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First Korean l10n work for release-1.15 (#15356)

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* Translate concepts/workloads/controllers/replicationcontroller in Korean (#15044)
* ko: Update outdated 1.14-ko.4 branch (#15099)
* Translate tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters in Korean (#15121)
* Translate standardized glossary items in Tag Network into Korean (#15278)
* ko: Keep up with upstream - renamed files (#15030)

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June Yi
2019-07-10 21:16:25 +09:00
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content/ko/docs/concepts/overview/components.md
+3 -5
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@@ -16,7 +16,7 @@ card:
## 마스터 컴포넌트
마스터 컴포넌트는 클러스터의 컨트롤 플레인을 제공한다. 마스터 컴포넌트는 클러스터에 관한 전반적인 결정
(예를 들어, 스케줄링)을 수행하고 클러스터 이벤트(레플리케이션 컨트롤러의 `replicas` 필드가 요구조건을 충족되지 않을 경우 새로운 파드를 구동 시키는 것)를 감지하고 반응한다.
(예를 들어, 스케줄링)을 수행하고 클러스터 이벤트(예를 들어, 레플리케이션 컨트롤러의 `replicas` 필드가 요구조건을 충족되지 않을 경우 새로운 파드를 구동 시키는 것)를 감지하고 반응한다.
마스터 컴포넌트는 클러스터 내 어떠한 머신에서든지 동작 될 수 있다. 그러나,
간결성을 위하여, 구성 스크립트는 보통 동일 머신 상에 모든 마스터 컴포넌트를 구동시키고,
@@ -72,13 +72,11 @@ cloud-controller-manager는 클라우드 밴더 코드와 쿠버네티스 코드
### kube-proxy
[kube-proxy](/docs/admin/kube-proxy/)는 호스트 상에서 네트워크 규칙을 유지하고 연결에 대한 포워딩을 수행함으로서
쿠버네티스 서비스 추상화가 가능하도록 해준다.
{{< glossary_definition term_id="kube-proxy" length="all" >}}
### 컨테이너 런타임
컨테이너 런타임은 컨테이너의 동작을 책임지는 소프트웨어다.
쿠버네티스는 몇몇의 런타임을 지원하는데 [Docker](http://www.docker.com), [containerd](https://containerd.io), [cri-o](https://cri-o.io/), [rktlet](https://github.com/kubernetes-incubator/rktlet) 그리고 [Kubernetes CRI (Container Runtime Interface)](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-node/container-runtime-interface.md)를 구현한 모든 런타임이다.
{{< glossary_definition term_id="container-runtime" length="all" >}}
## 애드온
content/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md
+22 -18
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@@ -15,8 +15,7 @@ API 엔드포인트, 리소스 타입과 샘플은 [API Reference](/docs/referen
API에 원격 접속하는 방법은 [Controlling API Access doc](/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/)에서 논의되었다.
쿠버네티스 API는 시스템을 위한 선언적 설정 스키마를 위한 기초가 되기도 한다.
[kubectl](/docs/reference/kubectl/overview/) 커맨드라인 툴을 사용해서 API 오브젝트를 생성, 업데이트, 삭제 및 조회할 수 있다.
쿠버네티스 API는 시스템을 위한 선언적 설정 스키마를 위한 기초가 되기도 한다. [kubectl](/docs/reference/kubectl/overview/) 커맨드라인 툴을 사용해서 API 오브젝트를 생성, 업데이트, 삭제 및 조회할 수 있다.
쿠버네티스는 또한 API 리소스에 대해 직렬화된 상태를 (현재는 [etcd](https://coreos.com/docs/distributed-configuration/getting-started-with-etcd/)에) 저장한다.
@@ -24,7 +23,6 @@ API에 원격 접속하는 방법은 [Controlling API Access doc](/docs/referenc
{{% /capture %}}
{{< toc >}}
{{% capture body %}}
@@ -36,9 +34,9 @@ API에 원격 접속하는 방법은 [Controlling API Access doc](/docs/referenc
## OpenAPI 및 Swagger 정의
완전한 API 상세 내용은 [OpenAPI](https://www.openapis.org/)를 활용해서 문서화했다.
완전한 API 상세 내용은 [OpenAPI](https://www.openapis.org/)를 활용해서 문서화했다.
쿠버네티스 1.10부터, OpenAPI 규격은 `/openapi/v2` 엔드포인트에서만 제공된다.
쿠버네티스 1.10부터, OpenAPI 규격은 `/openapi/v2` 엔드포인트에서만 제공된다.
요청 형식은 HTTP 헤더에 명시해서 설정할 수 있다.
