쿠버네티스 (5) 썸네일형 리스트형 게이트웨이 API 소개: 쿠버네티스 네트워킹의 혁신 쿠버네티스는 계속 발전하고 있으며, 이와 함께 복잡하고 분산된 마이크로서비스를 대규모로 관리하는 네트워킹 과제도 진화하고 있습니다. 기존의 Ingress API와 같은 도구는 외부 트래픽에 서비스를 노출하기 위해 사용되어 왔지만, 환경이 복잡해지면서 개발자와 운영자들은 네트워크 트래픽에 대한 더 큰 유연성, 확장성 및 세밀한 제어를 요구하고 있습니다.이번 글에서는 게이트웨이 API가 무엇인지, 왜 개발되었는지, 그리고 쿠버네티스에서 네트워킹을 다루는 방식을 어떻게 변화시킬 것인지에 대해 깊이 탐구해 보겠습니다.쿠버네티스 네트워킹의 진화초기에는 클러스터 내 서비스에 대한 외부 접근을 관리하기 위해 Ingress 리소스가 도입되었습니다. Ingress는 그 목적을 잘 수행했지만, 몇 가지 한계가 있었습니다:.. Kubernetes의 패키지 관리자 Helm: 클러스터 관리의 새로운 표준 1. Helm이란 무엇인가요?Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하고 관리하기 위한 강력한 도구입니다. 하지만 Kubernetes를 사용하다 보면 복잡한 YAML 파일을 다루어야 하며, 여러 리소스를 한꺼번에 배포하고 관리하는 일이 만만치 않다는 것을 알게 됩니다. 여기서 Helm이 등장합니다.Helm은 Kubernetes 애플리케이션의 패키지 관리자로, 복잡한 Kubernetes 리소스들을 보다 쉽게 정의하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 마치 리눅스에서 apt, yum, brew와 같은 패키지 관리자가 있는 것처럼, Helm은 Kubernetes에서 패키지를 설치, 업그레이드, 삭제하는 작업을 간단하게 해줍니다.2. Helm의 주요 기능Helm은 Kubernetes 애플리케이션을 관리.. [AutoScaling] Kubernetes AutoScaling에 대해 알아보기! Kubernetes AutoScaling은 Kubernetes 클러스터 내의 애플리케이션 리소스를 자동으로 확장하거나 축소하는 기능을 말합니다. 이를 통해 애플리케이션의 부하 변화에 따라 리소스를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Kubernetes에서 제공하는 주요 AutoScaling 메커니즘에는 다음이 포함됩니다:Horizontal Pod Autoscaler (HPA): 애플리케이션의 부하에 따라 파드(Pod)의 수를 자동으로 조정합니다.Vertical Pod Autoscaler (VPA): 각 파드에 할당된 CPU와 메모리 리소스를 자동으로 조정합니다.Cluster Autoscaler (CA): 클러스터의 노드 수를 자동으로 조정하여 클러스터 내의 리소스를 최적화합니다.주요 AutoScaling 메.. [Kubernetes] Karpenter 개념 알아보기! Karpenter는 AWS에서 제공하는 오픈 소스 클러스터 오토스케일러로, Kubernetes 클러스터의 노드 자원을 자동으로 관리하고 최적화하는 도구입니다. Karpenter는 기존의 클러스터 오토스케일링 방식보다 더 유연하고 효율적인 방식으로 동작하며, 애플리케이션의 리소스 요구사항에 따라 자동으로 노드를 추가하거나 제거합니다.Karpenter의 주요 개념구분내용즉시성 (Immediacy)Karpenter는 빠르게 새로운 노드를 추가하여 클러스터의 리소스 부족 문제를 해결합니다. 이는 워크로드가 갑작스럽게 증가할 때 특히 유용합니다.비용 효율성 (Cost Efficiency)Karpenter는 클라우드 자원을 효율적으로 사용하여 비용을 절감할 수 있도록 설계되었습니다. 필요하지 않은 노드는 자동으로 .. [Logging] Fluentd-bit과 Fluentd 비교 Fluentd와 Fluent Bit은 로그 처리를 위한 두 가지 오픈 소스 도구로, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 여기에는 Fluentd-bit과 Fluentd를 비교하는 몇 가지 중요한 측면이 포함되어 있습니다. Fluentd: 성숙도와 다양성: Fluentd는 높은 성숙도를 자랑하며, 다양한 플러그인을 지원하여 다양한 데이터 소스 및 출력 형식을 처리할 수 있습니다. 다양한 기능: Fluentd는 강력한 기능을 제공하며, 데이터의 변환, 필터링, 라우팅 등 다양한 로그 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 구성 및 설정: Fluentd는 비교적 복잡한 설정을 가지고 있어 초기 학습 곡선이 조금 높을 수 있습니다. 그러나 유연성이 뛰어나고 복잡한 환경에 적합합니다. 리소스 사용량: Fluentd는 일반.. 이전 1 다음
