CKA 풀 코스 데이에 Kubernetes가 사용됩니까?
그럼 한동안 Docker 컨테이너를 사용해 오셨겠죠? 첫 번째 컨테이너를 회전시키는 즐거움이 마술처럼 느껴지지만 곧 현실이 다가옵니다. 규모에 맞게 컨테이너를 관리하는 것이 어떻게 물류상의 악몽이 될 수 있는지 깨닫기 시작합니다. 바로 그때 Kubernetes(K8s)가 노련한 프로젝트 관리자처럼 방에 들어서 모든 것을 인계하고 간소화할 준비가 되어 있습니다.
이 게시물에서는 독립형 컨테이너의 과제, Kubernetes가 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지, 언제 Kubernetes를 사용해야 하는지 사용하지 않는 시기를 살펴보겠습니다. 들어가 보겠습니다!
독립형 컨테이너의 과제
독립형 컨테이너를 사용해 본 적이 있다면 다음 문제가 익숙할 것입니다.
1. 수동 스케일링
독립형 컨테이너를 확장하는 것은 두더지 잡기 게임과 같습니다. 더 많은 용량이 필요합니까? 다른 컨테이너를 수동으로 시작합니다. 아, 지금 자원을 줄여야 하나요? 일부 컨테이너를 수동으로 종료합니다. 이는 특히 예측할 수 없는 트래픽 급증이 있는 경우 관리하기가 매우 어려워집니다.
2. 서비스 발굴
컨테이너는 어떻게 서로 통신하나요? Docker를 사용하면 IP 주소를 하드 코딩하거나 자연스럽지 않은 사용자 정의 네트워킹을 설정해야 합니다. 투박하고 유지 관리가 어렵습니다.
3. 건강검진 및 회복
컨테이너 중 하나가 다운되면 어떻게 되나요? 독립형 Docker는 자체적으로는 이를 잘 처리하지 못합니다. 모든 것을 모니터링하고 죽은 컨테이너를 수동으로 다시 시작해야 합니다. 토요일 오전 3시에 듣는 소리가 얼마나 재미있는지 우리 모두 알고 있습니다.
4. 복잡한 배포
다중 컨테이너 앱을 관리하는 것은 까다롭습니다. 상호 작용 방식을 조정하고, 종속성을 처리하고, 모든 것이 적시에 작동하는지 확인해야 합니다. 갑자기 간단한 앱이 카드집처럼 느껴집니다.
모두가 이야기하는 컨테이너 오케스트레이터인 Kubernetes는 이러한 많은 문제점을 자동화합니다. 이것이 개입하여 하루를 절약하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 자동 확장
K8s를 사용하면 CPU 또는 메모리 사용량을 기반으로 확장 규칙을 정의할 수 있습니다. 트래픽이 증가하면 자동으로 더 많은 컨테이너를 가동하고 상황이 진정되면 컨테이너를 종료하도록 설정할 수 있습니다. 더 이상 육아를 하지 마세요.
2. 손쉬운 서비스 검색
Kubernetes를 사용하면 컨테이너가 모든 것이 어디에 있는지 걱정할 필요가 없습니다. K8s는 서비스에 DNS 이름을 자동으로 할당하므로 컨테이너가 원활하게 통신할 수 있습니다.
3. 자가 치유
컨테이너가 종료되면 Kubernetes는 자동으로 컨테이너를 다시 시작합니다. 더 이상 새벽이 되었을 때 컨테이너를 다시 시작하기 위해 침대에서 기어 나올 필요가 없습니다. K8s는 자가 치유 기능을 통해 앱이 원활하게 실행되도록 유지합니다.
4. 단순화된 배포
K8s는 복잡한 다중 컨테이너 앱을 쉽게 처리합니다. 이를 포드와 서비스로 구성하여 쉽게 새 버전을 출시하고 종속성을 처리하며 모든 것이 조화롭게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
언제 Kubernetes를 사용해야 합니까?
