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태그: DevOps

총 276개의 글이 있습니다.

Endpoints Service가 선택한 Pod들의 IP와 Port 정보를 저장하는 리소스. Service가 특정 Pod들을 대상으로 트래픽을 라우팅하기 위해 필요. selector가 있는 Service가 생성되면 자동으로 생성됨. kubectl get endpoints &x3C;service-name> 명령어로 확인 가능. Endpoints 예제 (기본 구조): apiVersion: v1kind: Endpointsmetadata: name: my-servicesubsets: addresses: ip: 10.0.0.1 ip: 10.0.0.2 ports: port: 80 위 예제에서 my-service는 10.0.0.1:80, 10.0.0.2:80 두 개의 Pod로 트

buildx load 옵션

Docker의 고급 빌드 도구인 buildx는 멀티 플랫폼 지원과 빌드 캐시 최적화 기능 등 다양한 장점을 제공한다. 그러나 빌드 결과가 로컬에 저장되지 않거나 푸시되지 않는 문제가 발생할 수 있다. 이는 --load 또는 --push 옵션을 명시하지 않았기 때문이다. 예시 Terminal windowdocker buildx build --platform linux/amd64 -t subtitle-generator . 빌드는 성공하지만 --load나 --push 옵션이 없어서 결과 이미지가 로컬에 존재하지 않는다 빌드 로그에는 다음과 같은 경고가 나타난다. WARNING: No output specified with docker-container driver. Build result will only r

Terminal window Use default kubeconfig$ k9s Use non-default kubeconfig$ k9s --kubeconfig /path/to/kubeconfig Use non-default context$ k9s --context fooctx Readonly$ k9s --readonly Check info (locations for configuration, logs, screen dumps)$ k9s info List Resources List a specific resource: :&x3C;resource>: list Resources, e.g. :pod to list all pods. :&x3C;resource&x3C;namespace>: list Re

ApplicationSets

Applications deployed and managed using the GitOps philosophy are often made of many files. There’s Kubernetes manifests for Deployments, Services, Secrets, ConfigMaps, and many more which all go into a Git repository to be revision controlled. Argo CD, the engine behind the OpenShift GitOps Operator, then uses that Git repository as the source for the application. So, how do we define all that to

ArgoCD application을 모아서 관리하는 패턴을 App of Apps 패턴이라고 한다. app of app 패턴으로 구성된 application을 sync하면 여러 argoCD application을 생성하고, 생성된 application은 바라보는 git에 저장된 쿠버네티스 리소스를 배포한다. 상위 앱이 하위 앱을 여러개 정의하는 구조라고 보면 된다. 공식 레포에 있는 예제를 살펴보자. ( ├── Chart.yaml├── templates│ ├── guestbook.yaml│ ├── helm-dependency.yaml│ ├── helm-guestbook.yaml│

출처: ArhoCD, ArgCD CLI 설치 Argo CD를 kubernetes cluster에 설치한다. $ kubectl create namespace argocd$ kubectl apply -n argocd -f Argo CD의 CLI를 설치한다. $ curl -sSL -o ~/bin/argocd chmod +

Argo Events is an event-driven workflow automation framework for Kubernetes which helps you trigger K8s objects, Argo Workflows, Serverless workloads, etc. on events from a variety of sources like webhooks, S3, schedules, messaging queues, gcp pubsub, sns, sqs, etc. Event Source An EventSource defines the configurations required to consume events from external sources like AWS SNS, SQS, GCP Pub

Config Management Plugins

Argo CD allows us to integrate more config management tools using config management plugins. Most prominent inbuilt tools are helm and kustomize. We have to option, when it comes to create our own Config Management Plugin (CMP): Add the plugin config to the main Argo CD ConfigMap. Our repo-server container will then run the plugin’s commands. There are two ways to install a Config Management Plu

Here are some common indicators and states you might encounter while working with ArgoCD: Application States: Healthy: The application is in the desired state and all resources are successfully deployed and reconciled. OutOfSync: The application’s current state does not match the desired state defined in the Git repository. This can happen if there are differences in resource definitions or con

datadog anomaly detection algorithms

Datadog은 Anormaly detection 기준 설정을 위해 최대 6주간의 데이터를 학습하고, 아래 세 알고리즘 중 하나에 따라 계산한다. Basic (기본) 반복적인 계절성 패턴이 없는 지표에 사용한다. 간단한 롤링 윈도우 분위수 계산으로 예상 값의 범위를 결정한다. 적은 양의 데이터를 사용하고 변화하는 조건에 빠르게 적응하지만, 계절적 동작이나 장기 추세를 반영할 수 없다. Agile (민첩) 계절성이 있고 변동이 예상되는 지표에 사용한다. 이 알고리즘은 지표 수준의 변화에 빠르게 적응한다. SARIMA 알고리즘의 견고한 버전으로, 직전의 과거 데이터를 예측에 반영하여 수준 변화에 대해 빠른 업데이트를 가능하게 한다. 단, 최근의 장기 지속 이상치에 대해서는 견고성이 떨어지는 단점이 있다.

managementandgovernance

CloudWatch 로그 기능: 하위 개념 Log Group Log Stream S3, OpenSearch로 연동하여 분석 가능 LogGroup으로 로그 보내는 법 CloudWatch agent: CW agent로 메트릭과 로그를 함께 보낼 수 있음 (문서) AWS CLI: put-log-events command 사용 Programmatically: PutLogEvents API 사용 cli 조회 명령어 start-live-tail: 실시간으로 조회 가능 filter-log-events: 필터링 조건을 적용할 수 있음 (특정 텍스트, 시간 범위 등) 여러 로그 스트림에서 동시에 검색 가능 복잡한 쿼리와 검색에 더 적합 메트릭 필터링 지원 성능 오버헤드가 약간 더 큼 ge

Jenkins FileSystem .jenkins: The default Jenkins home directory (may be .hudson in older installations). fingerprints: This directory is used by Jenkins to keep track of artifact fingerprints. We look at how to track artifacts later on in the book. jobs: This directory contains configuration details about t

SSL passthrough

Only way to have ssl passthrough is by using a stream host. And Nginx can’t run a stream on the same port as other proxies. It’s one stream per port, and a port with a stream attached can’t have any other proxies attached. We can work around this by routing all HTTPS traffic through this single stream, which in turn forwar

