클러스터 구성
클러스터 구성 (Cluster Setup) 은 여러 대의 서버(노드)를 하나의 논리적인 시스템처럼 연결해 고가용성, 확장성, 분산처리를 가능하게 만드는 인프라 설계 방식입니다. 컴퓨팅, 저장, 네트워크 자원을 함께 묶어 하나의 유기적인 시스템으로 동작하게 하며, Kubernetes, Hadoop, Spark, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터베이스 이중화 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 장애 시 자동 복구, 부하 분산, 연산 병렬화 등의 목적을 가지고 있으며, 클라우드 환경에서도 기본적인 인프라 구조로 활용됩니다.
주요 특징
- 다중 노드 구조: 여러 서버(노드)가 하나의 클러스터로 구성되어 역할 분담 수행.
- 마스터-워커 구조: 제어/관리 역할과 작업 실행 역할을 분리.
- 확장성: 노드를 추가해 연산 능력이나 저장 공간을 수평 확장 가능.
- 장애 대응력: 일부 노드가 장애가 나더라도 나머지가 서비스 지속 가능.
- 네트워크 기반 통신: 클러스터 내 노드 간 통신을 위한 네트워크 설계 필요
장점
- 고가용성(HA): 하나의 노드가 다운돼도 전체 시스템이 유지됨.
- 확장 용이: 수요에 따라 물리적/가상 노드를 유연하게 추가 가능.
- 성능 향상: 병렬처리와 로드밸런싱을 통해 응답 속도와 처리량 개선.
- 자원 분리·통합 가능: 워크로드 특성에 따라 컴퓨팅/저장 자원 분리 운영 가능.
- 다양한 아키텍처 대응: 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 모두에서 구성 가능.
관련 용어
- 노드(Node): 클러스터를 구성하는 단일 서버 단위.
- 마스터(Master): 클러스터의 상태를 제어하고 워커를 관리하는 중앙 노드.
- 워커(Worker): 실질적인 작업을 수행하는 노드.
- 로드 밸런서: 요청을 여러 노드에 분산시키는 장치 또는 구성.
- 페일오버(Failover): 노드 장애 시 다른 노드가 자동으로 작업을 이어받는 기능.
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션을 위한 대표적인 클러스터 플랫폼.
- Hadoop: 분산 저장 및 대용량 데이터 처리를 위한 클러스터 기반 시스템.
- Apache Spark: 메모리 기반 분산 데이터 분석용 클러스터 프레임워크.
- VMware vSphere Cluster: 가상화된 서버 자원을 통합 관리하는 클러스터.
- Proxmox VE Cluster: 오픈소스 기반 가상화 클러스터 관리 솔루션.
- 사용 사례
- 마이크로서비스 플랫폼 운영: Kubernetes 클러스터를 활용해 수십 개의 서비스 배포 및 관리.
- 데이터 분석 환경 구성: Spark 또는 Hadoop 클러스터로 대용량 데이터 병렬 처리.
- 웹서비스 고가용성 구성: 워커 노드 다중화 및 로드 밸런싱으로 다운타임 최소화.
- 클라우드 기반 확장: 오토스케일링 설정을 통해 클러스터 노드를 수요에 맞춰 자동 증설.
- 가상화 서버 통합: 여러 대의 물리 서버를 하나의 논리 서버 클러스터로 구성해 효율적 자원 사용.