헤더 | 가능한 값
@@ -46,7 +44,8 @@ API에 원격 접속하는 방법은 [Controlling API Access doc](/docs/referenc
Accept | `application/json`, `application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf` (기본 content-type은 `*/*`에 대해 `application/json`이거나 이 헤더를 전달하지 않음)
Accept-Encoding | `gzip` (이 헤더를 전달하지 않아도 됨)
1.14 이전 버전에서 형식이 구분된 엔드포인트(`/swagger.json`, `/swagger-2.0.0.json`, `/swagger-2.0.0.pb-v1`, `/swagger-2.0.0.pb-v1.gz`)는 OpenAPI 스펙을 다른 포맷으로 제공한다. 이러한 엔드포인트는 사용 중단되었으며, 쿠버네티스 1.14에서 제거될 예정이다.
1.14 이전 버전에서 형식이 구분된 엔드포인트(`/swagger.json`, `/swagger-2.0.0.json`, `/swagger-2.0.0.pb-v1`, `/swagger-2.0.0.pb-v1.gz`)는 OpenAPI 스펙을 다른 포맷으로 제공한다.
이러한 엔드포인트는 사용 중단되었으며, 쿠버네티스 1.14에서 제거됬다.
**OpenAPI 규격을 조회하는 예제**
@@ -58,21 +57,25 @@ GET /swagger-2.0.0.pb-v1.gz | GET /openapi/v2 **Accept**: application/com.github
쿠버네티스는 주로 클러스터 내부 통신용 API를 위해 대안적인 Protobuf에 기반한 직렬화 형식을 구현한다. 해당 API는 [design proposal](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/api-machinery/protobuf.md) 문서와 IDL 파일에 문서화되어 있고 각각의 스키마를 담고 있는 IDL 파일은 API 오브젝트를 정의하는 Go 패키지에 들어있다.
1.14 이전 버전에서 쿠버네티스 apiserver는 `/swaggerapi`에서 [Swagger v1.2](http://swagger.io/)
쿠버네티스 API 스펙을 검색하는데 사용할 수 있는 API도 제공한다.
1.14 이전 버전에서 쿠버네티스 apiserver는 `/swaggerapi`에서 [Swagger v1.2](http://swagger.io/)
쿠버네티스 API 스펙을 검색하는데 사용할 수 있는 API도 제공한다.
이러한 엔드포인트는 사용 중단되었으며, 쿠버네티스 1.14에서 제거될 예정이다.
## API 버전 규칙
필드를 없애거나 리소스 표현을 재구성하기 쉽도록, 쿠버네티스는 `/api/v1`이나
`/apis/extensions/v1beta1`과 같이 각각 다른 API 경로에서 복수의 API 버전을 지원한다.
필드를 없애거나 리소스 표현을 재구성하기 쉽도록,
쿠버네티스는 `/api/v1`이나 `/apis/extensions/v1beta1`과 같이
각각 다른 API 경로에서 복수의 API 버전을 지원한다.
리소스나 필드 수준보다는 API 수준에서 버전을 선택했는데, API가 명료하고, 시스템 리소스와 행위 관점에서 일관성있으며, 더 이상 사용되지 않는 API나 실험적인 API에 접근을 제어할 수 있도록 하기 위함이다. 스키마 변경에 대해서 JSON과 Protobuf 직렬화 스키마 모두 동일한 가이드라인을 따른다. 다음에 이어지는 설명 모두는 이 두 가지 형식에 모두 해당한다.
API 버전 규칙과 소프트웨어 버전 규칙은 간접적으로 연관되어 있음을 알아두자. [API and release versioning proposal](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/release/versioning.md)에는 API 버전 규칙과 소프트웨어 버전 규칙 간의 관계가 기술되어 있다.
API 버전 규칙과 소프트웨어 버전 규칙은 간접적으로 연관되어 있음을 알아두자.
[API and release versioning proposal](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/release/versioning.md)에는
API 버전 규칙과 소프트웨어 버전 규칙 간의 관계가 기술되어 있다.
API 버전이 다른 경우는 안정성이나 기술 지원의 수준이 다르다는 것을 암시한다. 각각의 수준에 대한 조건은 [API Changes documentation](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api_changes.md#alpha-beta-and-stable-versions)에서 상세히 다룬다. 요약하자면 다음과 같다.
API 버전이 다른 경우는 안정성이나 기술 지원의 수준이 다르다는 것을 암시한다.
각각의 수준에 대한 조건은 [API Changes documentation](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api_changes.md#alpha-beta-and-stable-versions)에서 상세히 다룬다. 요약하자면 다음과 같다.
- 알파(Alpha) 수준:
- 버전 이름에 `alpha`가 포함된다. (예: `v1alpha1`)
@@ -87,7 +90,8 @@ API 버전이 다른 경우는 안정성이나 기술 지원의 수준이 다르
- 오브젝트에 대한 스키마나 문법이 다음 베타 또는 안정화 릴리스에서 호환되지 않는 방식으로 바뀔 수도 있다. 이런 경우,
다음 버전으로 이관할 수 있는 가이드를 제공할 것이다.
