쿠버네티스 확장

• 1: 쿠버네티스 API 확장하기
• 1.1: 커스텀 리소스
• 1.2: 쿠버네티스 API 애그리게이션 레이어(aggregation layer)
• 2: 오퍼레이터(operator) 패턴
• 3: 컴퓨트, 스토리지 및 네트워킹 익스텐션
• 3.1: 네트워크 플러그인
• 3.2: 장치 플러그인

1 - 쿠버네티스 API 확장하기

1.1 - 커스텀 리소스

커스텀 리소스 는 쿠버네티스 API의 익스텐션이다. 이 페이지에서는 쿠버네티스 클러스터에 커스텀 리소스를 추가할 시기와 독립형 서비스를 사용하는 시기에 대해 설명한다. 커스텀 리소스를 추가하는 두 가지 방법과 이들 중에서 선택하는 방법에 대해 설명한다.

커스텀 리소스

리소스 는 쿠버네티스 API에서 특정 종류의 API 오브젝트 모음을 저장하는 엔드포인트이다. 예를 들어 빌트인 파드 리소스에는 파드 오브젝트 모음이 포함되어 있다.

커스텀 리소스 는 쿠버네티스 API의 익스텐션으로, 기본 쿠버네티스 설치에서 반드시 사용할 수 있는 것은 아니다. 이는 특정 쿠버네티스 설치에 수정이 가해졌음을 나타낸다. 그러나 많은 핵심 쿠버네티스 기능은 이제 커스텀 리소스를 사용하여 구축되어, 쿠버네티스를 더욱 모듈화한다.

동적 등록을 통해 실행 중인 클러스터에서 커스텀 리소스가 나타나거나 사라질 수 있으며 클러스터 관리자는 클러스터 자체와 독립적으로 커스텀 리소스를 업데이트 할 수 있다. 커스텀 리소스가 설치되면 사용자는 파드 와 같은 빌트인 리소스와 마찬가지로 kubectl을 사용하여 해당 오브젝트를 생성하고 접근할 수 있다.

커스텀 컨트롤러

자체적으로 커스텀 리소스를 사용하면 구조화된 데이터를 저장하고 검색할 수 있다. 커스텀 리소스를 커스텀 컨트롤러 와 결합하면, 커스텀 리소스가 진정한 선언적(declarative) API 를 제공하게 된다.

쿠버네티스 선언적 API는 책임의 분리를 강제한다. 사용자는 리소스의 의도한 상태를 선언한다. 쿠버네티스 컨트롤러는 쿠버네티스 오브젝트의 현재 상태가 선언한 의도한 상태에 동기화 되도록 한다. 이는 서버에 무엇을 해야할지 지시하는 명령적인 API와는 대조된다.

클러스터 라이프사이클과 관계없이 실행 중인 클러스터에 커스텀 컨트롤러를 배포하고 업데이트할 수 있다. 커스텀 컨트롤러는 모든 종류의 리소스와 함께 작동할 수 있지만 커스텀 리소스와 결합할 때 특히 효과적이다. 오퍼레이터 패턴은 사용자 정의 리소스와 커스텀 컨트롤러를 결합한다. 커스텀 컨트롤러를 사용하여 특정 애플리케이션에 대한 도메인 지식을 쿠버네티스 API의 익스텐션으로 인코딩할 수 있다.

쿠버네티스 클러스터에 커스텀 리소스를 추가해야 하나?

새로운 API를 생성할 때 쿠버네티스 클러스터 API와 생성한 API를 애그리게이트할 것인지 아니면 생성한 API를 독립적으로 유지할 것인지 고려하자.

선언적 API

선언적 API에서는 다음의 특성이 있다.

• API는 상대적으로 적은 수의 상대적으로 작은 오브젝트(리소스)로 구성된다.
• 오브젝트는 애플리케이션 또는 인프라의 구성을 정의한다.
• 오브젝트는 비교적 드물게 업데이트 된다.
• 사람이 종종 오브젝트를 읽고 쓸 필요가 있다.
• 오브젝트의 주요 작업은 CRUD-y(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제)이다.
• 오브젝트 간 트랜잭션은 필요하지 않다. API는 정확한(exact) 상태가 아니라 의도한 상태를 나타낸다.

명령형 API는 선언적이지 않다. 자신의 API가 선언적이지 않을 수 있다는 징후는 다음과 같다.

• 클라이언트는 "이 작업을 수행한다"라고 말하고 완료되면 동기(synchronous) 응답을 받는다.
• 클라이언트는 "이 작업을 수행한다"라고 말한 다음 작업 ID를 다시 가져오고 별도의 오퍼레이션(operation) 오브젝트를 확인하여 요청의 완료 여부를 결정해야 한다.
• RPC(원격 프로시저 호출)에 대해 얘기한다.
• 대량의 데이터를 직접 저장한다. 예: > 오브젝트별 몇 kB 또는 > 1000개의 오브젝트.
• 높은 대역폭 접근(초당 10개의 지속적인 요청)이 필요하다.
• 최종 사용자 데이터(예: 이미지, PII 등) 또는 애플리케이션에서 처리한 기타 대규모 데이터를 저장한다.
• 오브젝트에 대한 자연스러운 조작은 CRUD-y가 아니다.
• API는 오브젝트로 쉽게 모델링되지 않는다.
• 작업 ID 또는 작업 오브젝트로 보류 중인 작업을 나타내도록 선택했다.

컨피그맵을 사용해야 하나, 커스텀 리소스를 사용해야 하나?

다음 중 하나에 해당하면 컨피그맵을 사용하자.

