들어가며 
Kubernetes는 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포, 관리 및 스케일링하기 위한 오픈소스 플랫폼으로 다양한 환경에서 널리 사용되고 있어요.
특히 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되면서 Kubernetes의 활용도가 점점 높아지고 있습니다.
클라우드 환경은 기존 온-프레미스 환경과 달리 네트워크 토폴로지가 복잡하고 동적인 특성을 가지고 있어서, 이에 따른 네트워크 최적화가 꼭 필요합니다.
실제 상황을 예로 들어볼게요!
마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 기반으로 한 전자상거래 플랫폼 애플리케이션에서 포트 고갈 문제가 발생했다고 가정해보죠.
서비스 간 통신이 빈번해지면서 사용 가능한 포트가 모두 소진되어 새로운 연결 요청을 처리할 수 없는 상황이 되었어요
하지만 이 애플리케이션은 메모리 사용량이 비교적 낮은 수준이었고, 시스템 자원에 여유가 있었습니다.
따라서 TIME_WAIT 상태의 소켓을 재사용할 수 있는 커널 옵션인 net.ipv4.tcp_tw_reuse를 적용하기에 딱 적합한 상황이었어요!
이 옵션을 활성화하면 포트 고갈 문제를 해결하고 서비스 처리량을 높일 수 있답니다.
메모리 사용량이 낮고 시스템 자원에 여유가 있어서 소켓 재사용이 가능한 상황이었기 때문에, 이 옵션 적용을 통해 성능 개선을 기대할 수 있어요
또 다른 예시로, 대규모 프로모션 이벤트 기간 동안 짧은 시간에 과도한 트래픽이 몰린다고 가정해보겠습니다.
이때 요청 누락 문제가 발생할 수 있어요.
이런 상황에서 메모리 자원이 충분하다면 수신 버퍼 크기를 늘리는 커널 옵션인 net.core.rmem_max를 조정하는 것이 도움이 될 수 있답니다.
수신 버퍼 크기를 늘리면 더 많은 요청을 버퍼링할 수 있어서 요청 누락을 방지할 수 있어요
이처럼 Kubernetes 환경에서 커널 네트워크 옵션을 적절히 활용하면 비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.
특히 클라우드 환경의 복잡한 네트워크 토폴로지로 인해 발생할 수 있는 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되죠.
본 문서에서는 Kubernetes 환경에서 커널 네트워크 옵션을 활용하는 방법에 대해 자세히 소개해드릴게요!
컨테이너 기술과 OS 커널
Kubernetes에서 가장 기본이 되는 컨테이너 기술은 운영 체제의 커널과 네임스페이스(namespace) 개념을 활용해서 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행할 수 있게 해줍니다.
커널은 운영 체제의 핵심 부분으로, 하드웨어 자원을 관리하고 프로세스 간의 자원 공유와 격리를 제어해요.
리눅스에서 네임스페이스는 커널 레벨에서 구현된 기술로, 프로세스 그룹이 서로 독립된 환경에서 실행될 수 있도록 시스템 리소스를 격리합니다.
이 격리 기능은 컨테이너 기술의 핵심 구성 요소 중 하나로, 프로세스가 서로 간섭하지 않고 독립적으로 실행될 수 있게 해줘요
컨테이너는 이런 네임스페이스를 활용해서 호스트 운영 체제와 격리된 환경을 제공하며, 동일한 커널을 공유하면서도 프로세스, 네트워크, 파일 시스템 등의 리소스를 독립적으로 관리할 수 있어요.
이를 통해 애플리케이션 배포 및 관리의 효율성과 보안성을 크게 높일 수 있답니다!
예를 들어, containerd는 kubernetes를 구성할 때 널리 사용되는 컨테이너 런타임 엔진이에요.
containerd를 사용해 컨테이너 프로세스를 동작 중인 노드는 다음과 같은 구조로 동작합니다.
결국 컨테이너는 호스트 운영체제의 커널을 공유하며, 커널이 제공하는 기능과 자원 격리 메커니즘을 기반으로 동작해요.
커널은 컨테이너에 필수적인 네임스페이스, cgroups, 커널 기능과 같은 핵심 기술을 제공합니다.
네임스페이스를 통해 프로세스, 네트워크, 마운트 등의 리소스가 격리되고, cgroups를 통해 CPU, 메모리, 디스크 I/O 등의 리소스 사용이 제한돼요.
또한 커널의 기능들이 컨테이너의 보안과 효율성을 뒷받침하죠
따라서 커널은 컨테이너 기술의 근간이 되며, 컨테이너 런타임과 오케스트레이터는 커널이 제공하는 기능을 활용해서 컨테이너를 생성, 관리, 실행합니다.
컨테이너 기술의 발전과 혁신은 커널 수준의 지원과 긴밀히 연관되어 있어요!
커널 옵션 튜닝의 필요성
Kubernetes 클러스터의 성능과 효율성을 극대화하기 위해서는 커널 옵션을 최적화하는 것이 정말 중요해요.
