v1": Error: image user/privaterepo:v1 not found

클러스터의 모든 노드가 반드시 동일한 .docker/config.json를 가져야 한다. 그렇지 않으면, 파드가 일부 노드에서만 실행되고 다른 노드에서는 실패할 것이다. 예를 들어, 노드 오토스케일링을 사용한다면, 각 인스턴스 템플릿은 .docker/config.json을 포함하거나 그것을 포함한 드라이브를 마운트해야 한다.

프라이빗 레지스트리 키가 .docker/config.json에 추가되고 나면 모든 파드는 프라이빗 레지스트리의 이미지에 읽기 접근 권한을 가지게 될 것이다.

config.json 파일 해석

config.json 파일의 해석에 있어서, 기존 도커의 구현과 쿠버네티스의 구현에 차이가 있다. 도커에서는 auths 키에 특정 루트 URL만 기재할 수 있으나, 쿠버네티스에서는 glob URL과 접두사-매칭 경로도 기재할 수 있다. 이는 곧 다음과 같은 config.json도 유효하다는 뜻이다.

{
    "auths": {
        "*my-registry.io/images": {
            "auth": "…"
        }
    }
}

루트 URL(*my-registry.io)은 다음 문법을 사용하여 매치된다.

pattern:
    { term }

term:
    '*'         구분자가 아닌 모든 문자와 매치됨
    '?'         구분자가 아닌 문자 1개와 매치됨
    '[' [ '^' ] { character-range } ']'
                문자 클래스 (비어 있으면 안 됨))
    c           문자 c에 매치됨 (c != '*', '?', '\\', '[')
    '\\' c      문자 c에 매치됨

character-range:
    c           문자 c에 매치됨 (c != '\\', '-', ']')
    '\\' c      문자 c에 매치됨
    lo '-' hi   lo <= c <= hi 인 문자 c에 매치됨

이미지 풀 작업 시, 모든 유효한 패턴에 대해 크리덴셜을 CRI 컨테이너 런타임에 제공할 것이다. 예를 들어 다음과 같은 컨테이너 이미지 이름은 성공적으로 매치될 것이다.

• my-registry.io/images
• my-registry.io/images/my-image
• my-registry.io/images/another-image
• sub.my-registry.io/images/my-image
• a.sub.my-registry.io/images/my-image

kubelet은 인식된 모든 크리덴셜을 순차적으로 이용하여 이미지 풀을 수행한다. 즉, config.json에 다음과 같이 여러 항목을 기재할 수도 있다.

{
    "auths": {
        "my-registry.io/images": {
            "auth": "…"
        },
        "my-registry.io/images/subpath": {
            "auth": "…"
        }
    }
}

이제 컨테이너가 my-registry.io/images/subpath/my-image 이미지를 풀 해야 한다고 명시하면, kubelet은 크리덴셜을 순차적으로 사용하여 풀을 시도한다.

미리 내려받은 이미지

기본적으로, kubelet은 지정된 레지스트리에서 각 이미지를 풀 하려고 한다. 그러나, 컨테이너의 imagePullPolicy 속성이 IfNotPresent 또는 Never으로 설정되어 있다면, 로컬 이미지가 사용된다(우선적으로 또는 배타적으로).

레지스트리 인증의 대안으로 미리 풀 된 이미지에 의존하고 싶다면, 클러스터의 모든 노드가 동일한 미리 내려받은 이미지를 가지고 있는지 확인해야 한다.

이것은 특정 이미지를 속도를 위해 미리 로드하거나 프라이빗 레지스트리에 대한 인증의 대안으로 사용될 수 있다.

모든 파드는 미리 내려받은 이미지에 대해 읽기 접근 권한을 가질 것이다.

파드에 ImagePullSecrets 명시

쿠버네티스는 파드에 컨테이너 이미지 레지스트리 키를 명시하는 것을 지원한다.

도커 구성으로 시크릿 생성

대문자 값을 적절히 대체하여, 다음 커맨드를 실행한다.

kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL

만약 도커 자격 증명 파일이 이미 존재한다면, 위의 명령을 사용하지 않고, 자격 증명 파일을 쿠버네티스 시크릿으로 가져올 수 있다. 기존 도커 자격 증명으로 시크릿 생성에서 관련 방법을 설명하고 있다.

kubectl create secret docker-registry는 하나의 프라이빗 레지스트리에서만 작동하는 시크릿을 생성하기 때문에, 여러 프라이빗 컨테이너 레지스트리를 사용하는 경우 특히 유용하다.

파드의 imagePullSecrets 참조

이제, imagePullSecrets 섹션을 파드의 정의에 추가함으로써 해당 시크릿을 참조하는 파드를 생성할 수 있다.

예를 들면 다음과 같다.

cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo
  namespace: awesomeapps
spec:
  containers:
    - name: foo
      image: janedoe/awesomeapp:v1
  imagePullSecrets:
    - name: myregistrykey
EOF

cat <<EOF >> ./kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

이것은 프라이빗 레지스트리를 사용하는 각 파드에 대해서 수행될 필요가 있다.

그러나, 이 필드의 셋팅은 서비스 어카운트 리소스에 imagePullSecrets을 셋팅하여 자동화할 수 있다.

자세한 지침을 위해서는 서비스 어카운트에 ImagePullSecrets 추가를 확인한다.

이것은 노드 당 .docker/config.json와 함께 사용할 수 있다. 자격 증명은 병합될 것이다.

유스케이스

프라이빗 레지스트리를 구성하기 위한 많은 솔루션이 있다. 다음은 여러 가지 일반적인 유스케이스와 제안된 솔루션이다.

1. 비소유 이미지(예를 들어, 오픈소스)만 실행하는 클러스터의 경우. 이미지를 숨길 필요가 없다.
   • 도커 허브의 퍼블릭 이미지를 사용한다.
     • 설정이 필요 없다.
     • 일부 클라우드 제공자는 퍼블릭 이미지를 자동으로 캐시하거나 미러링하므로, 가용성이 향상되고 이미지를 가져오는 시간이 줄어든다.
2. 모든 클러스터 사용자에게는 보이지만, 회사 외부에는 숨겨야하는 일부 독점 이미지를 실행하는 클러스터의 경우.
   • 호스트 된 프라이빗 도커 레지스트리를 사용한다.
     • 그것은 도커 허브에 호스트 되어 있거나, 다른 곳에 되어 있을 것이다.
     • 위에 설명된 바와 같이 수동으로 .docker/config.json을 구성한다.
   • 또는, 방화벽 뒤에서 읽기 접근 권한을 가진 내부 프라이빗 레지스트리를 실행한다.
     • 쿠버네티스 구성은 필요 없다.
   • 이미지 접근을 제어하는 ​​호스팅된 컨테이너 이미지 레지스트리 서비스를 사용한다.
     • 그것은 수동 노드 구성에 비해서 클러스터 오토스케일링과 더 잘 동작할 것이다.
   • 또는, 노드의 구성 변경이 불편한 클러스터에서는, imagePullSecrets를 사용한다.
3. 독점 이미지를 가진 클러스터로, 그 중 일부가 더 엄격한 접근 제어를 필요로 하는 경우.
   • AlwaysPullImages 어드미션 컨트롤러가 활성화되어 있는지 확인한다. 그렇지 않으면, 모든 파드가 잠재적으로 모든 이미지에 접근 권한을 가진다.
   • 민감한 데이터는 이미지 안에 포장하는 대신, "시크릿" 리소스로 이동한다.
4. 멀티-테넌트 클러스터에서 각 테넌트가 자신의 프라이빗 레지스트리를 필요로 하는 경우.
   • AlwaysPullImages 어드미션 컨트롤러가 활성화되어 있는지 확인한다. 그렇지 않으면, 모든 파드가 잠재적으로 모든 이미지에 접근 권한을 가진다.
   • 인가가 요구되도록 프라이빗 레지스트리를 실행한다.
   • 각 테넌트에 대한 레지스트리 자격 증명을 생성하고, 시크릿에 넣고, 각 테넌트 네임스페이스에 시크릿을 채운다.
   • 테넌트는 해당 시크릿을 각 네임스페이스의 imagePullSecrets에 추가한다.

다중 레지스트리에 접근해야 하는 경우, 각 레지스트리에 대해 하나의 시크릿을 생성할 수 있다. Kubelet은 모든 imagePullSecrets 파일을 하나의 가상 .docker/config.json 파일로 병합한다.

다음 내용

• OCI 이미지 매니페스트 명세 읽어보기.
• 컨테이너 이미지 가비지 수집(garbage collection)에 대해 배우기.
• 프라이빗 레지스트리에서 이미지 받아오기

3.2 - 런타임클래스(RuntimeClass)

이 페이지는 런타임클래스 리소스와 런타임 선택 메커니즘에 대해서 설명한다.

런타임클래스는 컨테이너 런타임을 구성을 선택하는 기능이다. 컨테이너 런타임 구성은 파드의 컨테이너를 실행하는 데 사용된다.

동기

서로 다른 파드간에 런타임클래스를 설정하여 성능과 보안의 균형을 유지할 수 있다. 예를 들어, 일부 작업에서 높은 수준의 정보 보안 보증이 요구되는 경우, 하드웨어 가상화를 이용하는 컨테이너 런타임으로 파드를 실행하도록 예약하는 선택을 할 수 있다. 그러면 몇가지 추가적인 오버헤드는 있지만 대체 런타임을 추가 분리하는 유익이 있다.

또한 런타임클래스를 사용하여 컨테이너 런타임이 같으나 설정이 다른 여러 파드를 실행할 수 있다.

셋업

1. CRI 구현(implementation)을 노드에 설정(런타임에 따라서).
2. 상응하는 런타임클래스 리소스 생성.

1. CRI 구현을 노드에 설정

런타임클래스를 통한 가능한 구성은 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 구현에 의존적이다. 사용자의 CRI 구현에 따른 설정 방법은 연관된 문서를 통해서 확인한다(아래).

해당 설정은 상응하는 handler 이름을 가지며, 이는 런타임클래스에 의해서 참조된다. 런타임 핸들러는 유효한 DNS 1123 서브도메인(알파-숫자 + -와 .문자)을 가져야 한다.

2. 상응하는 런타임클래스 리소스 생성

1단계에서 셋업 한 설정은 연관된 handler 이름을 가져야 하며, 이를 통해서 설정을 식별할 수 있다. 각 런타임 핸들러(그리고 선택적으로 비어있는 "" 핸들러)에 대해서, 상응하는 런타임클래스 오브젝트를 생성한다.

현재 런타임클래스 리소스는 런타임클래스 이름(metadata.name)과 런타임 핸들러 (handler)로 단 2개의 중요 필드만 가지고 있다. 오브젝트 정의는 다음과 같은 형태이다.

apiVersion: node.k8s.io/v1  # 런타임클래스는 node.k8s.io API 그룹에 정의되어 있음
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # 런타임클래스는 해당 이름을 통해서 참조됨
  # 런타임클래스는 네임스페이스가 없는 리소스임
handler: myconfiguration  # 상응하는 CRI 설정의 이름임

런타임클래스 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 레이블 이름어이야 한다.

사용

클러스터를 위해서 런타임클래스를 설정하고 나면, 그것을 사용하는 것은 매우 간단하다. 파드 스펙에 runtimeClassName를 명시한다. 예를 들면 다음과 같다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

이것은 kubelet이 지명된 런타임클래스를 사용하여 해당 파드를 실행하도록 지시할 것이다. 만약 지명된 런타임클래스가 없거나, CRI가 상응하는 핸들러를 실행할 수 없는 경우, 파드는 Failed 터미널 단계로 들어간다. 에러 메시지에 상응하는 이벤트를 확인한다.

만약 명시된 runtimeClassName가 없다면, 기본 런타임 핸들러가 사용되며, 런타임클래스 기능이 비활성화되었을 때와 동일하게 동작한다.

CRI 구성

CRI 런타임 설치에 대한 자세한 내용은 CRI 설치를 확인한다.

dockershim

dockershim을 사용하는 경우 RuntimeClass는 런타임 핸들러를 docker로 고정한다. dockershim은 사용자 정의 런타임 핸들러를 지원하지 않는다.

containerd

런타임 핸들러는 containerd의 구성 파일인 /etc/containerd/config.toml 통해 설정한다. 유효한 핸들러는 runtimes 단락 아래에서 설정한다.

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]

더 자세한 containerd의 구성 문서를 살펴본다. https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md

CRI-O

런타임 핸들러는 CRI-O의 구성파일인 /etc/crio/crio.conf을 통해 설정한다. crio.runtime 테이블 아래에 유효한 핸들러를 설정한다.

[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
  runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"

더 자세한 것은 CRI-O의 설정 문서를 본다.

스케줄

RuntimeClass에 scheduling 필드를 지정하면, 이 RuntimeClass로 실행되는 파드가 이를 지원하는 노드로 예약되도록 제약 조건을 설정할 수 있다. scheduling이 설정되지 않은 경우 이 RuntimeClass는 모든 노드에서 지원되는 것으로 간주된다.

파드가 지정된 런타임클래스를 지원하는 노드에 안착한다는 것을 보장하려면, 해당 노드들은 runtimeClass.scheduling.nodeSelector 필드에서 선택되는 공통 레이블을 가져야한다. 런타임 클래스의 nodeSelector는 파드의 nodeSelector와 어드미션 시 병합되어서, 실질적으로 각각에 의해 선택된 노드의 교집합을 취한다. 충돌이 있는 경우, 파드는 거부된다.

지원되는 노드가 테인트(taint)되어서 다른 런타임클래스 파드가 노드에서 구동되는 것을 막고 있다면, tolerations를 런타임클래스에 추가할 수 있다. nodeSelector를 사용하면, 어드미션 시 해당 톨러레이션(toleration)이 파드의 톨러레이션과 병합되어, 실질적으로 각각에 의해 선택된 노드의 합집합을 취한다.

노드 셀렉터와 톨러레이션 설정에 대해 더 배우려면 노드에 파드 할당을 참고한다.

파드 오버헤드

파드 실행과 연관되는 오버헤드 리소스를 지정할 수 있다. 오버헤드를 선언하면 클러스터(스케줄러 포함)가 파드와 리소스에 대한 결정을 내릴 때 처리를 할 수 있다. PodOverhead를 사용하려면, PodOverhead 기능 게이트 를 활성화 시켜야 한다. (기본으로 활성화 되어 있다.)

파드 오버헤드는 런타임 클래스에서 overhead 필드를 통해 정의된다. 이 필드를 사용하면, 해당 런타임 클래스를 사용해서 구동 중인 파드의 오버헤드를 특정할 수 있고 이 오버헤드가 쿠버네티스 내에서 처리된다는 것을 보장할 수 있다.

다음 내용

• 런타임클래스 설계
• 런타임클래스 스케줄링 설계
• 파드 오버헤드 개념에 대해 읽기
• 파드 오버헤드 기능 설계

3.3 - 컨테이너 환경 변수

이 페이지는 컨테이너 환경에서 컨테이너에 가용한 리소스에 대해 설명한다.

컨테이너 환경

쿠버네티스 컨테이너 환경은 컨테이너에 몇 가지 중요한 리소스를 제공한다.

• 하나의 이미지와 하나 이상의 볼륨이 결합된 파일 시스템.
• 컨테이너 자신에 대한 정보.
• 클러스터 내의 다른 오브젝트에 대한 정보.

컨테이너 정보

컨테이너의 호스트네임 은 컨테이너가 동작 중인 파드의 이름과 같다. 그것은 hostname 커맨드 또는 libc의 gethostname 함수 호출을 통해서 구할 수 있다.

파드 이름과 네임스페이스는 다운워드(Downward) API를 통해 환경 변수로 구할 수 있다.

Docker 이미지에 정적으로 명시된 환경 변수와 마찬가지로, 파드 정의에서의 사용자 정의 환경 변수도 컨테이너가 사용할 수 있다.

클러스터 정보

컨테이너가 생성될 때 실행 중이던 모든 서비스의 목록은 환경 변수로 해당 컨테이너에서 사용할 수 있다. 이 목록은 새로운 컨테이너의 파드 및 쿠버네티스 컨트롤 플레인 서비스와 동일한 네임스페이스 내에 있는 서비스로 한정된다. 이러한 환경 변수는 Docker 링크 구문과 일치한다.

bar 라는 이름의 컨테이너에 매핑되는 foo 라는 이름의 서비스에 대해서는, 다음의 형태로 변수가 정의된다.

FOO_SERVICE_HOST=<서비스가 동작 중인 호스트>
FOO_SERVICE_PORT=<서비스가 동작 중인 포트>

서비스에 지정된 IP 주소가 있고 DNS 애드온이 활성화된 경우, DNS를 통해서 컨테이너가 서비스를 사용할 수 있다.

다음 내용

• 컨테이너 라이프사이클 훅(hooks)에 대해 더 배워 보기.
• 컨테이너 라이프사이클 이벤트에 핸들러 부착 실제 경험 얻기.

3.4 - 컨테이너 라이프사이클 훅(Hook)

이 페이지는 kubelet이 관리하는 컨테이너가 관리 라이프사이클 동안의 이벤트에 의해 발동되는 코드를 실행하기 위해서 컨테이너 라이프사이클 훅 프레임워크를 사용하는 방법에 대해서 설명한다.

개요

Angular와 같이, 컴포넌트 라이프사이클 훅을 가진 많은 프로그래밍 언어 프레임워크와 유사하게, 쿠버네티스도 컨테이너에 라이프사이클 훅을 제공한다. 훅은 컨테이너가 관리 라이프사이클의 이벤트를 인지하고 상응하는 라이프사이클 훅이 실행될 때 핸들러에 구현된 코드를 실행할 수 있게 한다.

컨테이너 훅

컨테이너에 노출되는 훅은 두 가지가 있다.

PostStart

이 훅은 컨테이너가 생성된 직후에 실행된다. 그러나, 훅이 컨테이너 엔트리포인트에 앞서서 실행된다는 보장은 없다. 파라미터는 핸들러에 전달되지 않는다.

PreStop

이 훅은 API 요청이나 활성 프로브(liveness probe) 실패, 선점, 자원 경합 등의 관리 이벤트로 인해 컨테이너가 종료되기 직전에 호출된다. 컨테이너가 이미 terminated 또는 completed 상태인 경우에는 PreStop 훅 요청이 실패하며, 훅은 컨테이너를 중지하기 위한 TERM 신호가 보내지기 이전에 완료되어야 한다. 파드의 그레이스 종료 기간(termination grace period)의 초읽기는 PreStop 훅이 실행되기 전에 시작되어, 핸들러의 결과에 상관없이 컨테이너가 파드의 그레이스 종료 기간 내에 결국 종료되도록 한다. 어떠한 파라미터도 핸들러에게 전달되지 않는다.

종료 동작에 더 자세한 대한 설명은 파드의 종료에서 찾을 수 있다.

훅 핸들러 구현

컨테이너는 훅의 핸들러를 구현하고 등록함으로써 해당 훅에 접근할 수 있다. 구현될 수 있는 컨테이너의 훅 핸들러에는 두 가지 유형이 있다.

• Exec - 컨테이너의 cgroups와 네임스페이스 안에서, pre-stop.sh와 같은, 특정 커맨드를 실행. 커맨드에 의해 소비된 리소스는 해당 컨테이너에 대해 계산된다.
• HTTP - 컨테이너의 특정 엔드포인트에 대해서 HTTP 요청을 실행.

훅 핸들러 실행

컨테이너 라이프사이클 관리 훅이 호출되면, 쿠버네티스 관리 시스템은 훅 동작에 따라 핸들러를 실행하고, httpGet 와 tcpSocket 은 kubelet 프로세스에 의해 실행되고, exec 은 컨테이너에서 실행된다.

훅 핸들러 호출은 해당 컨테이너를 포함하고 있는 파드의 컨텍스트와 동기적으로 동작한다. 이것은 PostStart 훅에 대해서, 훅이 컨테이너 엔트리포인트와는 비동기적으로 동작함을 의미한다. 그러나, 만약 해당 훅이 너무 오래 동작하거나 어딘가에 걸려 있다면, 컨테이너는 running 상태에 이르지 못한다.

PreStop 훅은 컨테이너 중지 신호에서 비동기적으로 실행되지 않는다. 훅은 TERM 신호를 보내기 전에 실행을 완료해야 한다. 실행 중에 PreStop 훅이 중단되면, 파드의 단계는 Terminating 이며 terminationGracePeriodSeconds 가 만료된 후 파드가 종료될 때까지 남아 있다. 이 유예 기간은 PreStop 훅이 실행되고 컨테이너가 정상적으로 중지되는 데 걸리는 총 시간에 적용된다. 예를 들어, terminationGracePeriodSeconds 가 60이고, 훅이 완료되는 데 55초가 걸리고, 컨테이너가 신호를 수신한 후 정상적으로 중지하는 데 10초가 걸리면, terminationGracePeriodSeconds 이후 컨테이너가 정상적으로 중지되기 전에 종료된다. 이 두 가지 일이 발생하는 데 걸리는 총 시간(55+10)보다 적다.

만약 PostStart 또는 PreStop 훅이 실패하면, 그것은 컨테이너를 종료시킨다.

사용자는 훅 핸들러를 가능한 한 가볍게 만들어야 한다. 그러나, 컨테이너가 멈추기 전 상태를 저장하는 것과 같이, 오래 동작하는 커맨드가 의미 있는 경우도 있다.

훅 전달 보장

훅 전달은 한 번 이상 으로 의도되어 있는데, 이는 PostStart 또는 PreStop와 같은 특정 이벤트에 대해서, 훅이 여러 번 호출될 수 있다는 것을 의미한다. 이것을 올바르게 처리하는 것은 훅의 구현에 달려 있다.

일반적으로, 전달은 단 한 번만 이루어진다. 예를 들어, HTTP 훅 수신기가 다운되어 트래픽을 받을 수 없는 경우에도, 재전송을 시도하지 않는다. 그러나, 드문 경우로, 이중 전달이 발생할 수 있다. 예를 들어, 훅을 전송하는 도중에 kubelet이 재시작된다면, Kubelet이 구동된 후에 해당 훅은 재전송될 것이다.

디버깅 훅 핸들러

훅 핸들러의 로그는 파드 이벤트로 노출되지 않는다. 만약 핸들러가 어떠한 이유로 실패하면, 핸들러는 이벤트를 방송한다. PostStart의 경우, 이것은 FailedPostStartHook 이벤트이며, PreStop의 경우, 이것은 FailedPreStopHook 이벤트이다. 이 이벤트는 kubectl describe pod <파드_이름>를 실행하면 볼 수 있다. 다음은 이 커맨드 실행을 통한 이벤트 출력의 몇 가지 예다.

Events:
  FirstSeen  LastSeen  Count  From                                                   SubObjectPath          Type      Reason               Message
  ---------  --------  -----  ----                                                   -------------          --------  ------               -------
  1m         1m        1      {default-scheduler }                                                          Normal    Scheduled            Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulling              pulling image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Created              Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulled               Successfully pulled image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Started              Started container with docker id 5c6a256a2567
  38s        38s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  37s        37s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  38s        37s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}                         Warning   FailedSync           Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
  1m         22s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Warning   FailedPostStartHook

다음 내용

• 컨테이너 환경에 대해 더 배우기.
• 컨테이너 라이프사이클 이벤트에 핸들러 부착 실습 경험하기.

4 - 워크로드

워크로드는 쿠버네티스에서 구동되는 애플리케이션이다. 워크로드가 단일 컴포넌트이거나 함께 작동하는 여러 컴포넌트이든 관계없이, 쿠버네티스에서는 워크로드를 일련의 파드 집합 내에서 실행한다. 쿠버네티스에서 Pod 는 클러스터에서 실행 중인 컨테이너 집합을 나타낸다.

쿠버네티스 파드에는 정의된 라이프사이클이 있다. 예를 들어, 일단 파드가 클러스터에서 실행되고 나서 해당 파드가 동작 중인 노드에 심각한 오류가 발생하면 해당 노드의 모든 파드가 실패한다. 쿠버네티스는 이 수준의 실패를 최종(final)으로 취급한다. 사용자는 향후 노드가 복구되는 것과 상관 없이 Pod 를 새로 생성해야 한다.

그러나, 작업이 훨씬 쉽도록, 각 Pod 를 직접 관리할 필요는 없도록 만들었다. 대신, 사용자를 대신하여 파드 집합을 관리하는 워크로드 리소스 를 사용할 수 있다. 이러한 리소스는 지정한 상태와 일치하도록 올바른 수의 올바른 파드 유형이 실행되고 있는지 확인하는 컨트롤러를 구성한다.

쿠버네티스는 다음과 같이 여러 가지 빌트인(built-in) 워크로드 리소스를 제공한다.

• Deployment 및 ReplicaSet (레거시 리소스 레플리케이션컨트롤러(ReplicationController)를 대체). Deployment 는 Deployment 의 모든 Pod 가 필요 시 교체 또는 상호 교체 가능한 경우, 클러스터의 스테이트리스 애플리케이션 워크로드를 관리하기에 적합하다.
• StatefulSet는 어떻게든 스테이트(state)를 추적하는 하나 이상의 파드를 동작하게 해준다. 예를 들면, 워크로드가 데이터를 지속적으로 기록하는 경우, 사용자는 Pod 와 PersistentVolume을 연계하는 StatefulSet 을 실행할 수 있다. 전체적인 회복력 향상을 위해서, StatefulSet 의 Pods 에서 동작 중인 코드는 동일한 StatefulSet 의 다른 Pods 로 데이터를 복제할 수 있다.
• DaemonSet은 노드-로컬 기능(node-local facilities)을 제공하는 Pods 를 정의한다. 이러한 기능들은 클러스터를 운용하는 데 기본적인 것일 것이다. 예를 들면, 네트워킹 지원 도구 또는 add-on 등이 있다. DaemonSet 의 명세에 맞는 노드를 클러스터에 추가할 때마다, 컨트롤 플레인은 해당 신규 노드에 DaemonSet 을 위한 Pod 를 스케줄한다.
• Job 및 CronJob은 실행 완료 후 중단되는 작업을 정의한다. CronJobs 이 스케줄에 따라 반복되는 반면, 잡은 단 한 번의 작업을 나타낸다.

