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Sixth Korean l10n work for release-1.13 (#12705)

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* ko: Update outdated files in dev-1.13-ko.6 (#12456)

* Translate concepts/containers/runtime-class.md in Korean (#12459)

* Fix ko translation consistency for commandlinetool word (#12626)

* Added Korean localization guide (#12597)

* Translate containers/images.md in Korean (#12549)

* Translate container-lifecycle-hooks.md in Korean (#12534)

* Translate tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale in Korean (#12565)

* Translate concepts/architecture/cloud-controller in Korean #11964 (#12483)

* ko-trans: add setup/certificate.md #12453 (#12520)

Co-authored-by:    Claudia J.Kang <claudiajkang@gmail.com>
Co-authored-by:    June Yi <june.yi@samsung.com>
Co-authored-by:    Seokho <shsongist@gmail.com>
Co-authored-by:    Jesang Myung <jesang.myung@gmail.com>
Co-authored-by:    Kim Young Dae <38598117+zer0big@users.noreply.github.com>
Co-authored-by:    Yoon <learder@gmail.com>
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Claudia J.Kang
2019-02-19 22:50:57 +09:00
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content/ko/docs/concepts/_index.md
+2 -2
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@@ -15,7 +15,7 @@ weight: 40
## 개요
쿠버네티스를 사용하려면, *쿠버네티스 API 오브젝트로* 클러스터에 대해 사용자가 *바라는 상태를* 기술해야 한다. 어떤 애플리케이션이나 워크로드를 구동시키려고 하는지, 어떤 컨테이너 이미지를 쓰는지, 복제의 수는 몇 개인지, 어떤 네트워크와 디스크 자원을 쓸 수 있도록 할 것인지 등을 의미한다. 바라는 상태를 설정하는 방법은 쿠버네티스 API를 사용해서 오브젝트를 만드는 것인데, 대개 `kubectl`이라는 명령줄 인터페이스를 사용한다. 클러스터와 상호 작용하고 바라는 상태를 설정하거나 수정하기 위해서 쿠버네티스 API를 직접 사용할 수도 있다.
쿠버네티스를 사용하려면, *쿠버네티스 API 오브젝트로* 클러스터에 대해 사용자가 *바라는 상태를* 기술해야 한다. 어떤 애플리케이션이나 워크로드를 구동시키려고 하는지, 어떤 컨테이너 이미지를 쓰는지, 복제의 수는 몇 개인지, 어떤 네트워크와 디스크 자원을 쓸 수 있도록 할 것인지 등을 의미한다. 바라는 상태를 설정하는 방법은 쿠버네티스 API를 사용해서 오브젝트를 만드는 것인데, 대개 `kubectl`이라는 커맨드라인 인터페이스를 사용한다. 클러스터와 상호 작용하고 바라는 상태를 설정하거나 수정하기 위해서 쿠버네티스 API를 직접 사용할 수도 있다.
일단 바라는 상태를 설정하고 나면, *쿠버네티스 컨트롤 플레인이* 클러스터의 현재 상태를 바라는 상태와 일치시키기 위한 일을 하게 된다. 그렇게 함으로써, 쿠버네티스가 컨테이너를 시작 또는 재시작 시키거나, 주어진 애플리케이션의 복제 수를 스케일링하는 등의 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있게 된다. 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 클러스터에서 돌아가는 프로세스의 집합으로 구성된다.
@@ -51,7 +51,7 @@ weight: 40
### 쿠버네티스 마스터
클러스터에 대해 바라는 상태를 유지할 책임은 쿠버네티스 마스터에 있다. `kubectl` 명령줄 인터페이스와 같은 것을 사용해서 쿠버네티스로 상호 작용할 때에는 쿠버네티스 마스터와 통신하고 있는 셈이다.
클러스터에 대해 바라는 상태를 유지할 책임은 쿠버네티스 마스터에 있다. `kubectl` 커맨드라인 인터페이스와 같은 것을 사용해서 쿠버네티스로 상호 작용할 때에는 쿠버네티스 마스터와 통신하고 있는 셈이다.
> "마스터"는 클러스터 상태를 관리하는 프로세스의 집합이다. 주로 이 프로세스는 클러스터 내 단일 노드에서 구동되며, 이 노드가 바로 마스터이다. 마스터는 가용성과 중복을 위해 복제될 수도 있다.
content/ko/docs/concepts/architecture/cloud-controller.md
+262
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@@ -0,0 +1,262 @@
---
title: 클라우트 컨트롤러 매니저 기반에 관한 개념
content_template: templates/concept
weight: 30
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{{% capture overview %}}
클라우드 컨트롤러 매니저(CCM) 개념(바이너리와 혼동하지 말 것)은 본래 클라우드 벤더에 특화된 코드와 쿠버네티스 코어가 상호 독립적으로 진화할 수 있도록 해주기 위해 생성되었다. 클라우드 컨트롤러 매니저는 쿠버네티스 컨트롤러 매니저, API 서버, 그리고 스케줄러와 같은 다른 마스터 컴포넌트와 함께 동작된다. 또한 쿠버네티스 위에서 동작하는 경우에는, 쿠버네티스 애드온으로서 구동된다.
클라우드 컨트롤러 매니저의 디자인은 새로운 클라우드 제공사업자가 플러그인을 이용하여 쉽게 쿠버네티스와 함께 통합하도록 허용해 주는 플러그인 메커니즘을 토대로 한다. 쿠버네티스에 새로운 클라우드 제공사업자를 적응시키기 위한 그리고 기존 모델에서 새로운 CCM 모델로 클라우드 제공사업자들이 전환을 이루기 위한 준비된 계획들이 있다.
이 문서는 클라우드 컨트롤러 매니저 이면상의 개념들을 논의하고 그것과 연관된 기능들에 대한 세부적인 사항들을 제시한다.
다음은 클라우드 컨트롤러 매니저가 존재하지 않는 형태의 쿠버네티스 클러스터 아키텍처이다.
![Pre CCM Kube Arch](/images/docs/pre-ccm-arch.png)
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
## 디자인
이전 다이어그램에서, 쿠버네티스와 클라우드 제공사업자는 여러 상이한 컴포넌트들을 통해 통합되었다.
* Kubelet
* 쿠버네티스 컨트롤러 매니저
* 쿠버네티스 API 서버
CCM은 앞의 세 컴포넌트가 가진 클라우드 의존적인 로직을 한 곳에 모아서 클라우드 통합을 위한 단일 포인트를 만들었다. CCM을 활용한 새로운 아키텍처는 다음과 같다.
![CCM Kube Arch](/images/docs/post-ccm-arch.png)
## CCM의 컴포넌트
CCM은 쿠버네티스 컨트롤러 매니저(KCM)의 기능 일부를 독립시키고 분리된 프로세스로서 그것을 작동시킨다. 특히, 클라우드 종속적인 KCM 내 컨트롤러들을 독립시킨다. KCM은 다음과 같은 클라우드 종속적인 컨트롤러 루프를 가진다.