CUE는 논리 프로그래밍에 기반을 둔 오픈소스 데이터 검증 언어 및 추론 엔진이다. 이 언어는 데이터 검증, 템플릿 작성, 구성 관리, 쿼리 실행, 코드 생성, 스크립팅 등 다양한 용도로 사용될 수 있다. CUE의 추론 엔진은 코드 내에서 데이터를 검증하거나 코드 생성 파이프라인의 일부로 활용될 수 있어 유연성이 높다. JSON의 슈퍼셋이기 때문에 json과 비슷하게 사용할 수 있고, json이나 yaml로 export하는 것도 가능하다. // json.cueone: 1two: 2 // A field using quotes."two-and-a-half": 2.5 list: [ 1, 2, 3,] $ cue export json.cue{ "one": 1, "two": 2, "two-and-

SLA: Service Level Agreements SLA는 고객이 서비스를 사용할 때 기대하는 서비스 레벨이다. SLA를 정의할 떄는 단순한 지표를 사용하는 것이 좋다. SLO: Service Level Objectives SLO란 시스템에서 기대하는 가용성을 설정한 목표이다. SLA가 사용자가 기대하는 수치라면, SLO는 실제로 팀에서 지키기 위해 노력할 달성 목표이다. SLO는 발생할 수 있는 변수를 감안하여 SLA보다 더 높은 값으로 설정하는 경우가 많다. 목표에 집중하기 위해선 SLO는 최소 갯수만 정의하는 것이 좋다. SLI: Service Level Indicator SLI란 사용자가 시스템의 가용성을 경험하는 방식을 정량적으로 측정한 것이다. 즉, 목표에 대비한 실제 지표이다. SL

GoCD는 CI/CD(지속적 배포-Continuous Delivery) 파이프라인을 쉽게 모델링 및 시각화할 수 있도록 해주는 툴이다. 젠킨스처럼 다양한 플러그인을 지원하지는 않지만, 파이프라인 요청에 따라 클러스터에서 적절한 리소스를 할당해 실해주는 Ad-Hoc 환경을 지원해주기 때문에 클라우드 환경에 좀더 적합할 수 있다. 실습 설치 helm으로 빠르게 깔아보자 helm repo add gocd repo updatehelm install gocd gocd/gocd --namespace gocd --create-namespace 파이프라인 수정 처음 들어가면 getting_started_pipeline이 보인다. GoCD의 파이프라인은

MetalLB는 BareMetal LoadBalancer의 약자로, Kubernetes 클러스터에 연결되어 온프레미스 환경(IDC)에서 로드밸런서 타입 서비스를 구현해주는 툴이다. MetalLB가 제공하는 기능을 크게 나누면 주소를 할당해주는 기능과 외부와 연결하는 기능 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 주소 할당 클라우드 제공업체의 Kubernetes 클러스터에서는 로드밸런서를 요청하면 클라우드 플랫폼이 IP 주소를 할당해준다. 베어메탈 클러스터에서는 MetalLB가 이 할당을 담당한다. MetalLB에 사용할 수 있는 IP 주소 풀을 제공하면 해당 풀에서 LB를 생성해준다. 외부 연결 MetalLB가 서비스에 외부 IP 주소를 할당한 후에는 해당 IP가 클러스터에 “존재한다”는 것을 클러스터 외부

AWS Organization

AWS Organization는 AWS 계정 (accounts)을 단일 단위로 통합해 관리할 수 있는 개체이다. Organization 안의 모든 계정을 중앙에서 확인하고 관리할 수 있다. AWS Organizations는 비즈니스의 예산, 보안과 규정 준수 필요 충족에 도움이 되는 계정 관리 및 통합 결제 기능까지 함께 제공한다. 조직의 관리자로서 조직에서 계정을 생성하고 기존 계정을 조직에 초대할 수 있다. 1개의 관리자 계정(management account)과 0개 이상의 멤버 계정(member account)을 갖고 있다. 위 그림에 나타나 있듯이 tree 계층 구조로 OU를 생성할 수 있다. 각 계정(Each Account)을 OU에 포함하거나 루트에 포함할 수 있다. 루트 (Root) Orga

Pyroscope Distributor and Ingester

Distributor Distributor는 Agent로부터 프로파일링 데이터를 받아 처리하는 Stateless 컴포넌트이다. Distributor는 데이터를 일괄 처리하여 여러 Ingesters에 병렬로 보내고, 시리즈를 Ingesters 사이에 나누며, 각 시리즈를 구성된 복제 요소에 따라 복제한다. 기본적으로 구성된 복제 요소는 세 개이다. 유효성 검사 Distributor는 데이터를 Ingester에 전달하기 전에 유효성을 검사, 변환 절차를 거친다. 데이터 중 일부 샘플만 유효하다면 유효한 데이터만 Ingester에 전달하고, 유효하지 않은 데이터는 Ingesters에 보내지지 않는다. 요청에 유효하지 않은 데이터가 포함되어 있으면 Distributor는 Bad Request 코

Platform Engineering

플랫폼 엔지니어링은 클라우드 네이티브 시대에 소프트웨어 엔지니어링 조직의 작업을 촉진하고 가속화하기 위한 플랫폼을 설계하고 제공하는 분야이다. 다시 말해, 플랫폼 엔지니어링의 목적은 “소프트웨어 엔지니어링 조직이 일을 더 빠르게 잘 할 수 있도록 하는 것”이고, 그 문제를 “플랫폼”을 통해 해결한다. 애플리케이션을 빠르게 제공할 수 있도록 지원하는 DevOps와도 비슷한 목적을 가지고 있다. 개발과 운영 조직의 비효율성을 문화와 도구들을 이용해 해결하려는게 DevOps라면, 플랫폼 엔지니어링은 DevOps의 도구로 ‘플랫폼’을 채택한 것이라는 차이가 있다. 플랫폼 엔지니어링 팀은 DevOps 방법론 위에서 소프트웨어 엔지니어링 팀, 프로덕트 팀을 지원할 수 있는 플랫폼을 만든다. 플랫폼 엔지니어링은 아래와

1. 배경 Linux 신호는 컨테이너 내부의 프로세스 수명 주기를 제어하는 주요 방법이다. 앱의 수명 주기를 앱이 포함된 컨테이너와 긴밀하게 연결하려면 앱이 Linux 신호를 올바르게 처리하도록 해야한다. 프로세스 식별자(PID)는 Linux커널이 각 프로세스에 제공하는 고유한 식별자이다. PID는 namespace다. 즉, 컨테이너에는 호스트 시스템의 PID가 매핑되는 고유한 PID 세트가 있다. Linux 커널을 시작할 때 실행된 첫 번째 프로세스에는 PID 1이 있다. 정상적인 운영체제의 경우 이 프로세스는 init 시스템(ex. systemd 또는 SysV)이다. 마찬가지로 컨테이너에서 실행된 첫 번째 프로세스는 PID 1을 얻는다. Docker와 Kubernetes는 신호를 사용하여

