쿠버네티스 (Kubernetes) 주요 용어 클러스터(Cluster)

2025-01-07

아래는 쿠버네티스(Kubernetes)에서 클러스터(Cluster)가 무엇인지, 어떻게 구성되고 동작하는지에 대해 자세히 설명한 내용입니다. 쿠버네티스 시스템을 이해하기 위해서는 클러스터 구조와 역할을 확실히 파악하는 것이 중요합니다.

1. 클러스터(Cluster)란?

정의
쿠버네티스 클러스터(이하 ‘클러스터’)는 여러 대의 서버(노드)를 묶어 하나의 논리적 시스템처럼 동작하도록 만든 집합입니다.
- 이 때의 “서버”는 물리 머신(온프레미스)일 수도, 가상 머신(클라우드)일 수도 있습니다.
목적
- 애플리케이션이 실행될 컨테이너(파드)를 어디서 어떻게 배포할지 제어하고, 배포된 애플리케이션들이 상호 통신하고 장애에 대응하도록 합니다.
- 클러스터 안에서는 노드가 여러 대 있더라도 사용자는 하나의 거대한 컴퓨터처럼 간단히 인식하고, 쿠버네티스 API를 통해 리소스를 생성·관리합니다.

2. 클러스터 구성 요소

클러스터는 크게 마스터 노드-컨트롤 플레인(Control Plane)과 워커 노드(Worker Node)로 나눌 수 있습니다.

2.1 컨트롤 플레인(Control Plane, 마스터 노드)

역할
- 클러스터 전체를 관리하는 “두뇌”와 같은 영역입니다.
- 클러스터의 상태(파드, 서비스, 네트워크, 스토리지 등)를 지속적으로 모니터링하고, “원하는 상태(Desired State)”와 실제 상태를 일치시키기 위해 조정합니다.
주요 컴포넌트
1. kube-apiserver:
  - 쿠버네티스 API를 제공하는 핵심 컴포넌트입니다.
  - 모든 요청(파드 생성/삭제, 설정 변경 등)은 kube-apiserver를 통해 전달되고 처리됩니다.
2. etcd:
  - 모든 클러스터 상태(파드, 디플로이먼트, 서비스 등)를 키-값 형태로 저장하는 분산 데이터 저장소입니다.
  - 높은 가용성과 일관성을 위해 보통 복제 구성을 사용합니다.
3. kube-scheduler:
  - 새로운 파드를 어느 노드에 할당할지 결정하는 스케줄러입니다.
  - 노드 리소스(CPU, 메모리) 상황, 라벨, Taint/Toleration 등을 고려해 최적의 노드를 찾아줍니다.
4. kube-controller-manager:
  - 여러 컨트롤러(ReplicaSet Controller, Deployment Controller, Node Controller 등)를 하나의 프로세스로 실행·관리합니다.
  - 리소스 상태를 관찰하고, 원하는 상태를 유지하도록 파드 재생성, 이동 등의 작업을 수행합니다.
5. cloud-controller-manager (선택적):
  - 클라우드 벤더(AWS, GCP, Azure 등)별 기능(로드밸런서, 스토리지, 노드 식별)을 쿠버네티스와 연동하는 역할을 담당합니다.

2.2 워커 노드(Worker Node)

역할
- 실제로 컨테이너(파드)가 동작하는 서버입니다.
- 사용자의 애플리케이션이 여기서 실행되며, 스케줄러가 파드를 할당하고 kubelet이 이를 처리합니다.
주요 컴포넌트
1. kubelet:
  - 워커 노드에 상주하는 에이전트로, kube-apiserver와 통신합니다.
  - “이 노드에서 파드를 실행하라”는 명령을 받고, Docker나 Containerd 같은 컨테이너 런타임으로 파드를 실제 실행·관리합니다.
2. kube-proxy:
  - 네트워킹을 담당하는 컴포넌트로, 서비스(가상 IP, 로드밸런싱 등)가 정상적으로 파드와 통신할 수 있도록 IP 테이블 등 네트워크 경로를 설정합니다.
3. 컨테이너 런타임 (Docker, Containerd, CRI-O 등):
  - 파드 안에서 구동되는 컨테이너를 실제로 실행·중지·관리하는 역할을 합니다.