* 노드 컨트롤러
* 볼륨 컨트롤러
* 라우트 컨트롤러
* 서비스 컨트롤러
버전 1.9 에서, CCM은 이전 리스트로부터 다음의 컨트롤러를 작동시킨다.
* 노드 컨트롤러
* 라우트 컨트롤러
* 서비스 컨트롤러
추가적으로, PersistentVolumeLabels 컨트롤러라 불리는 다른 컨트롤러를 작동시킨다. 이 컨트롤러는 GCP와 AWS 클라우드 내 생성된 PersistentVolumes 상에 영역과 지역 레이블을 설정하는 책임을 가진다.
{{< note >}}
볼륨 컨트롤러는 의도적으로 CCM의 일부가 되지 않도록 선택되었다. 연관된 복잡성 때문에 그리고 벤더 특유의 볼륨 로직 개념을 일반화 하기 위한 기존의 노력때문에, 볼륨 컨트롤러는 CCM으로 이전되지 않도록 결정되었다.
{{< /note >}}
CCM을 이용하는 볼륨을 지원하기 위한 원래 계획은 플러그형 볼륨을 지원하기 위한 Flex 볼륨을 사용하기 위한 것이었다. 그러나, CSI라 알려진 경쟁적인 노력이 Flex를 대체하도록 계획되고 있다.
이러한 역동성을 고려하여, CSI가 준비될 때까지 차이점에 대한 측정은 도중에 중지하기로 결정하였다.
## CCM의 기능
CCM은 클라우드 제공사업자에 종속적인 쿠버네티스 컴포넌트로부터 그 속성을 상속받는다. 이번 섹션은 그러한 컴포넌트를 근거로 구성되었다.
### 1. 쿠버네티스 컨트롤러 매니저
CCM의 주요 기능은 KCM으로부터 파생된다. 이전 섹션에서 언급한 바와 같이, CCM은 다음의 컨트롤러 루프를 작동시킨다.
* 노드 컨트롤러
* 라우트 컨트롤러
* 서비스 컨트롤러
* PersistentVolumeLabels 컨트롤러
#### 노드 컨트롤러
노드 컨트롤러는 클라우드 제공사업자의 클러스터에서 동작중인 노드에 대한 정보를 얻음으로써 노드를 초기화할 책임을 가진다. 노드 컨트롤러는 다음 기능을 수행한다.
1. 클라우드 특유의 영역/지역 레이블을 이용한 노드를 초기화한다.
2. 클라우드 특유의 인스턴스 세부사항, 예를 들어, 타입 그리고 크기 등을 이용한 노드를 초기화한다.
3. 노드의 네트워크 주소와 호스트네임을 취득한다.
4. 노드가 무응답일 경우, 클라우드로부터 해당 노드가 삭제된 것인지 확인한다. 클라우드로부터 삭제된 것이라면, 쿠버네티스 노드 오브젝트를 삭제한다.
#### 라우트 컨트롤러
라우트 컨트롤러는 클라우드에서 적합하게 경로를 구성하는 책임을 가지며 쿠버네티스 클러스터 내 상이한 노드 상의 컨테이너들이 상호 소통할 수 있도록 해준다. 라우트 컨트롤러는 오직 Google Compute Engine 클러스터에서만 적용가능 하다.
#### 서비스 컨트롤러
서비스 컨트롤러는 서비스 생성, 업데이트, 그리고 이벤트 삭제에 대한 책임을 가진다. 쿠버네티스 내 서비스의 현재 상태를 근거로, 쿠버네티스 내 서비스의 상태를 나타내기 위해 클라우드 로드 밸런서(ELB 또는 구글 LB와 같은)를 구성해준다. 추가적으로, 클라우드 로드 밸런서를 위한 서비스 백엔드가 최신화 되도록 보장해 준다.
#### PersistentVolumeLabels 컨트롤러
PersistentVolumeLabels 컨트롤러는 AWS EBS/GCE PD 볼륨이 생성되는 시점에 레이블을 적용한다. 이로써 사용자가 수동으로 이들 볼륨에 레이블을 설정할 필요가 없어진다.
이들 볼륨은 오직 그것들이 속한 지역/영역 내에서만 동작되도록 제한되므로 파드 스케줄에 필수적이다. 이들 볼륨을 이용하는 모든 파드는 동일한 지역/영역 내에서 스케줄 되어야 한다.
PersistentVolumeLabels 컨트롤러는 특별하게 CCM을 위해 생성되었다. 즉, CCM이 생성되기 전에는 없었다. 쿠버네티스 API 서버의 PV에 레이블을 붙이는 로직(어드미션 컨트롤러였다)을 CCM에 옮겨서 그렇게 만들었다.
### 2. Kubelet
노드 컨트롤러는 kubelet의 클라우드 종속적인 기능을 포함한다. CCM이 도입되기 이전에는, kubelet 이 IP 주소, 지역/영역 레이블 그리고 인스턴스 타입 정보와 같은 클라우드 특유의 세부사항으로 노드를 초기화하는 책임을 가졌다. CCM의 도입으로 kubelet에서 CCM으로 이 초기화 작업이 이전되었다.
이 새로운 모델에서, kubelet은 클라우드 특유의 정보 없이 노드를 초기화 해준다. 그러나, kubelet은 새로 생성된 노드에 taint를 추가해서 CCM이 클라우드에 대한 정보를 가지고 노드를 초기화하기 전까지는 스케줄되지 않도록 한다. 그러고 나서 이 taint를 제거한다.
### 3. 쿠버네티스 API 서버
PersistentVolumeLabels 컨트롤러는 이전 섹션에서 기술한 바와 같이, 쿠버네티스 API 서버의 클라우드 종속적인 기능을 CCM으로 이전한다.
## 플러그인 메커니즘
클라우드 컨트롤러 매니저는 어떠한 클라우드에서든지 플러그 인 되어 구현될 수 있도록 Go 인터페이스를 이용한다. 구체적으로, [여기](https://github.com/kubernetes/cloud-provider/blob/9b77dc1c384685cb732b3025ed5689dd597a5971/cloud.go#L42-L62)에 정의된 CloudProvider 인터페이스를 이용한다.
위에서 강조되었던 4개의 공유 컨트롤러의 구현, 그리고 공유 cloudprovider 인터페이스와 더불어 일부 골격은 쿠버네티스 코어 내에 유지될 것이다. 클라우드 제공사업자 특유의 구현은 코어의 외부에 탑재되어 코어 내에 정의된 인터페이스를 구현할 것이다.
개발 중인 플러그인에 대한 보다 자세한 정보는, [클라우드 컨트롤러 매니저 개발하기](/docs/tasks/administer-cluster/developing-cloud-controller-manager/)를 참고한다.
## 인가
이 섹션은 CCM에 의해 작업을 수행하기 위해 다양한 API 오브젝트에서 요구되는 접근에 대해 구분해 본다.
