3.2.1 쿠버네티스, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 최적의 플랫폼

클라우드 네이티브 애플리케이션은 전통적인 방식과는 다른, 클라우드 환경의 장점을 최대한 활용하여 애플리케이션을 설계, 구축, 배포 및 운영하는 새로운 접근 방식입니다. 쿠버네티스는 바로 이러한 클라우드 네이티브 애플리케이션을 성공적으로 구현하고 운영하기 위한 가장 강력하고 이상적인 기술 플랫폼으로 인정받고 있습니다. 인정받는 이유는 쿠버네티스가 제공하는 핵심 기능들이 클라우드 네이티브가 추구하는 가치들을 정확히 실현시켜 주기 때문입니다.

마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 든든한 지원군: 쿠버네티스의 정교한 서비스 관리 기능

클라우드 네이티브 애플리케이션 설계의 핵심적인 패턴 중 하나로 자리 잡은 마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture, MSA)는, 과거의 거대하고 단일화된 모놀리식(monolithic) 애플리케이션을 작고, 독립적으로 배포 가능하며, 각자의 명확한 책임과 기능을 가진 여러 개의 서비스 단위로 분리하는 방식입니다. 이렇게 잘게 쪼개진 각 마이크로서비스는 독립적인 팀에 의해 개발되고, 각자의 기술 스택을 가질 수 있으며, 필요에 따라 개별적으로 확장되거나 업데이트될 수 있습니다. 이는 전체 시스템의 민첩성(agility)을 크게 향상시키고, 특정 서비스의 장애가 다른 서비스로 전파되는 것을 막아 회복탄력성(resilience)을 높이며, 각 서비스에 최적화된 기술을 선택할 수 있는 **유연성(flexibility)**을 제공합니다.

하지만 이러한 수많은 장점에도 불구하고, 마이크로서비스 아키텍처는 새로운 운영상의 복잡성을 야기합니다. 분산된 수많은 서비스들 간의 안정적인 통신 방법을 마련해야 하고, 각 서비스의 위치를 동적으로 파악해야 하며, 서비스 부하에 따라 인스턴스 수를 조절하고, 서비스 장애 발생 시 신속하게 대처하는 등의 과제들이 산적해 있습니다. 바로 이 지점에서 쿠버네티스의 정교하고 강력한 서비스 관리 기능들이 마이크로서비스 환경의 복잡성을 효과적으로 해결하고, 각 서비스들이 마치 하나의 잘 조율된 오케스트라처럼 원활하게 상호작용할 수 있도록 돕는 든든한 지원군 역할을 합니다.

동적인 환경에서의 길잡이: 서비스 디스커버리(Service Discovery) 및 내장 DNS 시스템:

마이크로서비스 환경에서 각 서비스 인스턴스(쿠버네티스에서는 주로 파드(Pod)로 표현됩니다)는 하드웨어 장애, 스케일링 이벤트, 또는 새로운 버전으로의 업데이트 등으로 인해 매우 동적으로 생성되고 소멸되며, 그 네트워크 위치(IP 주소와 포트 번호) 또한 고정되어 있지 않은 경우가 대부분입니다. 이러한 유동적인 환경에서 특정 서비스 A가 다른 서비스 B를 호출하려고 할 때, 서비스 B의 현재 실제 IP 주소와 포트 번호를 어떻게 알 수 있을까요? 매번 수동으로 설정 파일을 업데이트하는 것은 현실적으로 불가능합니다.

쿠버네티스는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘서비스(Service)’라는 매우 중요한 추상화 계층을 제공합니다. 서비스는 특정 레이블(label)을 가진 논리적인 파드 그룹에 대해 안정적이고 고정된 단일 접근점(일종의 가상 IP 주소와 DNS 이름)을 부여합니다. 즉, 서비스 B를 실행하는 파드들의 실제 IP 주소가 계속 변경되더라도, 서비스 A는 항상 서비스 B에 할당된 고유한 서비스 이름(예: my-service-b.my-namespace.svc.cluster.local)을 통해 서비스 B에 접근할 수 있습니다. 마치 우리가 특정인의 실제 집 주소가 바뀌더라도 그 사람의 이름만 알면 연락처(전화번호부)를 통해 계속 연락할 수 있는 것과 유사한 원리입니다.

