쿠버네티스 아키텍처를 중심으로, 마스터와 워커 노드의 구조, 배포 흐름, 리소스 구성 단위, 하이브리드 클라우드 활용, 그리고 권한 및 자원 관리 방식까지 폭넓게 설명하는 내용을 담고 있습니다. 이 자료는 쿠버네티스의 핵심 구조와 운영 방식을 직관적으로 이해하려는 개발자나 IT 의사결정자들에게 매우 유익한 참고 자료가 됩니다. 특히 MSA, 클라우드 네이티브 환경에서 애플리케이션을 운영하려는 분들에게는 필수적인 기초지식이 됩니다. 쿠버네티스는 왜 복잡하게 보일까요?

쿠버네티스를 처음 마주하는 사람은 종종 이렇게 말합니다.

“너무 어렵다.” “용어가 생소하다.” “왜 이렇게 많은 컴포넌트가 필요하지?”

그 이유는 단순합니다. 쿠버네티스는 단일 서버가 아닌 분산 시스템을 안정적이고 자동으로 운영하도록 설계된 시스템이기 때문입니다. 고가용성, 자동화된 배포, 확장성, 장애 복구 같은 기능을 갖추려면 단순한 구조로는 부족합니다. 그 복잡성은 결국 ‘운영의 단순화’를 위한 것입니다.

이 자료는 그 복잡한 구조가 실제 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 각 구성요소가 어떤 역할을 하는지를 명확히 보여줍니다. 특히 실무 관점에서 쿠버네티스를 도입하려는 기술 리더, 개발자, 운영자에게는 이해 없이 접근할 수 없는 설계 철학이 녹아 있습니다.

이 자료는 단순한 이론 설명을 넘어서, 현업 환경에서 반드시 맞닥뜨리는 쿠버네티스 구조와 운영 요소들을 실제 구성도와 함께 설명하고 있습니다. 특히 다음과 같은 경우에 매우 유용합니다.

• MSA나 클라우드 네이티브 구조를 기획 중인 CTO/PM
• DevOps 또는 플랫폼 엔지니어링을 도입하고자 하는 기술 리더
• 프라이빗/하이브리드 클라우드 인프라를 고려 중인 공공기관 및 대기업 IT 담당자

쿠버네티스 클러스터는 크게 두 부분으로 구성됩니다.

• Master (또는 Control Plane): 클러스터의 두뇌 역할을 합니다.
• Node (Worker Node): 실제 컨테이너가 실행되는 일꾼입니다.

이 구조는 단순히 역할을 분리한 것이 아니라, 장애 격리와 확장성 확보를 위한 핵심 설계 원칙을 담고 있습니다. 예를 들어 Master 노드가 죽더라도, 이미 실행 중인 컨테이너에는 큰 영향을 주지 않으며, Node 수는 수평 확장을 통해 자유롭게 조절할 수 있습니다.

Master는 여러 개의 핵심 컴포넌트로 구성되어 있으며, 이들이 협력하여 클러스터를 제어합니다.

• API Server: 클러스터의 모든 명령은 API Server를 통해 통신됩니다. 사용자는 kubectl을 이용해 Pod을 생성하거나 삭제하고, 그 요청은 API Server를 통해 etcd에 저장됩니다.
• etcd: 쿠버네티스의 상태를 저장하는 분산 Key-Value 스토어입니다. 구성 상태, 서비스 정보, 시크릿 등이 모두 여기에 기록됩니다.
• Scheduler: 새로 생성될 Pod의 위치(Node)를 결정합니다. CPU, 메모리, Node 상태 등을 고려하여 적절한 곳에 할당합니다.
• Controller Manager: 지속적으로 클러스터 상태를 모니터링하면서 원하는 상태와 실제 상태가 다를 경우 자동으로 조정합니다. 예를 들어, Pod이 죽으면 새로 생성합니다.

이 구조는 사람이 직접 개입하지 않아도 클러스터가 자율적으로 회복되고, 일관성을 유지하도록 돕는 핵심 메커니즘입니다.

Node는 실제로 컨테이너가 실행되는 곳으로, 다음과 같은 구성 요소가 포함됩니다.

• kubelet: Master와 통신하며 해당 Node에서 컨테이너(Pod)를 실행합니다.
• Container Runtime: 실제 컨테이너를 실행하는 소프트웨어로, Docker, containerd 등이 있습니다.
• kube-proxy: 클러스터 내 Pod 간 통신을 라우팅하고, 외부로부터의 트래픽을 올바른 Pod에 전달합니다.

