전이를 마스터하기: Amazon EMR에서 EMR on EKS로

튜토리얼
AWS Kubernetes

Amazon Elastic MapReduce (EMR)는 빅데이터를 처리하고 분석하기 위한 플랫폼입니다. 전통적인 EMR은 AWS에서 관리하는 Amazon EC2 인스턴스 클러스터에서 실행됩니다. 여기에는 인프라 프로비저닝과 스케일링 및 모니터링과 같은 작업 처리도 포함됩니다.

EMR on EKS는 Amazon EMR과 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)를 통합합니다. 이를 통해 사용자는 Kubernetes 클러스터에서 Spark 작업을 유연하게 실행할 수 있습니다. 이는 컴퓨팅 및 저장 리소스를 관리하고 조율하는 통합된 접근 방식을 제공합니다.

전통적인 EMR과 EMR on EKS의 주요 차이점

전통적인 EMR과 EMR on EKS는 여러 주요 측면에서 다릅니다:

  • 클러스터 관리. 전통적인 EMR은 AWS가 인프라를 처리하는 전용 EC2 클러스터를 사용합니다. 반면 EMR on EKS는 EKS 클러스터에서 실행되며, 자원 관리 및 조율을 위해 Kubernetes를 활용합니다.
  • 확장성. 두 서비스 모두 확장성을 제공하지만, EMR on EKS의 Kubernetes는 보다 세밀한 제어 및 자동 확장 기능을 제공하여 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용합니다.
  • 배포 유연성. EMR on EKS는 동일한 클러스터에서 격리된 네임스페이스로 여러 애플리케이션을 실행할 수 있게 하여 유연성과 보다 효율적인 리소스 공유를 제공합니다.

EMR on EKS로 전환하는 이점

EMR on EKS로 이동하면 여러 가지 주요 이점이 있습니다:

  • 자원 활용 개선. Kubernetes에 의한 자원의 향상된 스케줄링 및 관리로 컴퓨팅 자원의 활용도가 높아져 비용이 절감됩니다.
  • 통합 관리. 빅 데이터 분석은 동일한 Kubernetes 클러스터에서 다른 애플리케이션과 함께 배포 및 관리할 수 있어 인프라 및 운영의 복잡성을 줄입니다.
  • 확장 가능하고 유연함. Kubernetes가 제공하는 세분화된 확장성과 여러 작업 부하를 격리된 환경에서 실행할 수 있는 능력은 현대 클라우드 네이티브 관행과 밀접하게 일치합니다.
  • 매끄러운 통합. EKS에서의 EMR은 S3, IAM, CloudWatch와 같은 많은 AWS 서비스와 매끄럽게 통합되어 일관되고 안전한 데이터 처리 환경을 제공합니다.

EMR에서 EKS로의 전환은 조직이 빅 데이터 작업을 관리하는 방식을 현대화할 수 있습니다. 다음으로, 우리는 아키텍처의 차이점과 EMR에서 EKS에 Kubernetes가 수행하는 역할을 이해하는 데 깊이 들어갈 것입니다.

아키텍처 이해하기

전통적인 EMR 아키텍처는 Apache Hadoop, Spark 및 HBase와 같은 빅 데이터 처리 프레임워크를 실행하는 EC2 인스턴스 클러스터를 기반으로 합니다. 이러한 클러스터는 일반적으로 AWS에 의해 프로비저닝 및 관리되며, 기본 인프라를 처리하는 간단한 방법을 제공합니다. 마스터 노드는 모든 작업을 감독하고, 워커 노드는 실제 작업을 수행합니다. 이 설정은 견고하지만 다소 경직되어 있으며, 클러스터 크기는 생성 시 고정됩니다.

한편, EKS(Elastic Kubernetes Service)에서의 EMR은 쿠버네티스를 오케스트레이션 계층으로 활용합니다. EC2 인스턴스를 직접 사용하기보다는 EKS를 통해 사용자는 관리되는 쿠버네티스 서비스에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. EKS에서의 EMR에서는 각 Spark 작업이 쿠버네티스 클러스터 내의 포드 안에서 실행되어 더 유연한 리소스 할당이 가능합니다. 이 아키텍처는 제어 평면(Amazon EKS)과 데이터 평면(EMR 포드)을 분리하여 더 모듈화되고 확장 가능한 배포를 촉진합니다. 포드를 동적으로 프로비저닝하고 프로비저닝 해제할 수 있는 능력은 더 나은 리소스 활용과 비용 효율성을 달성하는 데 도움을 줍니다.

쿠버네티스의 역할

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션에 대한 강력한 오케스트레이션 기능 때문에 EKS에서의 EMR 아키텍처에서 중요한 역할을 합니다. 다음은 몇 가지 주요 역할입니다.

