[KubeVirt Ep.1] 🚀 kubevirt란 무엇인가? | VM과 컨테이너의 공존을 위한 해법
이 글에서는 쿠버네티스 생태계에서 주목받고 있는 KubeVirt에 대해 알아보겠습니다. 쿠버네티스 위에서 가상 머신(VM)을 실행할 수 있게 해주는 KubeVirt의 등장 배경과 해결하려는 문제, 기본 구조, 그리고 실무에서 활용할 수 있는 사용 사례를 살펴보겠습니다.
📌 컨테이너와 VM의 공존 필요성
✅ 두 세계의 충돌: 컨테이너 vs. 가상 머신
현대 IT 환경에서 컨테이너 기술은 애플리케이션 배포와 운영의 표준이 되었지만, 가상 머신(VM)도 여전히 많은 기업에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 두 기술은 각각 다른 특성과 장점을 가지고 있습니다.
컨테이너는 빠른 시작 시간, 낮은 오버헤드, 높은 이식성을 제공하지만, 일부 워크로드는 여전히 VM이 필요합니다. 특히 레거시 애플리케이션, 커널 수준의 격리가 필요한 워크로드, 특수 하드웨어 요구사항이 있는 경우 VM이 더 적합할 수 있습니다.
▶️ 현실적 과제: "우리 회사는 최신 마이크로서비스는 컨테이너로 운영하고 싶지만, Windows 기반 레거시 애플리케이션은 당장 컨테이너화하기 어렵습니다. 두 환경을 별도로 운영하면 관리 복잡성과 비용이 증가하는데, 어떻게 하면 좋을까요?"
✅ 하이브리드 인프라 관리의 도전과제
많은 기업들이 직면한 현실적인 문제는 다음과 같습니다:
- 컨테이너와 VM을 위한 별도의 인프라와 관리 도구 필요
- 분리된 운영 환경으로 인한 관리 오버헤드 증가
- 인프라 리소스 활용의 비효율성
- 복잡한 네트워크 구성과 보안 정책 관리
- DevOps 프로세스의 분절화
이러한 상황에서 KubeVirt는 쿠버네티스라는 단일 플랫폼에서 컨테이너와 VM을 함께 운영할 수 있는 해결책을 제시합니다.
📌 KubeVirt: 쿠버네티스 위의 가상화 솔루션
✅ KubeVirt란 무엇인가?
KubeVirt는 쿠버네티스 확장 기능으로, 쿠버네티스 클러스터 내에서 가상 머신을 네이티브 쿠버네티스 리소스로 실행하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트입니다. 2018년 Red Hat이 주도하여 시작된 이 프로젝트는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 샌드박스 프로젝트로 발전했습니다.
KubeVirt는 CRD(Custom Resource Definition)를 사용하여 VM 관련 리소스를 정의하고, 쿠버네티스의 선언적 API 모델을 활용해 가상 머신의 라이프사이클을 관리합니다. 이를 통해 VM과 컨테이너를 동일한 방식으로 배포, 관리할 수 있게 됩니다.
✅ KubeVirt의 핵심 특징
- 쿠버네티스 네이티브 통합: 기존 쿠버네티스 도구와 API를 사용해 VM 관리
- 선언적 VM 관리: YAML 파일로 VM 구성을 정의하고 버전 관리
- 통합 오케스트레이션: 컨테이너와 VM을 동일한 플랫폼에서 오케스트레이션
- 하이브리드 애플리케이션 지원: VM과 컨테이너 간 네트워크 통신 지원
- 클라우드 네이티브 흐름 적용: CI/CD, GitOps 등의 방법론을 VM에도 적용 가능
- 다양한 VM 이미지 지원: 기존 QCOW2, ISO 등 표준 VM 이미지 형식 지원
▶️ 진화하는 기능: "KubeVirt는 지속적으로 발전하고 있어서, 최근 버전에서는 VM 스냅샷, 핫 플러그, 라이브 마이그레이션 같은 엔터프라이즈급 기능도 지원하기 시작했습니다."
📌 쿠버네티스에서 VM을 실행하는 구조
✅ KubeVirt의 기본 동작 원리
KubeVirt는 어떻게 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼에서 VM을 실행할 수 있을까요? 그 핵심은 쿠버네티스의 확장성과 libvirt 같은 성숙한 가상화 기술의 결합에 있습니다.
- Pod 내부에서의 VM 실행: KubeVirt는 VM을 위한 특수한 Pod를 생성합니다. 이 Pod 내에서 libvirt와 QEMU를 사용해 VM을 실행합니다.