### 노드 컨트롤러
노드 컨트롤러는 오직 노드 오브젝트와 동작한다. 노드 오브젝트를 get, list, create, update, patch, watch, 그리고 delete 하기 위한 모든 접근을 요한다.
v1/Node:
- Get
- List
- Create
- Update
- Patch
- Watch
- Delete
### 라우트 컨트롤러
라우트 컨트롤러는 노드 오브젝트 생성에 대해 귀기울이고 적절하게 라우트를 구성한다. 노드 오브젝트에 대한 get 접근을 요한다.
v1/Node:
- Get
### 서비스 컨트롤러
서비스 컨트롤러는 서비스 오브젝트 create, update 그리고 delete에 대해 귀기울이고, 서비스를 위해 적절하게 엔드포인트를 구성한다.
서비스에 접근하기 위해, list, 그리고 watch 접근을 요한다. 서비스 update를 위해 patch와 update 접근을 요한다.
서비스에 대한 엔드포인트 설정을 위해, create, list, get, watch, 그리고 update를 하기위한 접근을 요한다.
v1/Service:
- List
- Get
- Watch
- Patch
- Update
### PersistentVolumeLabels 컨트롤러
PersistentVolumeLabels 컨트롤러는 PersistentVolume(PV) 생성 이벤트에 대해 귀기울이고 그것을 업데이트 한다. 이 컨트롤러는 PV를 get 하고 update 하기 위한 접근을 요한다.
v1/PersistentVolume:
- Get
- List
- Watch
- Update
### 그 외의 것들
CCM의 코어에 대한 구현은 이벤트를 create 하고, 보안 작업을 보장하기 위한 접근을 요하며, ServiceAccount를 create 하기 위한 접근을 요한다.
v1/Event:
- Create
- Patch
- Update
v1/ServiceAccount:
- Create
CCM에 대한 RBAC ClusterRole은 다음과 같다.
```yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: cloud-controller-manager
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- events
verbs:
- create
- patch
- update
- apiGroups:
- ""
resources:
- nodes
verbs:
- '*'
- apiGroups:
- ""
resources:
- nodes/status
verbs:
- patch
- apiGroups:
- ""
resources:
- services
verbs:
- list
- patch
- update
- watch
- apiGroups:
- ""
resources:
- serviceaccounts
verbs:
- create
- apiGroups:
- ""
resources:
- persistentvolumes
verbs:
- get
- list
- update
- watch
- apiGroups:
- ""
resources:
- endpoints
verbs:
- create
- get
- list
- watch
- update
```
## 벤더 구현사항
다음은 클라우드 제공사업자들이 구현한 CCM들이다.
* [Digital Ocean](https://github.com/digitalocean/digitalocean-cloud-controller-manager)
* [Oracle](https://github.com/oracle/oci-cloud-controller-manager)
* [Azure](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/pkg/cloudprovider/providers/azure)
* [GCE](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/pkg/cloudprovider/providers/gce)
* [AWS](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/pkg/cloudprovider/providers/aws)
## 클러스터 관리
CCM을 구성하고 작동하기 위한 전체 안내는 [여기](/docs/tasks/administer-cluster/running-cloud-controller/#cloud-controller-manager)에서 제공된다.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks.md
+120
View File
@@ -0,0 +1,120 @@
---
title: 컨테이너 라이프사이클 훅(Hook)
content_template: templates/concept
weight: 30
---
{{% capture overview %}}
이 페이지는 kubelet이 관리하는 컨테이너가 관리 라이프사이클 동안의 이벤트에 의해 발동되는 코드를 실행하기 위해서
컨테이너 라이프사이클 훅 프레임워크를 사용하는 방법에 대해서 설명한다.
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
## 개요
Angular와 같이, 컴포넌트 라이프사이클 훅을 가진 많은 프로그래밍 언어 프레임워크와 유사하게,
쿠버네티스도 컨테이너에 라이프사이클 훅을 제공한다.
훅은 컨테이너가 관리 라이프사이클의 이벤트를 인지하고 상응하는
라이프사이클 훅이 실행될 때 핸들러에 구현된 코드를 실행할 수 있게 한다.
## 컨테이너 훅
컨테이너에 노출되는 훅은 두 가지가 있다.
`PostStart`
이 훅은 컨테이너가 생성된 직후에 실행된다.
그러나, 훅이 컨테이너 엔트리포인트에 앞서서 실행된다는 보장은 없다.
파라미터는 핸들러에 전달되지 않는다.
`PreStop`
이 훅은 컨테이너가 종료되기 직전에 호출된다.
그것은 동기적인 동작을 의미하는, 차단(blocking)을 수행하고 있으므로,
컨테이너를 삭제하기 위한 호출이 전송되기 전에 완료되어야한다.
파라미터는 핸들러에 전달되지 않는다.
종료 동작에 더 자세한 대한 설명은
[파드의 종료](/docs/concepts/workloads/pods/pod/#termination-of-pods)에서 찾을 수 있다.
### 훅 핸들러 구현
컨테이너는 훅의 핸들러를 구현하고 등록함으로써 해당 훅에 접근할 수 있다.
구현될 수 있는 컨테이너의 훅 핸들러에는 두 가지 유형이 있다.
* Exec - 컨테이너의 cgroups와 네임스페이스 안에서, `pre-stop.sh`와 같은, 특정 커맨드를 실행.
커맨드에 의해 소비된 리소스는 해당 컨테이너에 대해 계산된다.
* HTTP - 컨테이너의 특정 엔드포인트에 대해서 HTTP 요청을 실행.
### 훅 핸들러 실행
컨테이너 라이프사이클 관리 훅이 호출되면,
쿠버네티스 관리 시스템은 해당 훅이 등록된 컨테이너에서 핸들러를 실행한다.
훅 핸들러 호출은 해당 컨테이너를 포함하고 있는 파드의 맥락과 동기적으로 동작한다.
이것은 `PostStart` 훅에 대해서,
훅이 컨테이너 엔트리포인트와는 비동기적으로 동작함을 의미한다.
그러나, 만약 해당 훅이 너무 오래 동작하거나 어딘가에 걸려 있다면,
컨테이너는 `running` 상태에 이르지 못한다.
이러한 동작은 `PreStop` 훅에 대해서도 비슷하게 일어난다.
만약 훅이 실행되던 도중에 매달려 있다면,
파드의 단계(phase)는 `Terminating` 상태에 머물고 해당 훅은 파드의 `terminationGracePeriodSeconds`가 끝난 다음에 종료된다.
만약 `PostStart` 또는 `PreStop` 훅이 실패하면,
그것은 컨테이너를 종료시킨다.
사용자는 훅 핸들러를 가능한 한 가볍게 만들어야 한다.
그러나, 컨테이너가 멈추기 전 상태를 저장하는 것과 같이,
오래 동작하는 커맨드가 의미 있는 경우도 있다.
