클러스터
클러스터(Cluster)란 여러 대의 컴퓨터(노드)를 하나의 통합된 시스템처럼 동작하도록 구성한 컴퓨팅 구조를 의미한다. 이러한 클러스터는 자원을 공동으로 활용하며, 고가용성(HA), 확장성, 분산처리 등을 목적으로 활용된다.
클러스터는 물리 서버일 수도 있고, 가상 머신 혹은 컨테이너 환경에서도 구성될 수 있다. 특히 클라우드 네이티브 환경에서는 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 컨테이너 클러스터가 일반적이며, 워커 노드와 마스터 노드(또는 컨트롤 플레인)로 구성되어 있다.
주요 특징
- 노드 구성: 일반적으로 여러 대의 노드(서버)가 네트워크로 연결되어 단일 시스템처럼 동작함
- 자원 통합: CPU, 메모리, 디스크 등의 자원을 가상화하여 전체 클러스터 차원에서 통합 관리
- 역할 분리: 클러스터 내에서 역할에 따라 마스터 노드와 워커 노드로 구분됨
- 확장성 확보: 수평 확장을 통해 성능 및 처리량을 유연하게 조절 가능
- 장애 대응력: 특정 노드에 장애가 발생하더라도 나머지 노드가 서비스 지속을 보장
장점
- 가용성 향상: 단일 장애 지점(SPOF)을 제거하고 다중 노드 운영으로 서비스 연속성 확보
- 성능 확장 용이: 필요 시 노드를 추가하는 방식으로 성능을 확장할 수 있음
- 운영 자동화 기반: 오케스트레이션 도구(Kubernetes 등)와 연계하여 자동화된 인프라 구성 가능
- 탄력적 자원 활용: 클러스터 전체에서 리소스를 동적으로 할당하여 효율적 자원 활용 가능
- 분산 처리 최적화: 데이터 처리나 AI 연산 등의 워크로드를 병렬 분산하여 처리 성능 극대화
관련 용어
- 노드(Node): 클러스터를 구성하는 개별 서버 또는 인스턴스
- 마스터 노드(Master Node): 클러스터의 상태를 관리하고 스케줄링, API 서버 역할을 수행하는 중심 노드
- 워커 노드(Worker Node): 실제 애플리케이션 컨테이너가 배포되어 실행되는 노드
- 오케스트레이션(Orchestration): 클러스터 내 컨테이너의 배치, 확장, 복구 등을 자동으로 관리하는 기술
- 서비스 디스커버리(Service Discovery): 클러스터 내 서비스 간 통신을 위한 자동 탐지 기능
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- Kubernetes: 가장 널리 사용되는 컨테이너 기반 클러스터 오케스트레이션 플랫폼
- Apache Mesos: 대규모 분산 클러스터 환경에서 자원을 효율적으로 관리하는 플랫폼
- Hadoop YARN: 데이터 분석 중심의 클러스터 자원 관리자
- RKE2 / K3s: Rancher Labs가 제공하는 경량 또는 보안강화형 쿠버네티스 클러스터 솔루션
- VMware vSphere Cluster: 가상화 기반 클러스터를 통한 고가용성 환경 제공
- 사용 사례
- AI/ML 모델 훈련 환경: GPU 서버 클러스터를 구성하여 대용량 데이터 학습을 분산 처리
- 컨테이너 기반 서비스 운영: 클라우드 상에서 Kubernetes 클러스터로 웹 서비스 운영
- DevOps 배포 자동화: CI/CD 파이프라인을 클러스터 환경에 통합하여 민첩한 릴리즈 수행
- 빅데이터 분석: Hadoop 클러스터를 통해 대규모 로그 데이터를 분산 분석
- 고가용성 웹 서비스: 다중 노드를 가진 클러스터 구성으로 서비스 중단 없이 트래픽 처리