SAA 오답노트

The founder has provisioned an EC2 instance 1A which is running in region A. Later, he takes a snapshot of the instance 1A and then creates a new AMI in region A from this snapshot. This AMI is then copied into another region B. The founder provisions an instance 1B in region B using this new AMI in region B. At this point in time, what entities exist in region B? Keyword: AMI Answer: 1 EC2

Grafana Agent is an OpenTelemetry Collector distribution with configuration. It is designed to be flexible, performant, and compatible with multiple ecosystems such as Prometheus and OpenTelemetry. Grafana Agent is based around components. Components are wired together to form programmable observability pipelines for telemetry collection, processing, and delivery. Grafana Agent is available in thr

Metrics Server is a scalable, efficient source of container resource metrics for Kubernetes built-in autoscaling pipelines. K8s 메트릭 API(Metrics API) 는 자동 스케일링 및 비슷한 사용 사례를 지원하기 위한 기본적인 메트릭 집합을 제공한다. 이 API를 사용해 노드와 파드의 CPU 및 메모리 사용량을 쉽게 쿼리할 수 있다. (kubectl top HorizontalPodAutoscaler(HPA) 와 VerticalPodAutoscaler(

API Gateway is a fully managed service for developers that makes it easy to build, publish, manage, and secure entire APIs. With a few clicks in the AWS Management Console, you can create an API that acts as a “front door” for applications to access data, business logic, or functionality from your back-end services, such as workloads running on EC2 code running on AWS Lambda, or any web applicatio

AWS cloud computing

In 2006, Amazon Web Services(AWS) began offering IT infrastructure services(cloud computing). Ont of the key benefits of cloud computing is the opportunity to replace upfront capital infrastructure expenses with low variable costs that scale with your business. With the cloud, businesses no longer need to plan for and procuure servers and other IT infrastructure weeks or month in advance. Instead,

Amazon Athena는 오픈 소스 프레임워크를 기반으로 구축된 서버리스 대화형 분석 서비스로, 오픈 테이블 및 파일 형식을 지원한다. 페타바이트 규모의 데이터를 분석할 수 있는 간단한 방법을 제공한다. Athena를 사용하면 SQL 또는 Python을 사용하여 Amazon Simple Storage Service(S3) 데이터 레이크와 온프레미스 데이터 소스나 다른 클라우드 시스템을 포함한 30개의 데이터 소스에서 데이터를 분석하거나 애플리케이션을 구축할 수 있다. 오픈 소스 Trino 및 Presto 엔진과 Apache Spark 프레임워크를 기반으로 구축되어 있으며, 프로비저닝이나 구성 작업 없이 사용할 수 있다. SQL용 Amazon Athena는 AWS Management Conso

Amazon EMR (previously called Amazon Elastic MapReduce) is a managed cluster platform that simplifies running big data frameworks, such as Apache Hadoop and Apache Spark, on AWS to process and analyze vast amounts of data. MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating big data sets with a parallel, distributed algorithm on a cluster, EMR is provide

Amazon Glue is a serverless data integration service that makes it easy to discover, prepare, and combine data for analytics, machine learning, and application development. AWS Glue uses other AWS services to orchestrate your ETL (extract, transform, and load) jobs to build data warehouses and data lakes and generate output streams. AWS Glue calls API operations to transform your data, create runt

Amazon Kinesis makes it easy to collect, process, and analyze real-time, streaming data so you can get timely insights and reacy quickly to new information. With Amazon Kinesis, you can ingest real-time data such as video, audio, application logs, website clickstreams, and IoT telemetry data for machine learning, analytics, and other applications. Amazon Kinesis enables you to process and analyze

AWS Lake Formation is fully managed service that helps you build, secure, and manage data lakes, and provide access control for data in the data lake. Granular access permissions Customers acress lines of business (LOBs) need a way to manage granular access permissions for different users at the table and column level. Lake Formation helps you manage fine-grained access for internal and external

ASG Lifecycle Hook

ASG를 통해 생성되는 인스턴스들은 아래와 같은 Lifecycle을 가지고 있다. ASG가 인스턴스를 증가시키는 이벤트는 Scale out 이벤트이며, 이 때는 Pending 상태가 된다. 인스턴스가 부트스트랩 과정을 마치고 나면 InService 상태가 된다. 인스턴스가 축소되는 이벤트는 Scale in 이벤트이며, Terminating 상태를 거쳐 Terminated 상태가 된다. ASG의 Lifecycle Hook은 이 과정 중 Scale in과 Scale out 과정에 설정할 수 있다. 먼저 Scale out 이벤트에 걸게 된다면 인스턴스는 Pending 이후에

AWS Auto Scaling lets you build scaling plans that automate how groups of different resources respond the changes in demand. You can optimize availability, costs, or a balance of both. AWS Auto Scaling automatically creates all of the scaling policies and sets targets for you based on your prefenence. componets Groups: These are logical components. A webserver group of EC2 instances, a database g

Auto Scaling termination policies

When Amazon EC2 Auto Scaling terminates instances, it attempts to maintain balance across the Availability Zones that are used by your Auto Scaling group. Maintaining balance across Availability Zones takes precedence over termination policies. If one Availability Zone has more instances than the other Availability Zones that are used by the group, Amazon EC2 Auto Scaling applies the termination p

Scaling cooldowns

After your Auto Scaling group launches or terminates instances, it waits for a cooldown period to end before any further scaling activities initiated by simple scaling policies can start. The intention of the cooldown period is to prevent your Auto Scaling group from launching or terminating additional instances before the effects of previous activities are visible. Suppose, for example, tha

State Change Event

Amazon EC2 sends an EC2 Instance State-change Notification event to Amazon EventBridge when the state of an instance changes. The following is example data for this evnet. In this example, the instance entered the pending state. { "id":"7bf73129-1428-4cd3-a780-95db273d1602", "detail-type":"EC2 Instance State-change Notification", "source":"aws.ec2", "account":"123456789012", "time":"2021

EC2 spins up resizable server instances that can sacle up an down quickly. An instance is a virtual server in the cloud. With Amazon EC2, you can set up and configure the operating system and appplications that run on your instance. Its configuration at launch is a live copy of Amazon Machine Image (AMI) that you specify when you launched the instance. EC2 has an extemely reduced time frame for pr

An EC2 Fleet contains the configuration information to launch a fleet—or group—of instances. In a single API call, a fleet can launch multiple instance types across multiple Availability Zones, using the On-Demand Instance, Reserved Instance, and Spot Instance purchasing options together. Using EC2 Fleet, you can: Define separate On-Demand and Spot capacity targets and the maximum amount you’re

Elastic Fabric Adapter

An Elastic Fabric Adapter (EFA) is a network device that you can attach to your Amazon EC2 instance to accelerate High Performance Computing (HPC) and machine learning applications. EFA enables you to achieve the application performance of an on-premises HPC cluster, with the scalability, flexibility, and elasticity provided by the AWS Cloud. EFAs provide lower and more consistent latency and high