### 훅 전달 보장
훅 전달은 *한 번 이상* 으로 의도되어 있는데,
이는 `PostStart` 또는 `PreStop`와 같은 특정 이벤트에 대해서,
훅이 여러 번 호출될 수 있다는 것을 의미한다.
이것을 올바르게 처리하는 것은 훅의 구현에 달려 있다.
일반적으로, 전달은 단 한 번만 이루어진다.
예를 들어, HTTP 훅 수신기가 다운되어 트래픽을 받을 수 없는 경우에도,
재전송을 시도하지 않는다.
그러나, 드문 경우로, 이중 전달이 발생할 수 있다.
예를 들어, 훅을 전송하는 도중에 kubelet이 재시작된다면,
Kubelet이 구동된 후에 해당 훅은 재전송될 것이다.
### 디버깅 훅 핸들러
훅 핸들러의 로그는 파드 이벤트로 노출되지 않는다.
만약 핸들러가 어떠한 이유로 실패하면, 핸들러는 이벤트를 방송한다.
`PostStart`의 경우, 이것은 `FailedPostStartHook` 이벤트이며,
`PreStop`의 경우, 이것은 `FailedPreStopHook` 이벤트이다.
이 이벤트는 `kubectl describe pod <파드_이름>`를 실행하면 볼 수 있다.
다음은 이 커맨드 실행을 통한 이벤트 출력의 몇 가지 예다.
```
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
1m 1m 1 {default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
1m 1m 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Pulling pulling image "test:1.0"
1m 1m 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Created Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
1m 1m 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Pulled Successfully pulled image "test:1.0"
1m 1m 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Started Started container with docker id 5c6a256a2567
38s 38s 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Killing Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
37s 37s 1 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Normal Killing Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
38s 37s 2 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} Warning FailedSync Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
1m 22s 2 {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd} spec.containers{main} Warning FailedPostStartHook
```
{{% /capture %}}
{{% capture whatsnext %}}
* [컨테이너 환경](/docs/concepts/containers/container-environment-variables/)에 대해 더 배우기.
* [컨테이너 라이프사이클 이벤트에 핸들러 부착](/docs/tasks/configure-pod-container/attach-handler-lifecycle-event/)
실습 경험하기.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/containers/images.md
+371
View File
@@ -0,0 +1,371 @@
---
title: Images
content_template: templates/concept
weight: 10
---
{{% capture overview %}}
사용자 Docker 이미지를 생성하고 레지스트리에 푸시(push)하여 쿠버네티스 파드에서 참조되기 이전에 대비한다.
컨테이너의 `image` 속성은 `docker` 커맨드에서 지원하는 문법과 같은 문법을 지원한다. 이는 프라이빗 레지스트리와 태그를 포함한다.
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
## 이미지 업데이트
기본 풀(pull) 정책은 `IfNotPresent`이며, 이것은 Kubelet이 이미
존재하는 이미지에 대한 풀을 생략하게 한다. 만약 항상 풀을 강제하고 싶다면,
다음 중 하나를 수행하면 된다.
- 컨테이너의 `imagePullPolicy`를 `Always`로 설정.
- `imagePullPolicy`를 생략하고 `:latest`를 사용할 이미지의 태그로 사용.
- `imagePullPolicy`와 사용할 이미지의 태그를 생략.
- [AlwaysPullImages](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages) 어드미션 컨트롤러를 활성화.
`:latest` 태그 사용은 피해야 한다는 것을 참고하고, 자세한 정보는 [구성을 위한 모범 사례](/docs/concepts/configuration/overview/#container-images)를 참고한다.
## 매니페스트로 멀티-아키텍처 이미지 빌드
Docker CLI는 현재 `docker manifest` 커맨드와 `create`, `annotate`, `push`와 같은 서브 커맨드를 함께 지원한다. 이 커맨드는 매니페스트를 빌드하고 푸시하는데 사용할 수 있다. 매니페스트를 보기 위해서는 `docker manifest inspect`를 사용하면 된다.
다음에서 docker 문서를 확인하기 바란다.
https://docs.docker.com/edge/engine/reference/commandline/manifest/
이것을 사용하는 방법에 대한 예제는 빌드 하니스(harness)에서 참조한다.
https://cs.k8s.io/?q=docker%20manifest%20(create%7Cpush%7Cannotate)&i=nope&files=&repos=
이 커맨드는 Docker CLI에 의존하며 그에 전적으로 구현된다. `$HOME/.docker/config.json` 편집 및 `experimental` 키를 `enabled`로 설정하거나, CLI 커맨드 호출 시 간단히 `DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL` 환경 변수를 `enabled`로만 설정해도 된다.
{{< note >}}
Docker *18.06 또는 그 이상* 을 사용하길 바란다. 더 낮은 버전은 버그가 있거나 실험적인 명령줄 옵션을 지원하지 않는다. 예를 들어 https://github.com/docker/cli/issues/1135 는 containerd에서 문제를 일으킨다.
{{< /note >}}
오래된 매니페스트 업로드를 실행하는 데 어려움을 겪는다면, `$HOME/.docker/manifests`에서 오래된 매니페스트를 정리하여 새롭게 시작하면 된다.
쿠버네티스의 경우, 일반적으로 접미사 `-$(ARCH)`가 있는 이미지를 사용해 왔다. 하위 호환성을 위해, 접미사가 있는 구형 이미지를 생성하길 바란다. 접미사에 대한 아이디어는 모든 아키텍처를 위한 매니페스트를 가졌다는 의미가 내포된 `pause` 이미지를 생성하고, 접미사가 붙은 이미지가 하드 코드되어 있을 오래된 구성 또는 YAML 파일에 대해 하위 호환된다는 의미가 내포되어 있는 `pause-amd64`를 생성하기 위한 것이다.
## 프라이빗 레지스트리 사용
프라이빗 레지스트리는 해당 레지스트리에서 이미지를 읽을 수 있는 키를 요구할 것이다.
자격 증명(credential)은 여러 가지 방법으로 제공될 수 있다.
- Google 컨테이너 레지스트리 사용
- 각 클러스터에 대하여
- Google 컴퓨트 엔진 또는 Google 쿠버네티스 엔진에서 자동적으로 구성됨
- 모든 파드는 해당 프로젝트의 프라이빗 레지스트리를 읽을 수 있음
- AWS EC2 컨테이너 레지스트리(ECR) 사용
- IAM 역할 및 정책을 사용하여 ECR 저장소에 접근을 제어함
- ECR 로그인 자격 증명은 자동으로 갱신됨
- Azure 컨테이너 레지스트리(ACR) 사용
- IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 사용
- 프라이빗 레지스트리에 대한 인증을 위한 노드 구성
- 모든 파드는 구성된 프라이빗 레지스트리를 읽을 수 있음
- 클러스터 관리자에 의한 노드 구성 필요
- 미리 풀링(pre-pulling)된 이미지
- 모든 파드는 노드에 캐시된 모든 이미지를 사용 가능
- 셋업을 위해서는 모든 노드에 대해서 root 접근이 필요
- 파드에 ImagePullSecrets을 명시
- 자신의 키를 제공하는 파드만 프라이빗 레지스트리에 접근 가능
각 옵션은 아래에서 더 자세히 설명한다.