쿠버네티스 클러스터 내부에는 기본적으로 CoreDNS와 같은 DNS 서버가 운영되며, 이 DNS 서버는 각 서비스의 이름을 해당 서비스에 할당된 가상 IP 주소(ClusterIP)로 자동 해석(resolve)해주는 역할을 합니다. 따라서 개발자는 다른 서비스의 물리적인 위치 변화에 대해 전혀 신경 쓸 필요 없이, 미리 정의된 서비스 이름만을 사용하여 안정적으로 다른 마이크로서비스를 호출할 수 있게 됩니다. 이는 서비스 간의 결합도를 낮추고 시스템 전체의 유연성을 크게 향상시킵니다.

지능적인 교통정리: 내장된 로드 밸런싱(Load Balancing) 기능:

특정 마이크로서비스에 대한 사용자 요청이 급증하면, 해당 서비스를 실행하는 파드의 수를 여러 개로 늘려(스케일 아웃) 부하를 분산 처리해야 합니다. 이때, 들어오는 모든 요청이 하나의 파드에만 집중된다면 나머지 파드들은 유휴 상태로 남아있게 되고, 부하를 받은 파드는 과부하로 인해 성능이 저하되거나 장애가 발생할 수 있습니다.

쿠버네티스 서비스는 라벨 셀렉터를 통해 선택된 여러 개의 동일한 파드 인스턴스들 사이에서 들어오는 네트워크 트래픽을 자동으로, 그리고 지능적으로 분배하는 기본적인 로드 밸런싱 기능을 수행합니다. 쿠버네티스는 각 파드의 상태(Ready 여부)를 기준으로, 트래픽을 건강한 파드에게만 전달함으로써 안정성을 확보합니다. 기본적으로는 라운드 로빈(round-robin) 방식으로 분산되며, 특정 클라이언트의 요청을 항상 같은 파드로 전달하는 세션 어피니티(session affinity) 기능도 설정할 수 있습니다. 이러한 방식은 특정 파드에 부하가 집중되는 것을 방지하고, 전체 서비스의 응답성과 처리량을 향상시킵니다. 또한 개별 파드의 장애가 전체 서비스 중단으로 이어지지 않도록 하여 높은 가용성을 제공합니다. 쿠버네티스 서비스는 주로 L4(TCP/UDP) 수준의 로드 밸런싱을 제공하며, HTTP 경로 기반 라우팅이나 SSL 종료 등 L7 로드 밸런싱 기능은 Ingress 리소스를 통해 구현할 수 있습니다.

수요에 따른 유연한 대응: 손쉬운 스케일링(Scaling) 지원:

마이크로서비스 아키텍처의 핵심적인 장점 중 하나는 각 서비스의 특성과 현재 부하량에 따라 독립적으로, 그리고 신속하게 확장(scale out, 인스턴스 수 증가)되거나 축소(scale in, 인스턴스 수 감소)될 수 있어야 한다는 점입니다. 예를 들어, 사용자 인증 서비스는 비교적 일정한 부하를 유지하는 반면, 상품 추천 서비스는 특정 이벤트 기간 동안 트래픽이 폭증할 수 있습니다. 이러한 상황에 유연하게 대응하기 위해서는 각 서비스의 인스턴스 수를 쉽게 조절할 수 있는 기능이 필수적입니다.

쿠버네티스는 ‘디플로이먼트(Deployment)’나 ‘레플리카셋(ReplicaSet)’과 같은 강력한 컨트롤러를 통해, 특정 마이크로서비스를 실행하는 파드의 복제본(replica) 수를 매우 간단하고 선언적인 방식으로 조절할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, kubectl scale deployment my-recommendation-service –replicas=10이라는 단 한 줄의 커맨드 라인 명령만으로 ‘my-recommendation-service’라는 마이크로서비스를 실행하는 파드의 개수를 10개로 손쉽게 늘릴 수 있습니다. 물론 YAML 파일을 수정하고 kubectl apply 명령을 사용하는 것도 가능합니다.