더 넓은 쿠버네티스 에코시스템 내에서는 추가적인 동작을 제공하는 제 3자의 워크로드 리소스도 찾을 수 있다. 커스텀 리소스 데피니션을 사용하면, 쿠버네티스 코어에서 제공하지 않는 특별한 동작을 원하는 경우 제 3자의 워크로드 리소스를 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자 애플리케이션을 위한 Pods 의 그룹을 실행하되 모든 파드가 가용한 경우가 아닌 경우 멈추고 싶다면(아마도 높은 처리량의 분산 처리를 하는 상황 같은), 사용자는 해당 기능을 제공하는 확장을 구현하거나 설치할 수 있다.

다음 내용

각 리소스에 대해 읽을 수 있을 뿐만 아니라, 리소스와 관련된 특정 작업에 대해서도 알아볼 수 있다.

• Deployment 를 사용하여 스테이트리스(stateless) 애플리케이션 실행
• 스테이트풀(stateful) 애플리케이션을 단일 인스턴스 또는 복제된 세트로 실행
• CronJob 을 사용하여 자동화된 작업 실행

코드를 구성(configuration)에서 분리하는 쿠버네티스의 메커니즘을 배우기 위해서는, 구성을 참고하길 바란다.

다음은 쿠버네티스가 애플리케이션의 파드를 어떻게 관리하는지를 알 수 있게 해주는 두 가지 개념이다.

• 가비지(Garbage) 수집은 소유하는 리소스 가 제거된 후 클러스터에서 오브젝트를 정리한다.
• time-to-live after finished 컨트롤러는 잡이 완료된 이후에 정의된 시간이 경과되면 잡을 제거한다.

일단 애플리케이션이 실행되면, 인터넷에서 서비스로 사용하거나, 웹 애플리케이션의 경우에만 인그레스(Ingress)를 이용하여 사용할 수 있다.

4.1 - 파드

파드(Pod) 는 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 배포 가능한 가장 작은 컴퓨팅 단위이다.

파드 (고래 떼(pod of whales)나 콩꼬투리(pea pod)와 마찬가지로)는 하나 이상의 컨테이너의 그룹이다. 이 그룹은 스토리지 및 네트워크를 공유하고, 해당 컨테이너를 구동하는 방식에 대한 명세를 갖는다. 파드의 콘텐츠는 항상 함께 배치되고, 함께 스케줄되며, 공유 콘텍스트에서 실행된다. 파드는 애플리케이션 별 "논리 호스트"를 모델링한다. 여기에는 상대적으로 밀접하게 결합된 하나 이상의 애플리케이션 컨테이너가 포함된다. 클라우드가 아닌 콘텍스트에서, 동일한 물리 또는 가상 머신에서 실행되는 애플리케이션은 동일한 논리 호스트에서 실행되는 클라우드 애플리케이션과 비슷하다.

애플리케이션 컨테이너와 마찬가지로, 파드에는 파드 시작 중에 실행되는 초기화 컨테이너가 포함될 수 있다. 클러스터가 제공하는 경우, 디버깅을 위해 임시 컨테이너를 삽입할 수도 있다.

파드란 무엇인가?

파드의 공유 콘텍스트는 리눅스 네임스페이스, 컨트롤 그룹(cgroup) 및 도커 컨테이너를 격리하는 것과 같이 잠재적으로 다른 격리 요소들이다. 파드의 콘텍스트 내에서 개별 애플리케이션은 추가적으로 하위 격리가 적용된다.

도커 개념 측면에서, 파드는 공유 네임스페이스와 공유 파일시스템 볼륨이 있는 도커 컨테이너 그룹과 비슷하다.

파드의 사용

다음은 nginx:1.14.2 이미지를 실행하는 컨테이너로 구성되는 파드의 예시이다.

pods/simple-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

위에서 설명한 파드를 생성하려면, 다음 명령을 실행한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/simple-pod.yaml

일반적으로 파드는 직접 생성하지는 않으며, 대신 워크로드 리소스를 사용하여 생성한다. 파드 작업 섹션에서 파드와 워크로드 리소스의 관계에 대한 더 많은 정보를 확인한다.

Workload resources for managing pods

일반적으로 싱글톤(singleton) 파드를 포함하여 파드를 직접 만들 필요가 없다. 대신, 디플로이먼트(Deployment) 또는 잡(Job)과 같은 워크로드 리소스를 사용하여 생성한다. 파드가 상태를 추적해야 한다면, 스테이트풀셋(StatefulSet) 리소스를 고려한다.

쿠버네티스 클러스터의 파드는 두 가지 주요 방식으로 사용된다.

• 단일 컨테이너를 실행하는 파드. "파드 당 하나의 컨테이너" 모델은 가장 일반적인 쿠버네티스 유스케이스이다. 이 경우, 파드를 단일 컨테이너를 둘러싼 래퍼(wrapper)로 생각할 수 있다. 쿠버네티스는 컨테이너를 직접 관리하는 대신 파드를 관리한다.

• 함께 작동해야 하는 여러 컨테이너를 실행하는 파드. 파드는 밀접하게 결합되어 있고 리소스를 공유해야 하는 함께 배치된 여러 개의 컨테이너로 구성된 애플리케이션을 캡슐화할 수 있다. 이런 함께 배치된 컨테이너는 하나의 결합된 서비스 단위를 형성한다. 예를 들어, 하나의 컨테이너는 공유 볼륨에 저장된 데이터를 퍼블릭에 제공하는 반면, 별도의 사이드카 컨테이너는 해당 파일을 새로 고치거나 업데이트한다. 파드는 이러한 컨테이너, 스토리지 리소스, 임시 네트워크 ID를 단일 단위로 함께 래핑한다.

  참고: 단일 파드에서 함께 배치된 또는 함께 관리되는 여러 컨테이너를 그룹화하는 것은 비교적 고급 유스케이스이다. 이 패턴은 컨테이너가 밀접하게 결합된 특정 인스턴스에서만 사용해야 한다.

각 파드는 특정 애플리케이션의 단일 인스턴스를 실행하기 위한 것이다. 더 많은 인스턴스를 실행하여 더 많은 전체 리소스를 제공하기 위해 애플리케이션을 수평적으로 확장하려면, 각 인스턴스에 하나씩, 여러 파드를 사용해야 한다. 쿠버네티스에서는 이를 일반적으로 레플리케이션 이라고 한다. 복제된 파드는 일반적으로 워크로드 리소스와 해당 컨트롤러에 의해 그룹으로 생성되고 관리된다.

쿠버네티스가 워크로드 리소스와 해당 컨트롤러를 사용하여 애플리케이션 스케일링과 자동 복구를 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 파드와 컨트롤러를 참고한다.

파드가 여러 컨테이너를 관리하는 방법

파드는 응집력있는 서비스 단위를 형성하는 여러 협력 프로세스(컨테이너)를 지원하도록 설계되었다. 파드의 컨테이너는 클러스터의 동일한 물리 또는 가상 머신에서 자동으로 같은 위치에 배치되고 함께 스케줄된다. 컨테이너는 리소스와 의존성을 공유하고, 서로 통신하고, 종료 시기와 방법을 조정할 수 있다.

예를 들어, 다음 다이어그램에서와 같이 공유 볼륨의 파일에 대한 웹 서버 역할을 하는 컨테이너와, 원격 소스에서 해당 파일을 업데이트하는 별도의 "사이드카" 컨테이너가 있을 수 있다.

일부 파드에는 앱 컨테이너 뿐만 아니라 초기화 컨테이너를 갖고 있다. 초기화 컨테이너는 앱 컨테이너가 시작되기 전에 실행되고 완료된다.

파드는 기본적으로 파드에 속한 컨테이너에 네트워킹과 스토리지라는 두 가지 종류의 공유 ​​리소스를 제공한다.

파드 작업

사용자가 쿠버네티스에서 직접 개별 파드를 만드는 경우는 거의 없다. 싱글톤 파드도 마찬가지이다. 이는 파드가 상대적으로 일시적인, 일회용 엔티티로 설계되었기 때문이다. 파드가 생성될 때(사용자가 직접 또는 컨트롤러가 간접적으로), 새 파드는 클러스터의 노드에서 실행되도록 스케줄된다. 파드는 파드 실행이 완료되거나, 파드 오브젝트가 삭제되거나, 리소스 부족으로 인해 파드가 축출 되거나, 노드가 실패할 때까지 해당 노드에 남아있다.

파드 오브젝트에 대한 매니페스트를 만들 때, 지정된 이름이 유효한 DNS 서브도메인 이름인지 확인한다.

파드와 컨트롤러

워크로드 리소스를 사용하여 여러 파드를 만들고 관리할 수 있다. 리소스에 대한 컨트롤러는 파드 장애 시 복제 및 롤아웃과 자동 복구를 처리한다. 예를 들어, 노드가 실패하면, 컨트롤러는 해당 노드의 파드가 작동을 중지했음을 인식하고 대체 파드를 생성한다. 스케줄러는 대체 파드를 정상 노드에 배치한다.

다음은 하나 이상의 파드를 관리하는 워크로드 리소스의 몇 가지 예시이다.

• 디플로이먼트
• 스테이트풀셋
• 데몬셋(DaemonSet)

파드 템플릿

워크로드 리소스에 대한 컨트롤러는 파드 템플릿 에서 파드를 생성하고 사용자 대신 해당 파드를 관리한다.

파드템플릿(PodTemplate)은 파드를 생성하기 위한 명세이며, 디플로이먼트, 잡 및 데몬셋과 같은 워크로드 리소스에 포함된다.

워크로드 리소스의 각 컨트롤러는 워크로드 오브젝트 내부의 PodTemplate 을 사용하여 실제 파드를 생성한다. PodTemplate 은 앱을 실행하는 데 사용되는 워크로드 리소스가 무엇이든지 원하는 상태의 일부이다.

아래 샘플은 하나의 컨테이너를 시작하는 template 이 있는 간단한 잡의 매니페스트이다. 해당 파드의 컨테이너는 메시지를 출력한 다음 일시 중지한다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    # 여기서부터 파드 템플릿이다
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
      restartPolicy: OnFailure
    # 여기까지 파드 템플릿이다

파드 템플릿을 수정하거나 새로운 파드 템플릿으로 바꿔도 이미 존재하는 파드에는 직접적인 영향을 주지 않는다. 워크로드 리소스의 파드 템플릿을 변경하는 경우, 해당 리소스는 수정된 템플릿을 사용하는 대체 파드를 생성해야 한다.

예를 들어, 스테이트풀셋 컨트롤러는 실행 중인 파드가 각 스테이트풀셋 오브젝트에 대한 현재 파드 템플릿과 일치하는지 확인한다. 스테이트풀셋을 수정하여 파드 템플릿을 변경하면, 스테이트풀셋이 업데이트된 템플릿을 기반으로 새로운 파드를 생성하기 시작한다. 결국, 모든 이전의 파드가 새로운 파드로 교체되고, 업데이트가 완료된다.

각 워크로드 리소스는 파드 템플릿의 변경 사항을 처리하기 위한 자체 규칙을 구현한다. 스테이트풀셋에 대해 자세히 알아 보려면, 스테이트풀셋 기본 튜토리얼에서 업데이트 전략을 읽어본다.

노드에서 kubelet은 파드 템플릿과 업데이트에 대한 상세 정보를 직접 관찰하거나 관리하지 않는다. 이러한 상세 내용은 추상화된다. 이러한 추상화와 관심사 분리(separation of concerns)는 시스템 시맨틱을 단순화하고, 기존 코드를 변경하지 않고도 클러스터의 동작을 확장할 수 있게 한다.

파드 갱신 및 교체

이전 섹션에서 언급한 바와 같이, 워크로드 리소스의 파드 템플릿이 바뀌면, 컨트롤러는 기존의 파드를 갱신하거나 패치하는 대신 갱신된 템플릿을 기반으로 신규 파드를 생성한다.

쿠버네티스는 사용자가 파드를 직접 관리하는 것을 막지는 않는다. 동작 중인 파드의 필드를 갱신하는 것도 가능하다. 그러나, patch 및 replace와 같은 파드 갱신 작업에는 다음과 같은 제약이 있다.

• 파드에 대한 대부분의 메타데이터는 불변(immutable)이다. 예를 들면, 사용자는 namespace, name, uid, 또는 creationTimestamp 필드를 변경할 수 없다. 그리고 generation 필드는 고유하다. 이 필드는 필드의 현재 값을 증가시키는 갱신만 허용한다.

• metadata.deletionTimestamp 가 설정된 경우, metadata.finalizers 리스트에 새로운 항목이 추가될 수 없다.

• 파드 갱신은 spec.containers[*].image, spec.initContainers[*].image, spec.activeDeadlineSeconds, 또는 spec.tolerations 이외의 필드는 변경하지 않을 것이다. spec.tolerations 에 대해서만 새로운 항목을 추가할 수 있다.

• spec.activeDeadlineSeconds 필드를 추가할 때는, 다음의 두 가지 형태의 갱신만 허용한다.

  1. 지정되지 않은 필드를 양수로 설정;
  2. 필드의 양수를 음수가 아닌 더 작은 숫자로 갱신.

리소스 공유와 통신

파드는 파드에 속한 컨테이너 간의 데이터 공유와 통신을 지원한다.

파드 스토리지

파드는 공유 스토리지 볼륨의 집합을 지정할 수 있다. 파드의 모든 컨테이너는 공유 볼륨에 접근할 수 있으므로, 해당 컨테이너가 데이터를 공유할 수 있다. 또한 볼륨은 내부 컨테이너 중 하나를 다시 시작해야 하는 경우 파드의 영구 데이터를 유지하도록 허용한다. 쿠버네티스가 공유 스토리지를 구현하고 파드에서 사용할 수 있도록 하는 방법에 대한 자세한 내용은 스토리지를 참고한다.

파드 네트워킹

각 파드에는 각 주소 패밀리에 대해 고유한 IP 주소가 할당된다. 파드의 모든 컨테이너는 IP 주소와 네트워크 포트를 포함하여 네트워크 네임스페이스를 공유한다. 파드 내부(그때 만 해당)에서, 파드에 속한 컨테이너는 localhost 를 사용하여 서로 통신할 수 있다. 파드의 컨테이너가 파드 외부의 엔티티와 통신할 때, 공유 네트워크 리소스(포트와 같은)를 사용하는 방법을 조정해야 한다. 파드 내에서 컨테이너는 IP 주소와 포트 공간을 공유하며, localhost 를 통해 서로를 찾을 수 있다. 파드의 컨테이너는 SystemV 세마포어 또는 POSIX 공유 메모리와 같은 표준 프로세스 간 통신을 사용하여 서로 통신할 수도 있다. 다른 파드의 컨테이너는 고유한 IP 주소를 가지며 특별한 구성 없이 IPC로 통신할 수 없다. 다른 파드에서 실행되는 컨테이너와 상호 작용하려는 컨테이너는 IP 네트워킹을 사용하여 통신할 수 있다.

파드 내의 컨테이너는 시스템 호스트명이 파드에 대해 구성된 name 과 동일한 것으로 간주한다. 네트워킹 섹션에 이에 대한 자세한 내용이 있다.

컨테이너에 대한 특권 모드

리눅스에서, 파드의 모든 컨테이너는 컨테이너 명세의 보안 컨텍스트에 있는 privileged (리눅스) 플래그를 사용하여 특권 모드를 활성화할 수 있다. 이는 네트워크 스택 조작이나 하드웨어 장치 접근과 같은 운영 체제 관리 기능을 사용하려는 컨테이너에 유용하다.

클러스터가 WindowsHostProcessContainers 기능을 활성화하였다면, 파드 스펙의 보안 컨텍스트의 windowsOptions.hostProcess 에 의해 윈도우 HostProcess 파드를 생성할 수 있다. 이러한 모든 컨테이너는 윈도우 HostProcess 컨테이너로 실행해야 한다. HostProcess 파드는 직접적으로 호스트에서 실행하는 것으로, 리눅스 특권있는 컨테이너에서 수행되는 관리 태스크 수행에도 사용할 수 있다. 파드의 모든 컨테이너는 윈도우 HostProcess 컨테이너로 반드시 실행해야 한다. HostProcess 파드는 호스트에서 직접 실행되며 리눅스 특권있는 컨테이너에서 수행되는 것과 같은 관리 작업을 수행하는데도 사용할 수 있다.

정적 파드

정적 파드 는 API 서버가 관찰하는 대신 특정 노드의 kubelet 데몬에 의해 직접 관리된다. 대부분의 파드는 컨트롤 플레인(예를 들어, 디플로이먼트)에 의해 관리되고, 정적 파드의 경우, kubelet이 각 정적 파드를 직접 감독한다(실패하면 다시 시작한다).

정적 파드는 항상 특정 노드의 Kubelet 하나에 바인딩된다. 정적 파드의 주요 용도는 자체 호스팅 컨트롤 플레인을 실행하는 것이다. 즉, kubelet을 사용하여 개별 컨트롤 플레인 컴포넌트를 감독한다.

kubelet은 자동으로 각 정적 파드에 대한 쿠버네티스 API 서버에서 미러 파드를 생성하려고 한다. 즉, 노드에서 실행되는 파드는 API 서버에서 보이지만, 여기에서 제어할 수는 없다는 의미이다.

컨테이너 프로브

_프로브_는 컨테이너의 kubelet에 의해 주기적으로 실행되는 진단이다. 진단을 수행하기 위하여 kubelet은 다음과 같은 작업을 호출할 수 있다.

• ExecAction (컨테이너 런타임의 도움을 받아 수행)
• TCPSocketAction (kubelet에 의해 직접 검사)
• HTTPGetAction (kubelet에 의해 직접 검사)

프로브에 대한 자세한 내용은 파드 라이프사이클 문서를 참고한다.

다음 내용

• 파드의 라이프사이클에 대해 알아본다.
• 런타임클래스(RuntimeClass)와 이를 사용하여 다양한 컨테이너 런타임 구성으로 다양한 파드를 설정하는 방법에 대해 알아본다.
• 파드 토폴로지 분배 제약 조건에 대해 읽어본다.
• PodDisruptionBudget과 이를 사용하여 서비스 중단 중에 애플리케이션 가용성을 관리하는 방법에 대해 읽어본다.
• 파드는 쿠버네티스 REST API의 최상위 리소스이다. 오브젝트 정의는 오브젝트를 상세히 설명한다.
• 분산 시스템 툴킷: 컴포지트 컨테이너에 대한 패턴은 둘 이상의 컨테이너가 있는 파드의 일반적인 레이아웃을 설명한다.

쿠버네티스가 다른 리소스(스테이트풀셋이나 디플로이먼트와 같은)에서 공통 파드 API를 래핑하는 이유에 대한 콘텍스트를 이해하기 위해서, 다음과 같은 선행 기술에 대해 읽어볼 수 있다.

• Aurora
• Borg
• Marathon
• Omega
• Tupperware.

4.1.1 - 파드 라이프사이클

이 페이지에서는 파드의 라이프사이클을 설명한다. 파드는 정의된 라이프사이클을 따른다. Pending 단계에서 시작해서, 기본 컨테이너 중 적어도 하나 이상이 OK로 시작하면 Running 단계를 통과하고, 그런 다음 파드의 컨테이너가 실패로 종료되었는지 여부에 따라 Succeeded 또는 Failed 단계로 이동한다.

파드가 실행되는 동안, kubelet은 일종의 오류를 처리하기 위해 컨테이너를 다시 시작할 수 있다. 파드 내에서, 쿠버네티스는 다양한 컨테이너 상태를 추적하고 파드를 다시 정상 상태로 만들기 위해 취할 조치를 결정한다.

쿠버네티스 API에서 파드는 명세와 실제 상태를 모두 가진다. 파드 오브젝트의 상태는 일련의 파드 컨디션으로 구성된다. 사용자의 애플리케이션에 유용한 경우, 파드의 컨디션 데이터에 사용자 정의 준비성 정보를 삽입할 수도 있다.

파드는 파드의 수명 중 한 번만 스케줄된다. 파드가 노드에 스케줄(할당)되면, 파드는 중지되거나 종료될 때까지 해당 노드에서 실행된다.

파드의 수명

개별 애플리케이션 컨테이너와 마찬가지로, 파드는 비교적 임시(계속 이어지는 것이 아닌) 엔티티로 간주된다. 파드가 생성되고, 고유 ID(UID)가 할당되고, 종료(재시작 정책에 따라) 또는 삭제될 때까지 남아있는 노드에 스케줄된다. 만약 노드가 종료되면, 해당 노드에 스케줄된 파드는 타임아웃 기간 후에 삭제되도록 스케줄된다.

파드는 자체적으로 자가 치유되지 않는다. 파드가 노드에 스케줄된 후에 해당 노드가 실패하면, 파드는 삭제된다. 마찬가지로, 파드는 리소스 부족 또는 노드 유지 관리 작업으로 인한 축출에서 살아남지 못한다. 쿠버네티스는 컨트롤러라 부르는 하이-레벨 추상화를 사용하여 상대적으로 일회용인 파드 인스턴스를 관리하는 작업을 처리한다.

UID로 정의된 특정 파드는 다른 노드로 절대 "다시 스케줄"되지 않는다. 대신, 해당 파드는 사용자가 원한다면 이름은 같지만, UID가 다른, 거의 동일한 새 파드로 대체될 수 있다.

볼륨과 같은 어떤 것이 파드와 동일한 수명을 갖는다는 것은, 특정 파드(정확한 UID 포함)가 존재하는 한 그것이 존재함을 의미한다. 어떤 이유로든 해당 파드가 삭제되고, 동일한 대체 파드가 생성되더라도, 관련된 그것(이 예에서는 볼륨)도 폐기되고 새로 생성된다.

컨테이너 간의 공유 스토리지에 퍼시스턴트 볼륨을 사용하는 웹 서버와 파일 풀러(puller)가 포함된 다중 컨테이너 파드이다.

파드의 단계

파드의 status 필드는 phase 필드를 포함하는 PodStatus 오브젝트로 정의된다.

파드의 phase는 파드가 라이프사이클 중 어느 단계에 해당하는지 표현하는 간단한 고수준의 요약이다. Phase는 컨테이너나 파드의 관측 정보에 대한 포괄적인 롤업이나, 포괄적인 상태 머신을 표현하도록 의도되지는 않았다.

파드 phase 값에서 숫자와 의미는 엄격하게 지켜진다. 여기에 문서화된 내용 이외에는, 파드와 파드에 주어진 phase 값에 대해서 어떤 사항도 가정되어서는 안 된다.

phase에 가능한 값은 다음과 같다.

노드가 죽거나 클러스터의 나머지와의 연결이 끊어지면, 쿠버네티스는 손실된 노드의 모든 파드의 phase 를 Failed로 설정하는 정책을 적용한다.

컨테이너 상태

전체 파드의 단계뿐 아니라, 쿠버네티스는 파드 내부의 각 컨테이너 상태를 추적한다. 컨테이너 라이프사이클 훅(hook)을 사용하여 컨테이너 라이프사이클의 특정 지점에서 실행할 이벤트를 트리거할 수 있다.

일단 스케줄러가 노드에 파드를 할당하면, kubelet은 컨테이너 런타임을 사용하여 해당 파드에 대한 컨테이너 생성을 시작한다. 표시될 수 있는 세 가지 컨테이너 상태는 Waiting, Running 그리고 Terminated 이다.

파드의 컨테이너 상태를 확인하려면, kubectl describe pod <name-of-pod> 를 사용할 수 있다. 출력 결과는 해당 파드 내의 각 컨테이너 상태가 표시된다.

각 상태에는 특정한 의미가 있다.

Waiting

만약 컨테이너가 Running 또는 Terminated 상태가 아니면, Waiting 상태이다. Waiting 상태의 컨테이너는 시작을 완료하는 데 필요한 작업(예를 들어, 컨테이너 이미지 레지스트리에서 컨테이너 이미지 가져오거나, 시크릿(Secret) 데이터를 적용하는 작업)을 계속 실행하고 있는 중이다. kubectl 을 사용하여 컨테이너가 Waiting 인 파드를 쿼리하면, 컨테이너가 해당 상태에 있는 이유를 요약하는 Reason 필드도 표시된다.

Running

Running 상태는 컨테이너가 문제없이 실행되고 있음을 나타낸다. postStart 훅이 구성되어 있었다면, 이미 실행되고 완료되었다. kubectl 을 사용하여 컨테이너가 Running 인 파드를 쿼리하면, 컨테이너가 Running 상태에 진입한 시기에 대한 정보도 볼 수 있다.

Terminated

Terminated 상태의 컨테이너는 실행을 시작한 다음 완료될 때까지 실행되었거나 어떤 이유로 실패했다. kubectl 을 사용하여 컨테이너가 Terminated 인 파드를 쿼리하면, 이유와 종료 코드 그리고 해당 컨테이너의 실행 기간에 대한 시작과 종료 시간이 표시된다.

컨테이너에 구성된 preStop 훅이 있는 경우, 컨테이너가 Terminated 상태에 들어가기 전에 실행된다.

컨테이너 재시작 정책

파드의 spec 에는 restartPolicy 필드가 있다. 사용 가능한 값은 Always, OnFailure 그리고 Never이다. 기본값은 Always이다.

restartPolicy 는 파드의 모든 컨테이너에 적용된다. restartPolicy 는 동일한 노드에서 kubelet에 의한 컨테이너 재시작만을 의미한다. 파드의 컨테이너가 종료된 후, kubelet은 5분으로 제한되는 지수 백오프 지연(10초, 20초, 40초, …)으로 컨테이너를 재시작한다. 컨테이너가 10분 동안 아무런 문제없이 실행되면, kubelet은 해당 컨테이너의 재시작 백오프 타이머를 재설정한다.

파드의 컨디션

파드는 하나의 PodStatus를 가지며, 그것은 파드가 통과했거나 통과하지 못한 PodConditions 배열을 가진다.