즉, Master에서 생성 요청을 하면 kubelet이 이를 받아 Runtime에게 전달하고, 그 결과를 다시 Master에 보고하는 구조입니다. kube-proxy는 네트워크 요청을 중계합니다.

발표자료의 9페이지에서는 쿠버네티스의 실제 배포 흐름이 설명됩니다.

1. 사용자가 kubectl apply를 통해 배포를 요청
2. API Server가 요청을 받고 etcd에 저장
3. Controller가 새로 배포된 리소스를 감지하고 ReplicaSet 생성
4. Scheduler가 Node를 선택하고 Pod을 배정
5. kubelet이 컨테이너를 실행
6. kube-proxy가 네트워크 라우팅을 설정

이 흐름은 단순히 “컨테이너 실행“에 그치지 않고, 자원 할당, 상태 관리, 네트워크 설정까지 자동으로 수행되기 때문에 서비스 안정성과 확장성을 확보하는 데 결정적입니다.

쿠버네티스에서는 단순히 컨테이너를 띄우는 것만으로는 외부에서 접근할 수 없습니다. 그 사이에 Service, Ingress, Load Balancer 등의 구조가 존재합니다.

예를 들어, 외부 사용자가 애플리케이션에 접근하려면 다음과 같은 경로를 따릅니다.

• Load Balancer → Ingress → Service → Pod

이 구조는 보안과 확장성, 그리고 내부 마이크로서비스 구조 보호를 위한 필수적인 계층입니다. 특히 서비스가 스케일 아웃되더라도, 외부 사용자는 변화를 인식하지 못하게 할 수 있습니다.

쿠버네티스는 단일 Master가 장애를 일으킬 경우를 대비해 고가용성 구성(HA)을 지원합니다. 여러 Master 노드를 둬서 클러스터의 뇌를 복제해 놓는 셈입니다. 발표자료에는 이러한 구조를 실제로 어떻게 구성하는지도 잘 설명돼 있으며, 이 구성은 특히 금융, 공공, 제조 영역에서 필수적입니다.

또한 하이브리드 클라우드 구성 예시도 포함되어 있는데, 이는 프라이빗과 퍼블릭 클라우드를 연결하여 유연한 워크로드 이동을 가능하게 합니다. 클러스터가 물리적 위치에 종속되지 않는다는 점은 디지털 전환 시대에서 매우 중요한 유연성 요소입니다.

기업 환경에서 다수의 팀이 동일한 클러스터를 사용할 경우, RBAC(Role-Based Access Control)와 Namespace를 통해 리소스를 분리하고 접근을 제어해야 합니다.

• Namespace: 논리적인 격리 단위
• Role/RoleBinding: 특정 Namespace 내 권한 관리
• ClusterRole/ClusterRoleBinding: 클러스터 전체에 대한 권한 관리

이는 다수의 개발팀, 운영팀, QA팀이 하나의 인프라에서 공존할 수 있도록 돕는 쿠버네티스의 조직적 특징을 보여줍니다.

쿠버네티스를 이해하는 첫걸음은 “클러스터“라는 개념부터 시작됩니다. 쿠버네티스 클러스터는 크게 두 가지 역할로 나뉩니다.

하나는 전체 클러스터의 상태를 제어하고 관리하는 마스터 노드(Master Node)이고, 다른 하나는 실제로 애플리케이션이 실행되는 워커 노드(Worker Node)입니다.

마스터 노드는 쿠버네티스 클러스터의 중앙 제어 지점으로, 클러스터 전체의 상태를 조율하는 핵심 구성 요소들을 포함하고 있습니다.

• API Server는 모든 컴포넌트와 사용자(또는 자동화된 시스템)들이 접근하는 중심 인터페이스입니다.
  kubectl CLI나 Dashboard UI, 그리고 외부 애플리케이션들이 클러스터와 상호작용할 때 가장 먼저 거치는 관문이 바로 이 API Server입니다.
• etcd는 쿠버네티스의 백엔드 저장소로, 클러스터의 상태 정보를 저장하는 분산 Key-Value 저장소입니다. 어떤 Pod이 어디에서 실행 중인지, 어떤 설정이 적용되었는지 같은 클러스터의 “진실의 원천(source of truth)”이라 할 수 있습니다.
• Scheduler는 새로운 Pod이 생성되었을 때 그것을 어느 워커 노드에 배치할지 결정하는 역할을 합니다. 리소스 상황, 노드의 상태, 특정 조건 등을 고려하여 최적의 배치를 수행합니다.
• Controller Manager는 여러 종류의 컨트롤러들을 통합하여 실행하는 역할을 합니다. 여기엔 예를 들어 Deployment Controller나 ReplicaSet Controller 등이 포함되며, 이들은 선언적 상태(desired state)를 실제 상태(actual state)로 만들기 위해 끊임없이 조정 작업을 수행합니다.