이 때 API 오브젝트의 삭제, 편집 또는 재생성이 필요할 수도 있다. 편집 절차는 좀 생각해볼 필요가 있다. 이 기능에 의존하고 있는 애플리케이션은 다운타임이 필요할 수도 있다.
- 다음 릴리스에서 호환되지 않을 수도 있으므로 사업적으로 중요하지 않은 용도로만 사용하기를 권장한다. 복수의 클러스터를 가지고 있어서 독립적으로 업그레이드할 수 있다면 이런 제약에서 안심이 될 수도 있겠다.
- 다음 릴리스에서 호환되지 않을 수도 있으므로 사업적으로 중요하지 않은 용도로만 사용하기를 권장한다.
복수의 클러스터를 가지고 있어서 독립적으로 업그레이드할 수 있다면 이런 제약에서 안심이 될 수도 있겠다.
- **베타 기능을 사용하고 피드백을 주기를 바란다! 일단 베타가 끝나면, 실질적으로 더 많은 변경이 어렵다.**
- 안정화(stable) 수준:
- 버전 이름이 `vX`이고 `X` 는 정수다.
@@ -95,8 +99,7 @@ API 버전이 다른 경우는 안정성이나 기술 지원의 수준이 다르
## API 그룹
쿠버네티스 API를 보다 쉽게 확장하기 위해서,
[*API 그룹*](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/api-group.md)을 구현했다.
쿠버네티스 API를 보다 쉽게 확장하기 위해서, [*API 그룹*](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/api-group.md)을 구현했다.
API 그룹은 REST 경로와 직렬화된 객체의 `apiVersion` 필드에 명시된다.
현재 다양한 API 그룹이 사용되고 있다.
@@ -111,8 +114,9 @@ API 그룹은 REST 경로와 직렬화된 객체의 `apiVersion` 필드에 명
1. [CustomResourceDefinition](/docs/tasks/access-kubernetes-api/extend-api-custom-resource-definitions/)은 아주 기본적인
CRUD 요구를 갖는 사용자에게 적합하다.
1. 쿠버네티스 API 의미론의 전체 셋을 가지고 사용자만의 apiserver를 만들고자하는 사용자는 [aggregator](/docs/tasks/access-kubernetes-api/configure-aggregation-layer/)를 사용해서 클라이언트 입장에서 매끄럽게 동작하도록
만들 수 있다.
1. 쿠버네티스 API 의미론의 전체 셋을 가지고, 사용자만의 apiserver를 만들고자하는 사용자는
[aggregator](/docs/tasks/access-kubernetes-api/configure-aggregation-layer/)를 사용해서 클라이언트 입장에서 매끄럽게 동작하도록
만들 수 있다.
## API 그룹 활성화 시키기
@@ -122,7 +126,7 @@ API 그룹은 REST 경로와 직렬화된 객체의 `apiVersion` 필드에 명
`--runtime-config=batch/v1=false`와 같이 설정하고, batch/v2alpha1을 활성화 시키려면 `--runtime-config=batch/v2alpha1`을
설정한다. 이 플래그는 apiserver의 런타임 설정에 쉼표로 분리된 키=값 쌍의 집합을 허용한다.
중요: 그룹이나 리소스를 활성화 또는 비활성화 시키기 위해서는 apiserver와 controller-manager를 재시작해서
중요: 그룹이나 리소스를 활성화 또는 비활성화 시키기 위해서는 apiserver와 controller-manager를 재시작해서
`--runtime-config` 변경을 반영시켜야 한다.
## 그룹 내 리소스 활성화 시키기
content/ko/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes.md
+54 -173
View File
@@ -12,196 +12,77 @@ card:
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고,
확장가능한 오픈소스 플랫폼이다. 쿠버네티스는 선언적 구성과 자동화를 모두
용이하게 해준다. 쿠버네티스는 크고, 빠르게 성장하는 생태계를 가지고 있다.
쿠버네티스 서비스, 기술 지원 및 도구는 어디서나 쉽게 이용할 수 있다.
쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고, 확장가능한 오픈소스 플랫폼이다. 쿠버네티스는 선언적 구성과 자동화를 모두 용이하게 해준다. 쿠버네티스는 크고, 빠르게 성장하는 생태계를 가지고 있다. 쿠버네티스 서비스, 기술 지원 및 도구는 어디서나 쉽게 이용할 수 있다.
구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화했다.
쿠버네티스는
[구글의 15여년에 걸친 대규모 상용 워크로드 운영 경험](https://research.google.com/pubs/pub43438.html)을
기반으로 만들어졌으며
커뮤니티의 최고의 아이디어와 적용 사례가 결합되었다.