• mysql.cnf 또는 pom.xml과 같이 잘 문서화된 기존 구성 파일 형식이 있다.
• 전체 구성 파일을 컨피그맵의 하나의 키에 넣고 싶다.
• 구성 파일의 주요 용도는 클러스터의 파드에서 실행 중인 프로그램이 파일을 사용하여 자체 구성하는 것이다.
• 파일 사용자는 쿠버네티스 API가 아닌 파드의 환경 변수 또는 파드의 파일을 통해 사용하는 것을 선호한다.
• 파일이 업데이트될 때 디플로이먼트 등을 통해 롤링 업데이트를 수행하려고 한다.

다음 중 대부분이 적용되는 경우 커스텀 리소스(CRD 또는 애그리게이트 API(aggregated API))를 사용하자.

• 쿠버네티스 클라이언트 라이브러리 및 CLI를 사용하여 새 리소스를 만들고 업데이트하려고 한다.
• kubectl 의 최상위 지원을 원한다. 예: kubectl get my-object object-name.
• 새 오브젝트에 대한 업데이트를 감시한 다음 다른 오브젝트를 CRUD하거나 그 반대로 하는 새로운 자동화를 구축하려고 한다.
• 오브젝트의 업데이트를 처리하는 자동화를 작성하려고 한다.
• .spec, .status 및 .metadata와 같은 쿠버네티스 API 규칙을 사용하려고 한다.
• 제어된 리소스의 콜렉션 또는 다른 리소스의 요약에 대한 오브젝트가 되기를 원한다.

커스텀 리소스 추가

쿠버네티스는 클러스터에 커스텀 리소스를 추가하는 두 가지 방법을 제공한다.

• CRD는 간단하며 프로그래밍 없이 만들 수 있다.
• API 애그리게이션에는 프로그래밍이 필요하지만, 데이터 저장 방법 및 API 버전 간 변환과 같은 API 동작을 보다 강력하게 제어할 수 있다.

쿠버네티스는 다양한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 이 두 가지 옵션을 제공하므로 사용의 용이성이나 유연성이 저하되지 않는다.

애그리게이트 API는 기본 API 서버 뒤에 있는 하위 API 서버이며 프록시 역할을 한다. 이 배치를 API 애그리게이션(AA)이라고 한다. 사용자에게는 쿠버네티스 API가 확장된 것으로 나타난다.

CRD를 사용하면 다른 API 서버를 추가하지 않고도 새로운 타입의 리소스를 생성할 수 있다. CRD를 사용하기 위해 API 애그리게이션을 이해할 필요는 없다.

설치 방법에 관계없이 새 리소스는 커스텀 리소스라고 하며 빌트인 쿠버네티스 리소스(파드 등)와 구별된다.

커스텀리소스데피니션

커스텀리소스데피니션 API 리소스를 사용하면 커스텀 리소스를 정의할 수 있다. CRD 오브젝트를 정의하면 지정한 이름과 스키마를 사용하여 새 커스텀 리소스가 만들어진다. 쿠버네티스 API는 커스텀 리소스의 스토리지를 제공하고 처리한다. CRD 오브젝트의 이름은 유효한 DNS 서브도메인 이름이어야 한다.

따라서 커스텀 리소스를 처리하기 위해 자신의 API 서버를 작성할 수 없지만 구현의 일반적인 특성으로 인해 API 서버 애그리게이션보다 유연성이 떨어진다.

새 커스텀 리소스를 등록하고 새 리소스 타입의 인스턴스에 대해 작업하고 컨트롤러를 사용하여 이벤트를 처리하는 방법에 대한 예제는 커스텀 컨트롤러 예제를 참고한다.

API 서버 애그리게이션

일반적으로 쿠버네티스 API의 각 리소스에는 REST 요청을 처리하고 오브젝트의 퍼시스턴트 스토리지를 관리하는 코드가 필요하다. 주요 쿠버네티스 API 서버는 파드 및 서비스 와 같은 빌트인 리소스를 처리하고, 일반적으로 CRD를 통해 커스텀 리소스를 처리할 수 있다.

애그리게이션 레이어를 사용하면 자체 API 서버를 작성하고 배포하여 커스텀 리소스에 대한 특수한 구현을 제공할 수 있다. 주(main) API 서버는 사용자의 커스텀 리소스에 대한 요청을 사용자의 자체 API 서버에 위임하여 모든 클라이언트가 사용할 수 있게 한다.

커스텀 리소스를 추가할 방법 선택

CRD는 사용하기가 더 쉽다. 애그리게이트 API가 더 유연하다. 자신의 요구에 가장 잘 맞는 방법을 선택하자.

일반적으로 CRD는 다음과 같은 경우에 적합하다.

• 필드가 몇 개 되지 않는다
• 회사 내에서 또는 소규모 오픈소스 프로젝트의 일부인(상용 제품이 아닌) 리소스를 사용하고 있다.

사용 편의성 비교

CRD는 애그리게이트 API보다 생성하기가 쉽다.

고급 기능 및 유연성

애그리게이트 API는 보다 고급 API 기능과 스토리지 레이어와 같은 다른 기능의 사용자 정의를 제공한다.

일반적인 기능

CRD 또는 AA를 통해 커스텀 리소스를 생성하면 쿠버네티스 플랫폼 외부에서 구현하는 것과 비교하여 API에 대한 많은 기능이 제공된다.

커스텀 리소스 설치 준비

클러스터에 커스텀 리소스를 추가하기 전에 알아야 할 몇 가지 사항이 있다.

써드파티 코드 및 새로운 장애 포인트

CRD를 생성해도 새로운 장애 포인트(예를 들어, API 서버에서 장애를 유발하는 써드파티 코드가 실행됨)가 자동으로 추가되지는 않지만, 패키지(예: 차트(Charts)) 또는 기타 설치 번들에는 CRD 및 새로운 커스텀 리소스에 대한 비즈니스 로직을 구현하는 써드파티 코드의 디플로이먼트가 포함되는 경우가 종종 있다.