더 나아가, 쿠버네티스는 ‘수평적 파드 오토스케일러(Horizontal Pod Autoscaler, HPA)’라는 기능을 제공하여, 미리 정의된 메트릭(예: 파드의 평균 CPU 사용량, 메모리 사용량, 또는 사용자 정의 메트릭)을 기준으로 파드의 수를 자동으로 늘리거나 줄이는 것도 가능합니다. 예를 들어, CPU 사용량이 70%를 초과하면 파드 수를 자동으로 늘리고, 30% 미만으로 떨어지면 다시 줄이는 식으로 설정할 수 있습니다. 이는 운영자의 수동 개입 없이도 시스템이 스스로 부하 변화에 지능적으로 대응하여 항상 최적의 성능과 비용 효율성을 유지하도록 돕는 매우 강력한 기능입니다.

이처럼 쿠버네티스는 마이크로서비스 아키텍처를 성공적으로 구현하고 운영하는 데 필요한 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, 스케일링과 같은 핵심적인 기반 기능들을 매우 정교하고 효율적인 방식으로 기본 제공합니다. 이를 통해 개발자들은 복잡한 분산 시스템의 운영 부담에서 벗어나, 각 마이크로서비스의 비즈니스 로직 자체를 개발하고 개선하는 데 더욱 집중할 수 있게 되며, 이는 곧 전체 시스템의 혁신 속도를 가속화하는 결과로 이어집니다. 쿠버네티스는 단순히 컨테이너를 실행하는 플랫폼을 넘어, 현대적인 마이크로서비스 애플리케이션을 위한 가장 이상적인 운영 환경을 제공하는 진정한 의미의 ‘애플리케이션 플랫폼’이라고 할 수 있습니다.

컨테이너 오케스트레이션의 정수: 애플리케이션 전체 생명주기의 지능적인 자동화

클라우드 네이티브 애플리케이션의 개발과 배포에 있어 컨테이너 기술(예: Docker)은 이제 빼놓을 수 없는 핵심 요소가 되었습니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 모든 종속성(라이브러리, 시스템 도구, 코드 등)을 하나의 격리된 실행 단위로 깔끔하게 패키징하여, 어떤 환경에서든 동일하게 작동하도록 보장하는 놀라운 이식성(portability)을 제공합니다. “내 PC에서는 잘 됐는데, 서버에서는 왜 안 되지?”와 같은 고질적인 문제를 해결하는 데 크게 기여했죠.

하지만 컨테이너 기술 자체만으로는 실제 프로덕션 환경에서 수십, 수백, 심지어 수천 개에 이르는 컨테이너들을 안정적으로 운영하고 관리하는 데 필요한 모든 문제를 해결해주지는 못합니다. 예를 들어, 어떤 서버에 어떤 컨테이너를 배치해야 할지, 컨테이너에 장애가 발생하면 어떻게 자동으로 복구할지, 트래픽 변화에 따라 컨테이너 수를 어떻게 조절할지, 여러 컨테이너 간의 네트워크 연결은 어떻게 설정하고 관리할지 등 수많은 고민거리가 생겨납니다. 바로 여기서 쿠버네티스는 ‘컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration)’ 플랫폼으로서의 핵심적인 역할을 수행하며 그 진가를 발휘합니다.

‘오케스트레이션’이라는 단어는 마치 교향악단의 지휘자가 수많은 다양한 악기 연주자들을 조화롭게 지휘하여 하나의 아름다운 음악을 만들어내는 모습에서 유래했습니다. 마찬가지로, 컨테이너 오케스트레이션이란 다수의 컨테이너화된 애플리케이션들을 마치 하나의 시스템처럼 유기적으로 연결하고, 이들의 배포, 확장, 관리, 네트워킹, 그리고 전체 생명주기에 이르는 복잡한 과정을 체계적으로 자동화하고 지능적으로 조율하는 것을 의미합니다. 쿠버네티스는 바로 이러한 컨테이너 오케스트레이션을 위한 사실상의 표준(de facto standard) 도구로 전 세계적으로 인정받고 있으며, 다음과 같은 강력하고 정교한 기능들을 통해 애플리케이션 운영의 복잡성을 획기적으로 줄여줍니다.