쿠버네티스란 명칭은 키잡이(helmsman)이나 파일럿을 뜻하는 그리스어에서 유래했다. 구글이 2014년에 쿠버네티스 프로젝트를 오픈소스화했다. 쿠버네티스는 [구글의 15여년에 걸친 대규모 상용 워크로드 운영 경험](https://research.google.com/pubs/pub43438.html)을 기반으로 만들어졌으며 커뮤니티의 최고의 아이디어와 적용 사례가 결합되었다.
## 쿠버네티스가 왜 필요하고 무엇을 할 수 있는가
## 여정 돌아보기
시간이 지나면서 쿠버네티스가 왜 유용하게 되었는지 살펴본다.
쿠버네티스에는 많은 기능이 있다. 다음과 같이 생각해 볼 수 있다.
![배포 혁명](/images/docs/Container_Evolution.svg)
- 컨테이너 플랫폼
- 마이크로서비스 플랫폼
- 이식성 있는 클라우드 플랫폼
그리고 더 많은 기능.
**전통적인 배포 시대**
초기 조직은 애플리케이션을 물리 서버에서 실행했었다. 물리 서버에서 애플리케이션을 위한 리소스 한계를 정의할 방법이 없었기에, 리소스 할당의 문제가 발생했다. 예를 들어 물리 서버에서 여러 애플리케이션을 실행하면, 리소스 전부를 차지하는 애플리케이션 인스턴스가 있을 수 있고, 결과적으로는 다른 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있었다. 이에 대한 해결책은 다른 물리 서버에서 각 애플리케이션을 실행하는 것일 수 있다. 그러나 리소스가 충분히 활용되지 않아 확장할 수 없었으므로, 조직이 많은 물리 서버를 유지하기 위해서는 많은 비용이 들었다.
쿠버네티스는 **컨테이너 중심의** 관리 환경을 제공한다.
이 환경은 사용자 워크로드를 위해서
컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지 인프라스트럭처를 오케스트레이션한다.
이는 Platform as a Service(PaaS)의 매우 단순명료함에
Infrastructure as a Service (IaaS)의 유연함을 더해 주며,
인프라스트럭처 제공자 간 이식을 가능하게 한다.
**가상화된 배포 시대** 해결책으로 가상화가 도입되었다. 단일 물리 서버의 CPU에서 여러 가상 시스템 (VM)을 실행할 수 있다. 가상화를 사용하면 VM간에 애플리케이션을 격리하고 애플리케이션의 정보를 다른 애플리케이션에서 자유롭게 액세스 할 수 없으므로, 일정 수준의 보안성을 제공할 수 있다.
## 어떻게 쿠버네티스가 플랫폼인가
가상화를 사용하면 물리 서버에서 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 애플리케이션을 쉽게 추가하거나 업데이트할 수 있고 하드웨어 비용을 절감 할 수 있어, 더 나은 확장성을 제공한다.
쿠버네티스가 제공하는 많은 기능이 있지만,
신규 기능을 통해 혜택을 얻을 수 있는 새로운 시나리오는 항상 있게 마련이다.
개발자의 생산성을 극대화할 수 있도록 애플리케이션에 특화된 워크플로우를 최적화할 수 있다.
초기에 수용 가능한 애드혹 오케스트레이션은
대규모의 견고한 자동화를 필요로 하곤 한다.
이것이 쿠버네티스가 애플리케이션을 더 쉽게 배포하고,
스케일링하며, 관리하는 컴포넌트와 툴의 생태계를 만드는
플랫폼의 기능을 하도록 설계된 이유이다.
각 VM은 가상화된 하드웨어 상에서 자체 운영체제를 포함한 모든 구성 요소를 실행하는 전체 시스템이다.
[레이블](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)은
사용자가 원하는 방식대로 자원을 정리할 수 있도록 해준다.
[어노테이션](/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations/)은
자원에 사용자 정의 정보를 추가해서
사용자의 워크플로우에 활용할 수 있도록 하고
관리 툴이 상태를 쉽게 체크할 수 있는 방법을 제공해 준다.
**컨테이너 개발 시대:** 컨테이너는 VM과 유사하지만 격리 속성을 완화하여 애플리케이션 간에 운영체제(OS)를 공유한다. 그러므로 컨테이너는 경량으로 간주한다. VM과 마찬가지로 컨테이너에는 자체 파일 시스템, CPU, 메모리, 프로세스 공간 등이 있다. 기본 인프라와의 종속성을 끊었기 때문에, 클라우드와 OS 배포본에 걸쳐 이식할 수 있다.