애그리게이트 API 서버를 설치하려면 항상 새 디플로이먼트를 실행해야 한다.

스토리지

커스텀 리소스는 컨피그맵과 동일한 방식으로 스토리지 공간을 사용한다. 너무 많은 커스텀 리소스를 생성하면 API 서버의 스토리지 공간이 과부하될 수 있다.

애그리게이트 API 서버는 기본 API 서버와 동일한 스토리지를 사용할 수 있으며 이 경우 동일한 경고가 적용된다.

인증, 권한 부여 및 감사

CRD는 항상 API 서버의 빌트인 리소스와 동일한 인증, 권한 부여 및 감사 로깅을 사용한다.

권한 부여에 RBAC를 사용하는 경우 대부분의 RBAC 역할은 새로운 리소스에 대한 접근 권한을 부여하지 않는다(클러스터 관리자 역할 또는 와일드 카드 규칙으로 생성된 역할 제외). 새로운 리소스에 대한 접근 권한을 명시적으로 부여해야 한다. CRD 및 애그리게이트 API는 종종 추가하는 타입에 대한 새로운 역할 정의와 함께 제공된다.

애그리게이트 API 서버는 기본 API 서버와 동일한 인증, 권한 부여 및 감사를 사용하거나 사용하지 않을 수 있다.

커스텀 리소스에 접근

쿠버네티스 클라이언트 라이브러리를 사용하여 커스텀 리소스에 접근할 수 있다. 모든 클라이언트 라이브러리가 커스텀 리소스를 지원하는 것은 아니다. Go 와 python 클라이언트 라이브러리가 지원한다.

커스텀 리소스를 추가하면 다음을 사용하여 접근할 수 있다.

• kubectl
• 쿠버네티스 동적 클라이언트
• 작성한 REST 클라이언트
• 쿠버네티스 클라이언트 생성 도구를 사용하여 생성된 클라이언트(하나를 생성하는 것은 고급 기능이지만, 일부 프로젝트는 CRD 또는 AA와 함께 클라이언트를 제공할 수 있다).

다음 내용

• 애그리게이션 레이어(aggregation layer)로 쿠버네티스 API 확장하는 방법에 대해 배우기.

• 커스텀리소스데피니션으로 쿠버네티스 API 확장하는 방법에 대해 배우기.

1.2 - 쿠버네티스 API 애그리게이션 레이어(aggregation layer)

애그리게이션 레이어는 코어 쿠버네티스 API가 제공하는 기능 이외에 더 많은 기능을 제공할 수 있도록 추가 API를 더해 쿠버네티스를 확장할 수 있게 해준다. 추가 API는 메트릭 서버와 같이 미리 만들어진 솔루션이거나 사용자가 직접 개발한 API일 수 있다.

애그리게이션 레이어는 kube-apiserver가 새로운 종류의 오브젝트를 인식하도록 하는 방법인 사용자 정의 리소스와는 다르다.

애그리게이션 레이어

애그리게이션 레이어는 kube-apiserver 프로세스 안에서 구동된다. 확장 리소스가 등록되기 전까지, 애그리게이션 레이어는 아무 일도 하지 않는다. API를 등록하기 위해서, 사용자는 쿠버네티스 API 내에서 URL 경로를 "요구하는(claim)" APIService 오브젝트를 추가해야 한다. 이때, 애그리게이션 레이어는 해당 API 경로(예: /apis/myextensions.mycompany.io/v1/...)로 전송되는 모든 것을 등록된 APIService로 프록시하게 된다.

APIService를 구현하는 가장 일반적인 방법은 클러스터 내에 실행되고 있는 파드에서 extension API server 를 실행하는 것이다. extension API server를 사용해서 클러스터의 리소스를 관리하는 경우 extension API server("extension-apiserver" 라고도 한다)는 일반적으로 하나 이상의 컨트롤러와 쌍을 이룬다. apiserver-builder 라이브러리는 extension API server와 연관된 컨틀로러에 대한 스켈레톤을 제공한다.

응답 레이턴시

Extension-apiserver는 kube-apiserver로 오가는 연결의 레이턴시가 낮아야 한다. kube-apiserver로 부터의 디스커버리 요청은 왕복 레이턴시가 5초 이내여야 한다.

Extension API server가 레이턴시 요구 사항을 달성할 수 없는 경우 이를 충족할 수 있도록 변경하는 것을 고려한다.

다음 내용

• 사용자의 환경에서 Aggregator를 동작시키려면, 애그리게이션 레이어를 설정한다.
• 다음에, 확장 API 서버를 구성해서 애그리게이션 레이어와 연계한다.
• API 레퍼런스에서 API 서비스에 대해 읽어본다.

대안으로, 어떻게 쿠버네티스 API를 커스텀 리소스 데피니션으로 확장하는지를 배워본다.

2 - 오퍼레이터(operator) 패턴

오퍼레이터(Operator)는 사용자 정의 리소스를 사용하여 애플리케이션 및 해당 컴포넌트를 관리하는 쿠버네티스의 소프트웨어 익스텐션이다. 오퍼레이터는 쿠버네티스 원칙, 특히 컨트롤 루프를 따른다.

동기 부여

오퍼레이터 패턴은 서비스 또는 서비스 셋을 관리하는 운영자의 주요 목표를 포착하는 것을 목표로 한다. 특정 애플리케이션 및 서비스를 돌보는 운영자는 시스템의 작동 방식, 배포 방법 및 문제가 있는 경우 대처 방법에 대해 깊이 알고 있다.