- CRD 기반 VM 정의: VirtualMachine, VirtualMachineInstance 등의 커스텀 리소스를 통해 VM 구성을 정의합니다.
- 컨트롤러 기반 라이프사이클 관리: virt-controller, virt-handler 등의 컴포넌트가 VM의 라이프사이클을 관리합니다.
- 호스트 리소스 연결: 호스트의 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 등의 리소스를 VM에 연결해주는 메커니즘을 제공합니다.
✅ 핵심 컴포넌트 역할
KubeVirt는 여러 컴포넌트로 구성되어 있으며, 각각 특정 역할을 담당합니다:
- virt-api: VM 관련 API 요청을 처리하는 REST 엔드포인트
- virt-controller: VM 리소스를 관찰하고 상태를 유지하는 컨트롤 플레인 컴포넌트
- virt-handler: 각 노드에서 실행되며 로컬 VM 라이프사이클 관리
- virt-launcher: VM을 실행하는 컨테이너
- libvirt & QEMU: 실제 가상화 기술 구현
이 구조를 통해 VM은 쿠버네티스 Pod로 추상화되어 관리됩니다.
# 간단한 VirtualMachine 리소스 예시
apiVersion: kubevirt.io/v1
kind: VirtualMachine
metadata:
name: my-vm
spec:
running: true # VM의 전원 상태
template:
spec:
domain:
devices:
disks:
- name: containerdisk
disk: {} # 디스크 설정
- name: cloudinitdisk
disk: {} # cloud-init 설정용 디스크
resources:
requests: # 리소스 요청 설정
memory: 1Gi
cpu: "1"
volumes:
- name: containerdisk
containerDisk: # VM 이미지가 들어있는 컨테이너
image: quay.io/kubevirt/cirros-container-disk-demo:latest
- name: cloudinitdisk
cloudInitNoCloud: # 클라우드 초기화 설정
userData: |
#cloud-config
password: password
chpasswd: { expire: False }
▶️ 실행 과정 설명: "사용자가 VM을 생성하면, virt-controller가 이를 감지하고 VM을 실행할 Pod를 생성합니다. 이 Pod 내부의 virt-launcher 컨테이너가 libvirt와 QEMU를 사용해 실제 VM을 시작합니다. 이렇게 하면 쿠버네티스는 이 Pod를 일반 Pod처럼 스케줄링하고 관리할 수 있습니다."
[VM이 Pod 내부에서 실행되는 구조를 상세히 보여주는 다이어그램]
📌 실무에서 유용한 KubeVirt 사용 사례
KubeVirt는 다양한 실제 시나리오에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 여기서는 실무에서 KubeVirt가 특히 가치를 발휘하는 사례를 살펴보겠습니다.
✅ 레거시 애플리케이션 현대화
많은 기업들이 모놀리식 레거시 애플리케이션을 가지고 있으며, 이를 한 번에 컨테이너화하기는 어렵습니다. KubeVirt를 사용하면:
- 레거시 애플리케이션은 VM으로 계속 실행하면서
- 새로운 마이크로서비스는 컨테이너로 개발하고
- 두 환경을 단일 쿠버네티스 플랫폼에서 관리할 수 있습니다.
이는 점진적인 현대화 여정을 가능하게 합니다.
▶️ 사례: "금융 회사 A는 코어 뱅킹 시스템은 VM으로 유지하면서, 새로운 디지털 뱅킹 서비스는 컨테이너로 개발했습니다. KubeVirt를 통해 두 시스템을 통합 관리하면서 마이그레이션 리스크를 최소화했습니다."
✅ 특수 워크로드 지원
일부 워크로드는 특성상 VM이 더 적합한 경우가 있습니다:
- 커널 수준의 격리가 필요한 워크로드: 보안 요구사항이 높은 애플리케이션
- 특수 하드웨어 접근이 필요한 애플리케이션: GPU 패스스루, SR-IOV 등
- 특정 OS 종속성: Windows 애플리케이션, 특수 리눅스 커널 요구사항
- 라이센스 제약: VM 단위 라이센스가 필요한 상용 소프트웨어
✅ 클라우드 네이티브 전환 가속화
KubeVirt는 클라우드 네이티브 전환 여정을 가속화할 수 있습니다:
- 통합 CI/CD 파이프라인: VM과 컨테이너를 위한 동일한 배포 파이프라인
- GitOps 적용: VM 구성을 코드로 관리하고 버전 제어
- 선언적 인프라: VM도 IaC(Infrastructure as Code) 원칙 적용
- 일관된 보안 정책: 동일한 네트워크 정책, RBAC 등 적용
✅ 하이브리드 애플리케이션 지원
VM과 컨테이너가 긴밀하게 상호작용해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다:
- 데이터베이스 + 웹 서비스: DB는 VM으로, 웹 서비스는 컨테이너로
- AI/ML 파이프라인: 데이터 처리는 VM, 모델 서빙은 컨테이너로
- IoT 에지 컴퓨팅: 디바이스 관리는 VM, 데이터 처리는 컨테이너로
▶️ 실무 팁: "KubeVirt는 VM과 컨테이너 간 네트워크 통신을 쿠버네티스 서비스를 통해 원활하게 지원합니다. 이를 활용해 점진적인 마이크로서비스 전환을 구현할 수 있습니다."