### Google 컨테이너 레지스트리 사용
쿠버네티스는 Google 컴퓨트 엔진(GCE)에서 동작할 때, [Google 컨테이너
레지스트리(GCR)](https://cloud.google.com/tools/container-registry/)를 자연스럽게
지원한다. 사용자의 클러스터가 GCE 또는 Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 간단히
이미지의 전체 이름(예: gcr.io/my_project/image:tag)을 사용하면 된다.
클러스터 내에서 모든 파드는 해당 레지스트리에 있는 이미지에 읽기 접근 권한을 가질 것이다.
Kubelet은 해당 인스턴스의 Google 서비스 계정을 이용하여 GCR을 인증할 것이다.
인스턴스의 서비스 계정은 `https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only`라서,
프로젝트의 GCR로부터 풀은 할 수 있지만 푸시는 할 수 없다.
### AWS EC2 컨테이너 레지스트리 사용
쿠버네티스는 노드가 AWS EC2 인스턴스일 때, [AWS EC2 컨테이너
레지스트리](https://aws.amazon.com/ecr/)를 자연스럽게 지원한다.
간단히 이미지의 전체 이름(예: `ACCOUNT.dkr.ecr.REGION.amazonaws.com/imagename:tag`)을
파드 정의에 사용하면 된다.
파드를 생성할 수 있는 클러스터의 모든 사용자는 ECR 레지스트리에 있는 어떠한
이미지든지 파드를 실행하는데 사용할 수 있다.
kubelet은 ECR 자격 증명을 가져오고 주기적으로 갱신할 것이다. 이것을 위해서는 다음에 대한 권한이 필요하다.
- `ecr:GetAuthorizationToken`
- `ecr:BatchCheckLayerAvailability`
- `ecr:GetDownloadUrlForLayer`
- `ecr:GetRepositoryPolicy`
- `ecr:DescribeRepositories`
- `ecr:ListImages`
- `ecr:BatchGetImage`
요구 사항:
- Kubelet 버전 `v1.2.0` 이상을 사용해야 한다. (예: `/usr/bin/kubelet --version=true`를 실행).
- 노드가 지역 A에 있고 레지스트리가 다른 지역 B에 있다면, 버전 `v1.3.0` 이상이 필요하다.
- 사용자의 지역에서 ECR이 지원되어야 한다.
문제 해결:
- 위의 모든 요구 사항을 확인한다.
- 워크스테이션에서 $REGION (예: `us-west-2`)의 자격 증명을 얻는다. 그 자격 증명을 사용하여 해당 호스트로 SSH를 하고 Docker를 수동으로 실행한다. 작동하는가?
- kubelet이 `--cloud-provider=aws`로 실행 중인지 확인한다.
- kubelet 로그에서 (예: `journalctl -u kubelet`) 다음과 같은 로그 라인을 확인한다.
- `plugins.go:56] Registering credential provider: aws-ecr-key`
- `provider.go:91] Refreshing cache for provider: *aws_credentials.ecrProvider`
### Azure 컨테이너 레지스트리(ACR) 사용
[Azure 컨테이너 레지스트리](https://azure.microsoft.com/en-us/services/container-registry/)를 사용하는 경우
관리자 역할의 사용자나 서비스 주체(principal) 중 하나를 사용하여 인증할 수 있다.
어느 경우라도, 인증은 표준 Docker 인증을 통해서 수행된다. 이러한 지침은
[azure-cli](https://github.com/azure/azure-cli) 명령줄 도구 사용을 가정한다.
우선 레지스트리를 생성하고 자격 증명을 만들어야한다. 이에 대한 전체 문서는
[Azure 컨테이너 레지스트리 문서](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/container-registry/container-registry-get-started-azure-cli)에서 찾을 수 있다.
컨테이너 레지스트리를 생성하고 나면, 다음의 자격 증명을 사용하여 로그인한다.
* `DOCKER_USER` : 서비스 주체 또는 관리자 역할의 사용자명
* `DOCKER_PASSWORD`: 서비스 주체 패스워드 또는 관리자 역할의 사용자 패스워드
* `DOCKER_REGISTRY_SERVER`: `${some-registry-name}.azurecr.io`
* `DOCKER_EMAIL`: `${some-email-address}`
해당 변수에 대한 값을 채우고 나면
[쿠버네티스 시크릿을 구성하고 그것을 파드 디플로이를 위해서 사용](/docs/concepts/containers/images/#specifying-imagepullsecrets-on-a-pod)할 수 있다.
### IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 사용
IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리는 멀티-테넌트 프라이빗 이미지 레지스트리를 제공하여 사용자가 Docker 이미지를 안전하게 저장하고 공유할 수 있도록 한다. 기본적으로,
프라이빗 레지스트리의 이미지는 통합된 취약점 조언기(Vulnerability Advisor)를 통해 조사되어 보안 이슈와 잠재적 취약성을 검출한다. IBM 클라우드 계정의 모든 사용자가 이미지에 접근할 수 있도록 하거나, 레지스트리 네임스페이스에 접근을 승인하는 토큰을 생성할 수 있다.
IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 CLI 플러그인을 설치하고 사용자 이미지를 위한 네임스페이스를 생성하기 위해서는, [IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 시작하기](https://console.bluemix.net/docs/services/Registry/index.html#index)를 참고한다.
[IBM 클라우드 퍼블릭 이미지](https://console.bluemix.net/docs/services/RegistryImages/index.html#ibm_images) 및 사용자의 프라이빗 이미지로부터 컨테이너를 사용자의 IBM 클라우드 쿠버네티스 서비스 클러스터의 `default` 네임스페이스에 디플로이하기 위해서 IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리를 사용하면 된다. 컨테이너를 다른 네임스페이스에 디플로이하거나, 다른 IBM 클라우드 컨테이너 레지스트리 지역 또는 IBM 클라우드 계정을 사용하기 위해서는, 쿠버네티스 `imagePullSecret`를 생성한다. 더 자세한 정보는, [이미지로부터 컨테이너 빌드하기](https://console.bluemix.net/docs/containers/cs_images.html#images)를 참고한다.
### 프라이빗 레지스트리에 대한 인증을 위한 노드 구성
{{< note >}}
Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 이미 각 노드에 Google 컨테이너 레지스트리에 대한 자격 증명과 함께 `.dockercfg`가 있을 것이다. 그렇다면 이 방법은 쓸 수 없다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
AWS EC2에서 동작 중이고 EC2 컨테이너 레지스트리(ECR)을 사용 중이라면, 각 노드의 kubelet은
ECR 로그인 자격 증명을 관리하고 업데이트할 것이다. 그렇다면 이 방법은 쓸 수 없다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
이 방법은 노드의 구성을 제어할 수 있는 경우에만 적합하다. 이 방법은
GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에 대해서는 신뢰성 있게 작동하지
않을 것이다.