• PodScheduled: 파드가 노드에 스케줄되었다.
• ContainersReady: 파드의 모든 컨테이너가 준비되었다.
• Initialized: 모든 초기화 컨테이너가 성공적으로 완료(completed)되었다.
• Ready: 파드는 요청을 처리할 수 있으며 일치하는 모든 서비스의 로드 밸런싱 풀에 추가되어야 한다.

파드의 준비성(readiness)

애플리케이션은 추가 피드백 또는 신호를 PodStatus: Pod readiness 와 같이 주입할 수 있다. 이를 사용하기 위해, kubelet이 파드의 준비성을 평가하기 위한 추가적인 컨디션들을 파드의 spec 내 readinessGate 필드를 통해서 지정할 수 있다.

준비성 게이트는 파드에 대한 status.condition 필드의 현재 상태에 따라 결정된다. 만약 쿠버네티스가 status.conditions 필드에서 해당하는 컨디션을 찾지 못한다면, 그 컨디션의 상태는 기본 값인 "False"가 된다.

여기 예제가 있다.

kind: Pod
...
spec:
  readinessGates:
    - conditionType: "www.example.com/feature-1"
status:
  conditions:
    - type: Ready                              # 내장된 PodCondition이다
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
    - type: "www.example.com/feature-1"        # 추가적인 PodCondition
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
  containerStatuses:
    - containerID: docker://abcd...
      ready: true
...

추가하는 파드 상태에는 쿠버네티스 레이블 키 포맷을 충족하는 이름이 있어야 한다.

파드 준비성 상태

kubectl patch 명령어는 아직 오브젝트 상태 패치(patching)를 지원하지 않는다. 이러한 status.conditions 을 파드에 설정하려면 애플리케이션과 오퍼레이터의 PATCH 액션을 필요로 한다. 쿠버네티스 클라이언트 라이브러리를 사용해서 파드 준비성에 대한 사용자 지정 파드 컨디션을 설정하는 코드를 작성할 수 있다.

사용자 지정 컨디션을 사용하는 파드의 경우, 다음 두 컨디션이 모두 적용되는 경우에 만 해당 파드가 준비된 것으로 평가된다.

• 파드 내의 모든 컨테이너들이 준비 상태이다.
• readinessGates에 지정된 모든 컨디션들이 True 이다.

파드의 컨테이너가 Ready 이나 적어도 한 개의 사용자 지정 컨디션이 빠졌거나 False 이면, kubelet은 파드의 컨디션을 ContainerReady 로 설정한다.

컨테이너 프로브(probe)

프로브 는 컨테이너에서 kubelet에 의해 주기적으로 수행되는 진단(diagnostic)이다. 진단을 수행하기 위해서, kubelet은 컨테이너 안에서 코드를 실행하거나, 또는 네트워크 요청을 전송한다.

체크 메커니즘

프로브를 사용하여 컨테이너를 체크하는 방법에는 4가지가 있다. 각 프로브는 다음의 4가지 메커니즘 중 단 하나만을 정의해야 한다.

exec

컨테이너 내에서 지정된 명령어를 실행한다. 명령어가 상태 코드 0으로 종료되면 진단이 성공한 것으로 간주한다.

grpc

gRPC를 사용하여 원격 프로시저 호출을 수행한다. 체크 대상이 gRPC 헬스 체크를 구현해야 한다. 응답의 status 가 SERVING 이면 진단이 성공했다고 간주한다. gRPC 프로브는 알파 기능이며 GRPCContainerProbe 기능 게이트를 활성화해야 사용할 수 있다.

httpGet

지정한 포트 및 경로에서 컨테이너의 IP주소에 대한 HTTP GET 요청을 수행한다. 응답의 상태 코드가 200 이상 400 미만이면 진단이 성공한 것으로 간주한다.

tcpSocket

지정된 포트에서 컨테이너의 IP주소에 대해 TCP 검사를 수행한다. 포트가 활성화되어 있다면 진단이 성공한 것으로 간주한다. 원격 시스템(컨테이너)가 연결을 연 이후 즉시 닫는다면, 이 또한 진단이 성공한 것으로 간주한다.

프로브 결과

각 probe는 다음 세 가지 결과 중 하나를 가진다.

Success

컨테이너가 진단을 통과함.

Failure

컨테이너가 진단에 실패함.

Unknown

진단 자체가 실패함(아무런 조치를 수행해서는 안 되며, kubelet이 추가 체크를 수행할 것이다)

프로브 종류

kubelet은 실행 중인 컨테이너들에 대해서 선택적으로 세 가지 종류의 프로브를 수행하고 그에 반응할 수 있다.

livenessProbe

컨테이너가 동작 중인지 여부를 나타낸다. 만약 활성 프로브(liveness probe)에 실패한다면, kubelet은 컨테이너를 죽이고, 해당 컨테이너는 재시작 정책의 대상이 된다. 만약 컨테이너가 활성 프로브를 제공하지 않는 경우, 기본 상태는 Success 이다.

readinessProbe

컨테이너가 요청을 처리할 준비가 되었는지 여부를 나타낸다. 만약 준비성 프로브(readiness probe)가 실패한다면, 엔드포인트 컨트롤러는 파드에 연관된 모든 서비스들의 엔드포인트에서 파드의 IP주소를 제거한다. 준비성 프로브의 초기 지연 이전의 기본 상태는 Failure 이다. 만약 컨테이너가 준비성 프로브를 지원하지 않는다면, 기본 상태는 Success 이다.

startupProbe

컨테이너 내의 애플리케이션이 시작되었는지를 나타낸다. 스타트업 프로브(startup probe)가 주어진 경우, 성공할 때까지 다른 나머지 프로브는 활성화되지 않는다. 만약 스타트업 프로브가 실패하면, kubelet이 컨테이너를 죽이고, 컨테이너는 재시작 정책에 따라 처리된다. 컨테이너에 스타트업 프로브가 없는 경우, 기본 상태는 Success 이다.

활성, 준비성 및 스타트업 프로브를 설정하는 방법에 대한 추가적인 정보는, 활성, 준비성 및 스타트업 프로브 설정하기를 참조하면 된다.

언제 활성 프로브를 사용해야 하는가?

만약 컨테이너 속 프로세스가 어떠한 이슈에 직면하거나 건강하지 못한 상태(unhealthy)가 되는 등 프로세스 자체의 문제로 중단될 수 있더라도, 활성 프로브가 반드시 필요한 것은 아니다. 그 경우에는 kubelet이 파드의 restartPolicy에 따라서 올바른 대처를 자동적으로 수행할 것이다.

프로브가 실패한 후 컨테이너가 종료되거나 재시작되길 원한다면, 활성 프로브를 지정하고, restartPolicy를 항상(Always) 또는 실패 시(OnFailure)로 지정한다.

언제 준비성 프로브를 사용해야 하는가?

프로브가 성공한 경우에만 파드에 트래픽 전송을 시작하려고 한다면, 준비성 프로브를 지정하길 바란다. 이 경우에서는, 준비성 프로브가 활성 프로브와 유사해 보일 수도 있지만, 스팩에 준비성 프로브가 존재한다는 것은 파드가 트래픽을 받지 않는 상태에서 시작되고 프로브가 성공하기 시작한 이후에만 트래픽을 받는다는 뜻이다.

만약 컨테이너가 유지 관리를 위해서 자체 중단되게 하려면, 준비성 프로브를 지정하길 바란다. 준비성 프로브는 활성 프로브와는 다르게 준비성에 특정된 엔드포인트를 확인한다.

만약 애플리케이션이 백엔드 서비스에 엄격한 의존성이 있다면, 활성 프로브와 준비성 프로브 모두 활용할 수도 있다. 활성 프로브는 애플리케이션 스스로가 건강한 상태면 통과하지만, 준비성 프로브는 추가적으로 요구되는 각 백-엔드 서비스가 가용한지 확인한다. 이를 이용하여, 오류 메시지만 응답하는 파드로 트래픽이 가는 것을 막을 수 있다.

만약 컨테이너가 시동 시 대량 데이터의 로딩, 구성 파일, 또는 마이그레이션에 대한 작업을 수행해야 한다면, 스타트업 프로브를 사용하면 된다. 그러나, 만약 failed 애플리케이션과 시동 중에 아직 데이터를 처리하고 있는 애플리케이션을 구분하여 탐지하고 싶다면, 준비성 프로브를 사용하는 것이 더 적합할 것이다.

언제 스타트업 프로브를 사용해야 하는가?

스타트업 프로브는 서비스를 시작하는 데 오랜 시간이 걸리는 컨테이너가 있는 파드에 유용하다. 긴 활성 간격을 설정하는 대신, 컨테이너가 시작될 때 프로브를 위한 별도의 구성을 설정하여, 활성 간격보다 긴 시간을 허용할 수 있다.

컨테이너가 보통 initialDelaySeconds + failureThreshold × periodSeconds 이후에 기동된다면, 스타트업 프로브가 활성화 프로브와 같은 엔드포인트를 확인하도록 지정해야 한다. periodSeconds의 기본값은 10s 이다. 이 때 컨테이너가 활성화 프로브의 기본값 변경 없이 기동되도록 하려면, failureThreshold 를 충분히 높게 설정해주어야 한다. 그래야 데드락(deadlocks)을 방지하는데 도움이 된다.

파드의 종료

파드는 클러스터의 노드에서 실행되는 프로세스를 나타내므로, 해당 프로세스가 더 이상 필요하지 않을 때 정상적으로 종료되도록 하는 것이 중요하다(KILL 시그널로 갑자기 중지되고 정리할 기회가 없는 것 보다).

디자인 목표는 삭제를 요청하고 프로세스가 종료되는 시기를 알 수 있을 뿐만 아니라, 삭제가 결국 완료되도록 하는 것이다. 사용자가 파드의 삭제를 요청하면, 클러스터는 파드가 강제로 종료되기 전에 의도한 유예 기간을 기록하고 추적한다. 강제 종료 추적이 적용되면, kubelet은 정상 종료를 시도한다.

일반적으로, 컨테이너 런타임은 각 컨테이너의 기본 프로세스에 TERM 신호를 전송한다. 많은 컨테이너 런타임은 컨테이너 이미지에 정의된 STOPSIGNAL 값을 존중하며 TERM 대신 이 값을 보낸다. 일단 유예 기간이 만료되면, KILL 시그널이 나머지 프로세스로 전송되고, 그런 다음 파드는 API 서버로부터 삭제된다. 프로세스가 종료될 때까지 기다리는 동안 kubelet 또는 컨테이너 런타임의 관리 서비스가 다시 시작되면, 클러스터는 전체 원래 유예 기간을 포함하여 처음부터 다시 시도한다.

플로우의 예는 다음과 같다.

1. 이 kubectl 도구를 사용하여 기본 유예 기간(30초)으로 특정 파드를 수동으로 삭제한다.
2. API 서버의 파드는 유예 기간과 함께 파드가 "dead"로 간주되는 시간으로 업데이트된다. kubectl describe 를 사용하여 삭제하려는 파드를 확인하면, 해당 파드가 "Terminating"으로 표시된다. 파드가 실행 중인 노드에서, kubelet이 파드가 종료된 것(terminating)으로 표시되었음을 확인하는 즉시(정상적인 종료 기간이 설정됨), kubelet은 로컬 파드의 종료 프로세스를 시작한다.
   1. 파드의 컨테이너 중 하나가 preStop 훅을 정의한 경우, kubelet은 컨테이너 내부에서 해당 훅을 실행한다. 유예 기간이 만료된 후 preStop 훅이 계속 실행되면, kubelet은 2초의 작은 일회성 유예 기간 연장을 요청한다.
      참고: preStop 훅을 완료하는 데 기본 유예 기간이 허용하는 것보다 오랜 시간이 필요한 경우, 이에 맞게 terminationGracePeriodSeconds 를 수정해야 한다.
   2. kubelet은 컨테이너 런타임을 트리거하여 각 컨테이너 내부의 프로세스 1에 TERM 시그널을 보낸다.
      참고: 파드의 컨테이너는 서로 다른 시간에 임의의 순서로 TERM 시그널을 수신한다. 종료 순서가 중요한 경우, preStop 훅을 사용하여 동기화하는 것이 좋다.
3. kubelet이 정상 종료를 시작하는 동시에, 컨트롤 플레인은 구성된 셀렉터가 있는 서비스를 나타내는 엔드포인트(Endpoint)(그리고, 활성화된 경우, 엔드포인트슬라이스(EndpointSlice)) 오브젝트에서 종료된 파드를 제거한다. 레플리카셋(ReplicaSet)과 기타 워크로드 리소스는 더 이상 종료된 파드를 유효한 서비스 내 복제본으로 취급하지 않는다. 로드 밸런서(서비스 프록시와 같은)가 종료 유예 기간이 시작되는 즉시 엔드포인트 목록에서 파드를 제거하므로 느리게 종료되는 파드는 트래픽을 계속 제공할 수 없다.
4. 유예 기간이 만료되면, kubelet은 강제 종료를 트리거한다. 컨테이너 런타임은 SIGKILL 을 파드의 모든 컨테이너에서 여전히 실행 중인 모든 프로세스로 전송한다. kubelet은 해당 컨테이너 런타임이 하나를 사용하는 경우 숨겨진 pause 컨테이너도 정리한다.
5. kubelet은 유예 기간을 0(즉시 삭제)으로 설정하여, API 서버에서 파드 오브젝트의 강제 삭제를 트리거한다.
6. API 서버가 파드의 API 오브젝트를 삭제하면, 더 이상 클라이언트에서 볼 수 없다.

강제 파드 종료

기본적으로, 모든 삭제는 30초 이내에는 정상적으로 수행된다. kubectl delete 명령은 기본값을 재정의하고 사용자의 고유한 값을 지정할 수 있는 --grace-period=<seconds> 옵션을 지원한다.

유예 기간을 0 로 강제로 즉시 설정하면 API 서버에서 파드가 삭제된다. 파드가 노드에서 계속 실행 중인 경우, 강제 삭제는 kubelet을 트리거하여 즉시 정리를 시작한다.

강제 삭제가 수행되면, API 서버는 실행 중인 노드에서 파드가 종료되었다는 kubelet의 확인을 기다리지 않는다. API에서 즉시 파드를 제거하므로 동일한 이름으로 새로운 파드를 생성할 수 있다. 노드에서 즉시 종료되도록 설정된 파드는 강제 종료되기 전에 작은 유예 기간이 계속 제공된다.

스테이트풀셋(StatefulSet)의 일부인 파드를 강제 삭제해야 하는 경우, 스테이트풀셋에서 파드를 삭제하기에 대한 태스크 문서를 참고한다.

실패한 파드의 가비지 콜렉션

실패한 파드의 경우, API 오브젝트는 사람이나 컨트롤러 프로세스가 명시적으로 파드를 제거할 때까지 클러스터의 API에 남아 있다.

컨트롤 플레인은 파드 수가 구성된 임계값(kube-controller-manager에서 terminated-pod-gc-threshold 에 의해 결정됨)을 초과할 때 종료된 파드(Succeeded 또는 Failed 단계 포함)를 정리한다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 파드가 생성되고 종료될 때 리소스 유출이 방지된다.

다음 내용

• 컨테이너 라이프사이클 이벤트에 핸들러를 연결하는 핸즈온 연습을 해보자.

• 활성, 준비성 및 스타트업 프로브 설정하는 핸즈온 연습을 해보자.

• 컨테이너 라이프사이클 훅에 대해 자세히 알아보자.

• API의 파드와 컨테이너 상태에 대한 자세한 내용은 파드의 .status에 대해 다루는 API 레퍼런스 문서를 참고한다.

4.1.2 - 초기화 컨테이너

이 페이지는 초기화 컨테이너에 대한 개요를 제공한다. 초기화 컨테이너는 파드의 앱 컨테이너들이 실행되기 전에 실행되는 특수한 컨테이너이며, 앱 이미지에는 없는 유틸리티 또는 설정 스크립트 등을 포함할 수 있다.

초기화 컨테이너는 containers 배열(앱 컨테이너를 기술하는)과 나란히 파드 스펙에 명시할 수 있다.

초기화 컨테이너 이해하기

파드는 앱들을 실행하는 다수의 컨테이너를 포함할 수 있고, 또한 앱 컨테이너 실행 전에 동작되는 하나 이상의 초기화 컨테이너도 포함할 수 있다.

다음의 경우를 제외하면, 초기화 컨테이너는 일반적인 컨테이너와 매우 유사하다.

• 초기화 컨테이너는 항상 완료를 목표로 실행된다.
• 각 초기화 컨테이너는 다음 초기화 컨테이너가 시작되기 전에 성공적으로 완료되어야 한다.

만약 파드의 초기화 컨테이너가 실패하면, kubelet은 초기화 컨테이너가 성공할 때까지 반복적으로 재시작한다. 그러나, 만약 파드의 restartPolicy 를 절대 하지 않음(Never)으로 설정하고, 해당 파드를 시작하는 동안 초기화 컨테이너가 실패하면, 쿠버네티스는 전체 파드를 실패한 것으로 처리한다.

컨테이너를 초기화 컨테이너로 지정하기 위해서는, 파드 스펙에 initContainers 필드를 container 항목(앱 container 필드 및 내용과 유사한)들의 배열로서 추가한다. 컨테이너에 대한 더 상세한 사항은 API 레퍼런스를 참고한다.

초기화 컨테이너의 상태는 컨테이너 상태의 배열(.status.containerStatuses 필드와 유사)로 .status.initContainerStatuses 필드에 반환된다.

일반적인 컨테이너와의 차이점

초기화 컨테이너는 앱 컨테이너의 리소스 상한(limit), 볼륨, 보안 세팅을 포함한 모든 필드와 기능을 지원한다. 그러나, 초기화 컨테이너를 위한 리소스 요청량과 상한은 리소스에 문서화된 것처럼 다르게 처리된다.

또한, 초기화 컨테이너는 lifecycle, livenessProbe, readinessProbe 또는 startupProbe 를 지원하지 않는다. 왜냐하면 초기화 컨테이너는 파드가 준비 상태가 되기 전에 완료를 목표로 실행되어야 하기 때문이다.

만약 다수의 초기화 컨테이너가 파드에 지정되어 있다면, kubelet은 해당 초기화 컨테이너들을 한 번에 하나씩 실행한다. 각 초기화 컨테이너는 다음 컨테이너를 실행하기 전에 꼭 성공해야 한다. 모든 초기화 컨테이너들이 실행 완료되었을 때, kubelet은 파드의 애플리케이션 컨테이너들을 초기화하고 평소와 같이 실행한다.

초기화 컨테이너 사용하기

초기화 컨테이너는 앱 컨테이너와는 별도의 이미지를 가지고 있기 때문에, 시동(start-up)에 관련된 코드로서 몇 가지 이점을 가진다.

• 앱 이미지에는 없는 셋업을 위한 유틸리티 또는 맞춤 코드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 셋업 중에 단지 sed, awk, python, 또는 dig와 같은 도구를 사용하기 위해서 다른 이미지로부터(FROM) 새로운 이미지를 만들 필요가 없다.
• 애플리케이션 이미지 빌더와 디플로이어 역할은 독립적으로 동작될 수 있어서 공동의 단일 앱 이미지 형태로 빌드될 필요가 없다.
• 초기화 컨테이너는 앱 컨테이너와 다른 파일 시스템 뷰를 가지도록 리눅스 네임스페이스를 사용한다. 결과적으로, 초기화 컨테이너에는 앱 컨테이너가 가질 수 없는 시크릿에 접근 권한이 주어질 수 있다.
• 앱 컨테이너들은 병렬로 실행되는 반면, 초기화 컨테이너들은 어떠한 앱 컨테이너라도 시작되기 전에 실행 완료되어야 하므로, 초기화 컨테이너는 사전 조건들이 충족될 때까지 앱 컨테이너가 시동되는 것을 막거나 지연시키는 간편한 방법을 제공한다.
• 초기화 컨테이너는 앱 컨테이너 이미지의 보안성을 떨어뜨릴 수도 있는 유틸리티 혹은 커스텀 코드를 안전하게 실행할 수 있다. 불필요한 툴들을 분리한 채로 유지함으로써 앱 컨테이너 이미지의 공격에 대한 노출을 제한할 수 있다.

예제

초기화 컨테이너를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어는 다음과 같다.

• 다음과 같은 셸 커맨드로, 서비스가 생성될 때까지 기다리기.

  for i in {1..100}; do sleep 1; if dig myservice; then exit 0; fi; done; exit 1
  

• 다음과 같은 커맨드로, 다운워드 API(Downward API)를 통한 원격 서버에 해당 파드를 등록하기.

  curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d 'instance=$(<POD_NAME>)&ip=$(<POD_IP>)'
  

• 다음과 같은 커맨드로 앱 컨테이너가 시작되기 전에 일정 시간 기다리기.

  sleep 60
  

• Git 저장소를 볼륨 안에 클론하기.

• 설정 파일에 값을 지정하고 메인 앱 컨테이너를 위한 설정 파일을 동적으로 생성하기 위한 템플릿 도구를 실행하기. 예를 들어, 설정에 POD_IP 값을 지정하고 메인 앱 설정 파일을 Jinja를 통해서 생성.

사용 중인 초기화 컨테이너

쿠버네티스 1.5에 대한 다음의 yaml 파일은 두 개의 초기화 컨테이너를 포함한 간단한 파드에 대한 개요를 보여준다. 첫 번째는 myservice 를 기다리고 두 번째는 mydb 를 기다린다. 두 컨테이너들이 완료되면, 파드가 시작될 것이다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo The app is running! && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for myservice; sleep 2; done"]
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for mydb; sleep 2; done"]

다음 커맨드들을 이용하여 파드를 시작하거나 디버깅할 수 있다.

kubectl apply -f myapp.yaml

출력 결과는 다음과 같다.

pod/myapp-pod created

그리고 파드의 상태를 확인한다.

kubectl get -f myapp.yaml

출력 결과는 다음과 같다.

NAME        READY     STATUS     RESTARTS   AGE
myapp-pod   0/1       Init:0/2   0          6m

혹은 좀 더 자세히 살펴본다.

kubectl describe -f myapp.yaml

출력 결과는 다음과 같다.

Name:          myapp-pod
Namespace:     default
[...]
Labels:        app=myapp
Status:        Pending
[...]
Init Containers:
  init-myservice:
[...]
    State:         Running
[...]
  init-mydb:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Containers:
  myapp-container:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                      SubObjectPath                           Type          Reason        Message
  ---------    --------    -----    ----                      -------------                           --------      ------        -------
  16s          16s         1        {default-scheduler }                                              Normal        Scheduled     Successfully assigned myapp-pod to 172.17.4.201
  16s          16s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulling       pulling image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulled        Successfully pulled image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Created       Created container with docker id 5ced34a04634; Security:[seccomp=unconfined]
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Started       Started container with docker id 5ced34a04634

파드의 초기화 컨테이너의 상태를 보기 위해, 다음을 실행한다.

kubectl logs myapp-pod -c init-myservice # Inspect the first init container
kubectl logs myapp-pod -c init-mydb      # Inspect the second init container

mydb 및 myservice 서비스를 시작하고 나면, 초기화 컨테이너가 완료되고 myapp-pod 가 생성된 것을 볼 수 있다.

여기에 이 서비스를 보이기 위해 사용할 수 있는 구성이 있다.

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mydb
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9377

mydb 와 myservice 서비스 생성하기.

kubectl apply -f services.yaml

출력 결과는 다음과 같다.

service/myservice created
service/mydb created

초기화 컨테이너들이 완료되는 것과 myapp-pod 파드가 Running 상태로 변경되는 것을 볼 것이다.

kubectl get -f myapp.yaml

출력 결과는 다음과 같다.

NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-pod   1/1       Running   0          9m

이 간단한 예제는 사용자만의 초기화 컨테이너를 생성하는데 영감을 줄 것이다. 다음 순서에는 더 자세한 예제의 링크가 있다.

자세한 동작

파드 시작 시에 kubelet은 네트워크와 스토리지가 준비될 때까지 초기화 컨테이너의 실행을 지연시킨다. 그런 다음 kubelet은 파드 사양에 나와있는 순서대로 파드의 초기화 컨테이너를 실행한다.

각 초기화 컨테이너는 다음 컨테이너가 시작되기 전에 성공적으로 종료되어야 한다. 만약 런타임 문제나 실패 상태로 종료되는 문제로인하여 초기화 컨테이너의 시작이 실패된다면, 초기화 컨테이너는 파드의 restartPolicy 에 따라서 재시도 된다. 다만, 파드의 restartPolicy 가 항상(Always)으로 설정된 경우, 해당 초기화 컨테이너는 restartPolicy 를 실패 시(OnFailure)로 사용한다.

파드는 모든 초기화 컨테이너가 성공되기 전까지 Ready 될 수 없다. 초기화 컨테이너의 포트는 서비스 하에 합쳐지지 않는다. 초기화 중인 파드는 Pending 상태이지만 Initialized 가 거짓이 되는 조건을 가져야 한다.

만약 파드가 재시작되었다면, 모든 초기화 컨테이너는 반드시 다시 실행된다.

초기화 컨테이너 스펙 변경은 컨테이너 이미지 필드에서만 한정적으로 가능하다. 초기화 컨테이너 이미지 필드를 변경하는 것은 파드를 재시작하는 것과 같다.

초기화 컨테이너는 재시작되거나, 재시도, 또는 재실행 될 수 있기 때문에, 초기화 컨테이너 코드는 멱등성(idempotent)을 유지해야 한다. 특히, EmptyDirs 에 있는 파일에 쓰기를 수행하는 코드는 출력 파일이 이미 존재할 가능성에 대비해야 한다.

초기화 컨테이너는 앱 컨테이너의 필드를 모두 가지고 있다. 그러나, 쿠버네티스는 readinessProbe 가 사용되는 것을 금지한다. 초기화 컨테이너가 완료 상태와 준비성을 구분해서 정의할 수 없기 때문이다. 이것은 유효성 검사 중에 시행된다.