AWS Instance Store는 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)에서 제공하는 임시 블록 수준 스토리지 서비스이다. EC2 인스턴스에 직접 연결된 로컬 디스크로, EC2 인스턴스가 실행 중인 동안에만 데이터를 유지한다. Instance Store는 인스턴스와 함께 묶여 있어 저렴하면서도 빠른 I/O 처리량을 제공한다. 그러므로 인스턴스 스토어를 사용하여 저지연 및 높은 처리량 작업을 수행할 수 있다. (대규모 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 로그 분석, 캐싱 등) 하지만 Instance Store는 휘발성이므로, 인스턴스가 종료되거나 재부팅되면 데이터가 영구적으로 삭제된다. 그러므로 임시 데이터나 캐시와 같이 데이터의 지속성이 필요하지 않은 작업에 적합하다. AWS Inst

RI와 Saving plan

RI 예약 인스턴스(Reserved Instance)라고 한다. 1년 혹은 3년 동안 EC2 혹은 RDS 인스턴스의 특정 유형을 예약하여 사용하는 방법이다. 예를 들어, t2.micro 인스턴스 3개를 1년치 예약한다고 하자. 그럼 1년 동안은 실행 중인 t2.micro 인스턴스 3개에 대해 추가 비용 없이 사용할 수 있다(이미 비용을 지불했기 때문). 즉, 기존 t2.micro 인스턴스를 삭제하고 새로운 t2.micro 인스턴스를 생성해도 새로운 인스턴스는 자동으로 예약 인스턴스에 포함된다. 예약 인스턴스는 3가지 결제 방식을 지원한다. 전체 선결제(All Upfront) 비용을 모두 선결제, 가장 저렴하다. 부분 선결제(Partial Upfront) 일부는 선결제, 일부는 선결제 없음(No Upfro

Spot Instance A Spot Instance is a type of AWS EC2 instance that allows you to use spare Amazon EC2 computing capacity at a significantly reduced cost compared to on-demand instances. You bid for this unused capacity, and when your bid meets or exceeds the current Spot price, your instance runs. However, your Spot Instance can be interrupted and terminated if the Spot price goes higher than your

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) is a fully managed container orchestration service that helps you easily deploy, manage, and scale containerized applications. As a fully managed service, Amazon ECS comes with AWS configuration and operational best practices built-in. It’s integrated with both AWS and third-party tools, such as Amazon Elastic Container Registry and Docker. This integr

Elastic Beanstalk

Elastic Beanstalk is another way to script out your provisioning process by deploying existing applications to the cloud. ElasticBeanstalk is aimed toward developers who know very little about the cloud and want the simplest way of deploying their code. Just upload your application and Elastic Beanstalk will take care of the underlying infrastructure. Elastic Beanstalk has capacity provisioni

Fargate is a servreless compute engine for containers. The Fargate launch type allows you to run your containerized applications without the need to procision and manage the backend infrastructure. Just register your task definition and Fargate launches the container for you. It works with both Amazon Elastic Container Service (ECS) and Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Fargate makes

AWS LAmbda leys you run code without provisioning or managing servers. You pay only for the compute time you consume. With Lambda, you can run code for virtually any type of application or backend service all with zero administration. You upload your code and Lambda takes care of everything required to run and scale your code with high availability. You can set up your code to be automatically tri

Aurora is the AWS flagship DB known to combine the perfoemance and availability of traditional enterprise databases with the siplicity and cost-effectiveness of open source databases. It is a MySQL/PostgreSQL-compatible RDBMS that provides the security, availability, and reliability of commercial databases at 1/10th the cost of competitors. It is far more effective as an AWS database due to the 5x

Amazon DynamoDB is a key-balue and document database that delivers single-digit milisecond performance at any scal. It’s a fully managed, multiregion, millisecond performance at any scale. It’s a fully managed, multiregion, muultimaster, durable non-SQL database, It comes with build-in security, backup and restore, and in-memory caching for internet-scale applications. The main components of Dy

EFS provides a simple and fully managed elastic NFS file system for use within AWS. EFS automatically and instantly scales your file system storage capacity up or down as you add or remove files withour disrupting you application. In EFS, storage capacity is elastic (grows and shrinks automatically) and its size shanges based on adding or removing files. While EVS mounts one EBS volume to one

RDS is managed service that makes it easy to set up, operate and scale a relational database in AWS. It provides cost-efficient and resizable capacity while automating or outsourcing time-consuming adming administration tasks such as hardware provisioning, database setup, patching and backups. RDS comes in six different flavors: SQL Server Oracle MySQL Server PostgreSQL MariaDB Aurora Think

By using Amazon RDS Proxy, you can allow your applications to pool and share database connections to improve their ability to scale. RDS Proxy establishes a database connection pool and reuses connections in this pool. This approach avoids the memory and CPU overhead of opening a new database connection each time. Advantages RDS Proxy makes applications more resilient to database failures

Amazon Redshift is a fully managed, petabyte-scale data warehouse service in the cloud. The Amazon Redshify service manages all of the work of setting up, operating, and scaling a data warehouse. These tasks include provisioning capacity, monitoring and backing up the cluster, and applying patches and upgrades to the Amazon Redshift engine. An Amazon Redshift cluster is a set of nodes which con

managementandgovernance

CloudFormation is an automated tool for provisioning entire cloud-based environments. It is similar to Terraform where you cofify the instructions for what you want to have inside your application setup (X many web servers of Y type with a Z type DB on the backend, etc). It makes it a lot easier to just describe what you want in markup and have AWS do the actual provisioning work involved. The

managementandgovernance

AWS CloudTrail is a service that enables governance, compliance, operational auditing, and risk auditing of your AWS account. With it, you can log, continously monitor, and retain account activity related to actions acress your AWS infrastructure. CloudTrail provieds event history of your AWS account activity including actions taken through the AWS Management Console, AWS SDKs, command line tools

managementandgovernance

Amazon CloudWatch is a monitoring and observablility service. It provides you with data and actionable insights to monitor your applications, respond to system-wide performmance changes, optimize resource utilization, and get a unified view of operational health. CloudWitch collects monitoring and operational data in the form of logs, metrics, and events. You can use CloudWatch to detext anom

