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tags: [kubernetes, sre, devops, docker]
title: "01. Introducing Kubernetes"
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![k8s-01.jpeg](/assets/img/posts/development/kubernetes/k8s-01.jpeg) _Overview of Kubernetes Architecture (출처: https://livebook.manning.com/book/kubernetes-in-action/chapter-1)_

기존에는 소프트웨어가 커다란 덩어리였지만 최근에는 독립적으로 작동하는 작은 **마이크로서비스**(microservice)로 나뉘고 있다. 이들은 독립적으로 동작하기 때문에, 개발하고 배포하거나 스케일링을 따로 해줄 수 있다는 장점이 있으며, 이 장점은 빠르게 변화하는 소프트웨어의 요구사항을 반영하기에 적합하다.

마이크로서비스를 여러 개 띄우기 시작하면 이들을 효율적으로 관리하는 방법이 필요하다.

**쿠버네티스**(Kubernetes)는 하드웨어 인프라를 추상화하여 데이터 센터 (혹은 소프트웨어가 운영되는 서버나 클라우드)를 커다란 하나의 리소스로 바라볼 수 있게 해준다.

## 1.1 쿠버네티스가 필요한 이유
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### 1.1.1 하나의 거대한 앱에서 마이크로서비스로

소프트웨어가 거대한 하나의 앱이면 오랜 기간 유지 보수를 거치면서 지나치게 복잡해지고, 의존성이 늘어나기 마련이다.

서버에 부하가 늘어나게 되면 **스케일링**을 해야한다.

#### 스케일링의 종류

- **Vertical scaling** (scaling up): CPU/메모리 추가 등, 코드를 수정할 필요는 없지만 비싸다.
- **Horizontal scaling** (scaling out): 서버 증설 등, vertical scaling 에 비하면 싼 편이지만, 코드를 수정해야 하기도 하며, 때로는 불가능한 경우도 있다 (ex. DB)

만약 앱이 하나의 거대한 덩어리라면, 일부가 스케일링이 불가능하면 전체도 스케일링 할 수 없다. 한편 이를 작은 마이크로서비스로 나누면?

마이크로서비스는 독립적인 프로세스로 동작하며, 다른 마이크로서비스와 API를 이용하여 통신한다. 독립적이기 때문에 해당 마이크로서비스가 하려는 일에 적합한 언어를 사용하여 서비스를 만들면 된다. 또 각 마이크로서비스 개별적으로 개발하고 배포할 수 있다. 다른 마이크로서비스에 변경 사항이 생기더라도 API만 유지된다면 의존성을 크게 고려하지 않아도 된다.

따라서 마이크로서비스는 서비스별로 스케일링해주면 되며, 부하가 심한 마이크로서비스만 스케일링 해주면 되고, 나머지 부분은 그대로 두면 된다!

#### 마이크로서비스의 단점

마이크로서비스로 애플리케이션을 나누게 되면 각 서비스끼리 통신을 하게 될텐데 스케일링을 많이 하면 할수록 통신을 더 많이 해야한다. 복잡도가 증가하게 된다. 복잡한 시스템을 효율적으로, 에러 없이 운영하는 것은 어렵다.

디버깅할 때 골치아프다. 문제가 여러 마이크로서비스에 걸쳐있을 수도 있다.

마이크로서비스 마다 요구하는 라이브러리가 다를 수 있고, 같은 라이브러리를 사용하지만 버전이 다를 수도 있다. 의존성을 관리하기 어려워 질 수도 있다.

### 1.1.2 앱에 일관된 환경 제공

개발 환경과 운영/배포 환경은 다르다!

개발 환경과 배포 환경을 동일하게 만들어서 같은 운영체제, 라이브러리, 시스템 설정, 네트워크 환경 등을 똑같이 할 수 있다면 배포 환경에서만 생기는 문제들 때문에 골치 아파야 할 일은 줄어들 것이다.[^1]

### 1.1.3 지속적인 배포: DevOps and NoOps

**DevOps**: 애플리케이션 개발, 배포와 운영을 담당

개발자가 애플리케이션 배포와 운영에 참여하게 되면서 사용자의 필요나 이슈를 잘 파악할 수 있게 되고, 운영에 있어서 발생하는 어려움을 더 잘 이해하게 된다.

**NoOps**: 개발자가 하드웨어 인프라에 대한 지식 없이, 또 운영 팀의 도움 없이 서비스를 배포

## 1.2 컨테이너 기술 소개
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쿠버네티스에서는 **리눅스의 컨테이너 기술**을 사용하여 애플리케이션의 동작을 분리한다.

### 1.2.1 컨테이너란?

마이크로서비스를 운영하려면 각 서비스별로 독립적인 환경을 제공해야 한다. 이를 하기 위해서는 각 마이크로서비스를 **가상 머신**(virtual machine)에 올리면 된다.

하지만 VM은 너무 시스템 자원을 많이 소모하고, 각 VM마다 설정을 따로 해야하니 피곤하다.