선언적 구성(Declarative Configuration)을 통한 원하는 상태 관리:

쿠버네티스와 상호작용하는 가장 기본적인 방식은 ‘선언적 구성’입니다. 이는 “A 서버에 B 컨테이너를 실행하고, C 포트를 열어라”와 같이 구체적인 실행 절차를 일일이 명령하는 ‘명령형(imperative)’ 방식과 대조됩니다. 대신, 사용자는 YAML(또는 JSON) 형식의 파일에 자신이 궁극적으로 원하는 애플리케이션의 상태(desired state)를 기술합니다. 예를 들어, “Nginx 웹 서버 컨테이너 이미지를 사용하여, 항상 3개의 동일한 복제본(replica)이 실행되도록 하고, 각 컨테이너는 80번 포트를 노출하며, 특정 환경 변수를 설정하라”고 선언하는 것입니다.

이렇게 원하는 상태를 정의한 파일을 쿠버네티스 API 서버에 제출하면, 쿠버네티스 내부의 다양한 컨트롤러들은 현재 클러스터의 실제 상태(current state)와 사용자가 선언한 원하는 상태를 지속적으로 비교합니다. 만약 두 상태 간에 차이가 발생하면 (예: 실행 중인 복제본 수가 2개로 줄어들었거나, 4개로 늘어난 경우), 컨트롤러는 자동으로 필요한 조치를 취하여 실제 상태를 원하는 상태와 일치시키려고 끊임없이 노력합니다. 이 강력한 메커니즘은 이후에 더 자세히 배울 ‘조정 루프(Reconciliation Loop)’ 또는 ‘컨트롤 루프(Control Loop)’라고 불리며, 쿠버네티스 자동화의 핵심 원리입니다. 이는 마치 지능형 온도 조절 장치가 설정된 온도를 유지하기 위해 스스로 냉난방기를 켜고 끄는 것과 유사합니다.

지능적인 자동 스케줄링(Automated and Intelligent Scheduling):

컨테이너화된 애플리케이션을 클러스터 내의 여러 워커 노드(Worker Node) 중 어느 곳에 배치할지는 매우 중요한 결정입니다. 쿠버네티스는 ‘스케줄러(Scheduler)’라는 핵심 컴포넌트를 통해 이 과정을 완전히 자동화합니다. 스케줄러는 다음과 같은 다양한 요소들을 종합적으로 고려하여 각 파드를 가장 적절한 노드에 지능적으로 배치합니다.

파드의 자원 요구사항: 각 파드는 실행에 필요한 최소 CPU 및 메모리 자원(requests)과 최대로 사용할 수 있는 자원(limits)을 명시할 수 있습니다. 스케줄러는 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 충분한 가용 자원을 가진 노드를 찾습니다.
노드의 현재 상태 및 가용 자원: 각 노드의 현재 CPU 및 메모리 사용량, 디스크 공간, 네트워크 상태 등을 고려합니다.
다양한 스케줄링 제약 조건: 사용자는 어피니티(affinity) 및 안티-어피니티(anti-affinity) 규칙을 통해 특정 파드들이 같은 노드에 함께 배치되도록 하거나, 서로 다른 노드에 분산되도록 강제할 수 있습니다. 또한, 테인트(taints)와 톨러레이션(tolerations)을 사용하여 특정 노드에는 특정 파드만 스케줄링되도록 제한할 수도 있습니다. 노드 레이블(label)과 노드 셀렉터(nodeSelector)를 이용해 특정 레이블을 가진 노드에만 파드를 배치하는 것도 가능합니다.이처럼 복잡한 조건들을 고려한 자동 스케줄링 덕분에, 운영자는 더 이상 수동으로 파드를 특정 노드에 할당하는 번거로운 작업을 할 필요가 없으며, 클러스터 전체의 자원 활용률을 최적화할 수 있습니다.

강력한 자가 치유(Self-healing) 능력:

대규모 분산 시스템에서는 하드웨어 고장, 네트워크 문제, 소프트웨어 버그 등으로 인해 개별 파드나 그 안의 컨테이너가 예기치 않게 실패하거나, 심지어 워커 노드 자체가 다운되는 상황이 언제든지 발생할 수 있습니다. 쿠버네티스는 이러한 장애 상황을 일상적인 것으로 간주하고, 이에 자동으로 대응하여 시스템의 가용성을 최대한 유지하는 ‘자가 치유’ 능력을 핵심 기능으로 제공합니다.