쿠버네티스에서 워크로드를 실행하는 사람들은 종종 반복 가능한 작업을 처리하기 위해 자동화를 사용하는 것을 좋아한다. 오퍼레이터 패턴은 쿠버네티스 자체가 제공하는 것 이상의 작업을 자동화하기 위해 코드를 작성하는 방법을 포착한다.

쿠버네티스의 오퍼레이터

쿠버네티스는 자동화를 위해 설계되었다. 기본적으로 쿠버네티스의 중추를 통해 많은 빌트인 자동화 기능을 사용할 수 있다. 쿠버네티스를 사용하여 워크로드 배포 및 실행을 자동화할 수 있고, 또한 쿠버네티스가 수행하는 방식을 자동화할 수 있다.

쿠버네티스의 오퍼레이터 패턴 개념을 통해 쿠버네티스 코드 자체를 수정하지 않고도 컨트롤러를 하나 이상의 사용자 정의 리소스(custom resource)에 연결하여 클러스터의 동작을 확장할 수 있다. 오퍼레이터는 사용자 정의 리소스의 컨트롤러 역할을 하는 쿠버네티스 API의 클라이언트이다.

오퍼레이터 예시

오퍼레이터를 사용하여 자동화할 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같다.

• 주문형 애플리케이션 배포
• 해당 애플리케이션의 상태를 백업하고 복원
• 데이터베이스 스키마 또는 추가 구성 설정과 같은 관련 변경 사항에 따른 애플리케이션 코드 업그레이드 처리
• 쿠버네티스 API를 지원하지 않는 애플리케이션에 서비스를 게시하여 검색을 지원
• 클러스터의 전체 또는 일부에서 장애를 시뮬레이션하여 가용성 테스트
• 내부 멤버 선출 절차없이 분산 애플리케이션의 리더를 선택

오퍼레이터의 모습을 더 자세하게 볼 수 있는 방법은 무엇인가? 예시는 다음과 같다.

1. 클러스터에 구성할 수 있는 SampleDB라는 사용자 정의 리소스.
2. 오퍼레이터의 컨트롤러 부분이 포함된 파드의 실행을 보장하는 디플로이먼트.
3. 오퍼레이터 코드의 컨테이너 이미지.
4. 컨트롤 플레인을 쿼리하여 어떤 SampleDB 리소스가 구성되어 있는지 알아내는 컨트롤러 코드.
5. 오퍼레이터의 핵심은 API 서버에 구성된 리소스와 현재 상태를 일치시키는 방법을 알려주는 코드이다.
   • 새 SampleDB를 추가하면 오퍼레이터는 퍼시스턴트볼륨클레임을 설정하여 내구성있는 데이터베이스 스토리지, SampleDB를 실행하는 스테이트풀셋 및 초기 구성을 처리하는 잡을 제공한다.
   • SampleDB를 삭제하면 오퍼레이터는 스냅샷을 생성한 다음 스테이트풀셋과 볼륨도 제거되었는지 확인한다.
6. 오퍼레이터는 정기적인 데이터베이스 백업도 관리한다. 오퍼레이터는 각 SampleDB 리소스에 대해 데이터베이스에 연결하고 백업을 수행할 수 있는 파드를 생성하는 시기를 결정한다. 이 파드는 데이터베이스 연결 세부 정보 및 자격 증명이 있는 컨피그맵 및 / 또는 시크릿에 의존한다.
7. 오퍼레이터는 관리하는 리소스에 견고한 자동화를 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 추가 지원 코드가 있다. 이 예제에서 코드는 데이터베이스가 이전 버전을 실행 중인지 확인하고, 업그레이드된 경우 이를 업그레이드하는 잡 오브젝트를 생성한다.

오퍼레이터 배포

오퍼레이터를 배포하는 가장 일반적인 방법은 커스텀 리소스 데피니션의 정의 및 연관된 컨트롤러를 클러스터에 추가하는 것이다. 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 것처럼 컨트롤러는 일반적으로 컨트롤 플레인 외부에서 실행된다. 예를 들어 클러스터에서 컨트롤러를 디플로이먼트로 실행할 수 있다.

오퍼레이터 사용

오퍼레이터가 배포되면 오퍼레이터가 사용하는 리소스의 종류를 추가, 수정 또는 삭제하여 사용한다. 위의 예에 따라 오퍼레이터 자체에 대한 디플로이먼트를 설정한 후 다음을 수행한다.

kubectl get SampleDB                   # 구성된 데이터베이스 찾기

kubectl edit SampleDB/example-database # 일부 설정을 수동으로 변경하기

…이것으로 끝이다! 오퍼레이터는 변경 사항을 적용하고 기존 서비스를 양호한 상태로 유지한다.

자신만의 오퍼레이터 작성

에코시스템에 원하는 동작을 구현하는 오퍼레이터가 없다면 직접 코딩할 수 있다.

또한 쿠버네티스 API의 클라이언트 역할을 할 수 있는 모든 언어 / 런타임을 사용하여 오퍼레이터(즉, 컨트롤러)를 구현한다.

다음은 클라우드 네이티브 오퍼레이터를 작성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 라이브러리와 도구들이다.