대안으로 **컨테이너 기술**을 사용한다. 여러 개의 서비스가 하나의 머신에서 작동하면서도 각 서비스에게 독립적인 환경을 제공할 수 있게 되며, VM에 비해 훨씬 가볍다.

컨테이너에서 돌아가는 프로세스는 호스트(컨테이너를 실행한) 머신의 운영체제 아래에서 돌아간다. (다른 프로세스들과 마찬가지!)

#### VM과의 차이점

VM은 독자적인 운영체제를 사용하기 때문에 시스템 프로세스가 필요하고 이는 추가적인 리소스의 소모로 이어진다. (윈도우 VM에 RAM 4GB씩 준다고 생각하면 몇 개를 띄울 수 있을지...)

반면 컨테이너는 호스트 머신에서 돌아가는 프로세스이기 때문에 추가적인 시스템 프로세스가 필요 없어서 애플리케이션이 필요한 리소스만 소모하게 된다. VM에 비해 훨씬 가볍기 때문에 한 머신에서 여러 컨테이너를 돌릴 수 있게 된다.

VM을 사용하게 되면 hypervisor 가 하드웨어 자원을 가상 자원(virtual resource)으로 나누어 각 VM안의 OS가 사용할 수 있게 해준다. VM 안에서 돌아가는 애플리케이션은 VM의 OS에 system call 을 하게 되고, VM의 커널은 hypervisor를 통해 호스트의 CPU에서 명령을 수행하게 된다.

컨테이너는 호스트의 OS 커널에서 돌아가기 때문에 가상화 작업이 불필요하다. 결국 시스템 자원을 VM에 비해 적게 소모하므로 실행도 빠르다.

#### 컨테이너의 동작 원리

- **Linux Namespace**

각 프로세스가 독립적으로 시스템을 바라보게 되어 독립적인 환경을 제공한다. 같은 namespace 에 있는 자원만 확인할 수 있으므로, 여러 namespace 를 만들고 자원을 할당하면 프로세스 입장에서는 시스템 내에서 독립적으로 돌아가는 것 처럼 보일 것이다.

- **Linux Control Groups** (cgroups)

각 프로세스가 사용할 수 있는 자원에 제한을 걸어둔다.

### 1.2.2 Docker (도커)

애플리케이션을 패키징하고, 배포하고 실행하는 플랫폼이다.

VM 이미지가 아니라 용량이 더 작은 **컨테이너 이미지**를 사용한다.

컨테이너 이미지는 여러 layer 로 구성되어 있어서 이를 공유하거나 재사용 할 수 있다. 같은 layer 가 필요한 다른 서비스에서 그대로 가져다 쓸 수 있게 된다.

(실제로 Dockerfile 명령 줄 별로 이미지 layer 를 구성하던 것 같다. Hash 를 떠두고 만들어 둔 이미지가 있으면 새로 만들지 않고 그대로 가져와서 쓰던 기억이 있다.)

공유하는 대신 이미지 layer 는 read-only 이다. 컨테이너가 실행되면 writable layer 가 layer 의 맨 위에 생겨서 해당 layer 에 필요한 작업을 하게 된다.

#### 도커의 3가지 주요 개념

- **이미지**(Images): 애플리케이션과 애플리케이션이 동작하는 환경을 패키징한 것이다. '환경'에는 파일시스템이나, 실행 파일들의 경로와 같은 메타데이터도 들어간다.

- **레지스트리**(Registries): 도커 이미지의 저장소라고 생각하면 쉽다. 이미지를 만들어서 저장소에 push 할 수 있고, 직접 만든 혹은 만들어진 공식 이미지들을 pull 해서 사용할 수 있다.

- **컨테이너**(Containers): 이미지로부터 만들어진 컨테이너로 호스트에서 돌아가는 하나의 프로세스이지만, 리눅스 컨테이너 기술이 적용되어 있어 독립적인 프로세스처럼 돌아간다.

#### 컨테이너 이미지의 한계

모든 컨테이너는 호스트의 머신에서 돌아가는 프로세스이기 때문에 해당 컨테이너가 요구하는 커널 버전이나 운영체제, 아키텍쳐 (x86)가 있다면 해당 조건이 만족 되어야 컨테이너를 실행할 수 있다. M1 맥에서 도커 지원을 위해 추가 개발이 필요한 이유이다.

VM은 자체적으로 OS를 가지고 있기 때문에 VM을 사용하게 되면 이런 문제가 없다.

### 1.2.3 rkt (rock-it)

도커와 같은 컨테이너 엔진이다.

보안, 결합성, 표준을 지키는 것에 조금 더 중점을 둔다.

## 1.3 쿠버네티스 소개
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마이크로서비스를 스케일링 하고 컨테이너가 많아지면 운영이 어려워진다! 이를 효율적으로 할 수 있게 해줄 도구가 필요하다.

### 1.3.1 쿠버네티스의 기원

구글에서 Borg, Omega 와 같은 서비스 관리 시스템을 자체 개발하여 사용하다가 2014년에 쿠버네티스를 공개했다.