{{< /note >}}
Docker는 프라이빗 레지스트리를 위한 키를 `$HOME/.dockercfg` 또는 `$HOME/.docker/config.json` 파일에 저장한다. 만약 동일한 파일을
아래의 검색 경로 리스트에 넣으면, kubelete은 이미지를 풀 할 때 해당 파일을 자격 증명 공급자로 사용한다.
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json`
* `{cwd of kubelet}/config.json`
* `${HOME}/.docker/config.json`
* `/.docker/config.json`
* `{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg`
* `{cwd of kubelet}/.dockercfg`
* `${HOME}/.dockercfg`
* `/.dockercfg`
{{< note >}}
아마도 kubelet을 위한 사용자의 환경 파일에 `HOME=/root`을 명시적으로 설정해야 할 것이다.
{{< /note >}}
프라이빗 레지스트리를 사용도록 사용자의 노드를 구성하기 위해서 권장되는 단계는 다음과 같다. 이
예제의 경우, 사용자의 데스크탑/랩탑에서 아래 내용을 실행한다.
1. 사용하고 싶은 각 자격 증명 세트에 대해서 `docker login [서버]`를 실행한다. 이것은 `$HOME/.docker/config.json`를 업데이트한다.
1. 편집기에서 `$HOME/.docker/config.json`를 보고 사용하고 싶은 자격 증명만 포함하고 있는지 확인한다.
1. 노드의 리스트를 구한다. 예를 들면 다음과 같다.
- 이름을 원하는 경우: `nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}')`
- IP를 원하는 경우: `nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}')`
1. 로컬의 `.docker/config.json`를 위의 검색 경로 리스트 중 하나에 복사한다.
- 예: `for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@$n:/var/lib/kubelet/config.json; done`
프라이빗 이미지를 사용하는 파드를 생성하여 검증한다. 예를 들면 다음과 같다.
```yaml
kubectl create -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: private-image-test-1
spec:
containers:
- name: uses-private-image
image: $PRIVATE_IMAGE_NAME
imagePullPolicy: Always
command: [ "echo", "SUCCESS" ]
EOF
pod/private-image-test-1 created
```
만약 모든 것이 잘 작동한다면, 잠시 후에, 다음 메시지를 볼 것이다.
```shell
kubectl logs private-image-test-1
SUCCESS
```
만약 실패했다면, 다음 메시지를 볼 것이다.
```shell
kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep "Failed"
Fri, 26 Jun 2015 15:36:13 -0700 Fri, 26 Jun 2015 15:39:13 -0700 19 {kubelet node-i2hq} spec.containers{uses-private-image} failed Failed to pull image "user/privaterepo:v1": Error: image user/privaterepo:v1 not found
```
클러스터의 모든 노드가 반드시 동일한 `.docker/config.json`를 가져야 한다. 그렇지 않으면, 파드가
일부 노드에서만 실행되고 다른 노드에서는 실패할 것이다. 예를 들어, 노드 오토스케일링을 사용한다면, 각 인스턴스
템플릿은 `.docker/config.json`을 포함하거나 그것을 포함한 드라이브를 마운트해야 한다.
프라이빗 레지스트리 키가 `.docker/config.json`에 추가되고 나면 모든 파드는
프라이빗 레지스트리의 이미지에 읽기 접근 권한을 가지게 될 것이다.
### 미리 풀링(pre-pulling)된 이미지
{{< note >}}
Google 쿠버네티스 엔진에서 동작 중이라면, 이미 각 노드에 Google 컨테이너 레지스트리에 대한 자격 증명과 함께 `.dockercfg`가 있을 것이다. 그렇다면 이 방법은 쓸 수 없다.
{{< /note >}}
{{< note >}}
이 방법은 노드의 구성을 제어할 수 있는 경우에만 적합하다. 이 방법은
GCE 및 자동 노드 교체를 수행하는 다른 클라우드 제공자에 대해서는 신뢰성 있게 작동하지
않을 것이다.
{{< /note >}}
기본적으로, kubelet은 지정된 레지스트리에서 각 이미지를 풀 하려고 할 것이다.
그러나, 컨테이너의 `imagePullPolicy` 속성이 `IfNotPresent` 또는 `Never`으로 설정되어 있다면,
로컬 이미지가 사용된다(우선적으로 또는 배타적으로).
레지스트리 인증의 대안으로 미리 풀 된 이미지에 의존하고 싶다면,
클러스터의 모든 노드가 동일한 미리 풀 된 이미지를 가지고 있는지 확인해야 한다.
이것은 특정 이미지를 속도를 위해 미리 로드하거나 프라이빗 레지스트리에 대한 인증의 대안으로 사용될 수 있다.
모든 파드는 미리 풀 된 이미지에 대해 읽기 접근 권한을 가질 것이다.
### 파드에 ImagePullSecrets 명시
{{< note >}}
이 방법은 현재 Google 쿠버네티스 엔진, GCE 및 노드 생성이 자동화된 모든 클라우드 제공자에게
권장된다.
{{< /note >}}
쿠버네티스는 파드에 레지스트리 키를 명시하는 것을 지원한다.
#### Docker 구성으로 시크릿 생성
대문자 값을 적절히 대체하여, 다음 커맨드를 실행한다.
```shell
kubectl create secret docker-registry myregistrykey --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL
secret/myregistrykey created.
```
만약 다중 레지스트리에 접근이 필요하다면, 각 레지스트리에 대한 하나의 시크릿을 생성할 수 있다.
Kubelet은 파드를 위한 이미지를 풀링할 때 `imagePullSecrets`를 단일의 가상 `.docker/config.json`
에 병합할 것이다.
파드는 이미지 풀 시크릿을 자신의 네임스페이스에서만 참조할 수 있다.
따라서 이 과정은 네임스페이스 당 한 번만 수행될 필요가 있다.
##### kubectl create secrets 우회
어떤 이유에서 단일 `.docker/config.json`에 여러 항목이 필요하거나
위의 커맨드를 통해서는 주어지지 않는 제어가 필요한 경우, [json 또는 yaml로
시크릿 생성](/docs/user-guide/secrets/#creating-a-secret-manually)을 수행할 수 있다.
다음 사항을 준수해야 한다.
- `.dockerconfigjson`에 해당 데이터 항목의 이름을 설정
- Docker 파일을 base64로 인코딩하여 해당 문자열을 붙여넣을 때,
`data[".dockerconfigjson"]` 필드의 값으로써 깨짐 방지
- `kubernetes.io/dockerconfigjson`에 `type`을 설정
예:
```yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: myregistrykey
namespace: awesomeapps
data:
.dockerconfigjson: UmVhbGx5IHJlYWxseSByZWVlZWVlZWVlZWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGx5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eSBsbGxsbGxsbGxsbGxsbG9vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb25ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubmdnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2cgYXV0aCBrZXlzCg==
type: kubernetes.io/dockerconfigjson
```
`error: no objects passed to create`라는 에러 메시지가 나오면, 그것은 base64 인코딩된 문자열이 유효하지 않다는 것을 뜻한다.