  • 포드 관리. 쿠버네티스는 쿠버네티스 클러스터 내에서 가장 작은 관리 가능한 단위로 포드를 유지합니다. 따라서 EKS에서의 EMR의 모든 Spark 작업은 높은 수준의 격리와 유연성을 갖춘 고유의 포드에서 운영됩니다.
  • 리소스 스케줄링. 쿠버네티스는 리소스 요청 및 제약 조건에 따라 포드를 지능적으로 스케줄링하여 사용 가능한 리소스를 최적화합니다. 이로 인해 성능이 향상되고 낭비가 줄어듭니다.
  • 확장성. 쿠버네티스는 수평 및 수직 확장을 모두 지원합니다. 현재 작업 부하에 따라 동적으로 팟의 수를 조정할 수 있으며, 수요가 높은 경우에는 확장하고 사용량이 낮은 경우에는 축소합니다.
  • 자가 치유. 일부 POD가 실패할 경우, 쿠버네티스는 이를 독립적으로 감지하고 교체하여 클러스터에서 실행되는 애플리케이션의 높은 복원력을 보장합니다.

전환 계획

현재 EMR 작업 부하 및 요구 사항 평가

전통적인 EMR에서 EKS의 EMR로 전환하기 전에 현재 EMR 작업 부하를 철저히 평가하는 것이 중요합니다. 기존 EMR 환경 내에서 실행 중인 모든 작업과 예약된 작업을 목록화하는 것부터 시작하십시오. 현재 사용 중인 다양한 애플리케이션, 라이브러리 및 구성을 식별합니다. 이 포괄적인 인벤토리는 원활한 전환의 기초가 될 것입니다.

다음으로, 현재 작업 부하의 성능 지표를 분석합니다. 여기에는 런타임, 메모리 사용량, CPU 사용량 및 I/O 작업이 포함됩니다. 이러한 지표를 이해하면 새로운 환경이 기존 환경보다 적어도 같은 성능을 발휘하도록 보장하는 기준선을 설정하는 데 도움이 됩니다. 또한, 작업 부하의 확장성 요구 사항을 고려하십시오. 일부 작업 부하는 피크 기간 동안 상당한 리소스를 필요로 할 수 있으며, 다른 작업은 지속적으로 실행되지만 리소스 소비가 낮습니다.

잠재적 문제 및 해결책 식별

EKS에서 EMR로 전환하는 것은 다양한 기술적 및 운영적 과제를 가져옵니다. 이러한 과제를 조기에 인식하는 것은 효과적인 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

  • 호환성 문제. EKS에서의 EMR은 특정 구성 및 애플리케이션 측면에서 다를 수 있습니다. 호환성을 위해 애플리케이션을 테스트하고 필요에 따라 조정할 준비를 하십시오.
  • 자원 관리. 전통적인 EMR과는 달리, EKS에서의 EMR은 자원 할당을 위해 Kubernetes를 활용합니다. 자원을 효율적으로 관리하기 위해 노드, 파드, 네임스페이스와 같은 Kubernetes 개념을 배웁니다.
  • 보안 문제. 시스템 전환은 보안 취약점을 드러낼 수 있습니다. 현재 보안 조치를 평가하고 새로운 설정에서 이를 복제하거나 개선할 수 있는지 확인합니다. 여기에는 네트워크 정책, IAM 역할 및 데이터 암호화 관행이 포함됩니다.
  • 운영 오버헤드. Kubernetes로의 전환은 새로운 운영 도구와 프로세스를 배우는 것을 필요로 합니다. Kubernetes 관리 및 모니터링을 용이하게 하는 도구의 채택과 충분한 교육을 계획합니다.

전환 로드맵 작성

다음 단계는 상세한 전환 로드맵을 작성하는 것입니다. 이 로드맵은 전환 프로세스의 각 단계를 명확하게 설명하고 프로젝트를 원활하게 진행하기 위한 이정표를 포함해야 합니다.

1단계. 준비 단계

작업 부하의 하위 집합을 사용하여 마이그레이션을 테스트하는 파일럿 프로젝트를 설정합니다. 이 단계에는 Amazon EKS 클러스터 구성 및 필요한 EMR on EKS 구성 요소 설치가 포함됩니다.

단계 2. 파일럿 마이그레이션

EMR 작업의 작고 대표적인 샘플을 EMR on EKS로 마이그레이션합니다. 호환성 및 성능을 검증하고 결과에 따라 조정합니다.

단계 3. 전체 마이그레이션

모든 작업 부하를 점진적으로 포함하도록 마이그레이션을 진행합니다. 전환이 원활하게 이루어질 수 있도록 성능 지표를 적극적으로 모니터링하고 비교하는 것이 중요합니다.

단계 4. 마이그레이션 후 최적화

마이그레이션 후 새로운 환경을 지속적으로 최적화합니다. 효과적인 자원 사용을 보장하기 위해 자동 스케일링 및 적정 크기 조정 전략을 구현합니다.

단계 5. 교육 및 문서화

새로운 도구와 프로세스에 대해 팀을 위한 포괄적인 교육을 제공합니다. 모범 사례와 교훈을 포함하여 전체 마이그레이션 과정을 문서화합니다.