AWS 리소스 구성 후 관리자는 VPC 외부에서 Private Subnet에 직접 접근할 수 없다. Private Subnet의 Private한 특성을 지키기 위해 Public Subnet인 인스턴스를 하나 만들어서 그 인스턴스를 통해 접근하는 방법을 많이 쓰는데, 이러한 host를 Bastion Host라고 부른다. 쉽게 말하면 내부와 외부 네트워크 사이에서 일종의 게이트 역할을 수행하는 호스트이다. 관리자가 Bastion Host으로 SSH 연결을 한 후 Bastion Host에서 Private Subnet의 Host에 SSH 연결을 하는 형태로 Private Subnet에 접근할 수 있다. SSH 연결을 수행해야 하기 때문에 Bastion Host 또한 Public Subnet에 위치하는 EC2 In

The AWS CDN service is called CloudFront. It serves up cached content and assets for the increased global performance of you application. The main components of ClouFront: adge locations: cache endpoint the origin: original sourve of truth to be cached such as an EC2 instance, an S3 bucket, an Elastic Load Balancer or a Route 53 config distribution: the arrangement of edge locations from the orig

Direct Connect Gateway

Use AWS Direct Connect gateway to connect your VPCs. You associate an AWS Direct Connect gateway with either of the following gateways: A transit gateway when you have multiple VPCs in the same Region A virtual private gateway You can also use a virtual private gateway to extend your Local Zone. This configuration allows the VPC associated with the Local Zone to connect to a Direct Connect gatew

EC2 Instance Connect Endpoint

Imagine trying to connect to an EC2 instance within your VPC over the Internet. Typically, you’d first have to connect to a bastion host with a public IP address that your administrator set up over an IGW in your VPC, and then use port forwarding to reach your destination. EC2 Instance Connect (EIC) Endpoint is allows you to connect securely to you instances and other VPC resources from the Intern

An elastic network interface is a networking component that represents a virtual network card. It can include the following attributes: A primary private IPv4 address from the IPv4 address range of your VPC One or more secondary private IPv4 addresses from the IPv4 address range of your VPC One Elastic IP address (IPv4) per private IPv4 address One public IPv4 address One or more IPv6 addresses O

Global Accelerator

AWS Global Accelerator is a networking service that helps you improve the availability and performance of the applications that you offer to your global users. AWS Global Accelerator is easy to set up, configure, and manage. It provides static IP addresses that provide a fixed entry point to your applications and eliminate the complexity of managing specific IP addresses for different AWS Regions

NAT gateway & NAT instance

속성NAT 게이트웨이NAT 인스턴스가용성고가용성. 각 가용 영역의 NAT 게이트웨이는 중복적으로 구현됩니다. 각 가용 영역에 하나의 NAT 게이트웨이를 만들어 아키텍처가 영역에 종속되지 않도록 한다.스크립트를 사용하여 인스턴스 간의 장애 조치를 관리한다.대역폭최대 100Gbps까지 확장한다.인스턴스 유형의 대역폭에 따라 다르다.유지 관리AWS에서 관리한다. 유지 관리 작업을 수행할 필요가 없다.사용자가 관리한다(예: 인스턴스에 소프트웨어 업데이트 또는 운영 체제 패치 설치).성능소프트웨어가 NAT 트래픽 처리에 최적화되어 있다.NAT를 수행하도록 구

Amazon Route 53 is a highly available and scalable Domain Name System(DNS) service. You can use Route 53 to perform three main functions in any combination: domain registration, DNS routing, and health checking. DNS is used to map human-readable domain names into an internet protocol address similarly to how phone books map company names with phone numbers. When you buy a domain name, every D

Transit Gateway

AWS Transit Gateway connects your Amazon Virtual Private Clouds (VPCs) and on-premises networks through a central hub. This connection simplifies your network and puts an end to complex peering relationships. Transit Gateway acts as a highly scalable cloud router—each new connection is made only once. Use cases Deliver applications around the world: Build, deploy, and manage applications across

가상 프라이빗 클라우드(VPC)는 퍼블릭 클라우드 내에서 호스팅되는 안전하고 격리된 프라이빗 클라우드이다. VPC를 사용하면 정의한 논리적으로 격리된 가상 네트워크에서 AWS 리소스를 효율적으로 관리할 수 있다. VPC별로 네트워크를 구성하거나 각각의 VPC에 따라 다르게 네트워크 설정을 줄 수 있다. 또한 각각의 VPC는 완전히 독립된 네트워크처럼 작동한다. 아래 그림은 VPC의 예시이다. VPC에는 리전의 각 가용성 영역에 하나의 서브넷이 있고, 각 서브넷에 EC2 인스턴스가 있고, VPC의 리소스와 인터넷 간의 통신을 허용하는 인터넷 게이트웨이가 있는 구조이다. 쉽게 예시를 들자면, 퍼블릭 클라우드를 붐비는 레스토랑으로, 가상 프라이빗 클라우드를 붐비는 레스토랑의 예약된 테이블로 생각해볼 수 있다.

VPC Mapping Service

AWS VPC를 이용해서 가상 네트워크를 만들면 아래와 같은 구성이 된다. 물리 Host 내에 다수의 VPC가 존재할 수 있고, 각 VPC 간에는 독립적인 구성이 가능하다. 각 VPC는 서로 다른 IP 대역(CIDR)를 사용하는 것 뿐 아니라, 내부 IP를 같은 값으로 지정할 수도 있다. 하나의 VPC는 여러 물리 Host로 나뉘어 위치하기도 한다. 서로 다른 Host에 위치한 ZIGI-VM1과 ZIGI-VM3은 논리적으로 같은 네트워크이기 때문에 서로 간의 통신이 가능하다. 근데 물리적으로 서로 다른 ZIGI-VPC1과 ZIGI-VM3은 어떻게 통신이 가능할까? 바로 아래과 같이 VPC에 대한 정보는 Encapsulation하고, 통신하고자 하는 물리 Host IP 정보를 같이 담아 전송하게 된다. 그

A VPC endpoint enables customers to privately connect to supported AWS services and VPC endpoint services powered by AWS PrivateLink. Amazon VPC instances do not require public IP addresses to communicate with resources of the service. Traffic between an Amazon VPC and a service does not leave the Amazon network. VPC endpoints are virtual devices. They are horizontally scaled, redundant, and highl

VPCs can also serve as a bridge between your corporate data center and the WAS cloud. With a VPC Virtual Private Network (VPN), your NPC bocomes an extension of your ono-prem environment. Naturally, your instances that you launch in your VPC can’t communicate with your own on-premise servers. You can allow the access by first: attaching a virtual private gateway to the VPC. creating a custom

AWS Site-to-Site VPN You can create an IPsec VPN connection between your VPC and your remote network. On the AWS side of the Site-to-Site VPN connection, a virtual private gateway or transit gateway provides two VPN endpoints (tunnels) for automatic failover. You configure your customer gateway device on the remote side of the Site-to-Site VPN connection. For more information, see the AWS Site-to