이러한 컴포넌트들이 하나로 묶여, 마스터 노드는 클러스터 전체의 뇌 역할을 하며 일관된 정책, 배치, 상태 관리를 수행합니다.

워커 노드는 실제로 애플리케이션이 컨테이너 단위로 실행되는 공간입니다. 하나의 클러스터에는 여러 개의 워커 노드가 있을 수 있으며, 각 노드는 여러 개의 Pod를 실행할 수 있습니다.

• Kubelet은 각 워커 노드에 상주하는 에이전트로, 마스터 노드의 API Server로부터 명령을 받아 Pod을 생성하거나 삭제합니다. Kubelet은 노드 내부의 실제 상태를 주기적으로 마스터에 보고하며, 클러스터의 일관된 상태 유지를 도와줍니다.
• Container Runtime은 말 그대로 컨테이너를 실제로 실행시키는 프로그램입니다. Docker, containerd, CRI-O 등이 여기에 해당하며, 쿠버네티스는 이 런타임을 통해 애플리케이션을 실행합니다.
• Kube-proxy는 네트워크 통신을 담당하는 컴포넌트로, 서비스 간 통신이나 외부 요청을 올바른 Pod으로 라우팅하는 기능을 수행합니다. 이 덕분에 Pod 간 통신은 IP 기반으로 가능하고, 클러스터 내부 네트워크가 매끄럽게 구성됩니다.

쿠버네티스에서 가장 작은 배포 단위는 컨테이너가 아니라 Pod입니다. Pod은 하나 이상의 컨테이너를 포함할 수 있으며, 이들은 동일한 네트워크 네임스페이스(IP, 포트)를 공유하고, 로컬 볼륨 등을 함께 사용합니다. 같은 Pod 안에 있는 컨테이너들은 일반적으로 밀접하게 연관된 기능을 수행하며, 사이드카 패턴으로 활용되기도 합니다.

Pod은 생성된 후 워커 노드에서 실행되며, kubelet과 컨테이너 런타임을 통해 상태가 관리됩니다. 만약 어떤 Pod이 장애로 종료되면, 컨트롤러(예: ReplicaSet Controller)가 이를 감지하고 새로운 Pod을 다시 생성합니다.

이 일련의 호출 순서는 쿠버네티스가 단순한 컨테이너 실행 플랫폼이 아니라, 분산 시스템의 운영 자동화를 위한 통합 제어 시스템임을 보여줍니다.

• 사용자는 선언만 하면 되고
• 쿠버네티스는 API Server 중심으로 각 구성 요소가 자동으로 협력하여
• 원하는 상태를 일관되게 유지합니다.

이 아키텍처는 MSA 환경에서 수십 개, 수백 개의 마이크로서비스를 안정적으로 배포하고 운영하기 위한 핵심 기반이며, 클라우드 네이티브 환경에서 요구되는 확장성, 가용성, 회복성을 갖추도록 설계되어 있습니다.

이 호출 순서를 중심으로 각 단계에서 어떤 역할이 수행되는지, 그 안에 담긴 쿠버네티스의 핵심 개념이 무엇인지 서술형으로 자세히 풀어 설명드리겠습니다.

쿠버네티스의 모든 동작은 사용자의 선언으로부터 시작됩니다. 사용자는 CLI 도구인 kubectl을 이용해 컨테이너 배포, 서비스 생성, 파드 수 조절 등 클러스터에 대한 명령을 내립니다. 이때 사용자 요청은 API Server로 전달됩니다.

kubectl은 단순한 명령어 실행 도구가 아니라, 쿠버네티스 클러스터와의 통신 창구입니다. 사용자는 원하는 상태(desired state)를 yaml로 정의해 전달하며, 쿠버네티스는 이를 실제로 구현하려는 방향으로 클러스터를 조정하게 됩니다.

이 개념은 쿠버네티스의 선언형 인프라 모델(Declarative Infrastructure)의 핵심입니다. 사용자는 어떻게 할 것인지를 정의하는 것이 아니라, 무엇을 원하는지를 선언합니다.