`Secret "myregistrykey" is invalid: data[.dockerconfigjson]: invalid value ...`와 유사한 에러 메시지가 나오면, 그것은
데이터가 성공적으로 un-base64 인코딩되었지만, `.docker/config.json` 파일로는 파싱될 수 없었음을 의미한다.
#### 파드의 imagePullSecrets 참조
이제, `imagePullSecrets` 섹션을 파드의 정의에 추가함으로써 해당 시크릿을
참조하는 파드를 생성할 수 있다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: foo
namespace: awesomeapps
spec:
containers:
- name: foo
image: janedoe/awesomeapp:v1
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey
```
이것은 프라이빗 레지스트리를 사용하는 각 파드에 대해서 수행될 필요가 있다.
그러나, 이 필드의 셋팅은 [서비스 어카운트](/docs/user-guide/service-accounts) 리소스에
imagePullSecrets을 셋팅하여 자동화할 수 있다.
자세한 지침을 위해서는 [서비스 어카운트에 ImagePullSecrets 추가](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-service-account/#add-imagepullsecrets-to-a-service-account)를 확인한다.
이것은 노드 당 `.docker/config.json`와 함께 사용할 수 있다. 자격 증명은
병합될 것이다. 이 방법은 Google 쿠버네티스 엔진에서 작동될 것이다.
### 유스케이스
프라이빗 레지스트리를 구성하기 위한 많은 솔루션이 있다. 다음은 여러 가지
일반적인 유스케이스와 제안된 솔루션이다.
1. 비소유 이미지(예를 들어, 오픈소스)만 실행하는 클러스터의 경우. 이미지를 숨길 필요가 없다.
- Docker hub의 퍼블릭 이미지를 사용한다.
- 설정이 필요 없다.
- GCE 및 Google 쿠버네티스 엔진에서는, 속도와 가용성 향상을 위해서 로컬 미러가 자동적으로 사용된다.
1. 모든 클러스터 사용자에게는 보이지만, 회사 외부에는 숨겨야하는 일부 독점 이미지를
실행하는 클러스터의 경우.
- 호스트 된 프라이빗 [Docker 레지스트리](https://docs.docker.com/registry/)를 사용한다.
- 그것은 [Docker Hub](https://hub.docker.com/signup)에 호스트 되어 있거나, 다른 곳에 되어 있을 것이다.
- 위에 설명된 바와 같이 수동으로 .docker/config.json을 구성한다.
- 또는, 방화벽 뒤에서 읽기 접근 권한을 가진 내부 프라이빗 레지스트리를 실행한다.
- 쿠버네티스 구성은 필요 없다.
- 또는, GCE 및 Google 쿠버네티스 엔진에서는, 프로젝트의 Google 컨테이너 레지스트리를 사용한다.
- 그것은 수동 노드 구성에 비해서 클러스터 오토스케일링과 더 잘 동작할 것이다.
- 또는, 노드의 구성 변경이 불편한 클러스터에서는, `imagePullSecrets`를 사용한다.
1. 독점 이미지를 가진 클러스터로, 그 중 일부가 더 엄격한 접근 제어를 필요로 하는 경우.
- [AlwaysPullImages 어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages)가 활성화되어 있는지 확인한다. 그렇지 않으면, 모든 파드가 잠재적으로 모든 이미지에 접근 권한을 가진다.
- 민감한 데이터는 이미지 안에 포장하는 대신, "시크릿" 리소스로 이동한다.
1. 멀티-테넌트 클러스터에서 각 테넌트가 자신의 프라이빗 레지스트리를 필요로 하는 경우.
- [AlwaysPullImages 어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages)가 활성화되어 있는지 확인한다. 그렇지 않으면, 모든 파드가 잠재적으로 모든 이미지에 접근 권한을 가진다.
- 인가가 요구되도록 프라이빗 레지스트리를 실행한다.
- 각 테넌트에 대한 레지스트리 자격 증명을 생성하고, 시크릿에 넣고, 각 테넌트 네임스페이스에 시크릿을 채운다.
- 테넌트는 해당 시크릿을 각 네임스페이스의 imagePullSecrets에 추가한다.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/containers/runtime-class.md
+116
View File
@@ -0,0 +1,116 @@
---
title: 런타임 클래스
content_template: templates/concept
weight: 20
---
{{% capture overview %}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.12" state="alpha" >}}
이 페이지는 런타임 클래스 리소스와 런타임 선택 메커니즘에 대해서 설명한다.
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
## 런타임 클래스
런타임 클래스는 파드의 컨테이너를 실행하는데 사용할 컨테이너 런타임 설정을 선택하기 위한
알파 특징이다.
### 셋업
초기 알파 특징이므로, 런타임 클래스 특징을 사용하기 위해서는 몇 가지 추가 셋업
단계가 필요하다.
1. 런타임 클래스 특징 게이트 활성화(apiservers 및 kubelets에 대해서, 버전 1.12+ 필요)
2. 런타임 클래스 CRD 설치
3. CRI 구현(implementation)을 노드에 설정(런타임에 따라서)
4. 상응하는 런타임 클래스 리소스 생성
#### 1. 런타임 클래스 특징 게이트 활성화
특징 게이트 활성화에 대한 설명은 [특징 게이트](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를
참고한다. `RuntimeClass` 특징 게이트는 apiservers _및_ kubelets에서 활성화되어야
한다.
#### 2. 런타임 클래스 CRD 설치
런타임 클래스 [CustomResourceDefinition][] (CRD)는 쿠버네티스 git 저장소의 애드온 디렉터리에서 찾을 수
있다. [kubernetes/cluster/addons/runtimeclass/runtimeclass_crd.yaml][runtimeclass_crd]
`kubectl apply -f runtimeclass_crd.yaml`을 통해서 해당 CRD를 설치한다.
[CustomResourceDefinition]: /docs/tasks/access-kubernetes-api/custom-resources/custom-resource-definitions/
[runtimeclass_crd]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/runtimeclass/runtimeclass_crd.yaml
#### 3. CRI 구현을 노드에 설정
런타임 클래스와 함께 선택할 설정은 CRI 구현에 의존적이다. 사용자의 CRI
구현에 따른 설정 방법은 연관된 문서를 통해서 확인한다. 이것은 알파
특징이므로, 아직 모든 CRI가 다중 런타임 클래스를 지원하지는 않는다.
{{< note >}}
런타임 클래스는 클러스터 전체에 걸쳐 동질의 노드 설정
(모든 노드가 컨테이너 런타임에 준하는 동일한 방식으로 설정되었음을 의미)을 가정한다. 어떠한 이질성(다양한
설정)이라도
스케줄링 특징을 통해서 런타임 클래스와는 독립적으로 관리되어야 한다([파드를 노드에
할당하기](/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/) 참고).