추가로,
[쿠버네티스 컨트롤 플레인](/docs/concepts/overview/components/)은
개발자와 사용자가 공통으로 사용할 수 있는 [API](/docs/reference/using-api/api-overview/)를
기반으로 하고 있다.
사용자는
범용의 [커맨드라인 툴]((/docs/user-guide/kubectl-overview/))을
대상으로 하는 [자체 API](/docs/concepts/api-extension/custom-resources/)를 가진
[스케줄러](https://github.com/kubernetes/community/blob/{{< param "githubbranch" >}}/contributors/devel/scheduler.md)와
같은 사용자만의 컨트롤러를 작성할 수 있다.
쿠버네티스에는 많은 기능이 있어 점점 인기를 끌고 있다. 컨테이너의 장점의 일부는 다음과 같다.
이 [설계](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/architecture/architecture.md)를 통해
쿠버네티스 위에
많은 다른 시스템을 올릴 수 있게 된다.
* 기민한 애플리케이션 생성과 배포: VM 이미지 사용 대비 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적임.
* 지속적인 개발, 통합 및 배포: 안정적이고 주기적으로 컨테이너 이미지를 빌드해서 배포할 수 있고 (이미지의 불변성 덕에) 빠르고 쉽게 롤백할 수 있다.
* 개발과 운영의 관심사 분리: 배포 시점이 아닌 빌드/릴리스 시점에 애플리케이션 컨테이너 이미지를 만들기 때문에, 애플리케이션이 인프라스트럭처에서 디커플된다.
* 가시성은 OS 수준의 정보와 메트릭에 머무르지 않고, 애플리케이션의 헬스와 그 밖의 시그널을 볼 수 있다.
* 개발, 테스팅 및 운영 환경을 걸친 일관성: 랩탑에서도 클라우드에서와 동일하게 구동된다.
* 클라우드 및 OS 배포판 간 이식성: Ubuntu, RHEL, CoreOS, on-prem, Google Kubernetes Engine 및 다른 어디에서든 구동된다.
* 애플리케이션 중심 관리: 가상 하드웨어의 OS에서 애플리케이션을 구동하는 수준에서 OS의 논리적인 자원을 사용하여 애플리케이션을 구동하는 수준으로 추상화 수준이 높아진다.
* 느슨하게 커플되고, 분산되고, 유연하며, 자유로운 마이크로서비스: 애플리케이션은 단일 목적의 머신에서 모놀리식 스택으로 구동되지 않고 보다 작고 독립적인 단위로 쪼개져서 동적으로 배포되고 관리될 수 있다.
* 자원 격리: 애플리케이션 성능을 예측할 수 있다.
* 지원 사용량: 고효율 고집적.
## 쿠버네티스가 왜 필요하고 무엇을 할 수 있나
컨테이너는 애플리케이션을 포장하고 실행하는 좋은 방법이다. 프로덕션 환경에서는 애플리케이션을 실행하는 컨테이너를 관리하고 가동 중지 시간이 없는지 확인해야한다. 예를 들어 컨테이너가 다운되면 다른 컨테이너를 다시 시작해야한다. 이 문제를 시스템에 의해 처리한다면 더 쉽지 않을까?
그것이 쿠버네티스의 구조에 오는 방법이다! 쿠버네티스는 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기위한 프레임 워크를 제공한다. 확장 요구 사항, 장애 조치, 배포 패턴 등을 처리한다. 예를 들어, 쿠버네티스는 시스템에 카나리아 배치를 쉽게 관리 할 수 ​​있다.
쿠버네티스는 다음을 제공한다.
* **서비스 디스커버리와 로드 밸런싱**
쿠버네티스는 DNS 이름을 사용하거나 자체 IP 주소를 사용하여 컨테이너를 노출할 수 있다. 컨테이너에 대한 트래픽이 많으면, 쿠버네티스는 네트워크 트래픽을 로드밸런싱하고 배포하여 배포가 안정적으로 이루어질 수 있다.
* **스토리지 오케스트레이션**
쿠버네티스를 사용하면 로컬 저장소, 공용 클라우드 공급자 등과 같이 원하는 저장소 시스템을 자동으로 탑재 할 수 있다.
* **자동화된 롤아웃과 롤백**
쿠버네티스를 사용하여 배포 된 컨테이너의 원하는 상태를 설명 할 수 있으며 실제 상태를 제어 된 속도로 원하는 상태로 변경할 수 있다. 예를 들어 쿠버네티스를 자동화하여 배포용 새 컨테이너를 만들고, 기존 컨테이너를 제거하고, 모든 리소스를 새 컨테이너로 적용 할 수 있다.
* **자동화된 빈 패킹(bin packing)**
쿠버네티스를 사용하면 각 컨테이너에 필요한 CPU 및 메모리 (RAM)의 양을 지정할 수 있다. 컨테이너에 자원 요청이 지정되면 쿠버네티스는 컨테이너에 대한 자원을 관리하기 위해 더 나은 결정을 내릴 수 있다.