초기화 컨테이너들이 실패를 영원히 지속하는 상황을 방지하기 위해서 파드의 activeDeadlineSeconds를 사용한다. Active deadline은 초기화 컨테이너를 포함한다. 그러나 팀에서 애플리케이션을 잡(job)으로 배포한 경우에만 activeDeadlineSeconds를 사용하길 추천한다. 왜냐하면, activeDeadlineSeconds는 초기화 컨테이너가 완료된 이후에도 영향을 주기 때문이다. 이미 정상적으로 동작하고 있는 파드도 activeDeadlineSeconds를 설정한 경우 종료(killed)될 수 있다.

파드 내의 각 앱과 초기화 컨테이너의 이름은 유일해야 한다. 어떤 컨테이너가 다른 컨테이너와 같은 이름을 공유하는 경우 유효성 오류가 발생한다.

리소스

초기화 컨테이너에게 명령과 실행이 주어진 경우, 리소스 사용에 대한 다음의 규칙이 적용된다.

• 모든 컨테이너에 정의된 특정 리소스 요청량 또는 상한 중 가장 높은 것은 유효 초기화 요청량/상한 이다. 리소스 제한이 지정되지 않은 리소스는 이 유효 초기화 요청량/상한을 가장 높은 요청량/상한으로 간주한다.
• 리소스를 위한 파드의 유효한 초기화 요청량/상한 은 다음 보다 더 높다.
  • 모든 앱 컨테이너의 리소스에 대한 요청량/상한의 합계
  • 리소스에 대한 유효한 초기화 요청량/상한
• 스케줄링은 유효한 요청/상한에 따라 이루어진다. 즉, 초기화 컨테이너는 파드의 삶에서는 사용되지 않는 초기화를 위한 리소스를 예약할 수 있다.
• 파드의 유효한 QoS 계층 에서 QoS(서비스의 품질) 계층은 초기화 컨테이너들과 앱 컨테이너들의 QoS 계층과 같다.

쿼터 및 상한은 유효한 파드의 요청량 및 상한에 따라 적용된다.

파드 레벨 cgroup은 유효한 파드 요청량 및 상한을 기반으로 한다. 이는 스케줄러와 같다.

파드 재시작 이유

파드는 다음과 같은 사유로, 초기화 컨테이너들의 재-실행을 일으키는, 재시작을 수행할 수 있다.

• 파드 인프라스트럭처 컨테이너가 재시작된 상황. 이는 일반적인 상황이 아니며 노드에 대해서 root 접근 권한을 가진 누군가에 의해서 수행됐을 것이다.
• 초기화 컨테이너의 완료 기록이 가비지 수집 때문에 유실된 상태에서, restartPolicy가 Always로 설정된 파드의 모든 컨테이너가 종료되어 모든 컨테이너를 재시작해야 하는 상황

초기화 컨테이너 이미지가 변경되거나 초기화 컨테이너의 완료 기록이 가비지 수집 때문에 유실된 상태이면 파드는 재시작되지 않는다. 이는 쿠버네티스 버전 1.20 이상에 적용된다. 이전 버전의 쿠버네티스를 사용하는 경우 해당 쿠버네티스 버전의 문서를 참고한다.

다음 내용

• 초기화 컨테이너를 가진 파드 생성하기
• 초기화 컨테이너 디버깅 알아보기

4.1.3 - 파드 토폴로지 분배 제약 조건

사용자는 토폴로지 분배 제약 조건 을 사용해서 지역, 영역, 노드 그리고 기타 사용자-정의 토폴로지 도메인과 같이 장애-도메인으로 설정된 클러스터에 걸쳐 파드가 분산되는 방식을 제어할 수 있다. 이를 통해 고가용성뿐만 아니라, 효율적인 리소스 활용의 목적을 이루는 데 도움이 된다.

필수 구성 요소

노드 레이블

토폴로지 분배 제약 조건은 노드 레이블을 의지해서 각 노드가 속한 토폴로지 도메인(들)을 인식한다. 예를 들어, 노드에 다음과 같은 레이블을 가지고 있을 수 있다. node=node1,zone=us-east-1a,region=us-east-1

다음 레이블이 있고, 4개 노드를 가지는 클러스터가 있다고 가정한다.

NAME    STATUS   ROLES    AGE     VERSION   LABELS
node1   Ready    <none>   4m26s   v1.16.0   node=node1,zone=zoneA
node2   Ready    <none>   3m58s   v1.16.0   node=node2,zone=zoneA
node3   Ready    <none>   3m17s   v1.16.0   node=node3,zone=zoneB
node4   Ready    <none>   2m43s   v1.16.0   node=node4,zone=zoneB

그러면 클러스터는 논리적으로 다음과 같이 보이게 된다.

레이블을 수동으로 적용하는 대신에, 사용자는 대부분의 클러스터에서 자동으로 생성되고 채워지는 잘-알려진 레이블을 재사용할 수 있다.

파드의 분배 제약 조건

API

API 필드 pod.spec.topologySpreadConstraints 는 다음과 같이 정의된다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  topologySpreadConstraints:
    - maxSkew: <integer>
      topologyKey: <string>
      whenUnsatisfiable: <string>
      labelSelector: <object>

사용자는 하나 또는 다중 topologySpreadConstraint 를 정의해서 kube-scheduler 에게 클러스터에 걸쳐 있는 기존 파드와 시작하는 각각의 파드와 연관하여 배치하는 방법을 명령할 수 있다. 필드는 다음과 같다.

• maxSkew 는 파드가 균등하지 않게 분산될 수 있는 정도를 나타낸다. 이것은 0보다는 커야 한다. 그 의미는 whenUnsatisfiable 의 값에 따라 다르다.
  • whenUnsatisfiable 이 "DoNotSchedule"과 같을 때, maxSkew 는 대상 토폴로지에서 일치하는 파드 수와 전역 최솟값 (토폴로지 도메인에서 레이블 셀렉터와 일치하는 최소 파드 수. 예를 들어 3개의 영역에 각각 0, 2, 3개의 일치하는 파드가 있으면, 전역 최솟값은 0) 사이에 허용되는 최대 차이이다.
  • whenUnsatisfiable 이 "ScheduleAnyway"와 같으면, 스케줄러는 왜곡을 줄이는데 도움이 되는 토폴로지에 더 높은 우선 순위를 부여한다.
• topologyKey 는 노드 레이블의 키다. 만약 두 노드가 이 키로 레이블이 지정되고, 레이블이 동일한 값을 가진다면 스케줄러는 두 노드를 같은 토폴로지에 있는것으로 여기게 된다. 스케줄러는 각 토폴로지 도메인에 균형잡힌 수의 파드를 배치하려고 시도한다.
• whenUnsatisfiable 는 분산 제약 조건을 만족하지 않을 경우에 처리하는 방법을 나타낸다.
  • DoNotSchedule (기본값)은 스케줄러에 스케줄링을 하지 말라고 알려준다.
  • ScheduleAnyway 는 스케줄러에게 차이(skew)를 최소화하는 노드에 높은 우선 순위를 부여하면서, 스케줄링을 계속하도록 지시한다.
• labelSelector 는 일치하는 파드를 찾는데 사용된다. 이 레이블 셀렉터와 일치하는 파드의 수를 계산하여 해당 토폴로지 도메인에 속할 파드의 수를 결정한다. 자세한 내용은 레이블 셀렉터를 참조한다.

파드에 2개 이상의 topologySpreadConstraint가 정의되어 있으면, 각 제약 조건은 AND로 연결된다 - kube-scheduler는 새로운 파드의 모든 제약 조건을 만족하는 노드를 찾는다.

사용자는 kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints 를 실행해서 이 필드에 대한 자세한 내용을 알 수 있다.

예시: 단수 토폴로지 분배 제약 조건

4개 노드를 가지는 클러스터에 foo:bar 가 레이블된 3개의 파드가 node1, node2 그리고 node3에 각각 위치한다고 가정한다.

신규 파드가 기존 파드와 함께 영역에 걸쳐서 균등하게 분배되도록 하려면, 스펙(spec)은 다음과 같이 주어질 수 있다.

pods/topology-spread-constraints/one-constraint.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

topologyKey: zone 는 "zone:<any value>" 레이블 쌍을 가지는 노드에 대해서만 균등한 분배를 적용하는 것을 의미한다. whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 은 만약 들어오는 파드가 제약 조건을 만족시키지 못하면 스케줄러에게 pending 상태를 유지하도록 지시한다.

만약 스케줄러가 이 신규 파드를 "zoneA"에 배치하면 파드 분포는 [3, 1]이 되며, 따라서 실제 차이(skew)는 2 (3 - 1)가 되어 maxSkew: 1 를 위반하게 된다. 이 예시에서는 들어오는 파드는 오직 "zoneB"에만 배치할 수 있다.

OR

사용자는 파드 스펙을 조정해서 다음과 같은 다양한 요구사항을 충족할 수 있다.

• maxSkew 를 "2" 보다 큰 값으로 변경해서 들어오는 파드들이 "zoneA"에도 배치할 수 있도록 한다.
• topologyKey 를 "node"로 변경해서 파드가 영역이 아닌, 노드에 걸쳐 고르게 분산할 수 있게 한다. 위의 예시에서 만약 maxSkew 가 "1"로 유지되면 들어오는 파드는 오직 "node4"에만 배치할 수 있다.
• whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 에서 whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway 로 변경하면 들어오는 파드는 항상 다른 스케줄링 API를 충족한다는 가정하에 스케줄할 수 있도록 보장한다. 그러나 일치하는 파드가 적은 토폴로지 도메인에 배치되는 것이 좋다. (이 선호도는 리소스 사용 비율 등과 같은 다른 내부 스케줄링 우선순위와 공동으로 정규화 된다는 것을 알아두자.)

예시: 다중 토폴로지 분배 제약 조건

4개 노드를 가지는 클러스터에 foo:bar 가 레이블된 3개의 파드가 node1, node2 그리고 node3에 각각 위치한다고 가정한다.

사용자는 2개의 TopologySpreadConstraints를 사용해서 영역과 노드에 파드를 분배하는 것을 제어할 수 있다.

pods/topology-spread-constraints/two-constraints.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

이 경우에는, 첫 번째 제약 조건에 부합시키려면, 신규 파드는 오직 "zoneB"에만 배치할 수 있다. 두 번째 제약 조건에서는 신규 파드는 오직 "node4"에만 배치할 수 있다. 그런 다음 두 가지 제약 조건의 결과는 AND 가 되므로, 실행 가능한 유일한 옵션은 "node4"에 배치하는 것이다.

다중 제약 조건은 충돌로 이어질 수 있다. 3개의 노드를 가지는 클러스터 하나가 2개의 영역에 걸쳐 있다고 가정한다.

만약 사용자가 "two-constraints.yaml" 을 이 클러스터에 적용하면, "mypod"가 Pending 상태로 유지되는 것을 알게 된다. 이러한 이유는, 첫 번째 제약 조건을 충족하기 위해 "mypod"는 오직 "zoneB"에만 놓을 수 있다. 두 번째 제약 조건에서는 "mypod"는 오직 "node2"에만 놓을 수 있다. 그러면 "zoneB"와 "node2"의 공동 결과는 아무것도 반환되지 않는다.

이 상황을 극복하기 위해서는 사용자가 maxSkew 의 증가 또는 whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway 를 사용하도록 제약 조건 중 하나를 수정할 수 있다.

노드 어피니티(Affinity) 및 노드 셀렉터(Selector)와의 상호 작용

스케줄러는 신규 파드에 spec.nodeSelector 또는 spec.affinity.nodeAffinity가 정의되어 있는 경우, 부합하지 않는 노드들을 차이(skew) 계산에서 생략한다.

예시: TopologySpreadConstraints와 노드 어피니티

zoneA 에서 zoneC에 걸쳐있고, 5개의 노드를 가지는 클러스터가 있다고 가정한다.

그리고 알다시피 "zoneC"는 제외해야 한다. 이 경우에, "mypod"가 "zoneC"가 아닌 "zoneB"에 배치되도록 yaml을 다음과 같이 구성할 수 있다. 마찬가지로 spec.nodeSelector 도 존중된다.

pods/topology-spread-constraints/one-constraint-with-nodeaffinity.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: zone
            operator: NotIn
            values:
            - zoneC
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

스케줄러는 클러스터에 있는 모든 영역(zone) 또는 다른 토폴로지 도메인에 대한 사전 지식이 없다. 스케줄링은 클러스터의 기존 노드에서 결정된다. 노드 풀(또는 노드 그룹)이 0개의 노드로 스케일(scale)되고 사용자는 노드가 확장될 것으로 예상하는 경우, 자동 스케일되는 클러스터에서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 토폴로지 도메인은 스케줄링에서 해당 도메인에 노드가 하나 이상 있을 때까지 고려되지 않을 것이기 때문이다.

기타 눈에 띄는 의미(semantics)

여기에 주목할만한 몇 가지 암묵적인 규칙이 있다.

• 신규 파드와 같은 네임스페이스를 갖는 파드만이 매칭의 후보가 된다.

• topologySpreadConstraints[*].topologyKey 가 없는 노드는 무시된다. 이것은 다음을 의미한다.

  1. 이러한 노드에 위치한 파드는 "maxSkew" 계산에 영향을 미치지 않는다. - 위의 예시에서, "node1"은 "zone" 레이블을 가지고 있지 않다고 가정하면, 파드 2개는 무시될 것이고, 이런 이유로 신규 파드는 "zoneA"로 스케줄된다.
  2. 신규 파드는 이런 종류의 노드에 스케줄 될 기회가 없다. - 위의 예시에서, 레이블로 {zone-typo: zoneC} 를 가지는 "node5"가 클러스터에 편입한다고 가정하면, 레이블 키에 "zone"이 없기 때문에 무시하게 된다.

• 들어오는 파드의 topologySpreadConstraints[*].labelSelector 와 자체 레이블과 일치하지 않을 경우 어떻게 되는지 알고 있어야 한다. 위의 예시에서, 만약 들어오는 파드의 레이블을 제거하더라도 여전히 제약 조건이 충족하기 때문에 "zoneB"에 배치할 수 있다. 그러나, 배치 이후에도 클러스터의 불균형 정도는 변경되지 않는다. - 여전히 zoneA는 {foo:bar} 레이블을 가지고 있는 2개의 파드를 가지고 있고, zoneB 도 {foo:bar}를 레이블로 가지는 파드 1개를 가지고 있다. 따라서 만약 예상과 다르면, 워크로드의 topologySpreadConstraints[*].labelSelector 가 자체 레이블과 일치하도록 하는 것을 권장한다.

클러스터 수준의 기본 제약 조건

클러스터에 대한 기본 토폴로지 분배 제약 조건을 설정할 수 있다. 기본 토폴로지 분배 제약 조건은 다음과 같은 경우에만 파드에 적용된다.

• .spec.topologySpreadConstraints 에는 어떠한 제약도 정의되어 있지 않는 경우.
• 서비스, 레플리케이션컨트롤러(ReplicationController), 레플리카셋(ReplicaSet) 또는 스테이트풀셋(StatefulSet)에 속해있는 경우.

기본 제약 조건은 스케줄링 프로파일에서 PodTopologySpread 플러그인의 일부로 설정할 수 있다. 제약 조건은 labelSelector 가 비어 있어야 한다는 점을 제외하고, 위와 동일한 API로 제약 조건을 지정한다. 셀렉터는 파드가 속한 서비스, 레플리케이션 컨트롤러, 레플리카셋 또는 스테이트풀셋에서 계산한다.

예시 구성은 다음과 같다.

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints:
            - maxSkew: 1
              topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
          defaultingType: List

내부 기본 제약

기본적으로 활성화된 DefaultPodTopologySpread 기능 게이트를 사용하면, 기존 SelectorSpread 플러그인이 비활성화된다. kube-scheduler는 PodTopologySpread 플러그인 구성에 다음과 같은 기본 토폴로지 제약 조건을 사용한다.

defaultConstraints:
  - maxSkew: 3
    topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
    whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
  - maxSkew: 5
    topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
    whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

또한, 같은 동작을 제공하는 레거시 SelectorSpread 플러그인이 비활성화된다.

클러스터에 기본 파드 분배 제약 조건을 사용하지 않으려면, PodTopologySpread 플러그인 구성에서 defaultingType 을 List 로 설정하고 defaultConstraints 를 비워두어 기본값을 비활성화할 수 있다.

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints: []
          defaultingType: List

파드어피니티(PodAffinity)/파드안티어피니티(PodAntiAffinity)와의 비교

쿠버네티스에서 "어피니티(Affinity)"와 관련된 지침은 파드가 더 많이 채워지거나 더 많이 분산되는 방식으로 스케줄 되는 방법을 제어한다.

• PodAffinity 는, 사용자가 자격이 충족되는 토폴로지 도메인에 원하는 수의 파드를 얼마든지 채울 수 있다.
• PodAntiAffinity 로는, 단일 토폴로지 도메인에 단 하나의 파드만 스케줄 될 수 있다.

더 세밀한 제어를 위해, 토폴로지 분배 제약 조건을 지정하여 다양한 토폴로지 도메인에 파드를 분배해서 고 가용성 또는 비용 절감을 달성할 수 있는 유연한 옵션을 제공한다. 또한 워크로드의 롤링 업데이트와 레플리카의 원활한 스케일링 아웃에 도움이 될 수 있다. 더 자세한 내용은 모티베이션(Motivation)를 참고한다.

알려진 제한사항

• 파드가 제거된 이후에도 제약 조건이 계속 충족된다는 보장은 없다. 예를 들어 디플로이먼트를 스케일링 다운하면 그 결과로 파드의 분포가 불균형해질 수 있다. Descheduler를 사용하여 파드 분포를 다시 균형있게 만들 수 있다.
• 파드와 일치하는 테인트(taint)가 된 노드가 존중된다. 이슈 80921을 본다.

다음 내용

• 블로그: PodTopologySpread 소개에서는 maxSkew 에 대해 자세히 설명하고, 몇 가지 고급 사용 예제를 제공한다.

4.1.4 - 중단(disruption)

이 가이드는 고가용성 애플리케이션을 구성하려는 소유자와 파드에서 발생하는 장애 유형을 이해하기 원하는 애플리케이션 소유자를 위한 것이다.

또한 클러스터의 업그레이드와 오토스케일링과 같은 클러스터의 자동화 작업을 하려는 관리자를 위한 것이다.

자발적 중단과 비자발적 중단

파드는 누군가(사람 또는 컨트롤러)가 파괴하거나 불가피한 하드웨어 오류 또는 시스템 소프트웨어 오류가 아니면 사라지지 않는다.

우리는 이런 불가피한 상황을 애플리케이션의 비자발적 중단 으로 부른다. 예시:

• 노드를 지원하는 물리 머신의 하드웨어 오류
• 클러스터 관리자의 실수로 VM(인스턴스) 삭제
• 클라우드 공급자 또는 하이퍼바이저의 오류로 인한 VM 장애
• 커널 패닉
• 클러스터 네트워크 파티션의 발생으로 클러스터에서 노드가 사라짐
• 노드의 리소스 부족으로 파드가 축출됨

리소스 부족을 제외한 나머지 조건은 대부분의 사용자가 익숙할 것이다. 왜냐하면 그 조건은 쿠버네티스에 국한되지 않기 때문이다.

우리는 다른 상황을 자발적인 중단 으로 부른다. 여기에는 애플리케이션 소유자의 작업과 클러스터 관리자의 작업이 모두 포함된다. 다음은 대표적인 애플리케이션 소유자의 작업이다.

• 디플로이먼트 제거 또는 다른 파드를 관리하는 컨트롤러의 제거
• 재시작을 유발하는 디플로이먼트의 파드 템플릿 업데이트
• 파드를 직접 삭제(예: 우연히)

클러스터 관리자의 작업은 다음을 포함한다.

• 복구 또는 업그레이드를 위한 노드 드레이닝.
• 클러스터의 스케일 축소를 위한 노드 드레이닝(클러스터 오토스케일링에 대해 알아보기 ).
• 노드에 다른 무언가를 추가하기 위해 파드를 제거.

위 작업은 클러스터 관리자가 직접 수행하거나 자동화를 통해 수행하며, 클러스터 호스팅 공급자에 의해서도 수행된다.

클러스터에 자발적인 중단을 일으킬 수 있는 어떤 원인이 있는지 클러스터 관리자에게 문의하거나 클라우드 공급자에게 문의하고, 배포 문서를 참조해서 확인해야 한다. 만약 자발적인 중단을 일으킬 수 있는 원인이 없다면 Pod Disruption Budget의 생성을 넘길 수 있다.

중단 다루기

비자발적인 중단으로 인한 영향을 경감하기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같다.

• 파드가 필요로 하는 리소스를 요청하는지 확인한다.
• 고가용성이 필요한 경우 애플리케이션을 복제한다. (복제된 스테이트리스 및 스테이트풀 애플리케이션에 대해 알아보기.)
• 복제된 애플리케이션의 구동 시 훨씬 더 높은 가용성을 위해 랙 전체 (안티-어피니티 이용) 또는 영역 간 (다중 영역 클러스터를 이용한다면)에 애플리케이션을 분산해야 한다.

자발적 중단의 빈도는 다양하다. 기본적인 쿠버네티스 클러스터에서는 자동화된 자발적 중단은 발생하지 않는다(사용자가 지시한 자발적 중단만 발생한다). 그러나 클러스터 관리자 또는 호스팅 공급자가 자발적 중단이 발생할 수 있는 일부 부가 서비스를 운영할 수 있다. 예를 들어 노드 소프트웨어의 업데이트를 출시하는 경우 자발적 중단이 발생할 수 있다. 또한 클러스터(노드) 오토스케일링의 일부 구현에서는 단편화를 제거하고 노드의 효율을 높이는 과정에서 자발적 중단을 야기할 수 있다. 클러스터 관리자 또는 호스팅 공급자는 예측 가능한 자발적 중단 수준에 대해 문서화해야 한다. 파드 스펙 안에 프라이어리티클래스 사용하기와 같은 특정 환경설정 옵션 또한 자발적(+ 비자발적) 중단을 유발할 수 있다.

파드 disruption budgets

쿠버네티스는 자발적인 중단이 자주 발생하는 경우에도 고 가용성 애플리케이션을 실행하는 데 도움이 되는 기능을 제공한다.

애플리케이션 소유자로써, 사용자는 각 애플리케이션에 대해 PodDisruptionBudget(PDB)을 만들 수 있다. PDB는 자발적 중단으로 일시에 중지되는 복제된 애플리케이션 파드의 수를 제한한다. 예를 들어, 정족수 기반의 애플리케이션이 실행 중인 레플리카의 수가 정족수 이하로 떨어지지 않도록 한다. 웹 프런트 엔드는 부하를 처리하는 레플리카의 수가 일정 비율 이하로 떨어지지 않도록 보장할 수 있다.

클러스터 관리자와 호스팅 공급자는 직접적으로 파드나 디플로이먼트를 제거하는 대신 Eviction API로 불리는 PodDisruptionBudget을 준수하는 도구를 이용해야 한다.

예를 들어, kubectl drain 하위 명령을 사용하면 노드를 서비스 중단으로 표시할 수 있다. kubectl drain 을 실행하면, 도구는 사용자가 서비스를 중단하는 노드의 모든 파드를 축출하려고 한다. kubectl 이 사용자를 대신하여 수행하는 축출 요청은 일시적으로 거부될 수 있으며, 도구는 대상 노드의 모든 파드가 종료되거나 설정 가능한 타임아웃이 도래할 때까지 주기적으로 모든 실패된 요청을 다시 시도한다.

PDB는 애플리케이션이 필요로 하는 레플리카의 수에 상대적으로, 용인할 수 있는 레플리카의 수를 지정한다. 예를 들어 .spec.replicas: 5 의 값을 갖는 디플로이먼트는 어느 시점에든 5개의 파드를 가져야 한다. 만약 해당 디플로이먼트의 PDB가 특정 시점에 파드를 4개 허용한다면, Eviction API는 한 번에 1개(2개의 파드가 아닌)의 파드의 자발적인 중단을 허용한다.

파드 그룹은 레이블 셀렉터를 사용해서 지정한 애플리케이션으로 구성되며 애플리케이션 컨트롤러(디플로이먼트, 스테이트풀셋 등)를 사용한 것과 같다.

파드의 "의도"하는 수량은 해당 파드를 관리하는 워크로드 리소스의 .spec.replicas 를 기반으로 계산한다. 컨트롤 플레인은 파드의 .metadata.ownerReferences 를 검사하여 소유하는 워크로드 리소스를 발견한다.

비자발적 중단은 PDB로는 막을 수 없지만, 버짓은 차감된다.

애플리케이션의 롤링 업그레이드로 파드가 삭제되거나 사용할 수 없는 경우 중단 버짓에 영향을 준다. 그러나 워크로드 리소스(디플로이먼트, 스테이트풀셋과 같은)는 롤링 업데이트 시 PDB의 제한을 받지 않는다. 대신, 애플리케이션 업데이트 중 실패 처리는 특정 워크로드 리소스에 대한 명세에서 구성된다.

Eviction API를 사용하여 파드를 축출하면, PodSpec의 terminationGracePeriodSeconds 설정을 준수하여 정상적으로 종료됨 상태가 된다.

PodDisruptionBudget 예시

node-1 부터 node-3 까지 3개의 노드가 있는 클러스터가 있다고 하자. 클러스터에는 여러 애플리케이션을 실행하고 있다. 여러 애플리케이션 중 하나는 pod-a, pod-b, pod-c 로 부르는 3개의 레플리카가 있다. 여기에 pod-x 라고 부르는 PDB와 무관한 파드가 보인다. 초기에 파드는 다음과 같이 배치된다.

전체 3개 파드는 디플로이먼트의 일부분으로 전체적으로 항상 3개의 파드 중 최소 2개의 파드를 사용할 수 있도록 하는 PDB를 가지고 있다.

예를 들어, 클러스터 관리자가 커널 버그를 수정하기위해 새 커널 버전으로 재부팅하려는 경우를 가정해보자. 클러스터 관리자는 첫째로 node-1 을 kubectl drain 명령어를 사용해서 비우려 한다. kubectl 은 pod-a 과 pod-x 를 축출하려고 한다. 이는 즉시 성공한다. 두 파드는 동시에 terminating 상태로 진입한다. 이렇게 하면 클러스터는 다음의 상태가 된다.