• Charmed Operator Framework
• Java Operator SDK
• Kopf (Kubernetes Operator Pythonic Framework)
• kube-rs (Rust)
• kubebuilder 사용하기
• KubeOps (.NET 오퍼레이터 SDK)
• KUDO (Kubernetes Universal Declarative Operator)
• 웹훅(WebHook)과 함께 Metacontroller를 사용하여 직접 구현하기
• 오퍼레이터 프레임워크
• shell-operator

다음 내용

• CNCF 오퍼레이터 백서 읽어보기
• 사용자 정의 리소스에 대해 더 알아보기
• OperatorHub.io에서 유스케이스에 맞는 이미 만들어진 오퍼레이터 찾기
• 다른 사람들이 사용할 수 있도록 자신의 오퍼레이터를 게시하기
• 오퍼레이터 패턴을 소개한 CoreOS 원본 글 읽기 (이 링크는 원본 글에 대한 보관 버전임)
• 오퍼레이터 구축을 위한 모범 사례에 대한 구글 클라우드(Google Cloud)의 기사 읽기

3 - 컴퓨트, 스토리지 및 네트워킹 익스텐션

3.1 - 네트워크 플러그인

쿠버네티스 1.25 버전은 클러스터 네트워킹을 위해 컨테이너 네트워크 인터페이스(CNI) 플러그인을 지원한다. 클러스터와 호환되며 사용자의 요구 사항을 충족하는 CNI 플러그인을 사용해야 한다. 더 넓은 쿠버네티스 생태계에 다양한 플러그인이 존재한다(오픈소스 및 클로즈드 소스).

CNI 플러그인은 쿠버네티스 네트워크 모델을 구현해야 한다.

v0.4.0 이상의 CNI 스펙과 호환되는 CNI 플러그인을 사용해야 한다. 쿠버네티스 플러그인은 CNI 스펙 v1.0.0과 호환되는 플러그인의 사용을 권장한다(플러그인은 여러 스펙 버전과 호환 가능).

설치

네트워킹 컨텍스트에서 컨테이너 런타임은 kubelet을 위한 CRI 서비스를 제공하도록 구성된 노드의 데몬이다. 특히, 컨테이너 런타임은 쿠버네티스 네트워크 모델을 구현하는 데 필요한 CNI 플러그인을 로드하도록 구성되어야 한다.

컨테이너 런타임에서 CNI 플러그인을 관리하는 방법에 관한 자세한 내용은 아래 예시와 같은 컨테이너 런타임에 대한 문서를 참조하자.

• containerd
• CRI-O

CNI 플러그인을 설치하고 관리하는 방법에 관한 자세한 내용은 해당 플러그인 또는 네트워킹 프로바이더 문서를 참조한다.

네트워크 플러그인 요구 사항

쿠버네티스를 빌드하거나 배포하는 플러그인 개발자와 사용자들을 위해, 플러그인은 kube-proxy를 지원하기 위한 특정 설정이 필요할 수도 있다. iptables 프록시는 iptables에 의존하며, 플러그인은 컨테이너 트래픽이 iptables에 사용 가능하도록 해야 한다. 예를 들어, 플러그인이 컨테이너를 리눅스 브릿지에 연결하는 경우, 플러그인은 net/bridge/bridge-nf-call-iptables sysctl을 1 로 설정하여 iptables 프록시가 올바르게 작동하는지 확인해야 한다. 플러그인이 Linux 브리지를 사용하지 않고 대신 Open vSwitch나 다른 메커니즘을 사용하는 경우, 컨테이너 트래픽이 프록시에 대해 적절하게 라우팅되도록 해야 한다.

kubelet 네트워크 플러그인이 지정되지 않은 경우, 기본적으로 noop 플러그인이 사용되며, net/bridge/bridge-nf-call-iptables=1 을 설정하여 간단한 구성(브릿지가 있는 도커 등)이 iptables 프록시에서 올바르게 작동하도록 한다.

루프백 CNI

쿠버네티스 네트워크 모델을 구현하기 위해 노드에 설치된 CNI 플러그인 외에도, 쿠버네티스는 각 샌드박스(파드 샌드박스, VM 샌드박스 등)에 사용되는 루프백 인터페이스 lo를 제공하기 위한 컨테이너 런타임도 요구한다. 루프백 인터페이스 구현은 CNI 루프백 플러그인을 재사용하거나 자체 코드를 개발하여 수행할 수 있다. (CRI-O 예시 참조)

hostPort 지원

CNI 네트워킹 플러그인은 hostPort 를 지원한다. CNI 플러그인 팀이 제공하는 공식 포트맵(portmap) 플러그인을 사용하거나 portMapping 기능이 있는 자체 플러그인을 사용할 수 있다.

hostPort 지원을 사용하려면, cni-conf-dir 에 portMappings capability 를 지정해야 한다. 예를 들면 다음과 같다.

{
  "name": "k8s-pod-network",
  "cniVersion": "0.4.0",
  "plugins": [
    {
      "type": "calico",
      "log_level": "info",
      "datastore_type": "kubernetes",
      "nodename": "127.0.0.1",
      "ipam": {
        "type": "host-local",
        "subnet": "usePodCidr"
      },
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      }
    },
    {
      "type": "portmap",
      "capabilities": {"portMappings": true}
    }
  ]
}

트래픽 셰이핑(shaping) 지원

실험적인 기능입니다

CNI 네트워킹 플러그인은 파드 수신 및 송신 트래픽 셰이핑도 지원한다. CNI 플러그인 팀에서 제공하는 공식 대역폭(bandwidth) 플러그인을 사용하거나 대역폭 제어 기능이 있는 자체 플러그인을 사용할 수 있다.

트래픽 셰이핑 지원을 활성화하려면, CNI 구성 파일 (기본값 /etc/cni/net.d)에 bandwidth 플러그인을 추가하고, 바이너리가 CNI 실행 파일 디렉터리(기본값: /opt/cni/bin)에 포함되어 있는지 확인한다.

