컨테이너를 활용하는 개발자라면 누구나 쿠버네티스와 도커에 대해 들어보셨을 텐데요. 오늘 IT Trend에서는 두 가지 기술의 차이점과 정확한 개념을 알아보고자 합니다. 쿠버네티스와 도커는 모두 컨테이너를 활용하기 위한 기술입니다. 조금 더 정확히 구분하여 설명하면, 도커는 컨테이너화 플랫폼 및 런타임이며, 쿠버네티스는 여러 컨테이너를 실행하고 관리하기 위한 플랫폼입니다.

 

 

 

 

컨테이너

 

 

먼저 배경이 되는 컨테이너부터 살펴보겠습니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 파일, 라이브러리, 설정 등을 하나로 묶어 일관된 환경에서 실행할 수 있게 해주는 기술로, 기존의 가상머신(Virtual Machine; VM)보다 더 가볍고 효율적인 애플리케이션 실행 환경을 제공합니다.

 

가상머신은 하나의 물리적 서버에서 여러 개의 운영 체제를 실행할 수 있게 해주는 기술이었으나, 가상머신이 늘어날수록 자원을 많이 소모하고 부팅 시간이 오래 걸리며 실행 효율성이 떨어진다는 단점이 있었습니다. 이를 보완한 기술이 컨테이너입니다. 항상 Guest OS를 포함해서 환경 자체가 무거운 VM과 달리 컨테이너는 OS를 포함하지 않기 때문에 훨씬 가볍고, 운영체제 부팅을 하지 않아도 되어 서비스를 시작하는 시간도 단축할 수 있습니다.

 

 

 

 

도커

 

도커(Docker)는 컨테이너를 효율적으로 생성하고 실행하기 위한 도구로, ‘컨테이너 런타임’이라고 지칭합니다. 컨테이너 런타임에는 도커 외에도 RKT, Linux Containers, CRI-O 등이 있지만, 현재 도커가 가장 널리 사용되고 있습니다. 이를 통해 컨테이너를 쉽게 내려받거나 공유하고 구동할 수 있습니다.

 

이식성

도커는 컨테이너에 애플리케이션과 그 실행 환경(필요한 라이브러리 및 종속성)을 포함하므로, 어디서나 동일한 환경에서 실행될 수 있습니다. 개발 환경과 운영 환경이 달라서 발생하는 문제를 줄여주며, 클라우드, 온프레미스 등 다양한 플랫폼에서 동일하게 실행 가능합니다.

 

경량성

도커 컨테이너는 가상 머신(VM)과 달리 별도의 운영 체제를 포함하지 않고, 호스트 운영 체제를 공유하기 때문에 매우 가볍고 빠릅니다. 그 결과, 더 적은 자원으로 더 많은 컨테이너를 실행할 수 있습니다.

 

빠른 배포와 확장

컨테이너 이미지를 통해 애플리케이션을 손쉽게 배포할 수 있으며, 새로운 기능이나 업데이트를 빠르게 적용할 수 있습니다. 또한 컨테이너 기반 환경은 자동화 도구를 이용해 쉽게 확장할 수 있어, 마이크로서비스 아키텍처와 같은 동적 환경에 적합합니다.

 

일관된 실행 환경 제공

개발자는 로컬에서 개발하고 테스트한 애플리케이션을 도커 이미지로 패키징하여 배포할 수 있으므로, 개발 환경과 운영 환경 사이의 불일치 문제를 줄일 수 있습니다. "한 번 작성, 어디서나 실행"이 가능하게 됩니다.

 

효율적인 자원 관리

도커 컨테이너는 프로세스 수준의 격리를 통해 운영 체제 자원을 효율적으로 사용합니다. 여러 컨테이너를 하나의 호스트에서 실행하더라도 자원 낭비 없이 성능을 최적화할 수 있습니다.