디플로이먼트는 한 개의 파드가 중지되는 것을 알게되고, pod-d 라는 대체 파드를 생성한다. node-1 은 차단되어 있어 다른 노드에 위치한다. 무언가가 pod-x 의 대체 파드로 pod-y 도 생성했다.

(참고: 스테이트풀셋은 pod-0 처럼 불릴, pod-a 를 교체하기 전에 완전히 중지해야 하며, pod-0 로 불리지만, 다른 UID로 생성된다. 그렇지 않으면 이 예시는 스테이트풀셋에도 적용된다.)

이제 클러스터는 다음과 같은 상태이다.

어느 순간 파드가 종료되고, 클러스터는 다음과 같은 상태가 된다.

이 시점에서 만약 성급한 클러스터 관리자가 node-2 또는 node-3 을 비우려고 하는 경우 디플로이먼트에 available 상태의 파드가 2개 뿐이고, PDB에 필요한 최소 파드는 2개이기 때문에 drain 명령이 차단된다. 약간의 시간이 지나면 pod-d 가 available 상태가 된다.

이제 클러스터는 다음과 같은 상태이다.

이제 클러스터 관리자는 node-2 를 비우려고 한다. drain 커멘드는 pod-b 에서 pod-d 와 같이 어떤 순서대로 두 파드를 축출하려 할 것이다. drain 커멘드는 pod-b 를 축출하는데 성공했다. 그러나 drain 커멘드가 pod-d 를 축출하려 하는 경우 디플로이먼트에 available 상태의 파드는 1개로 축출이 거부된다.

디플로이먼트는pod-b 를 대체할 pod-e 라는 파드를 생성한다. 클러스터에 pod-e 를 스케줄하기 위한 충분한 리소스가 없기 때문에 드레이닝 명령어는 차단된다. 클러스터는 다음 상태로 끝나게 된다.

이 시점에서 클러스터 관리자는 클러스터에 노드를 추가해서 업그레이드를 진행해야 한다.

쿠버네티스에 중단이 발생할 수 있는 비율을 어떻게 변화시키는지 다음의 사례를 통해 알 수 있다.

• 애플리케이션에 필요한 레플리카의 수
• 인스턴스를 정상적으로 종료하는데 소요되는 시간
• 새 인스턴스를 시작하는데 소요되는 시간
• 컨트롤러의 유형
• 클러스터의 리소스 용량

클러스터 소유자와 애플리케이션 소유자의 역할 분리

보통 클러스터 매니저와 애플리케이션 소유자는 서로에 대한 지식이 부족한 별도의 역할로 생각하는 것이 유용하다. 이와 같은 책임의 분리는 다음의 시나리오에서 타당할 수 있다.

• 쿠버네티스 클러스터를 공유하는 애플리케이션 팀이 많고, 자연스럽게 역할이 나누어진 경우
• 타사 도구 또는 타사 서비스를 이용해서 클러스터 관리를 자동화 하는 경우

Pod Disruption Budget은 역할 분리에 따라 역할에 맞는 인터페이스를 제공한다.

만약 조직에 역할 분리에 따른 책임의 분리가 없다면 Pod Disruption Budget을 사용할 필요가 없다.

클러스터에서 중단이 발생할 수 있는 작업을 하는 방법

만약 클러스터 관리자라면, 그리고 클러스터 전체 노드에 노드 또는 시스템 소프트웨어 업그레이드와 같은 중단이 발생할 수 있는 작업을 수행하는 경우 다음과 같은 옵션을 선택한다.

• 업그레이드 하는 동안 다운타임을 허용한다.
• 다른 레플리카 클러스터로 장애조치를 한다.
  • 다운타임은 없지만, 노드 사본과 전환 작업을 조정하기 위한 인력 비용이 많이 발생할 수 있다.
• PDB를 이용해서 애플리케이션의 중단에 견디도록 작성한다.
  • 다운타임 없음
  • 최소한의 리소스 중복
  • 클러스터 관리의 자동화 확대 적용
  • 내결함성이 있는 애플리케이션의 작성은 까다롭지만 자발적 중단를 허용하는 작업의 대부분은 오토스케일링과 비자발적 중단를 지원하는 작업과 겹친다.

다음 내용

• Pod Disruption Budget 설정하기의 단계를 따라서 애플리케이션을 보호한다.

• 노드 비우기에 대해 자세히 알아보기

• 롤아웃 중에 가용성을 유지하는 단계를 포함하여 디플로이먼트 업데이트에 대해 알아보기

4.1.5 - 임시(Ephemeral) 컨테이너

이 페이지는 임시 컨테이너에 대한 개요를 제공한다. 이 특별한 유형의 컨테이너는 트러블슈팅과 같은 사용자가 시작한 작업을 완료하기 위해 기존 파드에서 임시적으로 실행된다. 임시 컨테이너는 애플리케이션을 빌드하는 경우보다는 서비스 점검과 같은 경우에 더 적합하다.

임시 컨테이너 이해하기

파드 는 쿠버네티스 애플리케이션의 기본 구성 요소이다. 파드는 일회용이고, 교체 가능한 것으로 의도되었기 때문에, 사용자는 파드가 한번 생성되면, 컨테이너를 추가할 수 없다. 대신, 사용자는 보통 디플로이먼트 를 사용해서 제어하는 방식으로 파드를 삭제하고 교체한다.

그러나 때때로 재현하기 어려운 버그의 문제 해결을 위해 기존 파드의 상태를 검사해야 할 수 있다. 이 경우 사용자는 기존 파드에서 임시 컨테이너를 실행해서 상태를 검사하고, 임의의 명령을 실행할 수 있다.

임시 컨테이너는 무엇인가?

임시 컨테이너는 리소스 또는 실행에 대한 보증이 없다는 점에서 다른 컨테이너와 다르며, 결코 자동으로 재시작되지 않는다. 그래서 애플리케이션을 만드는데 적합하지 않다. 임시 컨테이너는 일반 컨테이너와 동일한 ContainerSpec 을 사용해서 명시하지만, 많은 필드가 호환되지 않으며 임시 컨테이너에는 허용되지 않는다.

• 임시 컨테이너는 포트를 가지지 않을 수 있으므로, ports, livenessProbe, readinessProbe 와 같은 필드는 허용되지 않는다.
• 파드에 할당된 리소스는 변경할 수 없으므로, resources 설정이 허용되지 않는다.
• 허용되는 필드의 전체 목록은 임시컨테이너 참조 문서를 본다.

임시 컨테이너는 pod.spec 에 직접 추가하는 대신 API에서 특별한 ephemeralcontainers 핸들러를 사용해서 만들어지기 때문에 kubectl edit을 사용해서 임시 컨테이너를 추가할 수 없다.

일반 컨테이너와 마찬가지로, 사용자는 임시 컨테이너를 파드에 추가한 이후에 변경하거나 제거할 수 없다.

임시 컨테이너의 사용

임시 컨테이너는 컨테이너가 충돌 되거나 또는 컨테이너 이미지에 디버깅 도구가 포함되지 않은 이유로 kubectl exec 이 불충분할 때 대화형 문제 해결에 유용하다.

특히, distroless 이미지 를 사용하면 공격 표면(attack surface)과 버그 및 취약점의 노출을 줄이는 최소한의 컨테이너 이미지를 배포할 수 있다. distroless 이미지는 셸 또는 어떤 디버깅 도구를 포함하지 않기 때문에, kubectl exec 만으로는 distroless 이미지의 문제 해결이 어렵다.

임시 컨테이너 사용 시 프로세스 네임스페이스 공유를 활성화하면 다른 컨테이너 안의 프로세스를 보는 데 도움이 된다.

다음 내용

• 임시 컨테이너 디버깅하기에 대해 알아보기.

4.2 - 워크로드 리소스

4.2.1 - 디플로이먼트

디플로이먼트(Deployment) 는 파드와 레플리카셋(ReplicaSet)에 대한 선언적 업데이트를 제공한다.

디플로이먼트에서 의도하는 상태 를 설명하고, 디플로이먼트 컨트롤러(Controller)는 현재 상태에서 의도하는 상태로 비율을 조정하며 변경한다. 새 레플리카셋을 생성하는 디플로이먼트를 정의하거나 기존 디플로이먼트를 제거하고, 모든 리소스를 새 디플로이먼트에 적용할 수 있다.

유스케이스

다음은 디플로이먼트의 일반적인 유스케이스이다.

• 레플리카셋을 롤아웃 할 디플로이먼트 생성. 레플리카셋은 백그라운드에서 파드를 생성한다. 롤아웃 상태를 체크해서 성공 여부를 확인한다.
• 디플로이먼트의 PodTemplateSpec을 업데이트해서 파드의 새로운 상태를 선언한다. 새 레플리카셋이 생성되면, 디플로이먼트는 파드를 기존 레플리카셋에서 새로운 레플리카셋으로 속도를 제어하며 이동하는 것을 관리한다. 각각의 새로운 레플리카셋은 디플로이먼트의 수정 버전에 따라 업데이트한다.
• 만약 디플로이먼트의 현재 상태가 안정적이지 않은 경우 디플로이먼트의 이전 버전으로 롤백한다. 각 롤백은 디플로이먼트의 수정 버전에 따라 업데이트한다.
• 더 많은 로드를 위해 디플로이먼트의 스케일 업.
• 디플로이먼트 롤아웃 일시 중지로 PodTemplateSpec에 여러 수정 사항을 적용하고, 재개하여 새로운 롤아웃을 시작한다.
• 롤아웃이 막혀있는지를 나타내는 디플로이먼트 상태를 이용.
• 더 이상 필요 없는 이전 레플리카셋 정리.

디플로이먼트 생성

다음은 디플로이먼트의 예시이다. 예시는 3개의 nginx 파드를 불러오기 위한 레플리카셋을 생성한다.

controllers/nginx-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

이 예시에 대한 설명은 다음과 같다.

• .metadata.name 필드에 따라 nginx-deployment 이름으로 디플로이먼트가 생성된다.

• .spec.replicas 필드에 따라 디플로이먼트는 3개의 레플리카 파드를 생성한다.

• .spec.selector 필드는 디플로이먼트가 관리할 파드를 찾는 방법을 정의한다. 이 사례에서는 파드 템플릿에 정의된 레이블(app: nginx)을 선택한다. 그러나 파드 템플릿 자체의 규칙이 만족되는 한, 보다 정교한 선택 규칙의 적용이 가능하다.

  참고: .spec.selector.matchLabels 필드는 {key,value}의 쌍으로 매핑되어 있다. matchLabels 에 매핑된 단일 {key,value}은 matchExpressions 의 요소에 해당하며, key 필드는 "key"에 그리고 operator는 "In"에 대응되며 value 배열은 "value"만 포함한다. 매칭을 위해서는 matchLabels 와 matchExpressions 의 모든 요건이 충족되어야 한다.

• template 필드에는 다음 하위 필드가 포함되어 있다.

  • 파드는 .metadata.labels 필드를 사용해서 app: nginx 라는 레이블을 붙인다.
  • 파드 템플릿의 사양 또는 .template.spec 필드는 파드가 도커 허브의 nginx 1.14.2 버전 이미지를 실행하는 nginx 컨테이너 1개를 실행하는 것을 나타낸다.
  • 컨테이너 1개를 생성하고, .spec.template.spec.containers[0].name 필드를 사용해서 nginx 이름을 붙인다.

시작하기 전에, 쿠버네티스 클러스터가 시작되고 실행 중인지 확인한다. 위의 디플로이먼트를 생성하려면 다음 단계를 따른다.

1. 다음 명령어를 실행해서 디플로이먼트를 생성한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml

2. kubectl get deployments 을 실행해서 디플로이먼트가 생성되었는지 확인한다.

만약 디플로이먼트가 여전히 생성 중이면, 다음과 유사하게 출력된다.

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   0/3     0            0           1s

클러스터에서 디플로이먼트를 점검할 때, 다음 필드가 표시된다.

• NAME 은 네임스페이스에 있는 디플로이먼트 이름의 목록이다.
• READY 는 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션의 레플리카의 수를 표시한다. ready/desired 패턴을 따른다.
• UP-TO-DATE 는 의도한 상태를 얻기 위해 업데이트된 레플리카의 수를 표시한다.
• AVAILABLE 은 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션 레플리카의 수를 표시한다.
• AGE 는 애플리케이션의 실행된 시간을 표시한다.

.spec.replicas 필드에 따라 의도한 레플리카의 수가 3개인지 알 수 있다.

3. 디플로이먼트의 롤아웃 상태를 보려면, kubectl rollout status deployment/nginx-deployment 를 실행한다.

   다음과 유사하게 출력된다.

   Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
   deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
   

4. 몇 초 후 kubectl get deployments 를 다시 실행한다. 다음과 유사하게 출력된다.

   NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   nginx-deployment   3/3     3            3           18s
   

   디플로이먼트에서 3개의 레플리카가 생성되었고, 모든 레플리카는 최신 상태(최신 파드 템플릿을 포함)이며 사용 가능한 것을 알 수 있다.

5. 디플로이먼트로 생성된 레플리카셋(rs)을 보려면, kubectl get rs 를 실행한다. 다음과 유사하게 출력된다.

   NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
   nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s
   

   레플리카셋의 출력에는 다음 필드가 표시된다.

   • NAME 은 네임스페이스에 있는 레플리카셋 이름의 목록이다.
   • DESIRED 는 디플로이먼트의 생성 시 정의된 의도한 애플리케이션 레플리카 의 수를 표시한다. 이것이 의도한 상태 이다.
   • CURRENT 는 현재 실행 중인 레플리카의 수를 표시한다.
   • READY 는 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션의 레플리카의 수를 표시한다.
   • AGE 는 애플리케이션의 실행된 시간을 표시한다.

   레플리카셋의 이름은 항상 [DEPLOYMENT-NAME]-[RANDOM-STRING] 형식으로 된 것을 알 수 있다. 무작위 문자열은 무작위로 생성되며, pod-template-hash 를 시드(seed)로 사용한다.

6. 각 파드에 자동으로 생성된 레이블을 보려면, kubectl get pods --show-labels 를 실행한다. 다음과 유사하게 출력된다.

   NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE       LABELS
   nginx-deployment-75675f5897-7ci7o   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
   nginx-deployment-75675f5897-kzszj   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
   nginx-deployment-75675f5897-qqcnn   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
   

   만들어진 레플리카셋은 실행 중인 3개의 nginx 파드를 보장한다.

Pod-template-hash 레이블

pod-template-hash 레이블은 디플로이먼트 컨트롤러에 의해서 디플로이먼트가 생성 또는 채택한 모든 레플리카셋에 추가된다.

이 레이블은 디플로이먼트의 자식 레플리카셋이 겹치지 않도록 보장한다. 레플리카셋의 PodTemplate 을 해싱하고, 해시 결과를 레플리카셋 셀렉터, 파드 템플릿 레이블 및 레플리카셋 이 가질 수 있는 기존의 모든 파드에 레이블 값으로 추가해서 사용하도록 생성한다.

디플로이먼트 업데이트

다음 단계에 따라 디플로이먼트를 업데이트한다.

1. nginx:1.14.2 이미지 대신 nginx:1.16.1 이미지를 사용하도록 nginx 파드를 업데이트 한다.

   kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   

   또는 다음의 명령어를 사용한다.

   kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   

   다음과 유사하게 출력된다.

   deployment.apps/nginx-deployment image updated
   

   대안으로 디플로이먼트를 edit 해서 .spec.template.spec.containers[0].image 를 nginx:1.14.2 에서 nginx:1.16.1 로 변경한다.

   kubectl edit deployment/nginx-deployment
   

   다음과 유사하게 출력된다.

   deployment.apps/nginx-deployment edited
   

2. 롤아웃 상태를 보려면 다음을 실행한다.

   kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
   

   이와 유사하게 출력된다.

   Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
   

   또는

   deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
   

업데이트된 디플로이먼트에 대해 자세한 정보 보기

• 롤아웃이 성공하면 kubectl get deployments 를 실행해서 디플로이먼트를 볼 수 있다. 이와 유사하게 출력된다.

  NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment   3/3     3            3           36s
  

• kubectl get rs 를 실행해서 디플로이먼트가 새 레플리카셋을 생성해서 파드를 업데이트 했는지 볼 수 있고, 새 레플리카셋을 최대 3개의 레플리카로 스케일 업, 이전 레플리카셋을 0개의 레플리카로 스케일 다운한다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
  nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
  

• get pods 를 실행하면 새 파드만 표시된다.

  kubectl get pods
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
  nginx-deployment-1564180365-khku8   1/1       Running   0          14s
  nginx-deployment-1564180365-nacti   1/1       Running   0          14s
  nginx-deployment-1564180365-z9gth   1/1       Running   0          14s
  

  다음에 이러한 파드를 업데이트 하려면 디플로이먼트의 파드 템플릿만 다시 업데이트 하면 된다.

  디플로이먼트는 업데이트되는 동안 일정한 수의 파드만 중단되도록 보장한다. 기본적으로 적어도 의도한 파드 수의 75% 이상이 동작하도록 보장한다(최대 25% 불가).

  또한 디플로이먼트는 의도한 파드 수 보다 더 많이 생성되는 파드의 수를 제한한다. 기본적으로, 의도한 파드의 수 기준 최대 125%까지만 추가 파드가 동작할 수 있도록 제한한다(최대 25% 까지).

  예를 들어, 위 디플로이먼트를 자세히 살펴보면 먼저 새로운 파드를 생성한 다음 이전 파드를 삭제하고, 새로운 파드를 만든 것을 볼 수 있다. 충분한 수의 새로운 파드가 나올 때까지 이전 파드를 죽이지 않으며, 충분한 수의 이전 파드들이 죽기 전까지 새로운 파드를 만들지 않는다. 이것은 최소 2개의 파드를 사용할 수 있게 하고, 최대 4개의 파드를 사용할 수 있게 한다.

• 디플로이먼트의 세부 정보 가져오기

  kubectl describe deployments
  

  이와 유사하게 출력된다.

  Name:                   nginx-deployment
  Namespace:              default
  CreationTimestamp:      Thu, 30 Nov 2017 10:56:25 +0000
  Labels:                 app=nginx
  Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=2
  Selector:               app=nginx
  Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
  StrategyType:           RollingUpdate
  MinReadySeconds:        0
  RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
  Pod Template:
    Labels:  app=nginx
     Containers:
      nginx:
        Image:        nginx:1.16.1
        Port:         80/TCP
        Environment:  <none>
        Mounts:       <none>
      Volumes:        <none>
    Conditions:
      Type           Status  Reason
      ----           ------  ------
      Available      True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
    OldReplicaSets:  <none>
    NewReplicaSet:   nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
    Events:
      Type    Reason             Age   From                   Message
      ----    ------             ----  ----                   -------
      Normal  ScalingReplicaSet  2m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
      Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
      Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
      Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
      Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
      Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
      Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
  

  처음 디플로이먼트를 생성했을 때, 디플로이먼트가 레플리카셋(nginx-deployment-2035384211)을 생성해서 3개의 레플리카로 직접 스케일 업한 것을 볼 수 있다. 디플로이먼트를 업데이트할 때 새 레플리카셋(nginx-deployment-1564180365)을 생성하고, 1개로 스케일 업한 다음 이전 레플리카셋을 2개로 스케일 다운해서, 최소 2개의 파드를 사용할 수 있고 최대 4개의 파드가 항상 생성되어 있도록 하였다. 이후 지속해서 같은 롤링 업데이트 정책으로 새 레플리카셋은 스케일 업하고 이전 레플리카셋은 스케일 다운한다. 마지막으로 새로운 레플리카셋에 3개의 사용 가능한 레플리카가 구성되며, 이전 레플리카셋은 0개로 스케일 다운된다.

롤오버(일명 인-플라이트 다중 업데이트)

디플로이먼트 컨트롤러는 각 시간마다 새로운 디플로이먼트에서 레플리카셋이 의도한 파드를 생성하고 띄우는 것을 주시한다. 만약 디플로이먼트가 업데이트되면, 기존 레플리카셋에서 .spec.selector 레이블과 일치하는 파드를 컨트롤 하지만, 템플릿과 .spec.template 이 불일치하면 스케일 다운이 된다. 결국 새로운 레플리카셋은 .spec.replicas 로 스케일되고, 모든 기존 레플리카셋은 0개로 스케일된다.

만약 기존 롤아웃이 진행되는 중에 디플로이먼트를 업데이트하는 경우 디플로이먼트가 업데이트에 따라 새 레플리카셋을 생성하고, 스케일 업하기 시작한다. 그리고 이전에 스케일 업 하던 레플리카셋에 롤오버 한다. --이것은 기존 레플리카셋 목록에 추가하고 스케일 다운을 할 것이다.

예를 들어 디플로이먼트로 nginx:1.14.2 레플리카를 5개 생성을 한다. 하지만 nginx:1.14.2 레플리카 3개가 생성되었을 때 디플로이먼트를 업데이트해서 nginx:1.16.1 레플리카 5개를 생성성하도록 업데이트를 한다고 가정한다. 이 경우 디플로이먼트는 즉시 생성된 3개의 nginx:1.14.2 파드 3개를 죽이기 시작하고 nginx:1.16.1 파드를 생성하기 시작한다. 이것은 과정이 변경되기 전 nginx:1.14.2 레플리카 5개가 생성되는 것을 기다리지 않는다.

레이블 셀렉터 업데이트

일반적으로 레이블 셀렉터를 업데이트 하는 것을 권장하지 않으며 셀렉터를 미리 계획하는 것을 권장한다. 어떤 경우든 레이블 셀렉터의 업데이트를 해야하는 경우 매우 주의하고, 모든 영향을 파악했는지 확인해야 한다.

• 셀렉터 추가 시 디플로이먼트의 사양에 있는 파드 템플릿 레이블도 새 레이블로 업데이트해야 한다. 그렇지 않으면 유효성 검사 오류가 반환된다. 이 변경은 겹치지 않는 변경으로 새 셀렉터가 이전 셀렉터로 만든 레플리카셋과 파드를 선택하지 않게 되고, 그 결과로 모든 기존 레플리카셋은 고아가 되며, 새로운 레플리카셋을 생성하게 된다.
• 셀렉터 업데이트는 기존 셀렉터 키 값을 변경하며, 결과적으로 추가와 동일한 동작을 한다.
• 셀렉터 삭제는 디플로이먼트 셀렉터의 기존 키를 삭제하며 파드 템플릿 레이블의 변경을 필요로 하지 않는다. 기존 레플리카셋은 고아가 아니고, 새 레플리카셋은 생성되지 않는다. 그러나 제거된 레이블은 기존 파드와 레플리카셋에 여전히 존재한다는 점을 참고해야 한다.

디플로이먼트 롤백

때때로 디플로이먼트의 롤백을 원할 수도 있다. 예를 들어 디플로이먼트가 지속적인 충돌로 안정적이지 않은 경우. 기본적으로 모든 디플로이먼트의 롤아웃 기록은 시스템에 남아있어 언제든지 원할 때 롤백이 가능하다 (이 사항은 수정 기록에 대한 상한 수정을 통해서 변경할 수 있다).

• 디플로이먼트를 업데이트하는 동안 이미지 이름을 nginx:1.16.1 이 아닌 nginx:1.161 로 입력해서 오타를 냈다고 가정한다.

  kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.161 
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment image updated
  

• 롤아웃이 고착 된다. 고착된 롤아웃 상태를 확인할 수 있다.

  kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
  

  이와 유사하게 출력된다.

  Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...
  

• Ctrl-C 를 눌러 위의 롤아웃 상태 보기를 중지한다. 고착된 롤아웃 상태에 대한 자세한 정보는 이 것을 더 읽어본다.

• 이전 레플리카는 2개(nginx-deployment-1564180365 과 nginx-deployment-2035384211), 새 레플리카는 1개(nginx-deployment-3066724191)임을 알 수 있다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  nginx-deployment-1564180365   3         3         3       25s
  nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
  nginx-deployment-3066724191   1         1         0       6s
  

• 생성된 파드를 보면, 새로운 레플리카셋에 생성된 1개의 파드가 이미지 풀 루프(pull loop)에서 고착된 것을 볼 수 있다.

  kubectl get pods
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME                                READY     STATUS             RESTARTS   AGE
  nginx-deployment-1564180365-70iae   1/1       Running            0          25s
  nginx-deployment-1564180365-jbqqo   1/1       Running            0          25s
  nginx-deployment-1564180365-hysrc   1/1       Running            0          25s
  nginx-deployment-3066724191-08mng   0/1       ImagePullBackOff   0          6s
  

  참고: 디플로이먼트 컨트롤러가 잘못된 롤아웃을 자동으로 중지하고, 새로운 레플리카셋의 스케일 업을 중지한다. 이는 지정한 롤링 업데이트의 파라미터(구체적으로 maxUnavailable)에 따라 달라진다. 쿠버네티스는 기본값으로 25%를 설정한다.

• 디플로이먼트에 대한 설명 보기

  kubectl describe deployment
  

  이와 유사하게 출력된다.

  Name:           nginx-deployment
  Namespace:      default
  CreationTimestamp:  Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
  Labels:         app=nginx
  Selector:       app=nginx
  Replicas:       3 desired | 1 updated | 4 total | 3 available | 1 unavailable
  StrategyType:       RollingUpdate
  MinReadySeconds:    0
  RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
  Pod Template:
    Labels:  app=nginx
    Containers:
     nginx:
      Image:        nginx:1.161
      Port:         80/TCP
      Host Port:    0/TCP
      Environment:  <none>
      Mounts:       <none>
    Volumes:        <none>
  Conditions:
    Type           Status  Reason
    ----           ------  ------
    Available      True    MinimumReplicasAvailable
    Progressing    True    ReplicaSetUpdated
  OldReplicaSets:     nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
  NewReplicaSet:      nginx-deployment-3066724191 (1/1 replicas created)
  Events:
    FirstSeen LastSeen    Count   From                    SubObjectPath   Type        Reason              Message
    --------- --------    -----   ----                    -------------   --------    ------              -------
    1m        1m          1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
    22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
    22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
    22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
    21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
    21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
    13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
    13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1
  

  이 문제를 해결하려면 디플로이먼트를 안정적인 이전 수정 버전으로 롤백해야 한다.