* **자동화된 복구(self-healing)**
쿠버네티스는 실패한 컨테이너를 다시 시작하고, 컨테이너를 대체하며, 사용자 정의 상태 검사에 응답하지 않는 컨테이너를 죽이고, 서비스 준비가 끝날 때까지 클라이언트에 알리지 않는다.
**시크릿과 구성 관리**
쿠버네티스를 사용하면 암호, OAuth 토큰 및 ssh 키와 같은 중요한 정보를 저장하고 관리 할 수 ​​있다. 컨테이너 이미지를 재구성하지 않고 스택 구성에 비밀을 노출하지 않고도 비밀 및 애플리케이션 구성을 배포 및 업데이트 할 수 있다.
## 쿠버네티스가 아닌 것
쿠버네티스는 전통적인, 모든 것이 포함된 Platform as a Service(PaaS)가
아니다. 쿠버네티스는 하드웨어 수준보다는 컨테이너 수준에서 운영되기 때문에,
PaaS가 일반적으로 제공하는 배포, 스케일링, 로드 밸런싱, 로깅 및 모니터링과
같은 기능에서 공통점이 있기도 하다.
하지만, 쿠버네티스는 모놀리식(monolithic)하지
않아서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다.
쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만,
필요한 경우 사용자의 선택권과
유연성을 지켜준다.
쿠버네티스는 전통적인, 모든 것이 포함된 Platform as a Service(PaaS)가 아니다. 쿠버네티스는 하드웨어 수준보다는 컨테이너 수준에서 운영되기 때문에, PaaS가 일반적으로 제공하는 배포, 스케일링, 로드 밸런싱, 로깅 및 모니터링과 같은 기능에서 공통점이 있기도 하다. 하지만, 쿠버네티스는 모놀리식(monolithic)하지 않아서, 이런 기본 솔루션이 선택적이며 추가나 제거가 용이하다. 쿠버네티스는 개발자 플랫폼을 만드는 구성 요소를 제공하지만, 필요한 경우 사용자의 선택권과 유연성을 지켜준다.
쿠버네티스는
쿠버네티스
* 지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다. 쿠버네티스는
상태 유지가 필요 없는(stateless) 워크로드, 상태 유지가 필요한(stateful) 워크로드,
데이터 처리를 위한 워크로드를 포함해서 극단적으로 다양한 워크로드를 지원하는
것을 목표로 한다. 애플리케이션이 컨테이너에서 구동될 수 있다면, 쿠버네티스에서
매우 잘 동작할 것이다.
* 소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다.
지속적인 통합과 전달과 배포 곧 CI/CD 워크플로우는
조직 문화와 취향에 따를 뿐만 아니라
기술적인 요구사항으로 결정된다.
* 미들웨어(예, 메시지 버스), 데이터 처리 프레임워크(예, Spark), 데이터베이스(예, mysql),
캐시 또는 클러스터 스토리지 시스템(예, Ceph)와 같은 애플리케이션 레벨의 서비스를
제공하지 않는다. 이런 컴포넌트는 쿠버네티스 상에서 구동될 수 있고,
쿠버네티스 상에서
구동 중인 애플리케이션이 Open Service Broker와 같은 이식 가능한 메커니즘을 통해 접근할
수도 있다.
* 로깅, 모니터링 또는 경보 솔루션을 포함하지 않는다.
개념 증명을 위한 일부 통합이나,
메트릭을 수집하고 노출하는 메커니즘을 제공한다.
* 기본 설정 언어/시스템(예, [jsonnet](https://github.com/google/jsonnet))을 제공하거나
요구하지 않는다.
선언적 명세의 임의적인 형식을 목적으로 하는 선언적 API를 제공한다.
* 포괄적인 머신 설정, 유지보수, 관리, 자동 복구 시스템을
제공하거나 채택하지 않는다.
추가로, 쿠버네티스는 단순한 *오케스트레이션 시스템* 이 아니다.
사실, 쿠버네티스는 오케스트레이션의 필요성을 없애준다.
*오케스트레이션* 의 기술적인 정의는 A를 먼저 한 다음, B를 하고, C를 하는 것과 같이
정의된 워크플로우를 수행하는 것이다. 반면에, 쿠버네티스는
독립적이고 조합 가능한 제어 프로세스들로 구성되어
있다. 이 프로세스는 지속적으로 현재 상태를 입력받은 의도된 상태로 나아가도록 한다.
A에서 C로 어떻게 갔는지는 상관이 없다. 중앙화된 제어도 필요치 않다. 이로써 시스템이
보다 더 사용하기 쉬워지고,
강력해지며, 견고하고, 회복력을 갖추게 되며, 확장 가능해진다.