Application LoadBalancer components

A load balancer serves as the single point of contact for clients. The load balancer distributes incoming application traffic across multiple targets, such as EC2 instances, in multiple Availability Zones. This increases the availability of your application. You add one or more listeners to your load balancer. A listener checks for connection requests from clients, using the protocol and port that

Connection Draining

Connection Draining is a feature provided by Elastic Load Balancer that allows in-flight requests to complete before terminating an unhealthy instance. When an instance becomes unhealthy, the ELB stops sending new requests to that instance but allows existing requests to complete within a specified timeout period. This helps prevent the loss of in-flight requests and provides a smooth transition w

Elastic Load Balancing automatically distributes incoming application traffic acress multiple targets, such as Amazon EC2 instances, Docker containers, IP addresses, and Lambda functions. It can handel the varying load of your application traffic in a single Availability Zone or acress multiple Availability Zones. Elastic Load Balancing offers three types of load balancers that all feature the hig

A network access control list (ACL) allows or denies specific inbound or outbound traffic at the subnet level. You can use the default network ACL for your VPC, or you can create a custom network ACL for your VPC with rules that are similar to the rules for your security groups in order to add an additional layer of security to your VPC. The following diagram shows a VPC with two subnets. Each sub

Security Groups

Security Groups are used to control access (SSH, HTTP, RDP, ect.) with EC2. They act as a virtual firewall for your instances to control inbound and outbound traffic When you launch an instance in a VPC, you can assign up to five security groups to the instance an security groups act at the instance level, not the subnet level. Security Groups control inbound and outbound traffic for your insta

AWS WAF is a web application thet let you allow or block the HTTP(s) requests that are bound for CloudFront, API Gateway, Application Load Balancers, EC2, and other Layer 7 entry points into you AWS Environment. AWS WAF gives you control over how traffic reaches your applications by enabling you to create security rules that block common attack patterns, such as SQL injection or cross-site scripti

AWS resouce는 전세계의 여러 위치에서 호스팅되고 있다. 그리고 내부적으로도 여러 영역으로 나뉘어있다. 그 중 Availability Zone, Local Zone, Wavelength Zones에 대해 알아보자. Availability Zone 각 Region에는 Availability Zone이라고 하는 여러 개의 격리된 위치가 있다. Availability Zone은 Region 내의 서버를 분리 시켜놔서, 일부분이 피해를 입어도 동작시키기 위해 구분해놓은 IDC라고 생각할 수 있다. ELB를 이용해서 서로 다른 AZ에서도 같은 서비스를 사용가능하게끔 트래픽을 분배시켜준다. 이러한 특징을 가용성이 높다고 표현한다. AZ IDs 리소스가 Availability Zone에 분산되도록 하기 위해,

Analytics QuickSight: Visualization Compute EC2: Elastic Compute Cloud 종류 On-Demand instances: 서버 대여, 시간 당 지불 Reserved instance: 1~3년간 대여 Spot instances: 사용자 제시 가격(입찰가격)을 정해놓고 저렴할 때 이용 placement default partition: 대규모 분산 및 복제 워크로드 cluster: HPC API Gateway: REST 및 Websocker API를 생성, 유지, 관리 Database EFS: File System DynamoDB: NoSQL RDS: RDBMS Aurora: 안정성과 고가용성을 겸비한 RDBMS (Serverless 가능

AWS Managed Microsoft AD

AWS offers AWS Directory Service for Microsoft Active Directory, also known as AWS Managed Microsoft AD, to provide a highly available and resilient Active Directory service. Starting with Kerberos Kerberos is a subject that, on the surface, is simple enough, but can quickly become much more complex. If you wish to look further into the topic, see the Microsoft Kerberos documentation. In this post

Amazon Cognito is an identity platform for web and mobile apps. It’s a user directory, an authentication server, and an authorization service for OAuth 2.0 access tokens and AWS credentials. With Amazon Cognito, you can authenticate and authorize users from the built-in user directory, from your enterprise directory, and from consumer identity providers like Google and Facebook. User pools Crea

Conformance Packs & Security Hub

Conformance Packs A conformance pack is a collection of AWS Config rules and remediation actions that can be easily deployed as a single entity in an account and a Region or across an organization in AWS Organizations. Conformance packs are created by authoring a YAML template that contains the list of AWS Config managed or custom rules and remediation actions. You can also use AWS Systems Manager

IAM enables you to securely control access to AWS services and resources for your AWS users, groups, and roles. Using IAM, you can create and manage fine-grained access controls with permissions, specify who can access which services and resources, and under which conditions. IAM allows you to do the following: terms Users any individual end user such as an employee, system architect, CTO, etc. Gr

KMS는 Key Management Service의 약자로, 데이터를 암호화 할떄 사용되는 암호화 Key를 안전하게 관리하는데 목적을 둔 AWS의 서비스이다. KMS는 크게 세가지 방식으로 key 관리 서비스를 제공한다. AWS managed key AWS 서비스들이 내부적으로 발급받는 Key로, 내부적으로 자동으로 일어나게 되며 사용자가 직접적으로 제어가 불가능하다. 자신의 AWS 계정에 들어가면 만들어진 Key의 목록을 확인하는건 가능하다. (참고) 모든 AWS managed keys는 1년마다 rotate된다. 이 주기는 사용자가 변경할 수 없다. Customer managed key(CMK) 사용자가 직접 key를 생성하고 관리하는 것이다. CMK에 대해서는 IAM을 통해 권한을 부여받아 제

1. Intro IAM and KMS are easily one of the most 2 important services in terms of AWS security. KMS is used extensively for cryptographic operations not only within the AWS universe itself, but also in various hybrid architectures. It is a solid service which offers a wide variety of cryptographic services and possibilities. In this article, we will compare from a security point of view, the usage

MalformedPolicyDocument

Terminal windowaws_iam_policy.codebuild: Modifying... [id=arn:aws:iam::&x3C;AWS Account ID>:policy/bot-dev-CodeBuild-policy]Error: Error updating IAM policy arn:aws:iam::&x3C;AWS Account ID>:policy/bot-dev-CodeBuild-policy: MalformedPolicyDocument: Policy document should not specify a principal. status code: 400, request id: ...:policy/bot-dev-CodeBuild-policy]Error: Error updating IAM policy arn

Microsoft Active Directory

In 2017, AWS introduced AWS Directory Service for Microsoft Active Directory, also known as AWS Microsoft AS, which is managed Microsotf Active Directory (AD) that is performance optimized for small and midsize businesses. AWS Microsoft AD offers you a highly available and cost-effective primary directory in the AWS Cloud that you can use to manage users, groups, and computers. It enables you