디플로이먼트의 롤아웃 기록 확인

다음 순서에 따라 롤아웃 기록을 확인한다.

1. 먼저 이 디플로이먼트의 수정 사항을 확인한다.

   kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
   

   이와 유사하게 출력된다.

   deployments "nginx-deployment"
   REVISION    CHANGE-CAUSE
   1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
   2           kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   3           kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.161
   

   CHANGE-CAUSE 는 수정 생성시 디플로이먼트 주석인 kubernetes.io/change-cause 에서 복사한다. 다음에 대해 CHANGE-CAUSE 메시지를 지정할 수 있다.

   • 디플로이먼트에 kubectl annotate deployment/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image updated to 1.16.1" 로 주석을 단다.
   • 수동으로 리소스 매니페스트 편집.

2. 각 수정 버전의 세부 정보를 보려면 다음을 실행한다.

   kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2
   

   이와 유사하게 출력된다.

   deployments "nginx-deployment" revision 2
     Labels:       app=nginx
             pod-template-hash=1159050644
     Annotations:  kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
     Containers:
      nginx:
       Image:      nginx:1.16.1
       Port:       80/TCP
        QoS Tier:
           cpu:      BestEffort
           memory:   BestEffort
       Environment Variables:      <none>
     No volumes.
   

이전 수정 버전으로 롤백

다음 단계에 따라 디플로이먼트를 현재 버전에서 이전 버전인 버전 2로 롤백한다.

1. 이제 현재 롤아웃의 실행 취소 및 이전 수정 버전으로 롤백 하기로 결정했다.

   kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
   

   이와 유사하게 출력된다.

   deployment.apps/nginx-deployment rolled back
   

   Alternatively, you can rollback to a specific revision by specifying it with --to-revision:

   kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2
   

   이와 유사하게 출력된다.

   deployment.apps/nginx-deployment rolled back
   

   롤아웃 관련 명령에 대한 자세한 내용은 kubectl rollout을 참조한다.

   이제 디플로이먼트가 이전 안정 수정 버전으로 롤백 된다. 버전 2로 롤백하기 위해 DeploymentRollback 이벤트가 디플로이먼트 컨트롤러에서 생성되는 것을 볼 수 있다.

2. 만약 롤백에 성공하고, 디플로이먼트가 예상대로 실행되는지 확인하려면 다음을 실행한다.

   kubectl get deployment nginx-deployment
   

   이와 유사하게 출력된다.

   NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   nginx-deployment   3/3     3            3           30m
   

3. 디플로이먼트의 설명 가져오기.

   kubectl describe deployment nginx-deployment
   

   이와 유사하게 출력된다.

   Name:                   nginx-deployment
   Namespace:              default
   CreationTimestamp:      Sun, 02 Sep 2018 18:17:55 -0500
   Labels:                 app=nginx
   Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=4
                           kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   Selector:               app=nginx
   Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
   StrategyType:           RollingUpdate
   MinReadySeconds:        0
   RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
   Pod Template:
     Labels:  app=nginx
     Containers:
      nginx:
       Image:        nginx:1.16.1
       Port:         80/TCP
       Host Port:    0/TCP
       Environment:  <none>
       Mounts:       <none>
     Volumes:        <none>
   Conditions:
     Type           Status  Reason
     ----           ------  ------
     Available      True    MinimumReplicasAvailable
     Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
   OldReplicaSets:  <none>
   NewReplicaSet:   nginx-deployment-c4747d96c (3/3 replicas created)
   Events:
     Type    Reason              Age   From                   Message
     ----    ------              ----  ----                   -------
     Normal  ScalingReplicaSet   12m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-75675f5897 to 3
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 1
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 2
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 2
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 1
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 3
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 0
     Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-595696685f to 1
     Normal  DeploymentRollback  15s   deployment-controller  Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
     Normal  ScalingReplicaSet   15s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-595696685f to 0
   

디플로이먼트 스케일링

다음 명령어를 사용해서 디플로이먼트의 스케일을 할 수 있다.

kubectl scale deployment/nginx-deployment --replicas=10

이와 유사하게 출력된다.

deployment.apps/nginx-deployment scaled

가령 클러스터에서 horizontal Pod autoscaling를 설정 한 경우 디플로이먼트에 대한 오토스케일러를 설정할 수 있다. 그리고 기존 파드의 CPU 사용률을 기준으로 실행할 최소 파드 및 최대 파드의 수를 선택할 수 있다.

kubectl autoscale deployment/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

이와 유사하게 출력된다.

deployment.apps/nginx-deployment scaled

비례적 스케일링(Proportional Scaling)

디플로이먼트 롤링업데이트는 여러 버전의 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자 또는 오토스케일러가 롤아웃 중에 있는 디플로이먼트 롤링 업데이트를 스케일링 하는 경우(진행중 또는 일시 중지 중), 디플로이먼트 컨트롤러는 위험을 줄이기 위해 기존 활성화된 레플리카셋(파드와 레플리카셋)의 추가 레플리카의 균형을 조절 한다. 이것을 proportional scaling 라 부른다.

예를 들어, 10개의 레플리카를 디플로이먼트로 maxSurge=3, 그리고 maxUnavailable=2 로 실행 한다.

• 디플로이먼트에 있는 10개의 레플리카가 실행되는지 확인한다.

  kubectl get deploy
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment     10        10        10           10          50s
  

• 클러스터 내부에서 확인할 수 없는 새 이미지로 업데이트 된다.

  kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:sometag
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment image updated
  

• 이미지 업데이트는 레플리카셋 nginx-deployment-1989198191 으로 새로운 롤 아웃이 시작하지만, 위에서 언급한 maxUnavailable 의 요구 사항으로 인해 차단된다. 롤아웃 상태를 확인한다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.
  

  NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
  nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m
  

• 그 다음 디플로이먼트에 대한 새로운 스케일링 요청이 함께 따라온다. 오토스케일러는 디플로이먼트 레플리카를 15로 증가시킨다. 디플로이먼트 컨트롤러는 새로운 5개의 레플리카의 추가를 위한 위치를 결정해야 한다. 만약 비례적 스케일링을 사용하지 않으면 5개 모두 새 레플리카셋에 추가된다. 비례적 스케일링으로 추가 레플리카를 모든 레플리카셋에 걸쳐 분산할 수 있다. 비율이 높을수록 가장 많은 레플리카가 있는 레플리카셋으로 이동하고, 비율이 낮을 수록 적은 레플리카가 있는 레플리카셋으로 이동한다. 남은 것들은 대부분의 레플리카가 있는 레플리카셋에 추가된다. 0개의 레플리카가 있는 레플리카셋은 스케일 업 되지 않는다.

위의 예시에서 기존 레플리카셋에 3개의 레플리카가 추가되고, 2개의 레플리카는 새 레플리카에 추가된다. 결국 롤아웃 프로세스는 새 레플리카가 정상이라고 가정하면 모든 레플리카를 새 레플리카셋으로 이동시킨다. 이를 확인하려면 다음을 실행한다.

kubectl get deploy

이와 유사하게 출력된다.

NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     15        18        7            8           7m

롤아웃 상태는 레플리카가 각 레플리카셋에 어떻게 추가되었는지 확인한다.

kubectl get rs

이와 유사하게 출력된다.

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

디플로이먼트 롤아웃 일시 중지와 재개

디플로이먼트를 업데이트할 때 (또는 계획할 때), 하나 이상의 업데이트를 트리거하기 전에 해당 디플로이먼트에 대한 롤아웃을 일시 중지할 수 있다. 변경 사항을 적용할 준비가 되면, 디플로이먼트 롤아웃을 재개한다. 이러한 방법으로, 불필요한 롤아웃을 트리거하지 않고 롤아웃 일시 중지와 재개 사이에 여러 수정 사항을 적용할 수 있다.

• 예를 들어, 생성된 디플로이먼트의 경우

  디플로이먼트 상세 정보를 가져온다.

  kubectl get deploy
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME      DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx     3         3         3            3           1m
  

  롤아웃 상태를 가져온다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-2142116321   3         3         3         1m
  

• 다음 명령을 사용해서 일시 중지한다.

  kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment paused
  

• 그런 다음 디플로이먼트의 이미지를 업데이트 한다.

  kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment image updated
  

• 새로운 롤아웃이 시작되지 않는다.

  kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployments "nginx"
  REVISION  CHANGE-CAUSE
  1   <none>
  

• 기존 레플리카셋이 변경되지 않았는지 확인하기 위해 롤아웃 상태를 출력한다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-2142116321   3         3         3         2m
  

• 예를 들어 사용할 리소스를 업데이트하는 것처럼 원하는 만큼 업데이트할 수 있다.

  kubectl set resources deployment/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated
  

  디플로이먼트 롤아웃을 일시 중지하기 전 디플로이먼트의 초기 상태는 해당 기능을 지속한다. 그러나 디플로이먼트 롤아웃이 일시 중지한 상태에서는 디플로이먼트의 새 업데이트에 영향을 주지 않는다.

• 결국, 디플로이먼트 롤아웃을 재개하고 새로운 레플리카셋이 새로운 업데이트를 제공하는 것을 관찰한다.

  kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment
  

  이와 유사하게 출력된다.

  deployment.apps/nginx-deployment resumed
  

• 롤아웃이 완료될 때까지 상태를 관찰한다.

  kubectl get rs -w
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-2142116321   2         2         2         2m
  nginx-3926361531   2         2         0         6s
  nginx-3926361531   2         2         1         18s
  nginx-2142116321   1         2         2         2m
  nginx-2142116321   1         2         2         2m
  nginx-3926361531   3         2         1         18s
  nginx-3926361531   3         2         1         18s
  nginx-2142116321   1         1         1         2m
  nginx-3926361531   3         3         1         18s
  nginx-3926361531   3         3         2         19s
  nginx-2142116321   0         1         1         2m
  nginx-2142116321   0         1         1         2m
  nginx-2142116321   0         0         0         2m
  nginx-3926361531   3         3         3         20s
  

• 롤아웃 최신 상태를 가져온다.

  kubectl get rs
  

  이와 유사하게 출력된다.

  NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-2142116321   0         0         0         2m
  nginx-3926361531   3         3         3         28s
  

디플로이먼트 상태

디플로이먼트는 라이프사이클 동안 다양한 상태로 전환된다. 이는 새 레플리카셋을 롤아웃하는 동안 진행 중이 될 수 있고, 완료이거나 진행 실패일 수 있다.

디플로이먼트 진행 중

쿠버네티스는 다음 작업중 하나를 수행할 때 디플로이먼트를 진행 중 으로 표시한다.

• 디플로이먼트로 새 레플리카셋을 생성.
• 디플로이먼트로 새로운 레플리카셋을 스케일 업.
• 디플로이먼트로 기존 레플리카셋을 스케일 다운.
• 새 파드가 준비되거나 이용할 수 있음(최소 준비 시간(초) 동안 준비됨).

kubectl rollout status 를 사용해서 디플로이먼트의 진행사황을 모니터할 수 있다.

디플로이먼트 완료

쿠버네티스는 다음과 같은 특성을 가지게 되면 디플로이먼트를 완료 로 표시한다.

• 디플로이먼트과 관련된 모든 레플리카가 지정된 최신 버전으로 업데이트 되었을 때. 즉, 요청한 모든 업데이트가 완료되었을 때.
• 디플로이먼트와 관련한 모든 레플리카를 사용할 수 있을 때.
• 디플로이먼트에 대해 이전 복제본이 실행되고 있지 않을 때.

kubectl rollout status 를 사용해서 디플로이먼트가 완료되었는지 확인할 수 있다. 만약 롤아웃이 성공적으로 완료되면 kubectl rollout status 는 종료 코드로 0이 반환된다.

kubectl rollout status deployment/nginx-deployment

이와 유사하게 출력된다.

Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

그리고 kubectl rollout 의 종료 상태는 0(success)이다.

echo $?

0

디플로이먼트 실패

디플로이먼트시 새 레플리카셋인 완료되지 않은 상태에서는 배포를 시도하면 고착될 수 있다. 이 문제는 다음 몇 가지 요인으로 인해 발생한다.

• 할당량 부족
• 준비성 프로브(readiness probe)의 실패
• 이미지 풀 에러
• 권한 부족
• 범위 제한
• 애플리케이션 런타임의 잘못된 구성

이 조건을 찾을 수 있는 한 가지 방법은 디플로이먼트 스펙에서 데드라인 파라미터를 지정하는 것이다 (.spec.progressDeadlineSeconds). .spec.progressDeadlineSeconds 는 (디플로이먼트 상태에서) 디플로이먼트의 진행이 정지되었음을 나타내는 디플로이먼트 컨트롤러가 대기하는 시간(초)를 나타낸다.

다음 kubectl 명령어로 progressDeadlineSeconds 를 설정해서 컨트롤러가 10분 후 디플로이먼트에 대한 진행 상태의 부족에 대한 리포트를 수행하게 한다.

kubectl patch deployment/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'

이와 유사하게 출력된다.

deployment.apps/nginx-deployment patched

만약 데드라인을 넘어서면 디플로이먼트 컨트롤러는 디플로이먼트의 .status.conditions 속성에 다음의 디플로이먼트 컨디션(DeploymentCondition)을 추가한다.

• Type=Progressing
• Status=False
• Reason=ProgressDeadlineExceeded

컨디션 상태에 대한 자세한 내용은 쿠버네티스 API 규칙을 참고한다.

설정한 타임아웃이 낮거나 일시적으로 처리될 수 있는 다른 종료의 에러로 인해 디플로이먼트에 일시적인 에러가 발생할 수 있다. 예를 들어, 할당량이 부족하다고 가정해보자. 만약 디플로이먼트를 설명하려면 다음 섹션을 확인한다.

kubectl describe deployment nginx-deployment

이와 유사하게 출력된다.

<...>
Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     True    ReplicaSetUpdated
  ReplicaFailure  True    FailedCreate
<...>

만약 kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml 을 실행하면 디플로이먼트 상태는 다음과 유사하다.

status:
  availableReplicas: 2
  conditions:
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
    reason: ReplicaSetUpdated
    status: "True"
    type: Progressing
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    message: Deployment has minimum availability.
    reason: MinimumReplicasAvailable
    status: "True"
    type: Available
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
      object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
    reason: FailedCreate
    status: "True"
    type: ReplicaFailure
  observedGeneration: 3
  replicas: 2
  unavailableReplicas: 2

결국, 디플로이먼트 진행 데드라인을 넘어서면, 쿠버네티스는 진행 컨디션의 상태와 이유를 업데이트한다.

Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     False   ProgressDeadlineExceeded
  ReplicaFailure  True    FailedCreate

디플로이먼트를 스케일 다운하거나, 실행 중인 다른 컨트롤러를 스케일 다운하거나, 네임스페이스에서 할당량을 늘려서 할당량이 부족한 문제를 해결할 수 있다. 만약 할당량 컨디션과 디플로이먼트 롤아웃이 완료되어 디플로이먼트 컨트롤러를 만족한다면 성공한 컨디션의 디플로이먼트 상태가 업데이트를 볼 수 있다(Status=True 와 Reason=NewReplicaSetAvailable).

Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable

Type=Available 과 Status=True 는 디플로이먼트가 최소한의 가용성을 가지고 있는 것을 의미한다. 최소한의 가용성은 디플로이먼트 계획에 명시된 파라미터에 의해 결정된다. Type=Progressing 과 Status=True 는 디플로이먼트가 롤아웃 도중에 진행 중 이거나, 성공적으로 완료되었으며, 진행 중 최소한으로 필요한 새로운 레플리카를 이용 가능하다는 것이다. (자세한 내용은 특정 조건의 이유를 참조한다. 이 경우 Reason=NewReplicaSetAvailable 는 배포가 완료되었음을 의미한다.)

kubectl rollout status 를 사용해서 디플로이먼트의 진행이 실패되었는지 확인할 수 있다. kubectl rollout status 는 디플로이먼트의 진행 데드라인을 초과하면 0이 아닌 종료 코드를 반환한다.

kubectl rollout status deployment/nginx-deployment

이와 유사하게 출력된다.

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline

그리고 kubectl rollout 의 종료 상태는 1(error를 의미함)이다.

echo $?

1

실패한 디플로이먼트에서의 운영

완료된 디플로이먼트에 적용되는 모든 행동은 실패한 디플로이먼트에도 적용된다. 디플로이먼트 파드 템플릿에서 여러 개의 수정사항을 적용해야하는 경우 스케일 업/다운 하거나, 이전 수정 버전으로 롤백하거나, 일시 중지할 수 있다.

정책 초기화

디플로이먼트의 .spec.revisionHistoryLimit 필드를 설정해서 디플로이먼트에서 유지해야 하는 이전 레플리카셋의 수를 명시할 수 있다. 나머지는 백그라운드에서 가비지-수집이 진행된다. 기본적으로 10으로 되어 있다.

카나리 디플로이먼트

만약 디플로이먼트를 이용해서 일부 사용자 또는 서버에 릴리스를 롤아웃 하기 위해서는 리소스 관리에 설명된 카나리 패던에 따라 각 릴리스 마다 하나씩 여러 디플로이먼트를 생성할 수 있다.

디플로이먼트 사양 작성

다른 모든 쿠버네티스 설정과 마찬가지로 디플로이먼트에는 .apiVersion, .kind 그리고 .metadata 필드가 필요하다. 설정 파일 작업에 대한 일반적인 내용은 애플리케이션 배포하기, 컨테이너 구성하기 그리고 kubectl을 사용해서 리소스 관리하기 문서를 참조한다. 디플로이먼트 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

디플로이먼트에는 .spec 섹션도 필요하다.

파드 템플릿

.spec.template 과 .spec.selector 은 .spec 에서 유일한 필수 필드이다.

.spec.template 는 파드 템플릿이다. 이것은 파드와 정확하게 동일한 스키마를 가지고 있고, 중첩된 것을 제외하면 apiVersion 과 kind 를 가지고 있지 않는다.

파드에 필요한 필드 외에 디플로이먼트 파드 템플릿은 적절한 레이블과 적절한 재시작 정책을 명시해야 한다. 레이블의 경우 다른 컨트롤러와 겹치지 않도록 해야 한다. 자세한 것은 셀렉터를 참조한다.

.spec.template.spec.restartPolicy 에는 오직 Always 만 허용되고, 명시되지 않으면 기본값이 된다.

레플리카

.spec.replicas 은 필요한 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 이것의 기본값은 1이다.

예를 들어 kubectl scale deployment deployment --replicas=X 명령으로 디플로이먼트의 크기를 수동으로 조정한 뒤, 매니페스트를 이용하여 디플로이먼트를 업데이트하면(예: kubectl apply -f deployment.yaml 실행), 수동으로 설정했던 디플로이먼트의 크기가 오버라이드된다.

HorizontalPodAutoscaler(또는 수평 스케일링을 위한 유사 API)가 디플로이먼트 크기를 관리하고 있다면, .spec.replicas 를 설정해서는 안 된다.

대신, 쿠버네티스 컨트롤 플레인이 .spec.replicas 필드를 자동으로 관리한다.

셀렉터

.spec.selector 는 디플로이먼트의 대상이 되는 파드에 대해 레이블 셀렉터를 지정하는 필수 필드이다.

.spec.selector 는 .spec.template.metadata.labels 과 일치해야 하며, 그렇지 않으면 API에 의해 거부된다.

API 버전 apps/v1 에서는 .spec.selector 와 .metadata.labels 이 설정되지 않으면 .spec.template.metadata.labels 은 기본 설정되지 않는다. 그래서 이것들은 명시적으로 설정되어야 한다. 또한 apps/v1 에서는 디플로이먼트를 생성한 후에는 .spec.selector 이 변경되지 않는 점을 참고한다.

디플로이먼트는 템플릿의 .spec.template 와 다르거나 파드의 수가 .spec.replicas 를 초과할 경우 셀렉터와 일치하는 레이블을 가진 파드를 종료할 수 있다. 파드의 수가 의도한 수량보다 적을 경우 .spec.template 에 맞는 새 파드를 띄운다.

만약 셀렉터가 겹치는 컨트롤러가 어러 개 있는 경우, 컨트롤러는 서로 싸우고 올바르게 작동하지 않는다.

전략

.spec.strategy 는 이전 파드를 새로운 파드로 대체하는 전략을 명시한다. .spec.strategy.type 은 "재생성" 또는 "롤링업데이트"가 될 수 있다. "롤링업데이트"가 기본값이다.

디플로이먼트 재생성

기존의 모든 파드는 .spec.strategy.type==Recreate 이면 새 파드가 생성되기 전에 죽는다.

디플로이먼트 롤링 업데이트

디플로이먼트는 .spec.strategy.type==RollingUpdate 이면 파드를 롤링 업데이트 방식으로 업데이트 한다. maxUnavailable 와 maxSurge 를 명시해서 롤링 업데이트 프로세스를 제어할 수 있다.

최대 불가(Max Unavailable)

.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable 은 업데이트 프로세스 중에 사용할 수 없는 최대 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 이 값은 절대 숫자(예: 5) 또는 의도한 파드 비율(예: 10%)이 될 수 있다. 절대 값은 내림해서 백분율로 계산한다. 만약 .spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge 가 0이면 값이 0이 될 수 없다. 기본 값은 25% 이다.

예를 들어 이 값을 30%로 설정하면 롤링업데이트 시작시 즉각 이전 레플리카셋의 크기를 의도한 파드 중 70%를 스케일 다운할 수 있다. 새 파드가 준비되면 기존 레플리카셋을 스케일 다운할 수 있으며, 업데이트 중에 항상 사용 가능한 전체 파드의 수는 의도한 파드의 수의 70% 이상이 되도록 새 레플리카셋을 스케일 업할 수 있다.

최대 서지(Max Surge)

.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge 는 의도한 파드의 수에 대해 생성할 수 있는 최대 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 이 값은 절대 숫자(예: 5) 또는 의도한 파드 비율(예: 10%)이 될 수 있다. MaxUnavailable 값이 0이면 이 값은 0이 될 수 없다. 절대 값은 올림해서 백분율로 계산한다. 기본 값은 25% 이다.

예를 들어 이 값을 30%로 설정하면 롤링업데이트 시작시 새 레플리카셋의 크기를 즉시 조정해서 기존 및 새 파드의 전체 갯수를 의도한 파드의 130%를 넘지 않도록 한다. 기존 파드가 죽으면 새로운 래플리카셋은 스케일 업할 수 있으며, 업데이트하는 동안 항상 실행하는 총 파드의 수는 최대 의도한 파드의 수의 130%가 되도록 보장한다.

진행 기한 시간(초)

.spec.progressDeadlineSeconds 는 디플로어먼트가 표면적으로 Type=Progressing, Status=False의 상태 그리고 리소스가 Reason=ProgressDeadlineExceeded 상태로 진행 실패를 보고하기 전에 디플로이먼트가 진행되는 것을 대기시키는 시간(초)를 명시하는 선택적 필드이다. 디플로이먼트 컨트롤러는 디플로이먼트를 계속 재시도 한다. 기본값은 600(초)이다. 미래에 자동화된 롤백이 구현된다면 디플로이먼트 컨트롤러는 상태를 관찰하고, 그 즉시 디플로이먼트를 롤백할 것이다.

만약 명시된다면 이 필드는 .spec.minReadySeconds 보다 커야 한다.

최소 대기 시간(초)

.spec.minReadySeconds 는 새롭게 생성된 파드의 컨테이너가 어떤 것과도 충돌하지 않고 사 용할 수 있도록 준비되어야 하는 최소 시간(초)을 지정하는 선택적 필드이다. 이 기본 값은 0이다(파드는 준비되는 즉시 사용할 수 있는 것으로 간주됨). 파드가 준비되었다고 간주되는 시기에 대한 자세한 내용은 컨테이너 프로브를 참조한다.

수정 버전 기록 제한

디플로이먼트의 수정 버전 기록은 자신이 컨트롤하는 레플리카셋에 저장된다.

.spec.revisionHistoryLimit 은 롤백을 허용하기 위해 보존할 이전 레플리카셋의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 이 이전 레플리카셋은 etcd 의 리소스를 소비하고, kubectl get rs 의 결과를 가득차게 만든다. 각 디플로이먼트의 구성은 디플로이먼트의 레플리카셋에 저장된다. 이전 레플리카셋이 삭제되면 해당 디플로이먼트 수정 버전으로 롤백할 수 있는 기능이 사라진다. 기본적으로 10개의 기존 레플리카셋이 유지되지만 이상적인 값은 새로운 디플로이먼트의 빈도와 안정성에 따라 달라진다.

더욱 구체적으로 이 필드를 0으로 설정하면 레플리카가 0이 되며 이전 레플리카셋이 정리된다. 이 경우, 새로운 디플로이먼트 롤아웃을 취소할 수 없다. 새로운 디플로이먼트 롤아웃은 수정 버전 이력이 정리되기 때문이다.

일시 정지

.spec.paused 는 디플로이먼트를 일시 중지나 재개하기 위한 선택적 부울 필드이다. 일시 중지 된 디플로이먼트와 일시 중지 되지 않은 디플로이먼트 사이의 유일한 차이점은 일시 중지된 디플로이먼트는 PodTemplateSpec에 대한 변경 사항이 일시중지 된 경우 새 롤아웃을 트리거 하지 않는다. 디플로이먼트는 생성시 기본적으로 일시 중지되지 않는다.

다음 내용

• 파드에 대해 배운다.
• 디플로이먼트를 사용해서 상태를 유지하지 않는 애플리케이션을 구동한다.
• Deployment는 쿠버네티스 REST API에서 상위-수준 리소스이다. 디플로이먼트 API를 이해하기 위해서 오브젝트 정의를 읽는다.
• PodDisruptionBudget과 이를 사용해서 어떻게 중단 중에 애플리케이션 가용성을 관리할 수 있는지에 대해 읽는다.

4.2.2 - 레플리카셋

레플리카셋의 목적은 레플리카 파드 집합의 실행을 항상 안정적으로 유지하는 것이다. 이처럼 레플리카셋은 보통 명시된 동일 파드 개수에 대한 가용성을 보증하는데 사용한다.

