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Kubernetes

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쿠버네티스 리소스 최적화, Robusta KRR로 해결하는 방법 쿠버네티스를 운영하면서 가장 까다로운 과제 중 하나는 리소스 할당입니다. 너무 적게 할당하면 애플리케이션 성능이 저하되고, 너무 많이 할당하면 클라우드 비용이 불어나기 때문입니다. 특히 여러 개의 클러스터를 운영하는 경우, 모니터링과 리소스 분석은 더욱 복잡해집니다.이 글에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 도구인 Robusta KRR(Kubernetes Resource Recommender)을 소개합니다. Robusta KRR는 중앙 집중형 메트릭 수집 시스템과 함께 사용될 때, 쿠버네티스 리소스 최적화에 매우 효과적인 솔루션입니다.Robusta KRR란 무엇인가Robusta KRR는 쿠버네티스에서 실행 중인 워크로드의 CPU 및 메모리 사용량을 기반으로 적절한 리소스 요청(request) 및 제한(l..

쿠버네티스 배포, 이렇게 안전할 수 있다고? - kubechecks로 보는 ArgoCD 기반 PR/MR 배포 변경 사항 확인과 자동화된 사전 테스트 쿠버네티스를 기반으로 애플리케이션을 운영하는 팀이라면, 새로운 PR이나 MR을 병합하기 전에 "이 변경이 실제 배포 환경에 어떤 영향을 줄까?"라는 고민을 해보셨을 겁니다. 특히 ArgoCD를 사용하고 있다면, 현재의 라이브 배포 상태와 변경된 코드 간의 차이를 명확히 파악하는 것이 쉽지 않습니다.kubechecks는 이 문제를 해결하기 위해 고안된 도구입니다. PR이나 MR이 생성될 때마다 변경 사항을 자동 분석하고, 현재 ArgoCD 배포 상태와 비교해 어떤 변화가 일어날지 직접 알려줍니다. 이와 함께 Kubernetes 매니페스트의 유효성 검사와 린트 체크도 동시에 수행해, 사전에 오류를 방지할 수 있도록 지원합니다.이 글에서는 kubechecks가 어떤 문제를 해결하는지, 어떻게 작동하는지, 그리..

쿠버네티스 2.0, 지금 알아야 할 5가지 변화 포인트 쿠버네티스는 지난 10년간 컨테이너 오케스트레이션 분야의 중심에 서 있었습니다. 하지만 빠르게 진화하는 인프라 환경 속에서 기존의 쿠버네티스에는 분명한 한계와 불편함이 존재합니다. YAML 오류, etcd 자원 소모, Helm의 복잡성 같은 요소들은 사용자들에게 지속적인 피로감을 안겨주고 있습니다.이제 커뮤니티와 산업 전반은 '쿠버네티스 2.0'이라는 새로운 방향성을 고민하고 있습니다. 구성 언어의 전환, 저장소 백엔드의 유연화, 패키지 관리 방식의 개선, IPv6 전환 등의 변화가 그 중심에 있습니다.이 글에서는 쿠버네티스가 맞이할 다음 세대 변화의 흐름을 하나씩 짚어보며, 왜 이러한 변화가 필요한지 그리고 실무적으로 어떤 의미를 갖는지를 정리해 봅니다.쿠버네티스의 지난 10년: 성공과 그늘쿠버네티스는..

“단일 바이너리로 쿠버네티스를 돌린다고?” KubeSolo가 엣지를 재정의하는 방법 IoT, 엣지, 임베디드 시스템처럼 리소스가 부족한 환경에서도 쿠버네티스를 돌릴 수 있다면 얼마나 효율적일까요? 복잡한 구성과 수많은 컴포넌트가 필요한 기존 쿠버네티스(Kubernetes) 배포판은 이런 환경에 적합하지 않습니다. 이런 한계를 뛰어넘기 위해 등장한 것이 바로 KubeSolo입니다.KubeSolo는 초경량 단일 노드 Kubernetes 배포판으로, 단일 바이너리만으로도 설치와 운영이 가능하며, 오프라인 환경에서도 문제없이 동작합니다. 이 블로그에서는 KubeSolo가 어떤 기술적 차별성을 가지고 있는지, 그리고 왜 엣지 환경에 적합한 선택인지 알아보겠습니다.KubeSolo란 무엇인가?단일 노드에 최적화된 초경량 KubernetesKubeSolo는 IoT, 엣지, 임베디드 장치 등 리소스가 ..