## 왜 컨테이너인가
왜 컨테이너를 써야하는지 이유를 알고 싶은가?
![Why Containers?](/images/docs/why_containers.svg)
애플리케이션을 배포하는 *옛 방식* 은 운영 체제의 패키지 관리자를
사용해서 애플리케이션을 호스트에 설치하는 것이었다. 이 방식은
애플리케이션의 실행 파일, 설정, 라이브러리 서로 간의 라이프사이클과
호스트 OS와 얽히게 된다는 단점이 있다.
예측 가능한 롤아웃과 롤백을
위해서 불변의 가상 머신 이미지를 만들 수도 있지만,
VM은 너무 크고 이식 가능하지 않다.
*새로운 방법* 은 하드웨어 가상화가 아닌 운영 체제 수준의 가상화에 기반한
컨테이너를 배포하는 것이다. 이 컨테이너는 서로 격리되고 호스트와도 격리된다.
컨테이너는 컨테이너 자체의 파일시스템을 갖고,
다른 컨테이너의 프로세스를 알 수 없으며,
연산에 필요한 자원을 제한할 수 있다.
VM보다 빌드하기 쉬우며,
기반이 되는 인프라스트럭처와 호스트 파일시스템에서
디커플되었기(decoupled) 때문에 클라우드나 OS 배포판 간 이식성이 있다.
컨테이너는 작고 빠르기 때문에, 애플리케이션 각각을 컨테이너 이미지로
패키지할 수 있다. 이렇게 애플리케이션과 이미지를 일대일 관계를 갖도록 하면
컨테이너의 혜택을 만끽할 수 있게 된다.
불변의 컨테이너 이미지는
배포 시점이 아닌 빌드/릴리스 시점에 만들어질 수 있다.
왜냐하면 각각의 애플리케이션은
애플리케이션 스택 외의 나머지 요소와 조합될 필요가 없기 때문이고,
운영 인프라스트럭처 환경에 밀접하게 결합시킬 필요도 없기 때문이다.
컨테이너 이미지를 빌드/릴리스 시점에 생성하게 되면 개발
환경부터 운영 환경까지 일관된 환경을 가져갈 수 있게 된다.
마찬가지로, 컨테이너는 VM보다 훨씬 더 투명해서 모니터링과 관리가 용이하다.
컨테이너의 프로세스 라이프사이클이 수퍼바이저 프로세스에 의해 컨테이너
내에 감추어지지 않고, 인프라스트럭처에 의해 관리될 때 더욱 이는
용이해진다. 컨테이너마다 단일 애플리케이션을 담게되면,
궁극적으로 컨테이너를 관리하는 것이 애플리케이션의 배포를 관리하는 것과 같아진다.
컨테이너의 혜택 요약:
* **기민한 애플리케이션 생성과 배포**:
VM 이미지 사용 대비 컨테이너 이미지 생성이 보다 쉽고 효율적임.
* **지속적인 개발, 통합 및 배포**:
안정적이고 주기적으로 컨테이너 이미지를
빌드해서 배포할 수 있고
(이미지의 불변성 덕에) 빠르고 쉽게 롤백할 수 있다.
* **개발과 운영의 관심사 분리**:
배포 시점이 아닌 빌드/릴리스 시점에
애플리케이션 컨테이너 이미지를 만들기 때문에,
애플리케이션이 인프라스트럭처에서 디커플된다.
* **가시성**
OS 수준의 정보와 메트릭에 머무르지 않고, 애플리케이션의 헬스와
그 밖의 시그널을 볼 수 있다.
* **개발, 테스팅 및 운영 환경을 걸친 일관성**:
랩탑에서도 클라우드에서와 동일하게 구동된다.
* **클라우드 및 OS 배포판 간 이식성**:
Ubuntu, RHEL, CoreOS, on-prem, Google Kubernetes Engine 및 다른 어디에서든 구동된다.
* **애플리케이션 중심 관리**:
가상 하드웨어의 OS에서 애플리케이션을 구동하는 수준에서 OS의
논리적인 자원을 사용하여 애플리케이션을 구동하는 수준으로 추상화 수준이 높아진다.
* **느슨하게 커플되고, 분산되고, 유연하며, 자유로운 [마이크로서비스](https://martinfowler.com/articles/microservices.html)**:
애플리케이션은 단일 목적의 머신에서 모놀리식 스택으로
구동되지 않고 보다 작고 독립적인 단위로 쪼개져서 동적으로 배포되고
관리될 수 있다.
* **자원 격리**:
애플리케이션 성능을 예측할 수 있다.
* **지원 사용량**:
고효율 고집적.