레플리카셋의 작동 방식

레플리카셋을 정의하는 필드는 획득 가능한 파드를 식별하는 방법이 명시된 셀렉터, 유지해야 하는 파드 개수를 명시하는 레플리카의 개수, 그리고 레플리카 수 유지를 위해 생성하는 신규 파드에 대한 데이터를 명시하는 파드 템플릿을 포함한다. 그러면 레플리카셋은 필드에 지정된 설정을 충족하기 위해 필요한 만큼 파드를 만들고 삭제한다. 레플리카셋이 새로운 파드를 생성해야 할 경우, 명시된 파드 템플릿을 사용한다.

레플리카셋은 파드의 metadata.ownerReferences 필드를 통해 파드에 연결되며, 이는 현재 오브젝트가 소유한 리소스를 명시한다. 레플리카셋이 가지고 있는 모든 파드의 ownerReferences 필드는 해당 파드를 소유한 레플리카셋을 식별하기 위한 소유자 정보를 가진다. 이 링크를 통해 레플리카셋은 자신이 유지하는 파드의 상태를 확인하고 이에 따라 관리 한다.

레플리카셋은 셀렉터를 이용해서 필요한 새 파드를 식별한다. 만약 파드에 OwnerReference이 없거나 OwnerReference가 컨트롤러(Controller) 가 아니고 레플리카셋의 셀렉터와 일치한다면 레플리카셋이 즉각 파드를 가지게 될 것이다.

레플리카셋을 사용하는 시기

레플리카셋은 지정된 수의 파드 레플리카가 항상 실행되도록 보장한다. 그러나 디플로이먼트는 레플리카셋을 관리하고 다른 유용한 기능과 함께 파드에 대한 선언적 업데이트를 제공하는 상위 개념이다. 따라서 우리는 사용자 지정 오케스트레이션이 필요하거나 업데이트가 전혀 필요하지 않은 경우라면 레플리카셋을 직접적으로 사용하기 보다는 디플로이먼트를 사용하는 것을 권장한다.

이는 레플리카셋 오브젝트를 직접 조작할 필요가 없다는 것을 의미한다. 대신 디플로이먼트를 이용하고 사양 부분에서 애플리케이션을 정의하면 된다.

예시

controllers/frontend.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  # 케이스에 따라 레플리카를 수정한다.
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3

이 매니페스트를 frontend.yaml에 저장하고 쿠버네티스 클러스터에 적용하면 정의되어 있는 레플리카셋이 생성되고 레플리카셋이 관리하는 파드가 생성된다.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

현재 배포된 레플리카셋을 확인할 수 있다.

kubectl get rs

그리고 생성된 프런트엔드를 볼 수 있다.

NAME       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
frontend   3         3         3       6s

또한 레플리카셋의 상태를 확인할 수 있다.

kubectl describe rs/frontend

출력은 다음과 유사할 것이다.

Name:         frontend
Namespace:    default
Selector:     tier=frontend
Labels:       app=guestbook
              tier=frontend
Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                {"apiVersion":"apps/v1","kind":"ReplicaSet","metadata":{"annotations":{},"labels":{"app":"guestbook","tier":"frontend"},"name":"frontend",...
Replicas:     3 current / 3 desired
Pods Status:  3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:  tier=frontend
  Containers:
   php-redis:
    Image:        gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
    Port:         <none>
    Host Port:    <none>
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Events:
  Type    Reason            Age   From                   Message
  ----    ------            ----  ----                   -------
  Normal  SuccessfulCreate  117s  replicaset-controller  Created pod: frontend-wtsmm
  Normal  SuccessfulCreate  116s  replicaset-controller  Created pod: frontend-b2zdv
  Normal  SuccessfulCreate  116s  replicaset-controller  Created pod: frontend-vcmts

마지막으로 파드가 올라왔는지 확인할 수 있다.

kubectl get pods

다음과 유사한 파드 정보를 볼 수 있다.

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-b2zdv   1/1     Running   0          6m36s
frontend-vcmts   1/1     Running   0          6m36s
frontend-wtsmm   1/1     Running   0          6m36s

또한 파드들의 소유자 참조 정보가 해당 프런트엔드 레플리카셋으로 설정되어 있는지 확인할 수 있다. 확인을 위해서는 실행 중인 파드 중 하나의 yaml을 확인한다.

kubectl get pods frontend-b2zdv -o yaml

메타데이터의 ownerReferences 필드에 설정되어 있는 프런트엔드 레플리카셋의 정보가 다음과 유사하게 나오는 것을 볼 수 있다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: "2020-02-12T07:06:16Z"
  generateName: frontend-
  labels:
    tier: frontend
  name: frontend-b2zdv
  namespace: default
  ownerReferences:
  - apiVersion: apps/v1
    blockOwnerDeletion: true
    controller: true
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
    uid: f391f6db-bb9b-4c09-ae74-6a1f77f3d5cf
...

템플릿을 사용하지 않는 파드의 획득

단독(bare) 파드를 생성하는 것에는 문제가 없지만, 단독 파드가 레플리카셋의 셀렉터와 일치하는 레이블을 가지지 않도록 하는 것을 강력하게 권장한다. 그 이유는 레플리카셋이 소유하는 파드가 템플릿에 명시된 파드에만 국한되지 않고, 이전 섹션에서 명시된 방식에 의해서도 다른 파드의 획득이 가능하기 때문이다.

이전 프런트엔드 레플리카셋 예제와 다음의 매니페스트에 명시된 파드를 가져와 참조한다.

pods/pod-rs.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello1
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:2.0

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod2
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello2
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

기본 파드는 소유자 관련 정보에 컨트롤러(또는 오브젝트)를 가지지 않기 때문에 프런트엔드 레플리카셋의 셀렉터와 일치하면 즉시 레플리카셋에 소유된다.

프런트엔드 레플리카셋이 배치되고 초기 파드 레플리카가 셋업된 이후에, 레플리카 수 요구 사항을 충족시키기 위해서 신규 파드를 생성한다고 가정해보자.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

새로운 파드는 레플리카셋에 의해 인식되며 레플리카셋이 필요한 수량을 초과하면 즉시 종료된다.

파드를 가져온다.

kubectl get pods

결과에는 새로운 파드가 이미 종료되었거나 종료가 진행 중인 것을 보여준다.

NAME             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
frontend-b2zdv   1/1     Running       0          10m
frontend-vcmts   1/1     Running       0          10m
frontend-wtsmm   1/1     Running       0          10m
pod1             0/1     Terminating   0          1s
pod2             0/1     Terminating   0          1s

파드를 먼저 생성한다.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

그 다음 레플리카셋을 생성한다.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

레플리카셋이 해당 파드를 소유한 것을 볼 수 있으며 새 파드 및 기존 파드의 수가 레플리카셋이 필요로 하는 수와 일치할 때까지 사양에 따라 신규 파드만 생성한다. 파드를 가져온다.

kubectl get pods

다음 출력에서 볼 수 있다.

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-hmmj2   1/1     Running   0          9s
pod1             1/1     Running   0          36s
pod2             1/1     Running   0          36s

이러한 방식으로 레플리카셋은 템플릿을 사용하지 않는 파드를 소유하게 된다.

레플리카셋 매니페스트 작성하기

레플리카셋은 모든 쿠버네티스 API 오브젝트와 마찬가지로 apiVersion, kind, metadata 필드가 필요하다. 레플리카셋에 대한 kind 필드의 값은 항상 레플리카셋이다. 쿠버네티스 1.9에서의 레플리카셋의 kind에 있는 API 버전 apps/v1은 현재 버전이며, 기본으로 활성화 되어 있다. API 버전 apps/v1beta2은 사용 중단(deprecated)되었다. API 버전에 대해서는 frontend.yaml 예제의 첫 번째 줄을 참고한다.

레플리카셋 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

레플리카셋도 .spec 섹션이 필요하다.

파드 템플릿

.spec.template은 레이블을 붙이도록 되어 있는 파드 템플릿이다. 우리는 frontend.yaml 예제에서 tier: frontend이라는 레이블을 하나 가지고 있다. 이 파드를 다른 컨트롤러가 취하지 않도록 다른 컨트롤러의 셀렉터와 겹치지 않도록 주의해야 한다.

템플릿의 재시작 정책 필드인 .spec.template.spec.restartPolicy는 기본값인 Always만 허용된다.

파드 셀렉터

.spec.selector 필드는 레이블 셀렉터이다. 앞서 논의한 것처럼 이 레이블은 소유될 가능성이 있는 파드를 식별하는데 사용된다. 우리 frontend.yaml 예제에서의 셀렉터는 다음과 같다.

matchLabels:
  tier: frontend

레플리카셋에서 .spec.template.metadata.labels는 spec.selector과 일치해야 하며 그렇지 않으면 API에 의해 거부된다.

레플리카

.spec.replicas를 설정해서 동시에 동작하는 파드의 수를 지정할 수 있다. 레플리카셋은 파드의 수가 일치하도록 생성 및 삭제한다.

만약 .spec.replicas를 지정하지 않으면 기본값은 1이다.

레플리카셋 작업

레플리카셋과 해당 파드 삭제

레플리카셋 및 모든 파드를 삭제하려면 kubectl delete를 사용한다. 가비지 수집기는 기본적으로 종속되어 있는 모든 파드를 자동으로 삭제한다.

REST API또는 client-go 라이브러리를 이용할 때는 -d 옵션으로 propagationPolicy를 Background또는 Foreground로 설정해야 한다. 예시:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

레플리카셋만 삭제하기

레플리카셋을 --cascade=orphan 옵션과 함께 kubectl delete를 사용하면 연관 파드에 영향을 주지 않고 삭제할 수 있다. REST API 또는 client-go 라이브러리를 이용할 때는 propagationPolicy에 Orphan을 설정해야 한다. 예시:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

원본이 삭제되면 새 레플리카셋을 생성해서 대체할 수 있다. 기존 .spec.selector와 신규 .spec.selector가 같으면 새 레플리카셋은 기존 파드를 선택한다. 하지만 신규 레플리카셋은 기존 파드를 신규 레플리카셋의 새롭고 다른 파드 템플릿에 일치시키는 작업을 수행하지는 않는다. 컨트롤 방식으로 파드를 새로운 사양으로 업데이트 하기 위해서는 디플로이먼트를 이용하면 된다. 이는 레플리카셋이 롤링 업데이트를 직접적으로 지원하지 않기 때문이다.

레플리카셋에서 파드 격리

레이블을 변경하면 레플리카셋에서 파드를 제거할 수 있다. 이 방식은 디버깅과 데이터 복구 등을 위해 서비스에서 파드를 제거하는 데 사용할 수 있다. 이 방식으로 제거된 파드는 자동으로 교체된다( 레플리카의 수가 변경되지 않는다고 가정한다).

레플리카셋의 스케일링

레플리카셋을 손쉽게 스케일 업 또는 다운하는 방법은 단순히 .spec.replicas 필드를 업데이트하면 된다. 레플리카셋 컨트롤러는 일치하는 레이블 셀렉터가 있는 파드가 의도한 수 만큼 가용하고 운영 가능하도록 보장한다.

스케일 다운할 때, 레플리카셋 컨트롤러는 스케일 다운할 파드의 우선순위를 정하기 위해 다음의 기준으로 가용 파드를 정렬하여 삭제할 파드를 결정한다.

1. Pending 상태인 (+ 스케줄링할 수 없는) 파드가 먼저 스케일 다운된다.
2. controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost 어노테이션이 설정되어 있는 파드에 대해서는, 낮은 값을 갖는 파드가 먼저 스케일 다운된다.
3. 더 많은 레플리카가 있는 노드의 파드가 더 적은 레플리카가 있는 노드의 파드보다 먼저 스케일 다운된다.
4. 파드 생성 시간이 다르면, 더 최근에 생성된 파드가 이전에 생성된 파드보다 먼저 스케일 다운된다. (LogarithmicScaleDown 기능 게이트가 활성화되어 있으면 생성 시간이 정수 로그 스케일로 버킷화된다)

모든 기준에 대해 동등하다면, 스케일 다운할 파드가 임의로 선택된다.

파드 삭제 비용

controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost 어노테이션을 이용하여, 레플리카셋을 스케일 다운할 때 어떤 파드부터 먼저 삭제할지에 대한 우선순위를 설정할 수 있다.

이 어노테이션은 파드에 설정되어야 하며, [-2147483647, 2147483647] 범위를 갖는다. 이 어노테이션은 하나의 레플리카셋에 있는 다른 파드와의 상대적 삭제 비용을 나타낸다. 삭제 비용이 낮은 파드는 삭제 비용이 높은 파드보다 삭제 우선순위가 높다.

파드에 대해 이 값을 명시하지 않으면 기본값은 0이다. 음수로도 설정할 수 있다. 유효하지 않은 값은 API 서버가 거부한다.

이 기능은 베타 상태이며 기본적으로 활성화되어 있다. kube-apiserver와 kube-controller-manager에 대해 PodDeletionCost 기능 게이트를 이용하여 비활성화할 수 있다.

사용 예시

한 애플리케이션 내의 여러 파드는 각각 사용률이 다를 수 있다. 스케일 다운 시, 애플리케이션은 사용률이 낮은 파드를 먼저 삭제하고 싶을 수 있다. 파드를 자주 업데이트하는 것을 피하기 위해, 애플리케이션은 controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost 값을 스케일 다운하기 전에 1회만 업데이트해야 한다 (파드 사용률에 비례하는 값으로 설정). 이 방식은 Spark 애플리케이션의 드라이버 파드처럼 애플리케이션이 스스로 다운스케일링을 수행하는 경우에 유효하다.

레플리카셋을 Horizontal Pod Autoscaler 대상으로 설정

레플리카셋은 Horizontal Pod Autoscalers (HPA)의 대상이 될 수 있다. 즉, 레플리카셋은 HPA에 의해 오토스케일될 수 있다. 다음은 이전에 만든 예시에서 만든 레플리카셋을 대상으로 하는 HPA 예시이다.

controllers/hpa-rs.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: frontend-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

이 매니페스트를 hpa-rs.yaml로 저장한 다음 쿠버네티스 클러스터에 적용하면 CPU 사용량에 따라 파드가 복제되는 오토스케일 레플리카셋 HPA가 생성된다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml

또는 kubectl autoscale 커맨드을 사용해서 동일한 작업을 할 수 있다. (그리고 더 쉽다!)

kubectl autoscale rs frontend --max=10 --min=3 --cpu-percent=50

레플리카셋의 대안

디플로이먼트(권장)

디플로이먼트는 레플리카셋을 소유하거나 업데이트를 하고, 파드의 선언적인 업데이트와 서버측 롤링 업데이트를 할 수 있는 오브젝트이다. 레플리카셋은 단독으로 사용할 수 있지만, 오늘날에는 주로 디플로이먼트로 파드의 생성과 삭제 그리고 업데이트를 오케스트레이션하는 메커니즘으로 사용한다. 디플로이먼트를 이용해서 배포할 때 생성되는 레플리카셋을 관리하는 것에 대해 걱정하지 않아도 된다. 디플로이먼트는 레플리카셋을 소유하거나 관리한다. 따라서 레플리카셋을 원한다면 디플로이먼트를 사용하는 것을 권장한다.

기본 파드

사용자가 직접 파드를 생성하는 경우와는 다르게, 레플리카셋은 노드 장애 또는 노드의 커널 업그레이드와 같은 관리 목적의 중단 등 어떤 이유로든 종료되거나 삭제된 파드를 교체한다. 이런 이유로 애플리케이션이 단일 파드가 필요하더라도 레플리카셋을 이용하는 것을 권장한다. 레플리카셋을 프로세스 관리자와 비교해서 생각해본다면, 레플리카셋은 단일 노드에서의 개별 프로세스들이 아닌 다수의 노드에 걸쳐있는 다수의 파드를 관리하는 것이다. 레플리카셋은 로컬 컨테이너의 재시작을 노드에 있는 어떤 에이전트에게 위임한다(예를들어 Kubelet 또는 도커).

잡

스스로 종료되는 것이 예상되는 파드의 경우에는 레플리카셋 대신 잡을 이용한다 (즉, 배치 잡).

데몬셋

머신 모니터링 또는 머신 로깅과 같은 머신-레벨의 기능을 제공하는 파드를 위해서는 레플리카셋 대신 데몬셋을 사용한다. 이러한 파드의 수명은 머신의 수명과 연관되어 있고, 머신에서 다른 파드가 시작하기 전에 실행되어야 하며, 머신의 재부팅/종료가 준비되었을 때, 해당 파드를 종료하는 것이 안전하다.

레플리케이션 컨트롤러

레플리카셋은 레플리케이션 컨트롤러를 계승하였다. 이 두 개의 용도는 동일하고, 유사하게 동작하며, 레플리케이션 컨트롤러가 레이블 사용자 가이드에 설명된 설정-기반의 셀렉터의 요건을 지원하지 않는다는 점을 제외하면 유사하다. 따라서 레플리카셋이 레플리케이션 컨트롤러보다 선호된다.

다음 내용

• 파드에 대해 배운다.
• 디플로이먼트에 대해 배운다.
• 레플리카셋에 의존해서 동작하는 디플로이먼트로 스테이트리스 애플리케이션을 실행한다.
• ReplicaSet는 쿠버네티스 REST API의 상위-수준 리소스이다. 레플리카셋 API에 대해 이해하기 위해 오브젝트 정의를 읽는다.
• PodDisruptionBudget과 이를 사용해서 어떻게 중단 중에 애플리케이션 가용성을 관리할 수 있는지에 대해 읽는다.

4.2.3 - 스테이트풀셋

스테이트풀셋은 애플리케이션의 스테이트풀을 관리하는데 사용하는 워크로드 API 오브젝트이다.

파드 집합의 디플로이먼트와 스케일링을 관리하며, 파드들의 순서 및 고유성을 보장한다 .

디플로이먼트와 유사하게, 스테이트풀셋은 동일한 컨테이너 스펙을 기반으로 둔 파드들을 관리한다. 디플로이먼트와는 다르게, 스테이트풀셋은 각 파드의 독자성을 유지한다. 이 파드들은 동일한 스팩으로 생성되었지만, 서로 교체는 불가능하다. 다시 말해, 각각은 재스케줄링 간에도 지속적으로 유지되는 식별자를 가진다.

스토리지 볼륨을 사용해서 워크로드에 지속성을 제공하려는 경우, 솔루션의 일부로 스테이트풀셋을 사용할 수 있다. 스테이트풀셋의 개별 파드는 장애에 취약하지만, 퍼시스턴트 파드 식별자는 기존 볼륨을 실패한 볼륨을 대체하는 새 파드에 더 쉽게 일치시킬 수 있다.

스테이트풀셋 사용

스테이트풀셋은 다음 중 하나 또는 이상이 필요한 애플리케이션에 유용하다.

• 안정된, 고유한 네트워크 식별자.
• 안정된, 지속성을 갖는 스토리지.
• 순차적인, 정상 배포(graceful deployment)와 스케일링.
• 순차적인, 자동 롤링 업데이트.

위의 안정은 파드의 (재)스케줄링 전반에 걸친 지속성과 같은 의미이다. 만약 애플리케이션이 안정적인 식별자 또는 순차적인 배포, 삭제 또는 스케일링이 필요하지 않으면, 스테이트리스 레플리카셋(ReplicaSet)을 제공하는 워크로드 오브젝트를 사용해서 애플리케이션을 배포해야 한다. 디플로이먼트 또는 레플리카셋과 같은 컨트롤러가 스테이트리스 요구에 더 적합할 수 있다.

제한사항

• 파드에 지정된 스토리지는 관리자에 의해 퍼시스턴트 볼륨 프로비저너를 기반으로 하는 storage class 를 요청해서 프로비전하거나 사전에 프로비전이 되어야 한다.
• 스테이트풀셋을 삭제 또는 스케일 다운해도 스테이트풀셋과 연관된 볼륨이 삭제되지 않는다. 이는 일반적으로 스테이트풀셋과 연관된 모든 리소스를 자동으로 제거하는 것보다 더 중요한 데이터의 안전을 보장하기 위함이다.
• 스테이트풀셋은 현재 파드의 네트워크 신원을 책임지고 있는 헤드리스 서비스가 필요하다. 사용자가 이 서비스를 생성할 책임이 있다.
• 스테이트풀셋은 스테이트풀셋의 삭제 시 파드의 종료에 대해 어떠한 보증을 제공하지 않는다. 스테이트풀셋에서는 파드가 순차적이고 정상적으로 종료(graceful termination)되도록 하려면, 삭제 전 스테이트풀셋의 스케일을 0으로 축소할 수 있다.
• 롤링 업데이트와 기본 파드 매니지먼트 폴리시 (OrderedReady)를 함께 사용시 복구를 위한 수동 개입이 필요한 파손 상태로 빠질 수 있다.

구성 요소

아래의 예시에서는 스테이트풀셋의 구성요소를 보여 준다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx # .spec.template.metadata.labels 와 일치해야 한다
  serviceName: "nginx"
  replicas: 3 # 기본값은 1
  minReadySeconds: 10 # 기본값은 0
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx # .spec.selector.matchLabels 와 일치해야 한다
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: nginx
        image: k8s.gcr.io/nginx-slim:0.8
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "my-storage-class"
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

위의 예시에서:

• 이름이 nginx라는 헤드리스 서비스는 네트워크 도메인을 컨트롤하는데 사용 한다.
• 이름이 web인 스테이트풀셋은 3개의 nginx 컨테이너의 레플리카가 고유의 파드에서 구동될 것이라 지시하는 Spec을 갖는다.
• volumeClaimTemplates은 퍼시스턴트 볼륨 프로비저너에서 프로비전한 퍼시스턴트 볼륨을 사용해서 안정적인 스토리지를 제공한다.

스테이트풀셋 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

파드 셀렉터

스테이트풀셋의 .spec.selector 필드는 .spec.template.metadata.labels 레이블과 일치하도록 설정해야 한다. 1.8 버전 이상에서는, 해당되는 파드 셀렉터를 찾지 못하면 스테이트풀셋 생성 과정에서 검증 오류가 발생한다.

볼륨 클레임 템플릿

.spec.volumeClaimTemplates 를 설정하여, 퍼시스턴트볼륨 프로비저너에 의해 프로비전된 퍼시스턴트볼륨을 이용하는 안정적인 스토리지를 제공할 수 있다.

최소 준비 시간 초

.spec.minReadySeconds 는 파드가 '사용 가능(available)'이라고 간주될 수 있도록 파드의 모든 컨테이너가 문제 없이 실행되어야 하는 최소 시간(초)을 나타내는 선택적인 필드이다. 이 기능은 베타이며 기본적으로 활성화되어 있음에 유의한다. 이 기능을 사용하지 않으려면 StatefulSetMinReadySeconds 플래그를 설정 해제한다. 이 필드의 기본값은 0이다(이 경우, 파드가 Ready 상태가 되면 바로 사용 가능하다고 간주된다.) 파드가 언제 사용 가능하다고 간주되는지에 대한 자세한 정보는 컨테이너 프로브(probe)를 참고한다.

파드 신원

스테이트풀셋 파드는 순서, 안정적인 네트워크 신원 그리고 안정적인 스토리지로 구성되는 고유한 신원을 가진다. 신원은 파드가 어떤 노드에 있고, (재)스케줄과도 상관없이 파드에 붙어있다.

순서 색인

N개의 레플리카가 있는 스테이트풀셋은 스테이트풀셋에 있는 각 파드에 0에서 N-1 까지의 정수가 순서대로 할당되며 해당 스테이트풀셋 내에서 고유 하다.

안정적인 네트워크 신원

스테이트풀셋의 각 파드는 스테이트풀셋의 이름과 파드의 순번에서 호스트 이름을 얻는다. 호스트 이름을 구성하는 패턴은 $(statefulset name)-$(ordinal) 이다. 위의 예시에서 생성된 3개 파드의 이름은 web-0,web-1,web-2 이다. 스테이트풀셋은 스테이트풀셋에 있는 파드의 도메인을 제어하기위해 헤드리스 서비스를 사용할 수 있다. 이 서비스가 관리하는 도메인은 $(service name).$(namespace).svc.cluster.local 의 형식을 가지며, 여기서 "cluster.local"은 클러스터 도메인이다. 각 파드는 생성되면 $(podname).$(governing service domain) 형식을 가지고 일치되는 DNS 서브도메인을 가지며, 여기서 거버닝 서비스(governing service)는 스테이트풀셋의 serviceName 필드에 의해 정의된다.

클러스터에서 DNS가 구성된 방식에 따라, 새로 실행된 파드의 DNS 이름을 즉시 찾지 못할 수 있다. 이 동작은 클러스터의 다른 클라이언트가 파드가 생성되기 전에 파드의 호스트 이름에 대한 쿼리를 이미 보낸 경우에 발생할 수 있다. 네거티브 캐싱(DNS에서 일반적)은 이전에 실패한 조회 결과가 파드가 실행된 후에도 적어도 몇 초 동안 기억되고 재사용됨을 의미한다.

파드를 생성한 후 즉시 파드를 검색해야 하는 경우, 몇 가지 옵션이 있다.

• DNS 조회에 의존하지 않고 쿠버네티스 API를 직접(예를 들어 watch 사용) 쿼리한다.
• 쿠버네티스 DNS 공급자의 캐싱 시간(일반적으로 CoreDNS의 컨피그맵을 편집하는 것을 의미하며, 현재 30초 동안 캐시함)을 줄인다.

제한사항 섹션에서 언급한 것처럼 사용자는 파드의 네트워크 신원을 책임지는 헤드리스 서비스를 생성할 책임이 있다.

여기 클러스터 도메인, 서비스 이름, 스테이트풀셋 이름을 선택을 하고, 그 선택이 스테이트풀셋 파드의 DNS이름에 어떻게 영향을 주는지에 대한 약간의 예시가 있다.

