클러스터 컨트롤 플레인 (Cluster Control Plane)의 개념 및 역할, 4가지 핵심 구성 요소, 고가용성
AI
작성자
biolove2
작성일
2025-12-17 13:07
조회
77
클러스터 컨트롤 플레인 (Cluster Control Plane) 상세 설명
**클러스터 컨트롤 플레인(Control Plane)**은 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 분산 시스템 클러스터를 관리하고 조정하는 두뇌(Brain) 역할을 하는 핵심 구성 요소들의 집합입니다.
사용자의 명령을 접수하고, 클러스터의 상태를 모니터링하며, 워커 노드(Worker Node)들에게 작업을 분배하는 모든 관리 작업을 수행합니다.
1. 컨트롤 플레인의 개념 및 역할
클러스터는 크게 두 부분으로 나뉩니다.
- 컨트롤 플레인 (Control Plane): 관리 및 의사 결정 영역. (경영진/지휘 본부)
- 워커 플레인 (Worker Plane): 실제 작업 실행 영역. (일꾼들)
컨트롤 플레인의 주요 역할:
- 상태 유지: 클러스터의 '현재 상태(Actual State)'를 사용자가 원하는 '목표 상태(Desired State)'와 일치시키도록 끊임없이 조정합니다.
- API 제공: 사용자나 외부 도구가 클러스터와 상호 작용할 수 있는 단일 창구(API)를 제공합니다.
- 스케줄링: 새 작업(컨테이너)이 들어오면, 클러스터 내의 어떤 워커 노드에 배치할지 결정합니다.
2. 컨트롤 플레인의 4가지 핵심 구성 요소 (쿠버네티스 기준)
쿠버네티스 클러스터 컨트롤 플레인은 다음과 같은 네 가지 핵심 프로세스로 구성됩니다.
| 구성 요소 | 역할 | 상세 설명 |
API 서버 (kube-apiserver) |
클러스터의 '얼굴' / 관문 | 클러스터의 모든 통신과 제어를 위한 프런트엔드입니다. 사용자 명령을 받아 유효성 검사를 수행하고, 모든 데이터를 etcd에 저장합니다. |
| etcd | 클러스터의 '기억 장치' / DB | 클러스터의 모든 데이터(상태, 설정, 메타데이터)를 저장하는 분산 키-값 저장소입니다. 고가용성(High Availability)과 일관성이 매우 중요합니다. |
스케줄러 (kube-scheduler) |
클러스터의 '배치 관리자' | 새로 생성된 워크로드(Pod)를 모니터링하고, CPU, 메모리, 요구사항 등을 고려하여 가장 적합한 워커 노드를 찾아 할당합니다. |
컨트롤러 관리자 (kube-controller-manager) |
클러스터의 '상태 유지 장치' | 다양한 컨트롤러(Node Controller, Replication Controller 등)를 실행합니다. 클러스터의 현재 상태와 etcd에 저장된 목표 상태를 비교하여 불일치할 경우 조치(예: 노드가 죽으면 복제본 다시 생성)를 취합니다. |
3. 컨트롤 플레인의 고가용성 (High Availability, HA)
컨트롤 플레인이 다운되면 클러스터 전체가 마비되기 때문에, 실제 프로덕션 환경에서는 컨트롤 플레인의 구성 요소들(특히 API 서버와 etcd)을 여러 노드에 분산시켜 운영합니다.
- etcd HA: etcd는 반드시 3개 또는 5개의 노드에 분산시켜 과반수의 동의(Quorum)를 얻어야 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다.
- GKE 및 클라우드 관리형: Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 클라우드 서비스는 이 컨트롤 플레인 관리를 Google이 직접 처리하며 SLA(서비스 수준 계약)를 보장합니다. 사용자는 워커 노드만 관리하면 되므로 운영 부담이 크게 줄어듭니다.
요약: 컨트롤 플레인은 클러스터의 중앙 통제 시스템으로, 모든 구성 요소가 원하는 상태로 안정적으로 작동하게끔 지시하고 관리하는 핵심 엔진입니다.
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