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CKA(Certified Kubernetes Administrator) 시험에서는 Kubernetes 클러스터의 Control Plane 장애를 진단하고 해결하는 능력이 중요한 평가 요소입니다. 본 글에서는 'Control Plane Failure' 문제를 상세히 분석하고 해결 방법을 설명하겠습니다.1. 문제 설명: 컨트롤 플레인 장애(Control Plane Failure)📌 출제 의도이 문제는 Kubernetes 클러스터의 Control Plane이 정상적으로 동작하지 않을 때, 문제를 진단하고 해결하는 능력을 평가합니다. 주요 진단 항목은 다음과 같습니다.API Server, Controller Manager, Scheduler의 상태 확인 및 복구etcd 데이터베이스의 장애 복구kubelet 및..

CKA(Certified Kubernetes Administrator) 시험에서는 Kubernetes 클러스터 내 애플리케이션의 장애를 진단하고 해결하는 능력이 중요한 평가 요소입니다. 본 글에서는 'Application Failure' 문제를 상세히 분석하고 해결 방법을 설명하겠습니다.1. 문제 설명: 애플리케이션 장애(Application Failure)📌 출제 의도이 문제는 Kubernetes 클러스터에서 애플리케이션이 정상적으로 동작하지 않는 원인을 분석하고 해결하는 능력을 평가합니다. 주요 진단 항목은 다음과 같습니다.서비스(Service) 설정 오류 (Selector, Port 설정 문제)애플리케이션의 환경 변수(Environment Variables) 설정 오류네임스페이스(namespace..

🎯 개요 이 글에서는 ArgoCD를 활용하여 Kubernetes 애플리케이션을 GitOps 방식으로 배포하는 방법을 설명합니다.Git을 단일 소스로 사용하고, ArgoCD가 Git 저장소 변경 사항을 감지하여 자동으로 Kubernetes에 배포하는 방식입니다. ✅ 목표 • Helm을 사용하여 ArgoCD 설치 • ArgoCD UI 및 CLI를 통해 배포 관리 • GitHub 저장소와 연결하여 GitOps 방식으로 애플리케이션 자동 배포 • Helm values.yaml을 활용하여 환경별 설정 관리  🛠 1️⃣ ArgoCD 설치 (Helm 사용) ArgoCD는 Kubernetes에 배포되며, Helm을 사용하면 간편하게 설치할 수 있습니다.  ✅ 1-1. Helm Chart를 이용한 ArgoCD 설치h..

1️⃣ Kubernetes 클러스터 성능 튜닝이 중요한 이유? Kubernetes는 자동 확장(Auto-Scaling), 셀프 힐링(Self-Healing), 서비스 디스커버리(Service Discovery) 등의 기능을 제공하지만,기본 설정만으로는 최적의 성능을 보장하지 않습니다.특히 리소스 과사용, 네트워크 병목, 불필요한 로깅 등으로 인해 클러스터 성능이 저하될 수 있습니다. ✅ 성능 튜닝을 통해 얻을 수 있는 이점✔ CPU & 메모리 사용량 최적화 → Pod 리소스 사용 조정✔ 네트워크 지연 시간 단축 → CNI 플러그인 설정 최적화✔ 불필요한 로깅 제거 → Fluentd, Loki 등의 로깅 최적화✔ 빠른 스케일링 → HPA & Cluster Autoscaler 성능 개선 이 글에서는 Kube..

1️⃣ Kubernetes에서 서버리스(Serverless)가 필요한 이유? 클라우드 환경에서 애플리케이션을 실행할 때 서버 인프라를 직접 관리하지 않고, 필요한 순간에만 실행되는 서버리스(Serverless) 모델이 점점 더 많이 활용되고 있습니다.Kubernetes에서도 서버리스 아키텍처를 구현할 수 있으며, 대표적인 솔루션으로 Knative와 OpenFaaS가 있습니다. ✅ 서버리스의 주요 장점✔ 자동 확장(Auto-Scaling) → 요청이 많을 때만 자동으로 확장됨✔ 비용 절감 → 사용한 만큼만 리소스를 소비하여 비용 절감 가능✔ 운영 부담 감소 → 애플리케이션 코드에 집중 가능 (서버 관리 불필요)  이 글에서는 Kubernetes에서 Knative와 OpenFaaS를 활용하여 서버리스 애플리..