예를 들어, 특정 파드가 비정상적으로 종료되면, 해당 파드를 관리하는 컨트롤러(예: 레플리카셋 또는 디플로이먼트)는 이 상황을 즉시 감지하고, 정의된 replicas 수를 유지하기 위해 즉시 새로운 파드를 생성하여 대체합니다. 만약 워커 노드 전체가 응답하지 않는 상태가 되면, 해당 노드에서 실행 중이던 파드들은 다른 건강한 노드로 자동으로 재스케줄링됩니다. 이러한 자가 치유 메커니즘은 운영자의 개입을 최소화하고, 24시간 365일 안정적인 서비스 운영을 가능하게 하는 데 결정적인 역할을 합니다.

무중단 롤링 업데이트 및 손쉬운 롤백(Zero-Downtime Rolling Updates and Easy Rollbacks):

애플리케이션은 끊임없이 변화하고 발전합니다. 새로운 기능을 추가하거나 버그를 수정하기 위해 애플리케이션을 새로운 버전으로 업데이트하는 작업은 운영 환경에서 매우 빈번하게 발생합니다. 과거에는 이러한 업데이트 작업이 서비스의 일시적인 중단을 야기하거나, 심지어 심각한 장애로 이어지는 경우가 많았습니다.

쿠버네티스는 ‘디플로이먼트(Deployment)’라는 강력한 컨트롤러를 통해 애플리케이션 업데이트 과정을 매우 안전하고 효율적으로 관리합니다. 기본적으로 ‘롤링 업데이트(Rolling Update)’ 전략을 사용하여, 새로운 버전의 파드를 점진적으로 배포하면서 동시에 기존 버전의 파드를 점차 줄여나가는 방식으로 업데이트를 진행합니다. 이 과정에서 전체 서비스는 중단 없이 계속 제공될 수 있으며(zero-downtime deployment), 만약 새로운 버전에 문제가 발견되면 단 몇 번의 명령만으로 이전의 안정적인 버전으로 신속하게 ‘롤백(Rollback)’하는 기능도 제공합니다. 이는 애플리케이션 변경 사항을 더욱 자신감 있고 빠르게 배포할 수 있게 하여, 기업의 민첩성을 크게 향상시킵니다. 블루/그린 배포나 카나리 배포와 같은 더 정교한 배포 전략도 쿠버네티스나 관련 도구를 통해 구현할 수 있습니다.

세밀한 리소스 관리 및 공정한 격리(Fine-grained Resource Management and Fair Isolation):

하나의 쿠버네티스 클러스터 위에서는 다양한 종류의 수많은 애플리케이션들이 동시에 실행될 수 있습니다. 이때 특정 애플리케이션(또는 그 안의 컨테이너)이 과도하게 많은 CPU나 메모리 자원을 사용하여 다른 중요한 애플리케이션의 성능에 영향을 미치거나, 심지어 노드 전체를 불안정하게 만드는 상황을 방지하는 것이 매우 중요합니다.

쿠버네티스는 각 컨테이너별로 실행에 필요한 최소 자원(requests)과 사용할 수 있는 최대 자원(limits)을 명시적으로 설정할 수 있는 기능을 제공합니다. requests는 스케줄러가 파드를 배치할 때 고려하는 최소 보장 자원이며, limits는 컨테이너가 절대로 초과해서 사용할 수 없는 상한선입니다. 만약 컨테이너가 메모리 limits를 초과하면 OOMKilled(Out Of Memory Killed)되어 강제 종료될 수 있습니다. 이러한 리소스 관리 기능을 통해, 운영자는 각 애플리케이션이 공정하게 자원을 할당받고 서로에게 악영향을 미치지 않도록 시스템 전체의 안정성과 예측 가능성을 높일 수 있습니다. 또한, 이러한 설정을 기반으로 쿠버네티스는 각 파드에 대해 QoS(Quality of Service) 클래스(Guaranteed, Burstable, BestEffort)를 부여하여, 자원 부족 상황 발생 시 어떤 파드를 우선적으로 보호하고 어떤 파드를 먼저 종료시킬지 결정하는 데 활용합니다.

이처럼 쿠버네티스가 제공하는 강력하고 정교한 컨테이너 오케스트레이션 기능들 덕분에, 개발자와 운영자는 더 이상 개별 컨테이너의 낮은 수준의 설치, 설정, 실행, 모니터링, 장애 처리와 같은 반복적이고 소모적인 작업에 매달릴 필요가 없습니다. 대신, 전체 애플리케이션의 아키텍처 설계, 새로운 기능 개발, 그리고 비즈니스 가치 창출과 같은 훨씬 더 높은 수준의 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 쿠버네티스는 단순한 기술 도구를 넘어, 애플리케이션을 개발하고 운영하는 방식 자체를 근본적으로 변화시키는 혁신적인 플랫폼이라고 할 수 있습니다.