{
  "name": "k8s-pod-network",
  "cniVersion": "0.4.0",
  "plugins": [
    {
      "type": "calico",
      "log_level": "info",
      "datastore_type": "kubernetes",
      "nodename": "127.0.0.1",
      "ipam": {
        "type": "host-local",
        "subnet": "usePodCidr"
      },
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      }
    },
    {
      "type": "bandwidth",
      "capabilities": {"bandwidth": true}
    }
  ]
}

이제 파드에 kubernetes.io/ingress-bandwidth 와 kubernetes.io/egress-bandwidth 어노테이션을 추가할 수 있다. 예를 들면 다음과 같다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/ingress-bandwidth: 1M
    kubernetes.io/egress-bandwidth: 1M
...

다음 내용

3.2 - 장치 플러그인

쿠버네티스는 시스템 하드웨어 리소스를 Kubelet에 알리는 데 사용할 수 있는 장치 플러그인 프레임워크를 제공한다.

공급 업체는 쿠버네티스 자체의 코드를 커스터마이징하는 대신, 수동 또는 데몬셋으로 배포하는 장치 플러그인을 구현할 수 있다. 대상이 되는 장치에는 GPU, 고성능 NIC, FPGA, InfiniBand 어댑터 및 공급 업체별 초기화 및 설정이 필요할 수 있는 기타 유사한 컴퓨팅 리소스가 포함된다.

장치 플러그인 등록

kubelet은 Registration gRPC 서비스를 노출시킨다.

service Registration {
	rpc Register(RegisterRequest) returns (Empty) {}
}

장치 플러그인은 이 gRPC 서비스를 통해 kubelet에 자체 등록할 수 있다. 등록하는 동안, 장치 플러그인은 다음을 보내야 한다.

• 유닉스 소켓의 이름.
• 빌드된 장치 플러그인 API 버전.
• 알리려는 ResourceName. 여기서 ResourceName 은 확장된 리소스 네이밍 체계를 vendor-domain/resourcetype 의 형식으로 따라야 한다. (예를 들어, NVIDIA GPU는 nvidia.com/gpu 로 알려진다.)

성공적으로 등록하고 나면, 장치 플러그인은 kubelet이 관리하는 장치 목록을 전송한 다음, kubelet은 kubelet 노드 상태 업데이트의 일부로 해당 자원을 API 서버에 알리는 역할을 한다. 예를 들어, 장치 플러그인이 kubelet에 hardware-vendor.example/foo 를 등록하고 노드에 두 개의 정상 장치를 보고하고 나면, 노드 상태가 업데이트되어 노드에 2개의 "Foo" 장치가 설치되어 사용 가능함을 알릴 수 있다.

그러고 나면, 사용자가 장치를 파드 스펙의 일부로 요청할 수 있다(container 참조). 확장 리소스를 요청하는 것은 다른 자원의 요청 및 제한을 관리하는 것과 비슷하지만, 다음과 같은 차이점이 존재한다.

• 확장된 리소스는 정수(integer) 형태만 지원되며 오버커밋(overcommit) 될 수 없다.
• 컨테이너간에 장치를 공유할 수 없다.

예제

쿠버네티스 클러스터가 특정 노드에서 hardware-vendor.example/foo 리소스를 알리는 장치 플러그인을 실행한다고 가정해 보자. 다음은 데모 워크로드를 실행하기 위해 이 리소스를 요청하는 파드의 예이다.

---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: demo-pod
spec:
  containers:
    - name: demo-container-1
      image: k8s.gcr.io/pause:2.0
      resources:
        limits:
          hardware-vendor.example/foo: 2
#
# 이 파드는 2개의 hardware-vendor.example/foo 장치가 필요하며
# 해당 요구를 충족할 수 있는 노드에만
# 예약될 수 있다.
#
# 노드에 2개 이상의 사용 가능한 장치가 있는 경우
# 나머지는 다른 파드에서 사용할 수 있다.

장치 플러그인 구현

장치 플러그인의 일반적인 워크플로우에는 다음 단계가 포함된다.

• 초기화. 이 단계에서, 장치 플러그인은 공급 업체별 초기화 및 설정을 수행하여 장치가 준비 상태에 있는지 확인한다.

• 플러그인은 다음의 인터페이스를 구현하는 호스트 경로 /var/lib/kubelet/device-plugins/ 아래에 유닉스 소켓과 함께 gRPC 서비스를 시작한다.

  service DevicePlugin {
    	    // GetDevicePluginOptions는 장치 관리자와 통신할 옵션을 반환한다.
        rpc GetDevicePluginOptions(Empty) returns (DevicePluginOptions) {}
  
    		// ListAndWatch는 장치 목록 스트림을 반환한다.
    	    // 장치 상태가 변경되거나 장치가 사라질 때마다, ListAndWatch는
    	    // 새 목록을 반환한다.
        rpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}
  
    			// 컨테이너를 생성하는 동안 Allocate가 호출되어 장치
    			// 플러그인이 장치별 작업을 실행하고 Kubelet에 장치를
    			// 컨테이너에서 사용할 수 있도록 하는 단계를 지시할 수 있다.
        rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {}
  
        // GetPreferredAllocation은 사용 가능한 장치 목록에서 할당할
    			// 기본 장치 집합을 반환한다. 그 결과로 반환된 선호하는 할당은
    			// devicemanager가 궁극적으로 수행하는 할당이 되는 것을 보장하지
    			// 않는다. 가능한 경우 devicemanager가 정보에 입각한 할당 결정을
    			// 내릴 수 있도록 설계되었다.
        rpc GetPreferredAllocation(PreferredAllocationRequest) returns (PreferredAllocationResponse) {}
  
        // PreStartContainer는 등록 단계에서 장치 플러그인에 의해 표시되면 각 컨테이너가
    			// 시작되기 전에 호출된다. 장치 플러그인은 장치를 컨테이너에서 사용할 수 있도록 하기 전에
    			// 장치 재설정과 같은 장치별 작업을 실행할 수 있다.
        rpc PreStartContainer(PreStartContainerRequest) returns (PreStartContainerResponse) {}
  }
  

  참고: GetPreferredAllocation() 또는 PreStartContainer() 에 대한 유용한 구현을 제공하기 위해 플러그인이 필요하지 않다. 이러한 호출(있는 경우) 중 사용할 수 있는 경우를 나타내는 플래그는 GetDevicePluginOptions() 호출에 의해 다시 전송된 DevicePluginOptions 메시지에 설정되어야 한다. kubelet 은 항상 GetDevicePluginOptions() 를 호출하여 사용할 수 있는 선택적 함수를 확인한 후 직접 호출한다.