WAF & Firewall Manager & Shield Advanced

You can use AWS WAF, AWS Shield, and AWS Firewall Manager together to create a comprehensive security solution. AWS WAF: A web application firewall that you can use to monitor web requests that your end users send to your applications and to control access to your content. AWS Shield: It provides protection against distributed denial of service (DDoS) attacks for AWS resources, at the network

AppSync는 AWS에서 제공하는 Managed GraphQL 서비스이다. 즉, 서버리스의 형태로 GraphQL 백엔드를 개발할 수 있는 서비스이다. AppSyn 를 사용하지 않고도 AWS Lambda 등을 활용하여 GraphQL 백엔드를 구축하는 것이 가능했으나, 이 경우에는 Lambda 메모리 사이즈, 콜드스타트, DataSource와의 통신, 인증된 유저 토큰 처리 등등 고민해야하고 직접 개발해야하는 것들이 더 많았다. 그러나 AppSync 를 활용하면 GraphQL 스키마를 작성하고 스키마의 각각의 필드에 대한 resolvers 를 작성하는 것만으로도 GraphQL 엔드포인트를 생성할 수 있다. Resolver AppSync에서는 resolver를 VTL이라는 자바 기반 템플릿 언어으로 작성한다.

AWS DataSync is a secure, online service that automates and accelerates moving data between on premises and AWS Storage services. DataSync can copy data between belows: Network File System (NFS) Server Message Block (SMB) Hadoop Distributed File Systems (HDFS) self-managed object storage AWS Snowcone Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) buckets Amazon Elastic File System (Amazon EFS) file sy

Elastic Block Store (EBS) An Amazon EBS volume is a durable, block-level storage device that you can attach to a single EC2 instance. You can think of EBS as a cloud-based virtual hard dist. You can use EBS volumes as primary storage for data that requires frequent updates, such as the system drive for an instance or storage for a database application. You can also use them for throughput-intensiv

The main difference between gp2 and gp3, however, is gp3’s decoupling of IOPS, throughput, and volume size. This flexibility – the ability to configure each piece independently – is where the savings come in. On the opposite end of the spectrum, gp2 is quite inflexible. Sizing a gp2 volume involves considering both the storage and throughput requirements simultaneously, as volume performance h

EBS vs Instance Store

Characteristics Instance Store: Ephemeral storage: Data stored in Instance Store volumes is tied to the lifecycle of the EC2 instance. If the instance is stopped, terminated, or experiences a failure, the data is lost. High I/O performance: Instance Store provides high I/O performance and low latency since the storage is directly attached to the physical host of the EC2 instance. Instance-depen

EFS provides a simple and fully managed elastic NFS file system for use within AWS. EFS automatically and instantly scales you file system storage capacity up or down as you add or remove files without disrupting your application. In EFS, storage capacity is elastic (grows and shrinks automatically) and its size changes based on adding or removing files. While EBS mounts on EBS volume to one

Amazon FSx for windows File Server provides a fully managed native Microsoft File System. With FSx for Windows, you can easily move your Windows-based applications that require file storage in AWS. It is built on Windows Server and exists solely for Microsoft-based applications so if you need SMB-based file storage then choose FSx. FSx for Windows also permits connectivity between on-premise

S3 provides developers and IT teams with secure, durable, and highly-scalable object storage. Object storage, as opposed to block storage, is a general term that refers to data composed of three things: the data that you want to store an expandable amount of metadata a unique identifier so that the data can be retrieved This makes it a perfect candidate to host files or directories and a poor ca

S3 Glacier Vault Lock

S3 Glacier Vault Lock helps you to easily deploy and enforce compliance controls for individual S3 Glacier vaults with a Valut Lock policy. You can specify controls such as “write once read many” (WORM) in a Vault Lock policy and lock the policy from future edits. After a Vault Lock policy is locked, the policy can no longer be changed or deleted. S3 Glacier enforces the controls set in

Snowcone is the smallest AWS Snow family data transfer device. It can delivery 8TB Storage. Send data offline via device delivery or to AWS via AWS DataSync over the Internet Snowball Snowball is a giant physical disk that is used for migrating high quantities of data into AWS. It is a peta-byte scale data transport solution. Using a large disk like Snowball helps to circumvent common large scale

Storage Gateway

Storage Gateway is a service that connects on-premise environments with cloud-based storage in order to seamlessly and securely intergrate an on-prem application with a cloud storage backend. Storage Gateway comes in three flavors: File Gateway, Volume Gateway and Tape Gateway. Storage Gateway Key Details: The Storage Gateway service can either be a physical device or a VM image downloaded onto

Well Architected

AWS provide Well-Architecture Framework to build a secure, high-performance, resilient and efficient infrastructure for a wide variety of applications and workloads. AWS Well-Architected provides a consistent approach to helping customers and partners evaluate architectures and implement scalable designs. The framework is based on six pillars: Operational Excellence Security Reliability Performan

CI／CD파이프라인

CI(Continuous Integration) CI는 지속적 통합이라는 뜻으로 여러 명이 하나의 코드에 대해서 수정을 진행해도 지속적으로 통합하면서 충돌 없이 작업, 관리할 수 있음을 의미한다. 또한, 공유 버전 관리 레포지토리에 통합되어 있는 코드에 대해, 자동화된 테스트를 진행하여 통합된 코드에서 생기는 문제를 신속하게 파악하고 해결할 수 있도록 하는 것이 CI의 특징이다. CD(Continuous Delivery/Deployment) CD는 지속적인 제공또는 지속적인 배포를 모두 의미한다. 두 가지 모두 파이프라인의 추가 단계에 대한 자동화를 뜻하지만, 자세한 개념은 다르다. 지속적인 제공(Continuous Delivery) 지속적인 제공은 개발자들이 애플리케이션에 적용한 변경사항이 버그 테스

Cloud Agnostic Design

Agnostic is a term that refers to a kind of belief that does not determine the authenticity of religion, but it is often used in an extended sense in many fields. When it’s commonly used, it means that you’re not tied to a particular idea, concept, or theory. It’s same to Cloud Agnostic. Storage, compute, and networking are at the heart of any cloud infrastructure. In addition, managed, unmanaged,

container를 돌리는 모든 소프트웨어들은(ex. docker, rkt, mesos, k8s) 각 컨테이너간의 네트워크를 구현한다. 그것은 모두 네트워크 네임스페이스를 통해 구현되고, 서로 비슷한 절차를 거쳐 브릿지를 생성한다. 약간의 차이는 있을 수 있지만 전반적인 흐름은 아주 유사하다. 그렇다면 그 작업을 표준화한 인터페이스를 만든다면 어떨까? 이를 위해 정의된 것이 바로 CNI(Container Network Interface)이다. CNI는 컨테이너 네트워크 작업을 수행하는 코드가 대략적으로 어떤 동작을 해야하고, 어떻게 호출되어야햐는지를 정의한다. 컨테이너를 돌리는 소프트웨어는 CNI 스펙에 맞추어 함꼐 동작할 수 있도록 구현됐기 때문에 해당 Interface를 구현하는 구현체중 원하는 것을