CI/CD 파이프라인과의 완벽한 조화: 빠르고 안정적인 애플리케이션 딜리버리 역량 강화

클라우드 네이티브 개발 방식을 성공적으로 도입하고 운영하기 위한 또 다른 매우 중요한 핵심 요소는 바로 지속적인 통합(Continuous Integration, CI) 및 지속적인 배포 또는 딜리버리(Continuous Deployment/Delivery, CD) 파이프라인의 구축과 효과적인 활용입니다. CI/CD는 개발자가 작성한 코드 변경 사항을 버전 관리 시스템(예: Git)에 통합하는 순간부터 시작하여, 자동으로 코드를 빌드하고, 다양한 단계의 테스트를 수행하며, 최종적으로 실행 가능한 애플리케이션 패키지를 만들어, 안정적으로 운영 환경에 배포하고 사용자에게 전달하는 일련의 전체 과정을 최대한 자동화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 자동화된 파이프라인은 개발 속도를 획기적으로 높이고, 수동 작업으로 인한 인적 오류 가능성을 크게 줄이며, 최종 사용자에게 더 자주, 그리고 더 신뢰할 수 있는 방식으로 새로운 가치를 전달할 수 있게 해줍니다.

쿠버네티스는 바로 이러한 현대적인 CI/CD 파이프라인과 매우 긴밀하고 자연스럽게 통합되어, 파이프라인의 마지막 단계인 애플리케이션 배포 및 운영을 자동화하고 안정화하는 데 있어 타의 추종을 불허하는 강력한 시너지 효과를 발휘합니다. 쿠버네티스가 CI/CD와 어떻게 완벽한 조화를 이루는지 구체적인 측면에서 살펴보겠습니다.

이미지 기반 배포의 표준화와 일관성 확보 (Standardization and Consistency of Image-based Deployments):

CI 파이프라인의 주요 산출물 중 하나는 바로 애플리케이션과 그 모든 종속성을 포함하는 불변(immutable)한 컨테이너 이미지입니다. 개발자가 코드 변경 사항을 Git 저장소에 푸시(push)하면, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, CircleCI와 같은 CI 서버는 이 변경 사항을 자동으로 감지하여 다음과 같은 일련의 작업을 수행합니다.

소스 코드 체크아웃(checkout)
단위 테스트(unit tests), 통합 테스트(integration tests) 등 자동화된 테스트 실행
테스트 통과 시, Dockerfile과 같은 이미지 정의 파일을 사용하여 컨테이너 이미지 빌드
빌드된 컨테이너 이미지에 고유한 버전 태그(tag) 부여 (예: Git 커밋 해시, 빌드 번호 등)
생성된 이미지를 Docker Hub, Harbor, Google Container Registry(GCR), Amazon Elastic Container Registry(ECR) 등과 같은 안전한 컨테이너 레지스트리(Container Registry)에 푸시(push)하여 저장합니다.

쿠버네티스는 바로 이 표준화된 컨테이너 이미지를 사용하여 애플리케이션을 배포하는 것을 기본 원칙으로 삼습니다. CD 파이프라인은 CI 과정에서 생성되어 레지스트리에 저장된 특정 버전의 이미지를 가져와 쿠버네티스 클러스터에 배포하기만 하면 됩니다. 이는 CI 과정에서 철저히 테스트되고 검증된 동일한 아티팩트(컨테이너 이미지)가 개발, 테스트, 스테이징, 그리고 최종 프로덕션 환경에 이르기까지 일관되게 활용될 수 있도록 보장합니다. “내 PC에서는 됐는데…”와 같은 환경 불일치 문제를 근본적으로 해결하고, 배포의 예측 가능성과 신뢰성을 크게 높이는 핵심적인 요소입니다.