[VM과 컨테이너가 함께 작동하는 하이브리드 애플리케이션 아키텍처 다이어그램]
📌 KubeVirt의 한계와 고려사항
KubeVirt가 제공하는 많은 이점에도 불구하고, 몇 가지 한계와 고려해야 할 사항이 있습니다.
✅ 성능과 오버헤드
KubeVirt는 Pod 내에서 VM을 실행하는 방식으로 인해 일정 수준의 오버헤드가 발생합니다:
- 순수 가상화 솔루션보다 약간의 성능 손실 가능성
- 메모리 오버헤드 (VM + 컨테이너 레이어)
- 리소스 예약과 QoS 설정에 주의 필요
✅ 기능 성숙도
KubeVirt는 지속적으로 발전하고 있지만, 일부 엔터프라이즈급 기능은 아직 완전히 성숙하지 않았을 수 있습니다:
- 라이브 마이그레이션의 안정성
- 고가용성 기능 지원
- 스토리지 관련 고급 기능 (스냅샷, 클론 등)
✅ 운영 복잡성
KubeVirt를 도입하면 새로운 운영 측면을 고려해야 합니다:
- 팀의 기술 역량 (쿠버네티스 + 가상화)
- 문제 해결 복잡성 증가
- 백업 및 재해 복구 전략 수립
- 모니터링 및 로깅 통합
▶️ 현실적 조언: "KubeVirt 도입 초기에는 비즈니스 중요도가 낮은 워크로드부터 시작하여 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 운영팀에게 충분한 교육과 준비 시간을 제공하세요."
📌 시작하기 위한 준비 단계
KubeVirt를 시작하기 위해 필요한 기본 준비 사항을 알아보겠습니다.
✅ 사전 요구사항
KubeVirt를 실행하기 위해서는 다음이 필요합니다:
- 작동하는 쿠버네티스 클러스터 (v1.19 이상 권장)
- 하드웨어 가상화 지원 (Intel VT-x 또는 AMD-V)
- kubectl 명령줄 도구
- KubeVirt용 virtctl 플러그인 (VM 제어용)
✅ KubeVirt 설치 방법 미리보기
다음 에피소드에서 자세히 다룰 내용이지만, KubeVirt 설치는 일반적으로 다음 단계로 이루어집니다:
- Operator 또는 YAML 매니페스트를 통한 KubeVirt 설치
- 노드 기능 검증 및 하드웨어 가상화 활성화
- virtctl 플러그인 설치
- 기본 VM 생성 테스트
# KubeVirt Operator 설치 예시 (다음 에피소드에서 자세히 다룹니다)
$ kubectl create -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/v0.58.0/kubevirt-operator.yaml
# KubeVirt CR 배포
$ kubectl create -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/v0.58.0/kubevirt-cr.yaml
# 설치 확인
$ kubectl get kubevirt -n kubevirt
▶️ 실습 안내: "다음 에피소드에서는 Docker Desktop 기반 쿠버네티스 환경에서 KubeVirt를 설치하고 첫 번째 VM을 실행하는 과정을 자세히 살펴볼 예정입니다."
📌 Summary
이 글에서는 KubeVirt의 기본 개념과 특징을 살펴보았습니다. 핵심 내용을 정리하면:
- KubeVirt는 쿠버네티스 클러스터 내에서 가상 머신을 네이티브 리소스로 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 솔루션입니다.
- 컨테이너와 VM을 단일 플랫폼에서 관리함으로써 하이브리드 인프라 관리의 복잡성을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
- VM은 쿠버네티스 Pod 내에서 실행되며, CRD와 컨트롤러를 통해 라이프사이클이 관리됩니다.
- 레거시 애플리케이션 현대화, 특수 워크로드 지원, 클라우드 네이티브 전환 가속화, 하이브리드 애플리케이션 등 다양한 실무 사용 사례가 있습니다.
- 성능 오버헤드, 기능 성숙도, a운영 복잡성 등의 한계와 고려사항도 있습니다.