## 쿠버네티스와 K8s의 뜻
**쿠버네티스**는 *키잡이* 나 *파일럿* 을 뜻하는 그리스어에서 유래했으며,
이는 *governor*(통치자)와
[cybernetic(인공두뇌학)](http://www.etymonline.com/index.php?term=cybernetics)의
어원이다.
*K8s* 는 "ubernete" 8 글자를 "8"로 대체한 약어이다.
* 지원하는 애플리케이션의 유형을 제약하지 않는다. 쿠버네티스는 상태 유지가 필요 없는(stateless) 워크로드, 상태 유지가 필요한(stateful) 워크로드, 데이터 처리를 위한 워크로드를 포함해서 극단적으로 다양한 워크로드를 지원하는 것을 목표로 한다. 애플리케이션이 컨테이너에서 구동될 수 있다면, 쿠버네티스에서 매우 잘 동작할 것이다.
* 소스 코드를 배포하지 않으며 애플리케이션을 빌드하지 않는다. 지속적인 통합과 전달과 배포 곧 CI/CD 워크플로우는 조직 문화와 취향에 따를 뿐만 아니라 기술적인 요구사항으로 결정된다.
* 미들웨어(예, 메시지 버스), 데이터 처리 프레임워크(예, Spark), 데이터베이스(예, mysql), 캐시 또는 클러스터 스토리지 시스템(예, Ceph)와 같은 애플리케이션 레벨의 서비스를 제공하지 않는다. 이런 컴포넌트는 쿠버네티스 상에서 구동될 수 있고, 쿠버네티스 상에서 구동 중인 애플리케이션이 Open Service Broker와 같은 이식 가능한 메커니즘을 통해 접근할 수도 있다.
* 로깅, 모니터링 또는 경보 솔루션을 포함하지 않는다. 개념 증명을 위한 일부 통합이나, 메트릭을 수집하고 노출하는 메커니즘을 제공한다.
* 기본 설정 언어/시스템(예, jsonnet)을 제공하거나 요구하지 않는다. 선언적 명세의 임의적인 형식을 목적으로 하는 선언적 API를 제공한다.
* 포괄적인 머신 설정, 유지보수, 관리, 자동 복구 시스템을 제공하거나 채택하지 않는다.
* 추가로, 쿠버네티스는 단순한 오케스트레이션 시스템이 아니다. 사실, 쿠버네티스는 오케스트레이션의 필요성을 없애준다. 오케스트레이션의 기술적인 정의는 A를 먼저 한 다음, B를 하고, C를 하는 것과 같이 정의된 워크플로우를 수행하는 것이다. 반면에, 쿠버네티스는 독립적이고 조합 가능한 제어 프로세스들로 구성되어 있다. 이 프로세스는 지속적으로 현재 상태를 입력받은 의도된 상태로 나아가도록 한다. A에서 C로 어떻게 갔는지는 상관이 없다. 중앙화된 제어도 필요치 않다. 이로써 시스템이 보다 더 사용하기 쉬워지고, 강력해지며, 견고하고, 회복력을 갖추게 되며, 확장 가능해진다.
{{% /capture %}}
{{% capture whatsnext %}}
* [시작할](/docs/setup/) 준비가 되었는가?
* 보다 자세한 내용은 [쿠버네티스 문서](/ko/docs/home/)를 참조한다.
* [쿠버네티스 구성요소](/docs/concepts/overview/components/) 살펴보기
* [시작하기](/docs/setup/) 준비가 되었는가?
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations.md
+21
View File
@@ -69,8 +69,29 @@ _어노테이션_ 은 키/값 쌍이다. 유효한 어노테이션 키에는 두
`kubernetes.io/`와 `k8s.io/` 접두사는 쿠버네티스 핵심 구성 요소를 위해 예약되어 있다.
다음은 `imageregistry: https://hub.docker.com/` 어노테이션이 있는 파드의 구성 파일 예시이다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: annotations-demo
annotations:
imageregistry: "https://hub.docker.com/"
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
```
{{% /capture %}}
{{% capture whatsnext %}}
[레이블과 셀렉터](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)에 대해 알아본다.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names.md
+17 -2
View File
@@ -17,13 +17,28 @@ weight: 20
{{% capture body %}}
## Names
## 이름 {#names}
{{< glossary_definition term_id="name" length="all" >}}
관례에 따라, 쿠버네티스 리소스의 이름은 최대 253자까지 허용되고 소문자 알파벳과 숫자(alphanumeric), `-`, 그리고 `.`로 구성되며 특정 리소스는 보다 구체적인 제약을 갖는다.
## UIDs
다음은 이름이 `nginx-demo`이고 컨테이너 이름이 `nginx`인 파드의 구성 파일 예시이다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx-demo
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
```
## UID {#uids}
{{< glossary_definition term_id="uid" length="all" >}}