Kubernetes는 훌륭해 보이지만 모든 문제에 대한 만병통치약은 아닙니다. Kubernetes가 올바른 선택인 5가지 사례는 다음과 같습니다.
1. 자동 확장이 필요한 경우
앱에서 트래픽 변동이 감지되거나 리소스를 즉시 자동으로 조정해야 하는 경우 Kubernetes의 자동 확장이 판도를 바꿔줍니다.
2. 마이크로서비스 아키텍처
앱이 마이크로서비스로 구성된 경우 K8s를 사용하면 여러 서비스를 더 쉽게 관리하고 모든 서비스가 원활하게 통신할 수 있습니다.
3. 자가 복구 요구 사항
일부 오류가 발생하더라도 복원력을 유지하는 앱이 필요하십니까? Kubernetes의 자가 복구 기능은 다운타임을 최소화합니다.
4. CI/CD 파이프라인
지속적 통합/지속적 배포 파이프라인을 구축하는 경우 Kubernetes의 롤링 업데이트와 손쉬운 롤백 기능이 탁월한 선택입니다.
5. 하이브리드 및 멀티 클라우드 배포
여러 클라우드 제공업체 또는 자체 데이터 센터 전반에서 워크로드를 관리해야 하는 경우 K8s가 이상적입니다. 인프라를 추상화하여 앱에 집중할 수 있습니다.
언제 Kubernetes를 사용하지 않아야합니까?
그러나 Kubernetes가 항상 필요한 것은 아닙니다. 복잡성을 피하고 싶은 경우는 다음과 같습니다.
1. 작고 간단한 앱
앱이 소규모 단일 컨테이너 서비스인 경우 Kubernetes는 과잉입니다. 단순화를 위해 Docker를 사용하세요.
2. 학습 곡선
팀이 컨테이너를 처음 접하는 경우 Kubernetes로 바로 전환하는 것이 어려울 수 있습니다. K8s에 뛰어들기 전에 먼저 Docker를 마스터하세요.
3. 낮은 트래픽, 간단한 배포
지속적인 확장이나 장애 조치가 필요하지 않고 예측 가능하고 트래픽이 낮은 앱의 경우 Kubernetes의 오버헤드는 그만한 가치가 없습니다.
4. 단기 프로젝트
해커톤 프로젝트나 빠른 POC와 같은 일시적인 작업을 진행하는 경우 Kubernetes는 그 가치보다 더 큰 문제가 될 수 있습니다.
5. 자원이 제한된 환경
K8은 리소스가 많이 필요할 수 있습니다. CPU, 메모리 또는 스토리지가 제한된 환경에서 작업하는 경우 도움이 되기보다는 속도가 더 느려질 수 있습니다.
주요 시사점
Kubernetes는 확장성, 탄력성, 원활한 컨테이너 오케스트레이션이 필요할 때 환상적인 도구입니다. 독립형 컨테이너로는 수동으로 관리하기 어려운 복잡한 작업을 자동화하여 어깨의 부담을 덜어줍니다. 하지만 유행한다고 해서 뛰어들지는 마세요. 먼저 앱의 요구사항을 평가하세요.
작고 예측 가능한 앱을 실행하는 경우 Docker만으로도 충분할 수 있습니다. 하지만 성장하고 확장할수록 Kubernetes는 가장 친한 친구가 될 것입니다.
직면한 과제와 교훈
주니어 개발자로서 저는 Kubernetes의 범위와 Pod, 서비스, 인그레스, 자동 확장 등 모든 움직이는 부분이 압도적일 수 있다는 점을 인정합니다. 그 기능을 잃기 쉽습니다. 그러나 중요한 교훈은 언제 일을 단순하게 유지해야 하는지, 그리고 복잡성이 실제로 그만한 가치가 있는지를 아는 것입니다. 때로는 독립형 컨테이너를 사용하면 많은 시간과 골치 아픈 작업을 절약할 수 있으므로 항상 장단점을 신중하게 평가하세요.
태그 및 언급
@piyushsachdeva
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위 내용은 CKA 풀 코스 데이에 Kubernetes가 사용됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
