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…

Kubernetes 작업 부하가 복잡해짐에 따라 성능을 유지하면서 최적의 자원 활용을 보장하는 것이 중요한 도전 과제가 됩니다. 과잉 프로비저닝은 비용 낭비를 초래하고, 부족한 프로비저닝은 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있습니다. StormForge는 작업 부하의 크기를 자동으로 조정하는 기계 학습 기반 접근 방식을 제공하여 팀이 비용과 성능 간의 완벽한 균형을 찾도록 도와줍니다. 이 문서는 Kubernetes 작업 최적화를 위한 StormForge 구현에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 전제 조건 시작하기 전에, 작동하는 Kubernetes 클러스터가 있는지 확인하세요 (minikube, kind와 같은 도구 또는 RKS, GKE, EKS, AKS와 같은 관리형…

기업이 점점 더 미니서비스와 컨테이너화된 작업을 관리하기 위해 Kubernetes를 채택함에 따라, 이러한 배포물을 보호하는 것이 매우 중요해집니다. 비무장 지대 (DMZ) 클러스터는 공개 서비스와 민감한 내부 자원을 격리하는 검증된 보안 구조로, 외부 위협으로부터 강력한 보호를 제공합니다. 이 기사에서는 Kubernetes에서의 DMZ 클러스터 개념, 그 중요성, 그리고 이러한 견고한 보안 조치를 효과적으로 구현하는 방법을 살펴볼 것입니다. Kubernetes에서의 DMZ 클러스터란 무엇인가요? DMZ는 외부 트래픽에게 특정 서비스를 노출시키면서 내부 네트워크를 보호하는 네트워크 경계를 말합니다. Kubernetes에서는 이러한 아키텍처를 구현하기 위해 공개 서비스와 내부 작업을 위한 별도의…

Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션의 사실상의 표준이 되었으며, 확장성, 복원력 및 배포의 용이성을 제공합니다. 그러나 Kubernetes 환경을 관리하는 것은 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 관리자가나 개발자가 직면하는 일반적인 문제 중 하나는 포드 충돌입니다. 이 기사에서는 포드 충돌의 원인을 살펴보고 이러한 문제를 진단하고 해결하기 위한 효과적인 전략을 설명하겠습니다. Kubernetes 포드 충돌의 일반적인 원인 1. 메모리 부족(OOM) 오류 원인 리소스 한도 내에서 메모리 할당 부족으로 인해 발생합니다. 컨테이너는 종종 초기 추정보다 더 많은 메모리를 소비하여 종료됩니다. 증상 포드가 퇴출되거나 재시작되거나 OOMKilled 오류로 종료됩니다. 메모리…

위대로운 Deming의 말씀에 따르면 “측정하지 않으면 관리할 수 없습니다“. 관찰 가능성과 모니터링은 우리의 서비스를 측정하는 방법입니다. 쿠버네티스는 배포와 확장을 다루는 방식에서 혁명적입니다. 그러나 컨테이너가 지속적으로 생성되고 파괴되는 방식은 때로 모니터링에 어려움을 줄 수 있습니다. 이것이 바로 관찰 가능성이 필요한 이유이며, 시스템이 어떻게 작동하고 문제가 발생하는지에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. 쿠버네티스 용어를 다시 살펴보고 싶으신가요? 5분 안에 쿠버네티스를 이해하다를 읽어보세요Demystifying Kubernetes in 5 Minutes. 쿠버네티스에서의 관찰 가능성이란 무엇인가요? 사람들은 관측 가능성을 우산 용어로 사용하는 것을 좋아합니다. 그러나 일반적으로 메트릭, 로그 및…

클라우드 네이티브 아키텍처와 컨테이너화의 채택은 애플리케이션을 개발, 배포 및 관리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 컨테이너는 속도, 민첩성 및 확장성을 제공하여 IT 전략의 중대한 변화를 촉진하고 있습니다. 그러나 많은 조직의 현실은 가상 머신(VM)이 여전히 중요한 역할을 하고 있다는 것입니다. 특히 레거시 또는 상태 기반 애플리케이션과 관련하여 더욱 그렇습니다. 골드만 삭스와 같은 선도적인 금융 기관조차도 컨테이너화된 워크로드와 함께 VMs의 가치를 인식하고 있습니다 그리고 이를 효율적으로 관리하는 방법을 모색하고 있습니다. 이로 인해 잠재적인 격차가 발생합니다: 한쪽에는 컨테이너화의 이점이 있고 다른쪽에는 VMs에 대한 지속적인 필요가…

MLOps, 또는 기계 학습 운영은 기계 학습(ML), 데이터 엔지니어링 및 DevOps를 결합하여 ML 모델 생애 주기를 효율적으로 자동화하는 일련의 관행입니다. MLOps는 현재 데이터 과학 워크플로의 필수 요소입니다. 이는 현대 정보 기술 환경의 기본 구성 요소이며, 앞으로 몇 년간 그 영향력이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 처리, 모델 개발에서 배포, 모니터링, 지속적인 개선에 이르기까지 모든 것을 포괄하여 기계 학습을 생산 환경에 통합하는 데 있어 중요한 분야가 됩니다. 그러나 MLOps에서 중요한 도전 과제는 기계 학습 작업의 고유한 요구 사항을 처리할 수 있는…

현대 소프트웨어 개발은 빠른 배포 주기, 확장성 및 복원력을 요구합니다. Kubernetes는 확장 가능한 컨테이너화된 애플리케이션 관리가 가능하도록 하는 기본 오케스트레이션 플랫폼으로 자리 잡았습니다. GitLab CI/CD 파이프라인과 결합하면 Kubernetes 배포가 자동화되고 반복 가능하며 신뢰할 수 있게 됩니다. 이 기사는 GitLab CI를 사용하여 Kubernetes에 대한 CI/CD 파이프라인을 설정하는 기술적 세부 사항을 탐구합니다. 전제 조건 CI/CD 파이프라인을 구성하기 전에 다음 요구 사항이 충족되었는지 확인하십시오: GitLab 계정: CI/CD 파이프라인이 구성될 GitLab 리포지토리에 대한 액세스 권한이 필요합니다. Kubernetes 클러스터: Minikube(로컬 테스트용) 또는 Google Kubernetes Engine(GKE),…

Kubernetes의 일시적 컨테이너는 운영자가 동일한 Pod 내에 단기적인 컨테이너를 생성하여 실행 중인 Pod를 디버그하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 강력한 기능입니다. 이는 별도의 환경에서 재현할 수 없는 문제에 특히 유용합니다. 일시적 컨테이너를 사용하면 실행 중인 Pod에 컨테이너를 연결하고 파일 시스템, 네트워크 설정 또는 실행 중인 프로세스를 검사한 후, Pod의 주요 컨테이너에 영향을 주지 않고 컨테이너를 폐기할 수 있습니다. 일시적 컨테이너란? 일시적 컨테이너는 애플리케이션 작업의 일부로 실행되지 않고 디버깅 목적으로 기존 Pod에 추가되는 특별한 컨테이너입니다. 이들은 Pod 내의 다른 컨테이너와 동일한…