### 1.3.2 High-level에서 바라본 쿠버네티스

쿠버네티스는 컨테이너화 된 애플리케이션을 쉽게 배포하고 운영하게 해주는 소프트웨어이다.

수많은 노드에서 돌아가는 애플리케이션이 마치 한 컴퓨터에서 돌아가는 것처럼 운영해준다.

클러스터를 위한 운영체제로 생각할 수 있다.

개발자의 입장에서는 인프라 관련된 기능들을 애플리케이션에 덜 넣어도 된다. (서비스가 준비되었는지 알아낸다거나, 스케일링, 로드 밸런싱, 에러로부터 회복, leader election 등) 개발자는 이제 애플리케이션의 기능에 더욱 집중할 수 있다. 인프라와 통합하는데 개발 리소스를 투입하지 않아도 된다.

쿠버네티스를 사용하면 사람이 직접 컨테이너와 작업을 스케쥴링 하는 것보다 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 된다.

### 1.3.3 쿠버네티스 클러스터 구조

쿠버네티스 시스템에는 **마스터 노드**(master node)와 **워커 노드**(worker node)가 있다.

- 마스터 노드: Kubernetes Control Plane 이 실행되고, 쿠버네티스 시스템을 관리
- 워커 노드: 배포한 애플리케이션이 동작하는 노드

#### Kubernetes Control Plane

클러스터를 제어하고 동작하게 한다.

- **Kubernetes API 서버**: Control Plane 내부의 각 부분이 서로 통신할 때 사용하는 API 서버이다. 워커 노드에서 API를 이용하기도 한다.

- **스케쥴러**: 애플리케이션 배포시 워커 노드에 서비스를 할당한다.

- **Controller Manager**: 클러스터 수준의 기능을 담당한다. 컴포넌트를 복제하거나 워커 노드 개수를 관리하거나, 노드 에러를 처리하는 등 작업을 담당한다.

- **etcd**: 클러스터의 설정을 저장하는 persistent 분산 데이터 스토어이다.

#### Worker Nodes

- **Container runtime**: 컨테이너를 실행해준다.
- **Kubelet**: API 서버와 통신하고 노드의 컨테이너를 관리한다.
- **Kubernetes Service Proxy** (kube-proxy): 애플리케이션 컴포넌트 간 네트워크 로드 밸런싱을 담당한다.

### 1.3.4 쿠버네티스에서 애플리케이션 실행

우선 컨테이너 이미지를 만들어서 이미지 레지스트리에 등록해둬야 한다.

그리고 Kubernetes API 서버에 애플리케이션의 구성 명세를 알려줘야 한다.

명세에는 애플리케이션의 컴포넌트들에 대한 정보, 각 컴포넌트들의 관계, 같은 노드에 실행되어야 하는 컴포넌트들, 컴포넌트의 복제본 개수, 외부로 공개할 컴포넌트 등에 대한 여러 정보가 들어있다.

**API 서버**가 애플리케이션의 구성 명세를 처리하면, **스케줄러**는 컨테이너들을 적절하게 노드에 할당한다. **Kubelet**은 **Container Runtime** 에게 필요한 이미지를 가져와 실행하라고 한다.

컴포넌트의 복제본 개수(replica)를 정해두면 이 값을 지키도록 쿠버네티스가 자동으로 동작한다. 만약 개수가 적으면 더 실행하고, 많으면 줄인다. 또 들어오는 요청이 많거나, CPU 부하가 심할 때와 같이 상황에 맞게 자연스럽게 스케일링도 해준다. 이렇게 하나의 클러스터 내에서 컨테이너를 옮겨다니며 리소스를 효율적으로 쓰기도 하고 관리를 편하게 해준다.

**kube-proxy** 의 경우 하나의 고정된 IP 주소로 들어오는 요청에 대해 로드 밸런싱을 수행하여 클러스터 내의 적절한 컨테이너에게 작업을 넘겨준다.

### 1.3.5 쿠버네티스 사용의 장점

개발자들은 클러스터를 구성하는 서버에 대해서 잘 몰라도 된다. 추상화로 인해 모든 노드/클러스터가 커다란 서버가 된다.

물론 서버에 GPU가 필요하거나 추가적인 제약 조건이 따른다면 이를 잘 조절해 줘야 한다. (AWS GPU 인스턴스, DB 인스턴스 등)

쿠버네티스를 사용하게 되면 애플리케이션과 인프라가 분리된다! 무엇보다 개발 환경과 배포 환경을 유사하게 설정할 수 있어서 편해진다.

쿠버네티스가 하드웨어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 도와준다. 컴포넌트들을 관리하며 스케쥴링을 해주고 오류 발생시 자동으로 처리해주고 (노드 재시작 등), 부하가 심한 경우 자동으로 스케일링을 제공한다.

새로운 버전의 애플리케이션을 배포할 때 연속적인 배포를 할 수 있게 된다. 중간에 서비스를 중단하지 않아도 된다.

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[^1]: 물론 컨테이너를 씀으로 인해 발생하는 새로운 문제를 얻겠지만, 개인적으로 장점이 더 크다고 생각한다.