적절한 OS 커널 옵션 설정은 다음과 같은 이점을 제공합니다:
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성능 향상 : 컨테이너 네트워킹 속도 향상, 메모리 사용량 최적화, 컨테이너 스케줄링 효율 개선 등을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있어요.
: 컨테이너 네트워킹 속도 향상, 메모리 사용량 최적화, 컨테이너 스케줄링 효율 개선 등을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있어요.•
비용 절감 : 리소스 사용 효율성을 높여서 클라우드 비용을 절감할 수 있답니다.
: 리소스 사용 효율성을 높여서 클라우드 비용을 절감할 수 있답니다.•
안정성 강화 : 시스템 오류 및 컨테이너 실패 가능성을 줄여 안정성을 높일 수 있어요.
: 시스템 오류 및 컨테이너 실패 가능성을 줄여 안정성을 높일 수 있어요.따라서 제한된 자원으로 구성된 Kubernetes 환경에서 OS 커널 옵션 최적화를 통해 Kubernetes 클러스터의 성능, 효율성, 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다!
이제 본격적으로 Kubernetes 노드의 커널 옵션 튜닝 방안에 대해 자세히 다뤄보겠어요.
앞서 kubernetes의 기본이 되는 컨테이너 기술에 대해 설명했는데, 컨테이너는 결국 호스트 노드의 커널 옵션에 영향을 받기 때문에 호스트 노드의 커널 옵션 설정이 매우 중요해요.
네트워크 옵션은 컨테이너의 네트워크 성능에, 메모리 옵션은 컨테이너의 메모리 사용량과 효율성에 직접적인 영향을 주기 때문에 적절한 튜닝이 필요하답니다
따라서 컨테이너 기술의 원리부터 실제 운영 환경에서의 활용까지 아우르며, 컨테이너 성능에 영향을 줄 수 있는 커널 네트워크 옵션, 메모리 관련 옵션들을 심도 있게 다뤄보겠습니다!
kubernetes 노드의 커널 튜닝 방안
Kubernetes 클러스터는 일반적으로 여러 개의 노드로 구성되죠.
각 노드는 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 중요한 역할을 해요.
비즈니스 요구사항에 따라 클러스터의 노드 수가 제한되는 경우가 많답니다.
예를 들어, 비용 절감을 위해 노드 수를 최소화하거나, 하드웨어 리소스의 제약으로 인해 노드 수가 고정되는 경우가 있어요.
이런 상황에서는 각 노드의 성능을 최대한 활용하는 것이 정말 중요해요!
노드 수가 제한되어 있기 때문에 개별 노드의 성능 최적화를 통해 전체 클러스터의 성능과 효율성을 높일 수 있으며, 노드 최적화를 위해서는 커널 수준의 설정 조정이 필요합니다.
Kubernetes 노드는 기본적으로 Linux 운영 체제를 사용하므로 Linux 커널 옵션을 조정함으로써 노드의 성능을 개선할 수 있어요.
특히, 네트워크와 메모리 관련 커널 옵션은 컨테이너 실행 환경에 직접적인 영향을 미치므로 정말 중요하답니다!
본 문서에서는 Kubernetes 환경에서 운영체제의 커널 옵션 중 네트워크와 메모리 관련 옵션을 중점적으로 다뤄보겠어요.
이를 통해 제한된 노드 환경에서 최적의 성능을 발휘할 수 있는 방법을 소개해드릴게요!
kubernetes 구성 요소에 따른 커널 튜닝
네트워크 관련 커널 옵션
Kubernetes는 서비스 로드밸런싱, 클러스터 내부 통신, 인그레스 등 다양한 네트워킹 기능을 제공해요.
이런 기능들은 커널의 네트워크 옵션에 의해 직접적인 영향을 받습니다.
예를 들어, TCP keepalive, TCP 재사용(tw_reuse), TCP 재전송 제어 등의 옵션을 조정해서 네트워크 성능과 안정성을 크게 개선할 수 있답니다!
메모리 관련 커널 옵션
Kubernetes는 컨테이너의 메모리 할당과 제한을 관리해요.
이를 위해서는 커널의 메모리 관련 옵션을 적절히 설정해야 합니다.
예를 들어, 메모리 스왑(swap) 비활성화, 메모리 과다 사용 방지를 위한 OOM(Out-of-Memory) 관리, 메모리 페이지 캐싱 등의 옵션을 조정할 수 있어요.
또한, TCP 메모리 페이지, 읽기/쓰기 버퍼 용량, 동시 접속 제어 등의 옵션을 통해 메모리 사용 효율성을 높일 수 있답니다!
스케줄링 및 리소스 관련 커널 옵션
Kubernetes는 컨테이너를 노드에 스케줄링하고 리소스를 할당해요.
이 과정에서 커널의 CPU 관리, 프로세스 스케줄링, 파일 시스템 캐싱 등의 옵션이 중요한 역할을 합니다.
예를 들어, CPU 할당 정책, 프로세스 우선순위 설정, 파일 시스템 캐싱 전략 등을 조정해서 리소스 활용도를 높일 수 있어요!