안정된 스토리지

쿠버네티스는 각 VolumeClaimTemplate마다 하나의 퍼시스턴트 볼륨을 생성한다. 위의 nginx 예시에서 각 파드는 my-storage-class 라는 스토리지 클래스와 1 Gib의 프로비전된 스토리지를 가지는 단일 퍼시스턴트 볼륨을 받게 된다. 만약 스토리지 클래스가 명시되지 않은 경우, 기본 스토리지 클래스가 사용된다. 파드가 노드에서 스케줄 혹은 재스케줄이 되면 파드의 volumeMounts 는 퍼시스턴트 볼륨 클레임과 관련된 퍼시스턴트 볼륨이 마운트 된다. 참고로, 파드 퍼시스턴트 볼륨 클레임과 관련된 퍼시스턴트 볼륨은 파드 또는 스테이트풀셋이 삭제되더라도 삭제되지 않는다. 이것은 반드시 수동으로 해야 한다.

파드 이름 레이블

스테이트풀셋 컨트롤러(Controller) 가 파드를 생성할 때 파드 이름으로 statefulset.kubernetes.io/pod-name 레이블이 추가된다. 이 레이블로 스테이트풀셋의 특정 파드에 서비스를 연결할 수 있다.

디플로이먼트와 스케일링 보증

• N개의 레플리카가 있는 스테이트풀셋이 파드를 배포할 때 연속해서 {0..N-1}의 순서로 생성한다.
• 파드가 삭제될 때는 {N-1..0}의 순서인 역순으로 종료된다.
• 파드에 스케일링 작업을 적용하기 전에 모든 선행 파드가 Running 및 Ready 상태여야 한다.
• 파드가 종료되기 전에 모든 후속 파드가 완전히 종료 되어야 한다.

스테이트풀셋은 pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds 을 0으로 명시해서는 안된다. 이 방법은 안전하지 않으며, 사용하지 않기를 강권한다. 자세한 설명은 스테이트풀셋 파드 강제 삭제를 참고한다.

위의 nginx 예시가 생성될 때 web-0, web-1, web-2 순서로 3개 파드가 배포된다. web-1은 web-0이 Running 및 Ready 상태가 되기 전에는 배포되지 않으며, web-2 도 web-1이 Running 및 Ready 상태가 되기 전에는 배포되지 않는다. 만약 web-1이 Running 및 Ready 상태가 된 이후, web-2가 시작되기 전에 web-0이 실패하게 된다면, web-2는 web-0이 성공적으로 재시작이되고, Running 및 Ready 상태가 되기 전까지 시작되지 않는다.

만약 사용자가 배포된 예제의 스테이트풀셋을 replicas=1 으로 패치해서 스케일한 경우 web-2가 먼저 종료된다. web-1은 web-2가 완전히 종료 및 삭제되기 전까지 정지되지 않는다. 만약 web-2의 종료 및 완전히 중지되고, web-1이 종료되기 전에 web-0이 실패할 경우 web-1은 web-0이 Running 및 Ready 상태가 되기 전까지 종료되지 않는다.

파드 관리 정책

쿠버네티스 1.7 및 이후에는 스테이트풀셋의 .spec.podManagementPolicy 필드를 통해 고유성 및 신원 보증을 유지하면서 순차 보증을 완화한다.

OrderedReady 파드 관리

OrderedReady 파드 관리는 스테이트풀셋의 기본이다. 이것은 위에서 설명한 행위를 구현한다.

Parallel 파드 관리

Parallel 파드 관리는 스테이트풀셋 컨트롤러에게 모든 파드를 병렬로 실행 또는 종료하게 한다. 그리고 다른 파드의 실행이나 종료에 앞서 파드가 Running 및 Ready 상태가 되거나 완전히 종료되기를 기다리지 않는다. 이 옵션은 오직 스케일링 작업에 대한 동작에만 영향을 미친다. 업데이트는 영향을 받지 않는다.

업데이트 전략

스테이트풀셋의 .spec.updateStrategy 필드는 스테이트풀셋의 파드에 대한 컨테이너, 레이블, 리소스의 요청/제한 그리고 주석에 대한 자동화된 롤링 업데이트를 구성하거나 비활성화할 수 있다. 두 가지 가능한 전략이 있다.

OnDelete(삭제시)

스테이트풀셋의 .spec.updateStrategy.type 은 OnDelete 를 설정하며, 스테이트풀셋 컨트롤러는 스테이트풀셋의 파드를 자동으로 업데이트하지 않는다. 사용자는 컨트롤러가 스테이트풀셋의 .spec.template를 반영하는 수정된 새로운 파드를 생성하도록 수동으로 파드를 삭제해야 한다.

RollingUpdate(롤링 업데이트)

롤링 업데이트 의 업데이트 전략은 스테이트풀셋의 파드에 대한 롤링 업데이트를 구현한다. 롤링 업데이트는 .spec.updateStrategy 가 지정되지 않으면 기본 전략이 된다.

롤링 업데이트

스테이트풀셋에 롤링 업데이트 가 .spec.updateStrategy.type 에 설정되면 스테이트풀셋 컨트롤러는 스테이트풀셋의 각 파드를 삭제 및 재생성한다. 이 과정에서 똑같이 순차적으로 파드가 종료되고(가장 큰 순서 색인에서부터에서 작은 순서 색인쪽으로), 각 파드의 업데이트는 한 번에 하나씩 한다.

쿠버네티스 컨트롤 플레인은 이전 버전을 업데이트 하기 전에, 업데이트된 파드가 실행 및 준비될 때까지 기다린다. .spec.minReadySeconds(최소 준비 시간 초 참조)를 설정한 경우, 컨트롤 플레인은 파드가 준비 상태로 전환된 후 해당 시간을 추가로 기다린 후 이동한다.

파티션 롤링 업데이트

롤링 업데이트 의 업데이트 전략은 .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition 를 명시해서 파티션 할 수 있다. 만약 파티션을 명시하면 스테이트풀셋의 .spec.template 가 업데이트 될 때 부여된 수가 파티션보다 크거나 같은 모든 파드가 업데이트 된다. 파티션보다 작은 수를 가진 모든 파드는 업데이트 되지 않으며, 삭제 된 경우라도 이전 버전에서 재생성된다. 만약 스테이트풀셋의 .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition 이 .spec.replicas 보다 큰 경우 .spec.template 의 업데이트는 해당 파드에 전달하지 않는다. 대부분의 케이스는 파티션을 사용할 필요가 없지만 업데이트를 준비하거나, 카나리의 롤 아웃 또는 단계적인 롤 아웃을 행하려는 경우에는 유용하다.

강제 롤백

기본 파드 관리 정책 (OrderedReady)과 함께 롤링 업데이트를 사용할 경우 직접 수동으로 복구를 해야하는 고장난 상태가 될 수 있다.

만약 파드 템플릿을 Running 및 Ready 상태가 되지 않는 구성으로 업데이트하는 경우(예시: 잘못된 바이너리 또는 애플리케이션-레벨 구성 오류로 인한) 스테이트풀셋은 롤아웃을 중지하고 기다린다.

이 상태에서는 파드 템플릿을 올바른 구성으로 되돌리는 것으로 충분하지 않다. 알려진 이슈로 인해 스테이트풀셋은 손상된 파드가 준비(절대 되지 않음)될 때까지 기다리며 작동하는 구성으로 되돌아가는 시도를 하기 전까지 기다린다.

템플릿을 되돌린 이후에는 스테이트풀셋이 이미 잘못된 구성으로 실행하려고 시도한 모든 파드를 삭제해야 한다. 그러면 스테이트풀셋은 되돌린 템플릿을 사용해서 파드를 다시 생성하기 시작한다.

퍼시스턴트볼륨클레임 유보

선택적 필드인 .spec.persistentVolumeClaimRetentionPolicy 는 스테이트풀셋의 생애주기동안 PVC를 삭제할 것인지, 삭제한다면 어떻게 삭제하는지를 관리한다. 이 필드를 사용하려면 StatefulSetAutoDeletePVC 기능 게이트를 활성화해야 한다. 활성화 시, 각 스테이트풀셋에 대해 두 가지 정책을 설정할 수 있다.

whenDeleted

스테이트풀셋이 삭제될 때 적용될 볼륨 유보 동작을 설정한다.

whenScaled

스테이트풀셋의 레플리카 수가 줄어들 때, 예를 들면 스테이트풀셋을 스케일 다운할 때 적용될 볼륨 유보 동작을 설정한다.

설정 가능한 각 정책에 대해, 그 값을 Delete 또는 Retain 으로 설정할 수 있다.

Delete

volumeClaimTemplate 스테이트풀셋으로부터 생성된 PVC는 정책에 영향을 받는 각 파드에 대해 삭제된다. whenDeleted 가 이 값으로 설정되어 있으면 volumeClaimTemplate 으로부터 생성된 모든 PVC는 파드가 삭제된 뒤에 삭제된다. whenScaled 가 이 값으로 설정되어 있으면 스케일 다운된 파드 레플리카가 삭제된 뒤, 삭제된 파드에 해당되는 PVC만 삭제된다.

Retain (기본값)

파드가 삭제되어도 volumeClaimTemplate 으로부터 생성된 PVC는 영향을 받지 않는다. 이는 이 신기능이 도입되기 전의 기본 동작이다.

이러한 정책은 파드의 삭제가 스테이트풀셋 삭제 또는 스케일 다운으로 인한 것일 때에만 적용됨에 유의한다. 예를 들어, 스테이트풀셋의 파드가 노드 실패로 인해 실패했고, 컨트롤 플레인이 대체 파드를 생성했다면, 스테이트풀셋은 기존 PVC를 유지한다. 기존 볼륨은 영향을 받지 않으며, 새 파드가 실행될 노드에 클러스터가 볼륨을 연결(attach)한다.

정책의 기본값은 Retain 이며, 이는 이 신기능이 도입되기 전의 스테이트풀셋 기본 동작이다.

다음은 정책 예시이다.

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
...
spec:
  persistentVolumeClaimRetentionPolicy:
    whenDeleted: Retain
    whenScaled: Delete
...

스테이트풀셋 컨트롤러는 자신이 소유한 PVC에 소유자 정보(reference)를 추가하며, 파드가 종료된 이후에는 가비지 콜렉터가 이 정보를 삭제한다. 이로 인해 PVC가 삭제되기 전에 (그리고 유보 정책에 따라, 매칭되는 기반 PV와 볼륨이 삭제되기 전에) 파드가 모든 볼륨을 깨끗하게 언마운트할 수 있다. whenDeleted 정책을 Delete 로 설정하면, 해당 스테이트풀셋에 연결된 모든 PVC에 스테이트풀셋 인스턴스의 소유자 정보가 기록된다.

whenScaled 정책은 파드가 스케일 다운되었을 때에만 PVC를 삭제하며, 파드가 다른 원인으로 삭제되면 PVC를 삭제하지 않는다. 조정 상황 발생 시, 스테이트풀셋 컨트롤러는 목표 레플리카 수와 클러스터 상의 실제 파드 수를 비교한다. 레플리카 카운트보다 큰 ID를 갖는 스테이트풀셋 파드는 부적격 판정을 받으며 삭제 대상으로 표시된다. whenScaled 정책이 Delete 이면, 부적격 파드는 삭제되기 전에, 연결된 스테이트풀셋 템플릿 PVC의 소유자로 지정된다. 이로 인해, 부적격 파드가 종료된 이후에만 PVC가 가비지 콜렉트된다.

이는 곧 만약 컨트롤러가 강제 종료되어 재시작되면, 파드의 소유자 정보가 정책에 적합하게 업데이트되기 전에는 어떤 파드도 삭제되지 않을 것임을 의미한다. 만약 컨트롤러가 다운된 동안 부적격 파드가 강제로 삭제되면, 컨트롤러가 강제 종료된 시점에 따라 소유자 정보가 설정되었을 수도 있고 설정되지 않았을 수도 있다. 소유자 정보가 업데이트되기까지 몇 번의 조정 절차가 필요할 수 있으며, 따라서 일부 부적격 파드는 소유자 정보 설정을 완료하고 나머지는 그러지 못했을 수 있다. 이러한 이유로, 컨트롤러가 다시 켜져서 파드를 종료하기 전에 소유자 정보를 검증할 때까지 기다리는 것을 추천한다. 이것이 불가능하다면, 관리자는 PVC의 소유자 정보를 확인하여 파드가 강제 삭제되었을 때 해당되는 오브젝트가 삭제되도록 해야 한다.

레플리카

.spec.replicas 은 필요한 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 기본값은 1이다.

예를 들어 kubectl scale deployment deployment --replicas=X 명령으로 디플로이먼트의 크기를 수동으로 조정한 뒤, 매니페스트를 이용하여 디플로이먼트를 업데이트하면(예: kubectl apply -f deployment.yaml 실행), 수동으로 설정했던 디플로이먼트의 크기가 오버라이드된다.

HorizontalPodAutoscaler(또는 수평 스케일링을 위한 유사 API)가 디플로이먼트 크기를 관리하고 있다면, .spec.replicas 를 설정해서는 안 된다. 대신, 쿠버네티스 컨트롤 플레인이 .spec.replicas 필드를 자동으로 관리한다.

다음 내용

• 파드에 대해 배운다.
• 스테이트풀셋을 사용하는 방법을 알아본다.
  • 스테이트풀셋 애플리케이션 배포 예제를 따라한다.
  • 스테이트풀셋으로 카산드라 배포 예제를 따라한다.
  • 복제된 스테이트풀셋 애플리케이션 구동하기 예제를 따라한다.
  • 스테이트풀셋 확장하기에 대해 배운다.
  • 스테이트풀셋을 삭제하면 어떤 일이 수반되는지를 배운다.
  • 스토리지의 볼륨을 사용하는 파드 구성을 하는 방법을 배운다.
  • 스토리지로 퍼시스턴트볼륨(PersistentVolume)을 사용하도록 파드 설정하는 방법을 배운다.
• StatefulSet은 쿠버네티스 REST API의 상위-수준 리소스이다. 스테이트풀셋 API에 대해 이해하기 위해 오브젝트 정의를 읽는다.
• PodDisruptionBudget과 이를 사용해서 어떻게 중단 중에 애플리케이션 가용성을 관리할 수 있는지에 대해 읽는다.

4.2.4 - 데몬셋

데몬셋 은 모든(또는 일부) 노드가 파드의 사본을 실행하도록 한다. 노드가 클러스터에 추가되면 파드도 추가된다. 노드가 클러스터에서 제거되면 해당 파드는 가비지(garbage)로 수집된다. 데몬셋을 삭제하면 데몬셋이 생성한 파드들이 정리된다.

데몬셋의 일부 대표적인 용도는 다음과 같다.

• 모든 노드에서 클러스터 스토리지 데몬 실행
• 모든 노드에서 로그 수집 데몬 실행
• 모든 노드에서 노드 모니터링 데몬 실행

단순한 케이스에서는, 각 데몬 유형의 처리를 위해서 모든 노드를 커버하는 하나의 데몬셋이 사용된다. 더 복잡한 구성에서는 단일 유형의 데몬에 여러 데몬셋을 사용할 수 있지만, 각기 다른 하드웨어 유형에 따라 서로 다른 플래그, 메모리, CPU 요구가 달라진다.

데몬셋 사양 작성

데몬셋 생성

YAML 파일에 데몬셋 명세를 작성할 수 있다. 예를 들어 아래 daemonset.yaml 파일은 fluentd-elasticsearch 도커 이미지를 실행하는 데몬셋을 설명한다.

controllers/daemonset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      # this toleration is to have the daemonset runnable on master nodes
      # remove it if your masters can't run pods
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.5.2
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

YAML 파일을 기반으로 데몬셋을 생성한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/daemonset.yaml

필수 필드

다른 모든 쿠버네티스 설정과 마찬가지로 데몬셋에는 apiVersion, kind 그리고 metadata 필드가 필요하다. 일반적인 설정파일 작업에 대한 정보는 스테이트리스 애플리케이션 실행하기와 kubectl을 사용한 오브젝트 관리를 참고한다.

데몬셋 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

데몬셋에는 .spec 섹션도 필요하다.

파드 템플릿

.spec.template 는 .spec 의 필수 필드 중 하나이다.

.spec.template 는 파드 템플릿이다. 이것은 중첩되어 있다는 점과 apiVersion 또는 kind 를 가지지 않는 것을 제외하면 파드와 정확히 같은 스키마를 가진다.

데몬셋의 파드 템플릿에는 파드의 필수 필드 외에도 적절한 레이블이 명시되어야 한다(파드 셀렉터를 본다).

데몬셋의 파드 템플릿의 RestartPolicy는 Always 를 가져야 하며, 명시되지 않은 경우 기본으로 Always가 된다.

파드 셀렉터

.spec.selector 필드는 파드 셀렉터이다. 이것은 잡의 .spec.selector 와 같은 동작을 한다.

쿠버네티스 1.8 부터는 레이블이 .spec.template 와 일치하는 파드 셀렉터를 명시해야 한다. 파드 셀렉터는 비워두면 더 이상 기본 값이 설정이 되지 않는다. 셀렉터의 기본 값은 kubectl apply 과 호환되지 않는다. 또한, 한 번 데몬셋이 만들어지면 .spec.selector 의 변형은 가능하지 않다. 파드 셀렉터를 변형하면 의도하지 않게 파드는 고아가 되거나 사용자에게 혼란을 주는 것으로 밝혀졌다.

.spec.selector 는 다음 2개의 필드로 구성된 오브젝트이다.

• matchLabels - 레플리케이션 컨트롤러의 .spec.selector 와 동일하게 작동한다.
• matchExpressions - 키, 값 목록 그리고 키 및 값에 관련된 연산자를 명시해서 보다 정교한 셀렉터를 만들 수 있다.

2개의 필드가 명시되면 두 필드를 모두 만족하는 것(ANDed)이 결과가 된다.

만약 .spec.selector 를 명시하면, 이것은 .spec.template.metadata.labels 와 일치해야 한다. 일치하지 않는 구성은 API에 의해 거부된다.

오직 일부 노드에서만 파드 실행

만약 .spec.template.spec.nodeSelector 를 명시하면 데몬셋 컨트롤러는 노드 셀렉터와 일치하는 노드에 파드를 생성한다. 마찬가지로 .spec.template.spec.affinity 를 명시하면 데몬셋 컨트롤러는 노드 어피니티와 일치하는 노드에 파드를 생성한다. 만약 둘 중 하나를 명시하지 않으면 데몬셋 컨트롤러는 모든 노드에서 파드를 생성한다.

데몬 파드가 스케줄 되는 방법

기본 스케줄러로 스케줄

데몬셋은 자격이 되는 모든 노드에서 파드 사본이 실행하도록 보장한다. 일반적으로 쿠버네티스 스케줄러에 의해 파드가 실행되는 노드가 선택된다. 그러나 데몬셋 파드는 데몬셋 컨트롤러에 의해 생성되고 스케줄된다. 이에 대한 이슈를 소개한다.

• 파드 동작의 불일치: 스케줄 되기 위해서 대기 중인 일반 파드는 Pending 상태로 생성된다. 그러나 데몬셋 파드는 Pending 상태로 생성되지 않는다. 이것은 사용자에게 혼란을 준다.
• 파드 선점은 기본 스케줄러에서 처리한다. 선점이 활성화되면 데몬셋 컨트롤러는 파드 우선순위와 선점을 고려하지 않고 스케줄 한다.

ScheduleDaemonSetPods 로 데몬셋 파드에 .spec.nodeName 용어 대신 NodeAffinity 용어를 추가해서 데몬셋 컨트롤러 대신 기본 스케줄러를 사용해서 데몬셋을 스케줄할 수 있다. 이후에 기본 스케줄러를 사용해서 대상 호스트에 파드를 바인딩한다. 만약 데몬셋 파드에 이미 노드 선호도가 존재한다면 교체한다(대상 호스트를 선택하기 전에 원래 노드의 어피니티가 고려된다). 데몬셋 컨트롤러는 데몬셋 파드를 만들거나 수정할 때만 이런 작업을 수행하며, 데몬셋의 spec.template 은 변경되지 않는다.

nodeAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    nodeSelectorTerms:
    - matchFields:
      - key: metadata.name
        operator: In
        values:
        - target-host-name

또한, 데몬셋 파드에 node.kubernetes.io/unschedulable:NoSchedule 이 톨러레이션(toleration)으로 자동으로 추가된다. 기본 스케줄러는 데몬셋 파드를 스케줄링시 unschedulable 노드를 무시한다.

테인트(taints)와 톨러레이션(tolerations)

데몬 파드는 테인트와 톨러레이션을 존중하지만, 다음과 같이 관련 기능에 따라 자동적으로 데몬셋 파드에 톨러레이션을 추가한다.

데몬 파드와 통신

데몬셋의 파드와 통신할 수 있는 몇 가지 패턴은 다음과 같다.

• 푸시(Push): 데몬셋의 파드는 통계 데이터베이스와 같은 다른 서비스로 업데이트를 보내도록 구성되어 있다. 그들은 클라이언트들을 가지지 않는다.
• 노드IP와 알려진 포트: 데몬셋의 파드는 호스트 포트를 사용할 수 있으며, 노드IP를 통해 파드에 접근할 수 있다. 클라이언트는 노드IP를 어떻게든지 알고 있으며, 관례에 따라 포트를 알고 있다.
• DNS: 동일한 파드 셀렉터로 헤드리스 서비스를 만들고, 그 다음에 엔드포인트 리소스를 사용해서 데몬셋을 찾거나 DNS에서 여러 A레코드를 검색한다.
• 서비스: 동일한 파드 셀렉터로 서비스를 생성하고, 서비스를 사용해서 임의의 노드의 데몬에 도달한다(특정 노드에 도달할 방법이 없다).

데몬셋 업데이트

만약 노드 레이블이 변경되면, 데몬셋은 새로 일치하는 노드에 즉시 파드를 추가하고, 새로 일치하지 않는 노드에서 파드를 삭제한다.

사용자는 데몬셋이 생성하는 파드를 수정할 수 있다. 그러나 파드는 모든 필드가 업데이트 되는 것을 허용하지 않는다. 또한 데몬셋 컨트롤러는 다음에 노드(동일한 이름으로)가 생성될 때 원본 템플릿을 사용한다.

사용자는 데몬셋을 삭제할 수 있다. 만약 kubectl 에서 --cascade=orphan 를 명시하면 파드는 노드에 남게 된다. 이후에 동일한 셀렉터로 새 데몬셋을 생성하면, 새 데몬셋은 기존 파드를 채택한다. 만약 파드를 교체해야 하는 경우 데몬셋은 updateStrategy 에 따라 파드를 교체한다.

사용자는 데몬셋에서 롤링 업데이트를 수행할 수 있다.

데몬셋의 대안

초기화 스크립트

데몬 프로세스를 직접 노드에서 시작해서 실행하는 것도 당연히 가능하다. (예: init, upstartd 또는 systemd 를 사용). 이 방법도 문제는 전혀 없다. 그러나 데몬셋을 통해 데몬 프로세스를 실행하면 몇 가지 이점 있다.

• 애플리케이션과 동일한 방법으로 데몬을 모니터링하고 로그 관리를 할 수 있다.
• 데몬 및 애플리케이션과 동일한 구성 언어와 도구(예: 파드 템플릿, kubectl).
• 리소스 제한이 있는 컨테이너에서 데몬을 실행하면 앱 컨테이너에서 데몬간의 격리를 증가시킨다. 그러나 이것은 파드가 아닌 컨테이너에서 데몬을 실행해서 이루어진다 (예: 도커에서 직접적으로 시작).

베어(Bare) 파드

직접적으로 파드를 실행할 특정한 노드를 명시해서 파드를 생성할 수 있다. 그러나 데몬셋은 노드 장애 또는 커널 업그레이드와 같이 변경사항이 많은 노드 유지보수의 경우를 비롯하여 어떠한 이유로든 삭제되거나 종료된 파드를 교체한다. 따라서 개별 파드를 생성하는 것보다는 데몬 셋을 사용해야 한다.

스태틱(static) 파드

Kubelet이 감시하는 특정 디렉터리에 파일을 작성하는 파드를 생성할 수 있다. 이것을 스태틱 파드라고 부른다. 데몬셋과는 다르게 스태틱 파드는 kubectl 또는 다른 쿠버네티스 API 클라이언트로 관리할 수 없다. 스태틱 파드는 API 서버에 의존하지 않기 때문에 클러스터 부트스트랩(bootstraping)하는 경우에 유용하다. 또한 스태틱 파드는 향후에 사용 중단될 수 있다.

디플로이먼트

데몬셋은 파드를 생성한다는 점에서 디플로이먼트와 유사하고, 해당 파드에서는 프로세스가 종료되지 않을 것으로 예상한다(예: 웹 서버).

파드가 실행되는 호스트를 정확하게 제어하는 것보다 레플리카의 수를 스케일링 업 및 다운 하고, 업데이트 롤아웃이 더 중요한 프런트 엔드와 같은 것은 스테이트리스 서비스의 디플로이먼트를 사용한다. 데몬셋이 특정 노드에서 다른 파드가 올바르게 실행되도록 하는 노드 수준 기능을 제공한다면, 파드 사본이 항상 모든 호스트 또는 특정 호스트에서 실행되는 것이 중요한 경우에 데몬셋을 사용한다.

예를 들어, 네트워크 플러그인은 데몬셋으로 실행되는 컴포넌트를 포함할 수 있다. 데몬셋 컴포넌트는 작동 중인 노드가 정상적인 클러스터 네트워킹을 할 수 있도록 한다.

다음 내용

• 파드에 대해 배운다.
  • 쿠버네티스 컨트롤 플레인 컴포넌트를 기동하는데 유용한 스태틱 파드에 대해 배운다.
• 데몬셋을 어떻게 사용하는지 알아본다.
  • 데몬셋 롤링 업데이트 수행하기
  • 데몬셋 롤백하기 (예를 들어, 롤 아웃이 예상대로 동작하지 않은 경우).
• 쿠버네티스가 파드를 노드에 할당하는 방법을 이해한다.
• 데몬셋으로 구동되곤 하는, 디바이스 플러그인과 애드온에 대해 배운다.
• DaemonSet은 쿠버네티스 REST API에서 상위-수준 리소스이다. 데몬셋 API에 대해 이해하기 위해 오브젝트 정의를 읽는다.