• 플러그인은 호스트 경로 /var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock 에서 유닉스 소켓을 통해 kubelet에 직접 등록한다.

• 성공적으로 등록하고 나면, 장치 플러그인은 서빙(serving) 모드에서 실행되며, 그 동안 플러그인은 장치 상태를 모니터링하고 장치 상태 변경 시 kubelet에 다시 보고한다. 또한 gRPC 요청 Allocate 를 담당한다. Allocate 하는 동안, 장치 플러그인은 GPU 정리 또는 QRNG 초기화와 같은 장치별 준비를 수행할 수 있다. 작업이 성공하면, 장치 플러그인은 할당된 장치에 접근하기 위한 컨테이너 런타임 구성이 포함된 AllocateResponse 를 반환한다. kubelet은 이 정보를 컨테이너 런타임에 전달한다.

kubelet 재시작 처리

장치 플러그인은 일반적으로 kubelet의 재시작을 감지하고 새로운 kubelet 인스턴스에 자신을 다시 등록할 것으로 기대된다. 현재의 구현에서, 새 kubelet 인스턴스는 시작될 때 /var/lib/kubelet/device-plugins 아래에 있는 모든 기존의 유닉스 소켓을 삭제한다. 장치 플러그인은 유닉스 소켓의 삭제를 모니터링하고 이러한 이벤트가 발생하면 다시 자신을 등록할 수 있다.

장치 플러그인 배포

장치 플러그인을 데몬셋, 노드 운영 체제의 패키지 또는 수동으로 배포할 수 있다.

표준 디렉터리 /var/lib/kubelet/device-plugins 에는 특권을 가진 접근이 필요하므로, 장치 플러그인은 특권을 가진 보안 컨텍스트에서 실행해야 한다. 장치 플러그인을 데몬셋으로 배포하는 경우, 플러그인의 PodSpec에서 /var/lib/kubelet/device-plugins 를 볼륨으로 마운트해야 한다.

데몬셋 접근 방식을 선택하면 쿠버네티스를 사용하여 장치 플러그인의 파드를 노드에 배치하고, 장애 후 데몬 파드를 다시 시작하고, 업그레이드를 자동화할 수 있다.

API 호환성

쿠버네티스 장치 플러그인 지원은 베타 버전이다. 호환되지 않는 방식으로 안정화 전에 API가 변경될 수 있다. 프로젝트로서, 쿠버네티스는 장치 플러그인 개발자에게 다음 사항을 권장한다.

• 향후 릴리스에서 변경 사항을 확인하자.
• 이전/이후 버전과의 호환성을 위해 여러 버전의 장치 플러그인 API를 지원한다.

최신 장치 플러그인 API 버전의 쿠버네티스 릴리스로 업그레이드해야 하는 노드에서 DevicePlugins 기능을 활성화하고 장치 플러그인을 실행하는 경우, 이 노드를 업그레이드하기 전에 두 버전을 모두 지원하도록 장치 플러그인을 업그레이드한다. 이 방법을 사용하면 업그레이드 중에 장치 할당이 지속적으로 작동한다.

장치 플러그인 리소스 모니터링

장치 플러그인에서 제공하는 리소스를 모니터링하려면, 모니터링 에이전트가 노드에서 사용 중인 장치 셋을 검색하고 메트릭과 연관될 컨테이너를 설명하는 메타데이터를 얻을 수 있어야 한다. 장치 모니터링 에이전트에 의해 노출된 프로메테우스 지표는 쿠버네티스 Instrumentation 가이드라인을 따라 pod, namespace 및 container 프로메테우스 레이블을 사용하여 컨테이너를 식별해야 한다.

kubelet은 gRPC 서비스를 제공하여 사용 중인 장치를 검색하고, 이러한 장치에 대한 메타데이터를 제공한다.

// PodResourcesLister는 kubelet에서 제공하는 서비스로, 노드의 포드 및 컨테이너가
// 사용한 노드 리소스에 대한 정보를 제공한다.
service PodResourcesLister {
    rpc List(ListPodResourcesRequest) returns (ListPodResourcesResponse) {}
    rpc GetAllocatableResources(AllocatableResourcesRequest) returns (AllocatableResourcesResponse) {}
}

List gRPC 엔드포인트

List 엔드포인트는 실행 중인 파드의 리소스에 대한 정보를 제공하며, 독점적으로 할당된 CPU의 ID, 장치 플러그인에 의해 보고된 장치 ID, 이러한 장치가 할당된 NUMA 노드의 ID와 같은 세부 정보를 함께 제공한다. 또한, NUMA 기반 머신의 경우, 컨테이너를 위해 예약된 메모리와 hugepage에 대한 정보를 포함한다.