 

개발 및 운영 속도 향상

도커는 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인과 잘 맞아, 소프트웨어의 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화하고 빠르게 처리할 수 있습니다. 애플리케이션을 수정한 후에 곧바로 새로운 컨테이너를 배포하여 실시간으로 업데이트가 가능합니다.

 

도커를 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 도구와 결합하면 여러 컨테이너의 관리 및 배포를 자동화할 수 있습니다. 특히 대규모 애플리케이션을 운영할 때 유연하게 확장하고 자원을 할당할 수 있습니다.

 

 

 

 

쿠버네티스

 

쿠버네티스는 다수의 컨테이너를 대규모로 운영해야 하는 상황에서 복잡한 작업을 자동화하는 데에 최적화된 플랫폼으로, ‘컨테이너 오케스트레이션 도구’라고 지칭합니다. 컨테이너화된 애플리케이션의 배포 및 확장을 효율적으로 관리하고, 애플리케이션을 안정적으로 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 마이크로서비스 아키텍처, 클라우드 네이티브 애플리케이션, 그리고 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에서 특히 유용합니다.

 

자동화된 컨테이너 관리

쿠버네티스는 컨테이너의 배포, 스케일링(확장), 로드 밸런싱, 자가 치유 등을 자동으로 처리합니다. 이를 통해 관리자는 수동으로 애플리케이션을 관리할 필요 없이 안정적이고 지속적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

무중단 배포와 롤백

쿠버네티스는 애플리케이션을 점진적으로 업데이트하여, 시스템 가동 중단 없이 새로운 버전을 배포할 수 있습니다. 문제가 발생하면 자동으로 이전 버전으로 롤백할 수 있는 기능도 제공합니다.

 

효율적인 자원 사용

쿠버네티스는 클러스터 내에서 자원을 자동으로 할당하고, 애플리케이션의 요구에 맞게 컨테이너를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이를 통해 하드웨어 자원을 최적화하여 사용할 수 있습니다.

 

탄력성 및 복구

쿠버네티스는 문제가 발생한 컨테이너를 자동으로 재시작하거나, 장애가 발생한 노드에서 실행중인 파드를 다른 노드로 옮겨 서비스의 가용성을 보장합니다.

 

확장성

쿠버네티스는 수백, 수천 개의 노드와 파드를 효율적으로 관리할 수 있는 고도로 확장 가능한 시스템입니다. 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드 환경에서 모두 사용할 수 있어 유연하게 확장 가능합니다.

 

 

 

 

도커와 쿠버네티스를 하나의 플랫폼에서, 아렌티어 딥러닝

 

출처 : 클루닉스 아렌티어 딥러닝 소개자료

 

아렌티어 딥러닝은 원활한 인공지능 모델 개발 및 배포를 위해 도커와 쿠버네티스를 포함시켜 사전 구현된 프로그래밍 언어, 개발 도구, 라이브러리, 프레임워크를 갖춘 웹 기반 AI 워크플로 플랫폼입니다. 모델 단계 중 개발과 추론 단계를 구분하여 각 단계에 적합한 도커와 쿠버네티스를 사용할 수 있으며, 이는 하나의 플랫폼에서 편리하게 이용할 수 있습니다.

 

더불어 서비스 컨테이너 이용 시 쿠버네티스의 자체 스케줄러를 이용할 수 있고, 개발 컨테이너 이용 시 Slurm 스케줄러를 기반으로 아렌티어 자체 개발 기능을 이용할 수 있습니다.

 

출처 : 클루닉스 아렌티어 딥러닝 소개자료

 

웹 기반의 화면을 제공하여 리눅스에 익숙하지 않은 사용자는 보다 수월하게 개발 작업을 진행할 수 있고, 익숙한 사용자 또한 더욱 편리한 개발 환경을 만날 수 있습니다.

 

 

 

참고자료

 

1) https://library.gabia.com/contents/infrahosting/7426/

2) https://aws.amazon.com/ko/compare/the-difference-between-kubernetes-and-docker/