API Server는 모든 쿠버네티스 컴포넌트와 사용자 요청 간의 인터페이스 역할을 수행합니다. 사용자로부터 받은 요청—예를 들어 “nginx 컨테이너를 3개 실행하라”는 명령—은 즉시 클러스터의 상태를 저장하는 저장소인 etcd에 반영됩니다.

etcd는 분산 키-값 저장소로, 쿠버네티스 클러스터의 싱글 소스 오브 트루스(Single Source of Truth)입니다. 여기에는 클러스터에 배포된 리소스의 정의와 현재 상태가 모두 저장되며, 이를 기준으로 컨트롤러들이 “현재 상태“와 “원하는 상태“의 차이를 판단하게 됩니다.

컨트롤러는 쿠버네티스의 자기 복원 능력(Self-healing)을 담당하는 핵심 구성요소입니다. etcd에 저장된 리소스의 정의를 지속적으로 감시하고, 변경이 감지되면 이를 반영하기 위해 동작합니다.

예를 들어 사용자가 ReplicaSet을 3개로 선언했는데 실제로는 2개의 파드만 실행 중이라면, 컨트롤러는 이를 감지하고 누락된 1개의 파드를 생성하라는 명령을 내립니다.

이처럼 컨트롤러는 클러스터의 현재 상태를 원하는 상태에 맞게 조정하는 자동화 조정자(Operator) 역할을 수행합니다.

배포와 관련된 요청이 들어왔을 경우, Deployment Controller가 동작하여 새로운 파드의 정의를 API Server에 전달합니다.

Deployment Controller는 단순히 파드를 한 번 실행하는 수준이 아니라, 무중단 배포(rolling update), 롤백, 복제 등 지속적인 파드 수명 주기를 관리합니다.

이 단계에서는 다시 한번 API Server가 작동하며, 새로운 파드 정보가 등재되고, etcd에도 이 정보가 반영됩니다.

즉, 클러스터의 “원하는 상태”가 업데이트되는 과정입니다.

새로운 파드가 정의되었지만, 아직 어디에 실행될지는 정해지지 않았습니다. 이 결정을 내리는 것이 Scheduler입니다.

Scheduler는 클러스터 전체의 상태를 고려하여, 새 파드를 어떤 노드(Node)에 배치할지 결정합니다.

이때 고려되는 요소는 매우 다양합니다. 예를 들어 노드의 자원 사용량, affinity/anti-affinity 조건, taint와 toleration, 지역(zone), 네트워크 거리 등이 반영됩니다.

이러한 판단은 쿠버네티스가 자원 최적화(Scheduling Optimization)를 수행한다는 점에서 중요합니다. Scheduler는 결정된 정보를 API Server에 기록하여, 해당 노드가 이 파드를 수용하도록 지시합니다.

이제 Scheduler가 선택한 노드에서 실제로 파드가 생성되는 단계입니다.

각 노드에 상주하는 kubelet은 API Server에서 전달받은 파드 사양을 기반으로, 해당 노드의 Container Runtime (예: containerd, CRI-O 등)을 통해 컨테이너를 실행합니다.

Kubelet은 파드를 실행하는 데 그치지 않고, 해당 파드가 잘 동작하는지 지속적으로 상태를 점검하며, 문제가 발생하면 재시작 등의 조치를 취합니다.

즉, kubelet은 노드에서 실제 실행 환경을 유지 관리하는 에이전트라고 할 수 있습니다.

마지막 단계는 생성된 파드가 외부와 통신하거나, 클러스터 내의 다른 서비스와 통신할 수 있도록 네트워크를 구성하는 일입니다.

이 역할을 담당하는 것이 kube-proxy입니다.

kube-proxy는 클러스터 내부의 네트워크 트래픽 라우팅을 설정하며, 파드 IP와 서비스 IP 간의 매핑, 외부 포트 포워딩 등을 담당합니다.

이를 통해 각 파드는 서비스라는 네트워크 추상화를 통해 클러스터 내외부와 유연하게 연결될 수 있게 됩니다.

이 단계는 서비스 디스커버리(service discovery)와 로드 밸런싱(load balancing)의 기초가 되는 부분입니다.

쿠버네티스를 단순히 “컨테이너 오케스트레이션 도구”로 이해하는 것은 매우 피상적인 접근입니다. 쿠버네티스의 진정한 가치는, 복잡하게 분산된 컨테이너 환경을 하나의 논리적 컴퓨팅 자원처럼 다룰 수 있도록 설계된 제어 시스템(Control Plane) 구조에 있습니다. 이 중심에 서 있는 것이 바로 Kubernetes Master입니다.