1️⃣ Kubernetes에서 API Gateway가 필요한 이유? 마이크로서비스 환경에서는 여러 서비스가 API를 통해 통신합니다.이때 API Gateway를 활용하면 다음과 같은 기능을 제공하여 운영을 더욱 쉽게 만들 수 있습니다. ✅ API Gateway의 주요 역할✔ 라우팅(Routing) → 클라이언트 요청을 적절한 백엔드 서비스로 전달✔ 트래픽 제어(Traffic Control) → 로드 밸런싱, API Rate Limiting 적용✔ 보안(Security) → 인증, 인가, JWT 검증, WAF(Web Application Firewall) 기능 지원✔ Observability → API 요청 로깅 및 모니터링 제공  이 글에서는 Kubernetes에서 사용 가능한 대표적인 API Gatew..

1️⃣ Kubernetes에서 Observability(가시성)이 중요한 이유? 운영 환경에서 애플리케이션 성능을 모니터링하고 문제를 빠르게 파악하려면 **Observability(가시성)**이 필수입니다.하지만 단순한 로그 & 메트릭만으로는 전체적인 요청 흐름을 파악하기 어렵습니다. ✅ Observability를 구성하면 다음과 같은 장점이 있습니다.✔ 애플리케이션 성능 모니터링 가능 → 메트릭을 수집하여 리소스 사용량 분석✔ 분산 트레이싱(Distributed Tracing) 제공 → 마이크로서비스 간 요청 추적 가능✔ 문제 발생 시 원인 분석 속도 향상 → 로그 & 트레이싱 데이터를 통해 빠른 디버깅  이 글에서는 OpenTelemetry + Jaeger를 활용하여 Kubernetes Observa..

1️⃣ Kubernetes에서 CI/CD를 최적화해야 하는 이유? 기본적인 CI/CD 파이프라인을 사용하면 GitHub Actions + ArgoCD를 활용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.하지만 실무에서는 CI/CD를 더욱 최적화하여 배포 속도를 높이고, 안전성을 강화하는 것이 중요합니다. ✅ CI/CD 최적화가 필요한 이유✔ 배포 속도 최적화 → 빌드 및 배포 시간을 단축✔ GitOps 기반 배포 안정성 강화 → Git 상태와 Kubernetes를 동기화✔ 배포 승인 및 롤백 자동화 → 안전한 배포 및 빠른 복구 지원✔ 다중 환경(dev, staging, prod) 배포 자동화  이 글에서는 GitHub Actions + ArgoCD를 활용하여 Kubernetes CI/CD 파이프라인을 더욱 최..

1️⃣ Kubernetes에서 Helm이 필요한 이유? Kubernetes에서 애플리케이션을 배포할 때, 보통 Deployment, Service, Ingress, ConfigMap 등 여러 개의 YAML 파일을 사용합니다.이러한 설정을 직접 관리하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. ❌ 여러 개의 YAML 파일을 수동으로 관리해야 하는 불편함❌ 애플리케이션 버전 관리가 어렵고 배포가 비효율적임❌ 배포 환경(dev, staging, prod)별로 설정을 따로 관리해야 함 ✅ Helm을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.✔ YAML 파일을 패키지화하여 관리 가능 (Helm Chart)✔ 설정값(Values.yaml)만 변경하여 다양한 환경에서 손쉽게 배포 가능✔ 배포 자동화 및 버전 관리 기능 ..

1️⃣ Kubernetes에서 이벤트 기반 확장이 필요한 이유? Kubernetes의 **Horizontal Pod Autoscaler(HPA)**는 CPU & 메모리 사용량을 기준으로 자동 확장합니다.하지만 애플리케이션의 트래픽 패턴이 다양할 경우, HPA만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. ✅ KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)는 다음과 같은 경우 유용합니다.✔ 이벤트 기반 확장 → 메시지 큐(예: Kafka, RabbitMQ) 또는 DB 쿼리 개수를 기반으로 확장✔ 비용 절감 → 요청이 없을 때 Pod 개수를 0으로 줄여 리소스 사용 최소화✔ 다양한 확장 트리거 지원 → AWS SQS, Azure Service Bus, HTTP 요청 등과 연동 가능  KEDA..