[Infra] 도커와 쿠버네티스

도커와 쿠버네티스에 대해 간략하게 정리해보았다.

목차

• 가상화의 발전 과정
• Docker의 역사
• Docker란?
• Kubernetes란?

가상화의 발전 과정

• 전통적인 배포 시대
  • 초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행
  • 한 물리 서버에서 여러 애플리케이션의 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기에, 리소스 할당의 문제 발생
  • 물리 서버 하나에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스를 과다 사용하는 인스턴스가 다른 애플리케이션의 성능이 저하 유발
  • 서로 다른 여러 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행하는 것은 리소스가 충분히 활용되지 않으며, 유지 비용 과다
• 가상화된 배포 시대
  • 단일 물리 서버의 CPU에서 여러 가상 시스템 (Virtual Machine, VM)을 실행
  • VM간에 애플리케이션을 격리하고 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스 할 수 없으므로, 일정 수준의 보안성을 제공
  • 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 쉽게 애플리케이션을 추가하거나 업데이트할 수 있고 하드웨어 비용을 절감할 수 있어 더 나은 확장성 제공
  • 가상화를 통해 일련의 물리 리소스를 폐기 가능한(disposable) 가상 머신으로 구성된 클러스터로 구성 가능
  • 각 가상 머신은 가상화된 하드웨어 상에서 자체 운영체제를 포함한 모든 구성 요소를 실행하는 하나의 완전한 머신
• 컨테이너 개발 시대
  • 컨테이너는 VM과 유사하지만 격리 속성을 완화하여 애플리케이션 간에 운영체제(OS)를 공유하므로 각각의 컨테이너는 보다 가벼움

Docker의 역사

• 도커는 2013년 3월 산타클라라에서 열린 Pycon Conference에서 dotCloud의 창업자인 Solomon Hykes가 The future of Linux Containers라는 세션을 발표하며 알려짐
• 이 발표 이후 도커가 인기를 얻으면서 회사이름을 도커로 바꾸는 등 도커에 집중함
• 2016년 6월 마이크로소프트에서 4조원에 도커 회사를 인수

Docker란?

• 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼
• 다양한 프로그램, 실행환경을 컨테이너로 추상화하고 동일한 인터페이스를 제공하여 프로그램의 배포 및 관리를 단순하게 해줌
• 백엔드 프로그램, DB 서버, 메시지 큐 등 어떤 프로그램이든 컨테이너로 추상화할 수 있고 어떤 환경에서든 실행할 수 있음

기존 가상 머신과의 차이

• 가상머신
  • 하드웨어 레벨 가상화
  • 가상 하드웨어 환경 위에서 게스트 OS 설치
• 도커 컨테이너
  • OS 레벨 가상화
  • 컨테이너 엔진으로 어플리케이션 실행 환경 격리

장단점

• 장점
  • 속도 빠름
  • 이미지 생성 및 공유 쉬움
  • 단일 어플리케이션 구동을 위한 최소한의 환경만 구분함
• 단점
  • 가상머신 방식처럼 다양한 OS를 사용할 수 없음(오직 리눅스 바탕)
  • 보안적으로 완전히 격리되지 않음 (DinD, DooD)

Docker의 구조

• 호스트 운영체제 위에 도커 엔진이 실행되고 도커 엔진 위에 컨테이너들이 실행되는 구조
• 컨테이너 기술은 리눅스의 컨테이너(LXC)를 활용한 기술로 컴퓨터에 독립적인 컴퓨팅 공간을 만들어냄
• 도커는 컨테이너라는 가상의 격리 환경을 만들기 위해 리눅스의 namespace와 cgroup이라는 기능을 사용함(namespace와 cgroup으로 만들어진 컨테이너를 LXC라고 부름)
  • namespace : 프로세스를 독립시켜주는 가상화 기술, 각 컨테이너에서 실행된 프로세스가 시스템 등에 대해 독립할 수 있게 해줌
  • cgroups : 자원에 대한 제어를 가능하게 해주는 리눅스 커널의 기능

Kubernetes란

• 쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고, 확장가능한 오픈소스 플랫폼
• 구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화함

왜 필요하고 무엇을 할 수 있는지

• 프로덕션 환경에서는 컨테이너가 다운되면 컨테이너를 다시 시작해야 하는 등 컨테이너를 관리하고 상태를 모니터링해야 한다.
• 위와 같은 상황을 자동으로 처리해주는 것이 쿠버네티스의 역할
• 쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기 위한 프레임 워크를 제공함
• 애플리케이션의 확장과 장애 조치를 처리하고 배포 패턴 등을 제공

제공하는 기능

• 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱
  • DNS 이름을 사용하거나 자체 IP 주소를 사용해 컨테이너를 노출 할 수 있음. 컨테이너에 대한 트래픽이 많으면 네트워크 트래픽을 로드밸런싱하고 배포하여 안정적으로 유지할 수 있음
• 스토리지 오케스트레이션
  • 로컬 저장소나 공용 클라우드 공급자 등과 같이 원하는 저장소 시스템을 자동으로 탑재 할 수 있음
• 자동화된 롤아웃과 롤백
  • 쿠버네티스를 사용하여 배포된 컨테이너의 원하는 상태를 서술할 수 있으며 현재 상태를 원하는 상태로 설정한 속도에 따라 변경할 수 있음 (ex - 쿠버네티스를 자동화해서 배포용 새 컨테이너를 만들고 기존 컨테이너를 제거하고, 모든 리소스를 새 컨테이너에 적용)
• 자동화된 빈 패킹(bin packing)
  • 컨테이너화된 작업을 실행하는데 사용할 수 있는 쿠버네티스 클러스터 노드를 제공, 각 컨테이너가 필요로 하는 CPU와 메모리를 쿠버네티스에게 지시, 쿠버네티스는 컨테이너를 노드에 맞추어서 리소스를 가장 잘 사용할 수 있도록 해줌
• 자동화된 복구
  • 실패한 컨테이너를 다시 시작하고 컨테이너를 교체하며 사용자 정의 상태 검사에 응답하지 않는 컨테이너를 죽이고 서비스 준비가 끝날 때까지 그러한 과정을 클라이언트에 보여주지 않음
• 시크릿과 구성 관리
  • 쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 SSH 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리할 수 있음, 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 시크릿을 노출하지 않고도 시크릿 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트 가능

핵심 개념

• 계속해서 원하는 상태를 만들기 위해 현재 상태를 바꿔줌

• Desired State
  • 사용자가 원하는 상태
• Current State
  • 현재 쿠버네티스의 상태
• 간단하게 정리하자면 쿠버네티스는 사용자가 원하는 상태(Desired State)를 만들기 위해 주기적으로 현재 상태(Current State)를 확인(Observe)하고 차이점(Diff)을 찾아보고 차이가 있다면 조치(Act)를 통해 상태를 유지하는 것이라고 할 수 있다.