모범 사례 및 고려 사항

EMR on EKS를 위한 보안 모범 사례

EMR on EKS로 전환하는 동안 보안이 최우선으로 고려됩니다. 데이터 보안 및 규정 준수 법률이 프로세스의 원활하고 안전한 운영을 보장합니다.

  • IAM 역할 및 정책. AWS IAM 역할을 사용하여 최소 권한 접근을 설정합니다. 사용자와 애플리케이션의 필요에 따라 권한을 부여하는 정책을 만듭니다.
  • 네트워크 보안. VPC 엔드포인트를 최대한 활용하여 EKS 클러스터와 다른 AWS 서비스 간에 안전한 연결을 설정하십시오. 인스턴스 및 서브넷 수준에서의 인바운드 및 아웃바운드 트래픽은 보안 그룹과 네트워크 ACL을 통해 보호할 수 있습니다.
  • 데이터 암호화. 전송 중 및 저장 중인 데이터 암호화를 구현하십시오. 이를 위해 AWS KMS를 활용하여 키 관리가 용이해집니다. S3 버킷에 저장된 데이터와 전송 중인 데이터에 대해 암호화를 활성화하십시오.
  • 모니터링 및 감사. AWS CloudTrail 및 Amazon CloudWatch를 사용하여 활동 추적, 의심스러운 활동 탐지 및 보안 표준 준수를 위한 지속적인 모니터링을 구현하십시오.

성능 튜닝 및 최적화 기술

EMR on EKS에서 성능 튜닝은 리소스를 효율적으로 활용하고 워크로드가 적절하게 실행되도록 하는 데 중요합니다.

  1. 리소스 할당. 리소스는 워크로드에 따라 할당되어야 합니다. Kubernetes 노드 선택기와 네임스페이스는 효과적인 리소스 할당을 가능하게 합니다.
  2. Spark 구성 튜닝. spark.executor.memory, spark.executor.cores, spark.sql.shuffle.partitions와 같은 Spark 구성 매개변수는 튜닝이 필요합니다. 튜닝은 클러스터의 활용도와 용량에 따라 작업에 의존해야 합니다.
  3. 작업 분배. Kubernetes 스케줄링 정책을 사용하여 작업을 노드에 고르게 분배하십시오. 이는 병목 현상을 방지하고 균형 잡힌 리소스 사용을 보장하는 데 도움이 됩니다.
  4. 프로파일링 및 모니터링. CloudWatch 및 Spark UI와 같은 도구를 사용하여 작업 성능을 모니터링합니다. 인사이트를 기반으로 구성 조정을 통해 성능 병목 현상을 식별하고 해결합니다.

확장성 및 고가용성 고려사항

  1. 자동 확장. Kubernetes 수평 포드 자동 조정기(HPA) 및 클러스터 자동 조정기를 사용하여 클러스터 및 워크로드의 자동 확장을 활용합니다. 이는 작업의 요구에 맞춰 자동으로 리소스를 프로비저닝합니다.
  2. 장애 허용. 여러 가용 영역(AZ)에 노드를 분산시켜 클러스터를 고가용성으로 설정합니다. 이는 AZ 특정 장애로 인한 다운타임의 가능성을 줄입니다.
  3. 백업 및 복구. 중요한 데이터 및 클러스터 구성을 정기적으로 백업합니다. AWS Backup 및 스냅샷을 사용하여 장애 발생 시 신속하게 복구할 수 있도록 합니다.
  4. 로드 밸런싱. Kubernetes 서비스 및 AWS 로드 밸런서 컨트롤러와 같은 로드 밸런싱 메커니즘을 사용하여 워크로드를 분산시킵니다. 이는 들어오는 요청이 사용 가능한 노드에 고르게 분산되도록 보장합니다.

결론

EMR을 EKS로 전환할 것을 고려하는 팀은 첫 번째 단계로 현재 EMR 워크로드 및 인프라에 대한 철저한 평가를 해야 합니다. 운영 요구에 특정한 잠재적인 이점을 평가하고 파일럿 프로젝트 및 단계적 마이그레이션 계획을 포함한 포괄적인 전환 로드맵을 작성합니다. 팀이 Kubernetes 및 EKS에서 EMR의 뉘앙스에 대한 교육을 받는 것은 원활한 전환과 장기적인 성공을 보장하는 데 필수적입니다.

작은 작업 부하부터 시작하여 상황을 파악하고 새로운 환경에 대한 자신감이 커짐에 따라 점차적으로 확장하십시오. 전환 과정에서 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 및 거버넌스 프레임워크를 설정하는 것을 우선시하십시오. 리소스 사용과 지출을 추적하기 위해 모니터링 도구와 비용 관리 솔루션을 구현하십시오.

또한 EMR on EKS의 전체 잠재력을 활용하여 혁신과 운영 우수성을 이끌어내기 위해 학습과 적응에 적극적인 접근 방식을 채택할 것을 권장합니다.

Source:
https://dzone.com/articles/amazon-emr-to-emr-on-eks-transition