선언적 구성(Declarative Configuration)을 통한 안전하고 자동화된 배포 실행:

새로운 버전의 컨테이너 이미지가 CI 파이프라인을 통해 성공적으로 빌드되고 레지스트리에 푸시되면, 이제 CD 파이프라인은 이 변경 사항을 실제 쿠버네티스 클러스터에 배포해야 합니다. 쿠버네티스는 선언적 구성 모델을 채택하고 있기 때문에, CD 파이프라인은 매우 간단하고 안전하게 배포 작업을 자동화할 수 있습니다.

가장 일반적인 방법은 쿠버네티스 디플로이먼트(Deployment)와 같은 리소스의 YAML 명세 파일에서 컨테이너 이미지 태그(image tag) 부분만 새로운 버전으로 업데이트하는 것입니다. 예를 들어, 기존에 my-app:v1.0 이미지를 사용하고 있었다면, 이를 my-app:v1.1로 변경하는 것입니다. 그리고 이 수정된 YAML 파일을 kubectl apply -f my-deployment.yaml과 같은 명령을 통해 쿠버네티스 API 서버에 다시 적용하면, 쿠버네티스는 이 선언적인 요청을 받아들여 현재 실행 중인 애플리케이션의 상태를 새로운 명세에 맞게 자동으로 변경합니다.

이때 쿠버네티스는 기본적으로 롤링 업데이트(Rolling Update) 전략을 사용하여, 새로운 버전의 파드를 점진적으로 생성하면서 동시에 기존 버전의 파드를 점차 줄여나가는 방식으로 서비스 중단을 최소화하며 안전하게 업데이트를 진행합니다. 만약 업데이트 과정에서 문제가 감지되면(예: 새로운 버전의 파드가 정상적으로 실행되지 않거나, 상태 확인(health check)에 실패하는 경우), 쿠버네티스는 자동으로 업데이트를 중단하거나 이전의 안정적인 버전으로 롤백하는 기능도 제공합니다. 이러한 쿠버네티스의 내장된 배포 지능 덕분에 CD 파이프라인은 복잡한 배포 로직을 직접 구현할 필요 없이, 단순히 원하는 상태를 선언하는 것만으로도 안전하고 자동화된 배포를 실현할 수 있습니다.

헬름(Helm) 및 Kustomize와 같은 고급 설정 관리 도구와의 원활한 통합:

애플리케이션이 점점 더 복잡해지고 마이크로서비스의 수가 증가함에 따라, 관리해야 할 쿠버네티스 리소스(디플로이먼트, 서비스, 컨피그맵, 시크릿 등)의 YAML 파일 수도 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다. 또한, 개발, 스테이징, 프로덕션 등 여러 환경에 따라 동일한 애플리케이션이라도 약간씩 다른 설정 값(예: 데이터베이스 연결 정보, 레플리카 수, 리소스 제한 등)을 가져야 하는 경우가 많습니다.

이러한 복잡한 설정 관리를 용이하게 하기 위해 쿠버네티스 생태계에는 헬름(Helm)이나 Kustomize와 같은 강력한 도구들이 존재합니다.

헬름(Helm)은 ‘쿠버네티스 패키지 매니저’라고 불리며, 관련된 쿠버네티스 리소스들을 ‘차트(Chart)’라는 단위로 묶어 템플릿화하고 버전 관리하며, 재사용 가능한 형태로 패키징할 수 있게 해줍니다. CI/CD 파이프라인에서는 헬름 차트의 values.yaml 파일(설정 값을 정의하는 파일)을 환경별로 다르게 구성하거나, 배포 시점에 특정 값을 동적으로 주입하여 애플리케이션 설정을 유연하게 관리하고 배포할 수 있습니다.
Kustomize는 쿠버네티스 네이티브 설정 관리 도구로, 기본 YAML 매니페스트 파일을 변경하지 않고도 여러 환경에 대한 변형(variant)을 생성할 수 있게 해주는 ‘오버레이(overlay)’ 방식을 제공합니다. CI/CD 파이프라인에서는 각 환경별 Kustomization 파일을 통해 공통된 기본 설정 위에 환경별 특화된 설정을 덧씌워 적용할 수 있습니다.쿠버네티스는 이러한 도구들과 매우 잘 통합되어, CI/CD 파이프라인 내에서 애플리케이션의 배포 설정을 더욱 체계적이고 효율적으로 관리하며 자동화된 방식으로 적용하는 것을 가능하게 합니다.

이제 나도 클라우드 네이티브 전문가: 쿠버네티스 구축부터 운영 완전 정복