쿠버네티스는 무겁다 느껴질 때, 'Uncloud'라는 대안이 있다 복잡한 오케스트레이션 도구는 이제 그만. 클라우드 VM부터 베어메탈까지, 단순하고 가볍게 애플리케이션을 운영하고 싶은 개발자라면 이 글을 주목하자. 오늘 소개할 Uncloud는 쿠버네티스(Kubernetes) 없이도 분산 인프라에서 웹 애플리케이션을 안정적으로 운영할 수 있도록 도와주는 솔루션이다.Uncloud는 쿠버네티스 같은 전통적인 오케스트레이터보다 훨씬 단순한 구조를 제공하면서도, 클러스터링, 서비스 디스커버리, HTTPS, 로드밸런싱 등 실용적인 기능은 그대로 제공한다. 이 글에서는 Uncloud가 어떤 도구인지, 무엇이 특별한지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지까지 전반적으로 알아본다.Uncloud란 무엇인가?Uncloud는 클라우드 VM, 베어메탈, 전용 서버 등 다양한 환경에 걸쳐 애플리케..

Kubernetes 1.33, MLOps와 플랫폼 엔지니어링의 판도를 바꾸다 Kubernetes, 이제 AI/ML 인프라의 중심으로 자리잡을 때입니다머신러닝(ML) 인프라를 구축하면서 Kubernetes가 과연 안정적인 프로덕션 환경에 적합할까 고민한 적 있으신가요?그동안 많은 엔지니어들이 Kubernetes의 기능 부족과 하드웨어 지원 한계에 부딪혀 왔습니다. 그런데 이제 그런 걱정을 덜어도 될 시점이 왔습니다.Kubernetes 1.33 버전은 60개 이상의 주요 개선사항과 오랫동안 기다려온 기능들의 안정화를 통해 ML 워크로드 운영에 적합한 플랫폼으로 한 단계 도약했습니다.이제 MLOps 팀과 플랫폼 엔지니어들이 Kubernetes를 기반 인프라로 선택하는 것이 더 이상 실험적 접근이 아닙니다 — 실전 투입이 가능한 강력한 선택지가 된 것이죠.이번 블로그에서는 Kuberne..

클라우드 운영을 바꾸는 새로운 접근법: Kagent가 가져올 AI 기반 Kubernetes 혁신 클라우드 네이티브 인프라 운영은 날로 복잡해지고 있습니다. Kubernetes, Istio, Prometheus 등 강력한 툴들이 등장하면서 유연성과 확장성이 높아졌지만, 동시에 장애 대응과 최적화는 점점 더 어려워졌습니다. 시스템이 멈추거나 성능이 저하될 때 수많은 계층과 설정을 파악하는 데 많은 시간이 소요됩니다.기존 자동화는 반복적인 작업에 유용하지만, 복잡하게 얽힌 문제에는 한계가 있습니다. 이제는 사람이 직접 원인을 추적하는 대신, AI 기반 에이전트가 스스로 문제를 파악하고 해결하는 시대가 열리고 있습니다.이번 글에서는 Kagent라는 오픈소스 프레임워크를 소개합니다. Kagent는 Kubernetes 환경에 지능형 에이전트를 도입해 운영 복잡성을 획기적으로 줄이고, 보다 자율적이고 효율적인 ..

쿠버네티스에서 AI 트래픽을 더 똑똑하게 처리하는 법: Gateway API Inference Extension 완벽 해설 AI 서비스는 왜 기존 로드밸런서로 충분하지 않을까?대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 LLM 추론 트래픽은 기존 웹 트래픽과는 전혀 다른 성격을 가집니다.단순한 HTTP 요청처럼 짧고 상태가 없는 것이 아니라,오래 지속되고, GPU를 많이 사용하고, 메모리에 상태 정보를 유지하는 등 까다로운 특성을 보입니다.문제는 기존 쿠버네티스 기반 로드밸런서와 Service 구조는 이런 특성을 고려하지 못한다는 점입니다.결국 많은 기업들이 임시방편으로 비표준 솔루션을 만들거나 복잡한 설정을 적용해 운영 부담이 커지고 있습니다.이런 상황을 해결하기 위해 만들어진 것이 바로 Gateway API Inference Extension입니다.쿠버네티스 네이티브 방식을 유지하면..

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