Master는 흔히 ‘컨트롤 플레인(Control Plane)’이라 불리며, 클러스터 전반의 모든 상태를 관장하고 지시를 내리는 지휘 체계입니다. 워커 노드에서 어떤 컨테이너가 언제, 어디서, 어떻게 실행되어야 하는지를 판단하는 두뇌 역할을 합니다. 특히 SLA를 준수하면서 클러스터 전체 자원을 최적화하기 위해, 마스터는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 작동합니다.

컨트롤 플레인에서 내려진 지시에 따라 실제 컨테이너를 실행하는 역할은 Worker Node에서 수행됩니다. 이들은 일종의 ‘데이터 플레인(Data Plane)’으로, 마스터의 명령에 따라 애플리케이션 컨테이너가 배포되고 실행되는 실행 환경입니다.

노드는 단순한 실행기가 아닙니다. 각 노드에는 다양한 구성 요소가 함께 작동하여, 워크로드를 안정적으로 실행하고 네트워크와 통신하며 상태를 보고합니다.

쿠버네티스의 마스터 노드와 워커 노드에 포함된 주요 컴포넌트들을 비교해 정리한 표입니다. 각 컴포넌트의 역할도 간결하게 요약하였습니다.

쿠버네티스에서 애플리케이션 배포는 단순한 실행이 아닙니다. ‘배포’란 곧, 원하는 상태를 선언하고 이를 자동으로 유지하게 만드는 일련의 관리 과정입니다. 그 시작점은 개발자의 손끝에서 출발합니다.

개발자는 Deployment라는 리소스를 정의하여 시스템에 “이런 형태로 내 애플리케이션을 실행해줘”라고 선언합니다. 이 선언은 곧 쿠버네티스에 의해 실행 가능한 형태로 해석되어, 내부적으로는 ReplicaSet이라는 리소스가 생성되고 이를 통해 다수의 Pod가 관리되게 됩니다.

이 흐름은 단순한 명령이 아닌, 선언적 인프라의 구현이며, 장애 회복, 확장성, 상태 유지라는 쿠버네티스의 핵심 철학을 내포하고 있습니다.

쿠버네티스의 배포 프로세스는 개발자가 선언형으로 애플리케이션의 상태를 정의하는 것에서 시작됩니다. 개발자는 Deployment 리소스를 작성해 원하는 애플리케이션 상태를 선언하고, 쿠버네티스는 이를 기반으로 ReplicaSet을 생성하여 지정된 수의 Pod를 유지합니다. 이 Pod는 컨테이너를 실행하는 최소 단위이며, 애플리케이션이 실제로 구동되는 공간입니다.

Pod가 생성될 때 쿠버네티스는 Container Registry로부터 컨테이너 이미지를 다운로드 받아 실행합니다. 생성된 Pod는 Service를 통해 클러스터 내부 혹은 외부로 접근이 가능하게 되고, Ingress를 활용하면 도메인 기반의 외부 트래픽을 효과적으로 라우팅할 수 있습니다.

운영 중에는 Horizontal Pod Autoscaler나 Vertical Pod Autoscaler가 Metrics Server로부터 수집한 리소스 사용량을 바탕으로 Pod 수나 리소스 크기를 자동으로 조절하여 트래픽 변화에 탄력적으로 대응합니다. 상태가 필요한 애플리케이션의 경우 StatefulSet을 통해 Pod의 순서와 저장소를 고정시켜 안정적인 상태 유지가 가능하게 합니다.

마지막으로, Volume, PersistentVolumeClaim, ConfigMap, Secret 등 다양한 방식으로 데이터와 설정 정보를 주입하고 저장하여 애플리케이션이 필요한 정보를 안전하게 사용할 수 있도록 지원합니다.

이처럼 쿠버네티스의 배포는 선언적 정의, 자동화된 실행, 탄력적 확장, 상태 관리, 외부 연결이라는 일련의 흐름으로 구성되어 있으며, 이는 클라우드 네이티브 환경에서 신뢰성과 유연성을 보장하는 핵심 기반이 됩니다.

쿠버네티스는 단순한 컨테이너 오케스트레이션 도구를 넘어, 클라우드 네이티브 애플리케이션 운영의 표준이 되어가고 있습니다.

이 아키텍처를 정확히 이해하는 것은 쿠버네티스를 효율적으로 활용하기 위한 필수 전제입니다. 특히 MSA나 AI 워크로드, 그리고 멀티테넌시 환경까지 아우르는 복잡한 현대적 인프라 환경에서는, 이러한 구조적 이해가 결국 안정성, 확장성, 그리고 자동화의 근간이 됩니다. 해당 자료는 그런 구조적 통찰을 제공하는 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

• [이제 나도 MSA 전문가] 쿠버네티스 기술(Kubernetes)