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K8s는 여러 컨테이너 런타임을 지원하며, 여기서는 Docker 런타임을 기본으로 설명한다.
(Docker 18.09 이상에서는 containerd를 Docker에서 기본으로 탑재한다)
그러므로, Docker에 대한 기본 개념 및 사용법을 알고 있다고 가정한다.
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지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다.
소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다.
애플리케이션 레벨의 서비스를 제공하지 않는다.
로깅, 모니터링 또는 경보 솔루션을 포함하지 않는다. 즉, 메트릭을 수집하고 노출하는 메커니즘을 제공한다.
K8s는 단순한 오케스트레이션 시스템이 아니다. 사실, K8s는 오케스트레이션의 필요성을 없애준다. 오케스트레이션의 기술적인 정의는 A를 먼저 한 다음, B를 하고, C를 하는 것과 같이 정의된 워크플로우를 수행하는 것이다. 반면에, K8s는 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.
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kube-apiserver
API 서버는 K8s 컨트롤 플레인의 프론트 엔드이다.
etcd
모든 cluster 데이터를 담는 K8s backend consistent and highly-available key value storestore.
kube-scheduler
Node가 배정되지 않은 새로 생성된 pod를 감지하고, 실행할 node를 선택하는 컨트롤 플레인 컴포넌트.
스케줄링 결정을 위해서 고려되는 요소는 resource에 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
컨트롤러를 구동하는 마스터 상의 컴포넌트.
여러 Workload 모델들을 구동시키는 역할을 담당한다.
논리적으로, 각 컨트롤러는 개별 프로세스이지만, 복잡성을 낮추기 위해 모두 단일 바이너리로 컴파일되고 단일 프로세스 내에서 실행된다.
이들 컨트롤러는 다음을 포함한다.
노드 컨트롤러(NC): 노드가 다운되었을 때 통지와 대응에 관한 책임을 가진다.
리플리케이션 컨트롤러(RC): 시스템의 모든 레플리케이션 컨트롤러 object에 대해 알맞은 수의 파드들을 유지시켜 주는 책임을 가진다.
엔드포인트 컨트롤러(EC): 엔드포인트 object를 채운다(즉, 서비스와 파드를 연결시킨다.)
서비스 어카운트(SAC) & 토큰 컨트롤러(TC): 새로운 Namespace에 대한 기본 계정과 API 접근 토큰을 생성한다.
cloud-controller-manager
클라우드별 컨트롤 로직을 포함하는 K8s 컨트롤 플레인 컴포넌트
cloud-controller-manager는 클라우드 제공자 전용 컨트롤러만 실행한다. 자신의 사내 또는 PC 내부의 학습 환경에서 K8s를 실행 중인 경우 cluster에는 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
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kubelet
cluster의 각 노드에서 실행되는 에이전트.
Kubelet은 파드에서 컨테이너가 확실하게 동작하도록 관리.Kubelet은 8s를 통해 생성되지 않는 컨테이너는 관리하지 않는다.
kube-proxy
kube-proxy는 cluster의 각 노드에서 실행되는 네트워크 프록시로, K8s의 서비스 개념의 구현부
kube-proxy는 노드의 네트워크 규칙을 유지 관리한다. 이 네트워크 규칙이 내부 네트워크 세션이나 cluster 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.
Container runtime
컨테이너 실행을 담당하는 소프트웨어
도커(Docker), containerd, CRI-O 그리고 Kubernetes CRI (컨테이너 런타임 인터페이스)를 구현한 모든 소프트웨어 지원.
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DNS
K8s에 의해 구동되는 컨테이너는 DNS 검색에서 이 DNS 서버를 자동으로 포함한다
웹 UI (대시보드)
컨테이너 resource 모니터링
컨테이너 resource 모니터링은 중앙 데이터베이스 내의 컨테이너들에 대한 포괄적인 시계열 매트릭스를 기록하고 그 데이터를 열람하기 위한 UI를 제공해 준다.
cluster-레벨 로깅
cluster-레벨 로깅 메커니즘은 검색/열람 인터페이스와 함께 중앙 로그 저장소에 컨테이너 로그를 저장하는 책임을 진다.
Understanding Terms(중요)
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여기서는 아래 블로그를 포함하여 각종 관련 사이트 및 K8s 공식 사이트 문서를 참고하여, 보다 간략히 k8s에 대한 이해에 반드시 필요한 개념 위주로 추려서 기술한다. 내용 中 일부 출처: https://bcho.tistory.com/1256?category=731548 [조대협의 블로그] |
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참고로 Pod에 cpu, memory 사용에 대한 limit을 지정할 수 있으며, Linux CGroup(Control Group)을 사용하여 관리된다.
[Workload] Controller
사용자 application workload model에 따라 - 예를 들어, 대게 Webserver와 DB는 배포 방식을 달리한다. - 아래와 같은 대표적인 배포 방식들이 있으며, 이를 보다 편리하게 관리하기 위해 Controller라는 개념을 사용한다.
Job
Cron Job
Daemon Set
Stateful Set
Replication controller or Replica Set
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Deployment
Stateful Set
Service
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Secret
Service Account
Role & Cluster Role
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