// ListPodResourcesResponse는 List 함수가 반환하는 응답이다.
message ListPodResourcesResponse {
    repeated PodResources pod_resources = 1;
}

// PodResources에는 파드에 할당된 노드 리소스에 대한 정보가 포함된다.
message PodResources {
    string name = 1;
    string namespace = 2;
    repeated ContainerResources containers = 3;
}

// ContainerResources는 컨테이너에 할당된 리소스에 대한 정보를 포함한다.
message ContainerResources {
    string name = 1;
    repeated ContainerDevices devices = 2;
    repeated int64 cpu_ids = 3;
    repeated ContainerMemory memory = 4;
}

// ContainerMemory는 컨테이너에 할당된 메모리와 hugepage에 대한 정보를 포함한다.
message ContainerMemory {
    string memory_type = 1;
    uint64 size = 2;
    TopologyInfo topology = 3;
}

// 토폴로지는 리소스의 하드웨어 토폴로지를 설명한다.
message TopologyInfo {
        repeated NUMANode nodes = 1;
}

// NUMA 노드의 NUMA 표현
message NUMANode {
        int64 ID = 1;
}

// ContainerDevices는 컨테이너에 할당된 장치에 대한 정보를 포함한다.
message ContainerDevices {
    string resource_name = 1;
    repeated string device_ids = 2;
    TopologyInfo topology = 3;
}

GetAllocatableResources gRPC 엔드포인트

GetAllocatableResources는 워커 노드에서 처음 사용할 수 있는 리소스에 대한 정보를 제공한다. kubelet이 APIServer로 내보내는 것보다 더 많은 정보를 제공한다.

// AllocatableResourcesResponses에는 kubelet이 알고 있는 모든 장치에 대한 정보가 포함된다.
message AllocatableResourcesResponse {
    repeated ContainerDevices devices = 1;
    repeated int64 cpu_ids = 2;
    repeated ContainerMemory memory = 3;
}

쿠버네티스 v1.23부터, GetAllocatableResources가 기본으로 활성화된다. 이를 비활성화하려면 KubeletPodResourcesGetAllocatable 기능 게이트(feature gate)를 끄면 된다.

쿠버네티스 v1.23 이전 버전에서 이 기능을 활성화하려면 kubelet이 다음 플래그를 가지고 시작되어야 한다.

--feature-gates=KubeletPodResourcesGetAllocatable=true

ContainerDevices 는 장치가 어떤 NUMA 셀과 연관되는지를 선언하는 토폴로지 정보를 노출한다. NUMA 셀은 불분명한(opaque) 정수 ID를 사용하여 식별되며, 이 값은 kubelet에 등록할 때 장치 플러그인이 보고하는 것과 일치한다.

gRPC 서비스는 /var/lib/kubelet/pod-resources/kubelet.sock 의 유닉스 소켓을 통해 제공된다. 장치 플러그인 리소스에 대한 모니터링 에이전트는 데몬 또는 데몬셋으로 배포할 수 있다. 표준 디렉터리 /var/lib/kubelet/pod-resources 에는 특권을 가진 접근이 필요하므로, 모니터링 에이전트는 특권을 가진 보안 컨텍스트에서 실행해야 한다. 장치 모니터링 에이전트가 데몬셋으로 실행 중인 경우, 해당 장치 모니터링 에이전트의 PodSpec에서 /var/lib/kubelet/pod-resources 를 볼륨으로 마운트해야 한다.

PodResourcesLister service 를 지원하려면 KubeletPodResources 기능 게이트를 활성화해야 한다. 이것은 쿠버네티스 1.15부터 기본으로 활성화되어 있으며, 쿠버네티스 1.20부터는 v1 상태이다.

토폴로지 관리자로 장치 플러그인 통합

토폴로지 관리자는 Kubelet 컴포넌트로, 리소스를 토폴로지 정렬 방식으로 조정할 수 있다. 이를 위해, 장치 플러그인 API가 TopologyInfo 구조체를 포함하도록 확장되었다.

message TopologyInfo {
	repeated NUMANode nodes = 1;
}

message NUMANode {
    int64 ID = 1;
}

토폴로지 관리자를 활용하려는 장치 플러그인은 장치 ID 및 장치의 정상 상태와 함께 장치 등록의 일부로 채워진 TopologyInfo 구조체를 다시 보낼 수 있다. 그런 다음 장치 관리자는 이 정보를 사용하여 토폴로지 관리자와 상의하고 리소스 할당 결정을 내린다.

TopologyInfo 는 nil(기본값) 또는 NUMA 노드 목록인 nodes 필드를 지원한다. 이를 통해 NUMA 노드에 걸쳐있을 수 있는 장치 플러그인을 게시할 수 있다.

장치 플러그인으로 장치에 대해 채워진 TopologyInfo 구조체의 예는 다음과 같다.

pluginapi.Device{ID: "25102017", Health: pluginapi.Healthy, Topology:&pluginapi.TopologyInfo{Nodes: []*pluginapi.NUMANode{&pluginapi.NUMANode{ID: 0,},}}}

장치 플러그인 예시

다음은 장치 플러그인 구현의 예이다.

• AMD GPU 장치 플러그인
• 인텔 GPU, FPGA, QAT, VPU, SGX, DSA, DLB 및 IAA 장치용 인텔 장치 플러그인
• 하드웨어 지원 가상화를 위한 KubeVirt 장치 플러그인
• 컨테이너에 최적화된 OS를 위한 NVIDIA GPU 장치 플러그인
• RDMA 장치 플러그인
• SocketCAN 장치 플러그인
• Solarflare 장치 플러그인
• SR-IOV 네트워크 장치 플러그인
• Xilinx FPGA 장치용 Xilinx FPGA 장치 플러그인

다음 내용

• 장치 플러그인을 사용한 GPU 리소스 스케줄링에 대해 알아보기
• 노드에서의 확장 리소스 알리기에 대해 배우기
• 토폴로지 관리자에 대해 알아보기
• 쿠버네티스에서 TLS 인그레스에 하드웨어 가속 사용에 대해 읽기