3. 클러스터 내부 동작 흐름

사용자(또는 CI/CD 시스템)가 kubectl을 통해 새로운 파드 생성 요청
- 예: kubectl apply -f deployment.yaml
kube-apiserver가 요청을 받아 etcd에 리소스 스펙을 저장(“파드 3개 필요” 등)
kube-scheduler가 “새로운 파드를 어느 노드에 배치할지” 결정
해당 노드의 kubelet이 명령을 받아 컨테이너 런타임을 통해 파드를 실제 실행
kube-controller-manager는 파드 상태를 모니터링, 죽은 파드가 있으면 새로 생성·복구
kube-proxy가 서비스 및 네트워크 트래픽 라우팅을 설정해 클라이언트와 파드를 연결

이러한 상호 작용 덕분에 애플리케이션이 장애를 겪어도(파드가 죽거나 노드가 장애를 일으켜도) 컨트롤 플레인이 감지하고 자동으로 복구/재할당하여 가용성(Availability)을 보장합니다.

4. 클러스터 네트워킹

쿠버네티스 클러스터에서는 “모든 파드는 고유한 IP”를 가지며, 직접 서로 통신이 가능하다는 전제를 둡니다.

이를 위해 쿠버네티스는 CNI(Container Network Interface) 플러그인을 통해 내부 네트워크를 구성합니다.
대표적인 CNI 플러그인: Calico, Flannel, Weave Net 등이 있으며, 노드·파드 간 네트워크를 자동으로 설정합니다.

5. 고가용성(HA) 클러스터

목적
마스터 노드(컨트롤 플레인)가 단일 장애점(SPOF)이 되지 않도록, 여러 대로 구성하여 고가용성을 확보합니다.
방법
- 3대 이상의 마스터 노드를 구성하여, etcd와 컨트롤 플레인 컴포넌트를 분산시킵니다.
- 마스터 노드 중 하나가 장애를 일으켜도 나머지 노드가 역할을 이어받아 API 요청 및 스케줄링을 계속 처리합니다.

6. 클러스터 확장(Scaling)

6.1 노드 확장

워커 노드를 추가함으로써 전체 리소스(CPU, 메모리 등)를 늘릴 수 있음
클라우드 환경에서는 클러스터 오토스케일러를 사용해 자동으로 노드를 늘리거나 줄이는 것도 가능

6.2 파드(애플리케이션) 확장

디플로이먼트(Deployment), 스테이트풀셋(StatefulSet) 등에 설정된 레플리카(Replica) 수를 늘려 애플리케이션 자체를 스케일 아웃/인
Horizontal Pod Autoscaler(HPA)를 통해 CPU/메모리 사용량 등을 보고 파드 수를 자동 조절

7. 클러스터 관리 및 접근

kubectl
- 쿠버네티스 CLI 도구로, kube-apiserver에 리소스 생성·수정·삭제 등을 요청
kubeconfig
- 여러 클러스터나 사용자 정보를 저장하는 설정 파일로, Context를 전환해 다른 클러스터에 접근 가능
RBAC(Role-Based Access Control)
- 클러스터 내 리소스에 대한 접근 권한을 사용자·서비스 계정 단위로 세분화하여 제어

8. 보안 측면

네트워크 분리: 네임스페이스별 네트워크 정책(NetworkPolicy)으로 파드 간 트래픽 제어
시크릿(Secret)·컨피그맵(ConfigMap): 설정과 민감 정보를 안전하게 관리
Pod Security(Pod Security Policy 또는 Pod Security Admission): 파드가 호스트 네트워크, 특권 모드 등을 사용할 때 제약을 두어 보안 강화
이미지 스캔: 컨테이너 이미지를 빌드 시점 혹은 런타임에 스캔하여 취약점 확인

9. 요약

클러스터(Cluster)는 쿠버네티스의 가장 상위 개념으로, 여러 노드(서버)를 묶어 하나의 큰 시스템처럼 동작하게 합니다.
컨트롤 플레인(마스터 노드)는 스케줄링과 클러스터 상태 관리를 담당하고, 워커 노드에서는 실제 파드(컨테이너)가 실행됩니다.
핵심 컴포넌트로는 kube-apiserver, etcd, kube-scheduler, kube-controller-manager, kubelet, kube-proxy 등이 있으며, 이들이 협업해 파드 생성·배포·복구를 자동화합니다.
클러스터는 내부적으로 모든 파드에 IP를 부여하고 자유롭게 통신할 수 있게 네트워킹(CNI)을 구성합니다.
고가용성을 위해 마스터 노드를 다중화하며, 워커 노드를 필요에 따라 확장(스케일 아웃)할 수 있습니다.
kubectl과 쿠버네티스 API를 통해 클러스터에 접근하고, RBAC로 접근 권한을 세밀하게 제어합니다.

결론적으로, 쿠버네티스 클러스터는 다수의 서버 자원을 한데 모아 컨테이너 기반 애플리케이션을 효율적이고 안정적으로 운영하기 위한 뼈대 구조입니다. 이를 통해 개발자와 운영자는 자동화된 배포, 확장, 장애 복구 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

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