{{< /note >}}
해당 설정은 상응하는 `RuntimeHandler` 이름을 가지며, 이는 런타임 클래스에 의해서 참조된다.
런타임 핸들러는 유효한 DNS 1123 서브도메인(알파-숫자 + `-`와 `.`문자)을 가져야 한다.
#### 4. 상응하는 런타임 클래스 리소스 생성
3단계에서 셋업 한 설정은 연관된 `RuntimeHandler` 이름을 가져야 하며, 이를 통해서
설정을 식별할 수 있다. 각 런타임 핸들러(그리고 선택적으로 비어있는 `""` 핸들러)에 대해서,
상응하는 런타임 클래스 오브젝트를 생성한다.
현재 런타임 클래스 리소스는 런타임 클래스 이름(`metadata.name`)과 런타임 핸들러
(`spec.runtimeHandler`)로 단 2개의 중요 필드만 가지고 있다. 오브젝트 정의는 다음과 같은 형태이다.
```yaml
apiVersion: node.k8s.io/v1alpha1 # 런타임 클래스는 node.k8s.io API 그룹에 정의되어 있음
kind: RuntimeClass
metadata:
name: myclass # 런타임 클래스는 해당 이름을 통해서 참조됨
# 런타임 클래스는 네임스페이스가 없는 리소스임
spec:
runtimeHandler: myconfiguration # 상응하는 CRI 설정의 이름임
```
{{< note >}}
런타임 클래스 쓰기 작업(create/update/patch/delete)은
클러스터 관리자로 제한할 것을 권장한다. 이것은 일반적으로 기본 설정이다. 더 자세한 정보는 [권한
개요](https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/authorization/)를 참고한다.
{{< /note >}}
### 사용
클러스터를 위해서 런타임 클래스를 설정하고 나면, 그것을 사용하는 것은 매우 간단하다. 파드 스펙에
`runtimeClassName`를 명시한다. 예를 들면 다음과 같다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: mypod
spec:
runtimeClassName: myclass
# ...
```
이것은 Kubelet이 지명된 런타임 클래스를 사용하여 해당 파드를 실행하도록 지시할 것이다. 만약 지명된
런타임 클래스가 없거나, CRI가 상응하는 핸들러를 실행할 수 없는 경우, 파드는
`Failed` 터미널 [단계](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-단계-phase)로 들어간다. 에러
메시지를 위해서는 상응하는 [이벤트](/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-application-introspection/)를
확인한다.
만약 명시된 `runtimeClassName`가 없다면, 기본 런타임 핸들러가 사용될 것이다. 기본 런타임 핸들러는 런타임 클래스 특징이 비활성화되었을 때와 동일하게 동작한다.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md
+10 -6
View File
@@ -13,7 +13,7 @@ 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/) 명령줄 도구를 사용해서 API 오브젝트를 생성, 업데이트, 삭제 및 조회할 수 있다.
[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.
@@ -33,10 +33,9 @@ API에 원격 접속하는 방법은 [Controlling API Access doc](/docs/referenc
## OpenAPI 및 Swagger 정의
완전한 API 상세 내용은 [Swagger v1.2](http://swagger.io/) 및 [OpenAPI](https://www.openapis.org/)를 활용해서 문서화했다. ("마스터"로 알려진) 쿠버네티스 apiserver는 `/swaggerapi`에서 Swagger v1.2 쿠버네티스 API 규격을 조회할 수 있는 API를 노출한다.
쿠버네티스 1.10부터, OpenAPI 규격은 `/openapi/v2` 엔드포인트에서만 제공된다. 형식이 구분된 엔드포인트(`/swagger.json`, `/swagger-2.0.0.json`, `/swagger-2.0.0.pb-v1`, `/swagger-2.0.0.pb-v1.gz`)는 더 이상 사용하지 않고(deprecated) 쿠버네티스 1.14에서 제거될 예정이다.
완전한 API 상세 내용은 [OpenAPI](https://www.openapis.org/)를 활용해서 문서화했다.
쿠버네티스 1.10부터, OpenAPI 규격은 `/openapi/v2` 엔드포인트에서만 제공된다.
요청 형식은 HTTP 헤더에 명시해서 설정할 수 있다.
헤더 | 가능한 값
@@ -44,7 +43,9 @@ 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)
**OpenAPI 규격을 조회하는 예제**:
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.
**OpenAPI 규격을 조회하는 예제**
1.10 이전 | 쿠버네티스 1.10 이상
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@@ -52,9 +53,12 @@ GET /swagger.json | GET /openapi/v2 **Accept**: application/json
GET /swagger-2.0.0.pb-v1 | GET /openapi/v2 **Accept**: application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf
GET /swagger-2.0.0.pb-v1.gz | GET /openapi/v2 **Accept**: application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf **Accept-Encoding**: gzip
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.
이러한 엔드포인트는 사용 중단되었으며, 쿠버네티스 1.14에서 제거될 예정이다.
## API 버전 규칙
필드를 없애거나 리소스 표현을 재구성하기 쉽도록, 쿠버네티스는 `/api/v1`이나
content/ko/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes.md
+1 -1
View File
@@ -51,7 +51,7 @@ Infrastructure as a Service (IaaS)의 유연함을 더해 주며, 인프라스
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 [명령줄 도구]((/docs/user-guide/kubectl-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.
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/podpreset.md
+6 -3
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@@ -64,11 +64,14 @@ weight: 50
클러스터에서 파드 프리셋을 사용하기 위해서는 다음 사항이 반드시 이행되어야 한다.
1. API 타입 `settings.k8s.io/v1alpha1/podpreset`을 활성화하였다. 예를
들면, 이것은 API 서버의 `--runtime-config` 옵션에 `settings.k8s.io/v1alpha1=true`을
포함하여 완료할 수 있다.
1. API 타입 `settings.k8s.io/v1alpha1/podpreset`을 활성화하였다.
예를 들면, 이것은 API 서버의 `--runtime-config` 옵션에 `settings.k8s.io/v1alpha1=true`을 포함하여 완료할 수 있다.
minikube에서는 클러스터가 시작할 때 `--extra-config=apiserver.runtime-config=settings.k8s.io/v1alpha1=true`
플래그를 추가한다.
1. 어드미션 컨트롤러 `PodPreset`을 활성화하였다. 이것을 이루는 방법 중 하나는
API 서버를 위해서 명시된 `--enable-admission-plugins` 옵션에 `PodPreset`을 포함하는 것이다.
minikube에서는 클러스터가 시작할 때 `--extra-config=apiserver.enable-admission-plugins=Initializers,NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,DefaultStorageClass,DefaultTolerationSeconds,NodeRestriction,MutatingAdmissionWebhook,ValidatingAdmissionWebhook,ResourceQuota,PodPreset`
플래그를 추가한다.
1. 사용할 네임스페이스 안에서 `PodPreset` 오브젝트를 생성하여
파드 프리셋을 정의하였다.