Calico is a networking and security solution that enables Kubernetes workloads and non-kubernetes/legacy worloads to communicate seamlessly and securely. In k8s, the default for networking traffic to/from pods is default-allow. If you do not lock down network connectivity using network policy, then all pods can communicate freely with other pods. Calico consists of networking to secure network com

Install the Calico operator and cudtom resource definitions Terminal windowkubectl create -f Due to the large size of the CRD bundle, kubectl apply might exceed request limits. Instead, use kubectl create or kubectl replace. Install Calico by creating the necessary custom resource. For more informati

ContainerRuntime

컨테이너를 쉽게 다운로드받거나 공유하고 구동할 수 있게 도와주는 툴 컨테이너를 실행하기 위해서는 다음과 같은 세 단계를 거쳐야한다. 즉, 컨테이너 런타임은 이러한 단계들을 실행해주는 기능을 가진다. 런타임은 실제 컨테이너를 실행하는 단계만 수행하는 저수준 컨테이너 런타임(OCI 런타임)과 컨테이너 이미지의 전송 및 관리, 이미지 압축 풀기 등을 실행하는 고수준 컨테이너 런타임으로 나뉜다. 컨테이너를 실행하려면 저수준 및 고수준 컨테이너 런타임이 각각의 역할을 해야한다. 즉, 컨테이너를 실행하려면 두 런타임이 모두 있어야한다. 저수준 컨테이너 런타임(Low-Level Container Runtimes) 컨테이너는 Linux namespace와 cgroup을 사용하여 구현한다. namespace : 각 컨

Container Orchestration

레드햇(Red Hat)의 정의에 따르면, IT 업계에서 오케스트레이션(Orchestration)이란 용어는 “컴퓨터 자원과 어플리케이션, 서비스에 대한 자동화된 설정, 관리 및 제어 체계”를 의미한다. 비슷한 느낌으로 컨테이너 오케스트레이션은, "컨테이너화 된 애플리케이션에 대한 자동화된 설정, 관리 및 제어 체계"로 받아들일 수 있다. 컨테이너 오케스트레이션이 필요한 이유 단일 호스트로 구성된 환경은 확장성(Scalability)과 가용성(Availabilty), 그리고 장애 허용성(Fault Tolerance) 측면에서 많은 한계점을 가지기 때문에, 애플리케이션을 여러개의 호스트로 나누어 구축해야하는 경우가 많다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA; Microservice Architecture)에서는 프

Docker Swarm은 도커에서 자체적으로 제작한 컨테이너 오케스트레이션 도구이다. Docker Swarm을 사용한다면 여러 컨테이너의 배포를 관리하고, 네트워크 및 컨테이너 상태를 제어 및 모니터링 할 수 있다. 쿠버네티스와의 차이? 컨테이너 오케스트레이션을 위한 툴로는 여러가지가 있는데 그중 가장 널리 쓰이는 것은 쿠버네티스로, 사실상 표준 기술로 자리잡았다 볼 수 있을 정도로 널리 쓰이고 있다. 하지만 도커 스웜(Docker Swarm)은 Mirantis가 Docker의 엔터프라이즈 플랫폼 사업을 인수한 이래로 유지보수 단계에 접어들어 더 이상의 발전과 기능 추가를 기대할 수 없게 되었다. 그렇다면 도커 스웜보다는 쿠버네티스를 배우는게 좋지 않을까? 굳이 도커 스웜을 사용해야하는 이유가 뭘까? 도커

Docker Image Layer

Lets take a contrived example Dockerfile: FROM busybox RUN mkdir /data imagine this is downloading source codeRUN dd if=/dev/zero bs=1024 count=1024 of=/data/oneRUN chmod -R 0777 /data imagine this is compiling the appRUN dd if=/dev/zero bs=1024 count=1024 of=/data/twoRUN chmod -R 0777 /data and now this cleans up that downloaded source codeRUN rm /data/one CMD ls -alh /data Each of those dd comma

Overlay Network

컨테이너를 설치하게 되면 default로 bridge 네트워크가 연결된다. private internal network 각 컨테이너는 veth (virtual) 경로로 bridge 네트워크와 연결된다 bridge를 통해 Single-host networking 효과를 낼 수 있다 외부에서 접근시에는 port-mapping이 필요하다 Terminal window$ docker container Usage: docker network COMMAND Manage Docker networks Options: --help Print usage Commands: connect Connect a container to a network create Create a network

Private registry 구축

🐳 Private registry 구축 내부 Private Cloud 환경에 적용가능한 Docker Private Registry를 구현해보자. 구현하는 이유와 목적은 다음과 같다. Docker Hub등의 Public Registry의 경우 하나의 이미지만 private 등록이 가능하고 organization의 경우 비용을 지불해야 하지만, Private Registry는 제한이 없다. 개인 공간에서 보다 많은 권한을 부여하여 사용할 수 있다. Docker Private registry는 내부망에 Registry를 쉽게 구축해서 프로젝트 단위의 이미지를 관리하기 위한 좋은 방법이다. 1. Docker registry Images 가져오기 Terminal window docker pull regi

Docker를 오랜 시간 사용하게 되면 여러가지 오브젝트들이 시스템에 쌓이게 된다. 컨테이너나 이미지는 많으면 수십 수백개까지도 늘어난다. Docker 컨테이너, 이미지, 볼륨은 사용중이 아니더라도 디스크를 차지하고 있다. 오브젝트들을 일일히 삭제하거나 통째로 날려버릴 수도 있지만, 사용하지 않는 오브젝트들을 파악해 빠르게 시스템 자원을 확보하는 방법도 있다. prune 서브 커맨드가 바로 이런 역할을 한다. Prune 커맨드를 사용하면 사용하지 않는 컨테이너, 볼륨, 이미지를 일괄적으로 삭제할 수 있다. container docker container prune --filter 옵션으로 특정 오브젝트만 삭제할 수도 있다. 중지된 지 1시간 이상 지난 컨테이너만 삭제docker container prune

도커는 LXC(리눅스 컨테이너스)라는 커널 컨테이너 기술을 이용하여 만든 컨테이너 기술 중 하나로, 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼이다. 컨테이너를 모듈식 가상머신처럼 유연하게 사용하여 애플리케이션을 안정적으로 배포 및 구축할 수 있도록 한다. 또, 이미지 기반 배포 모델을 제공하고 여러 환경 전반에서 애플리케이션 또는 서비스를 모든 종속 항목과 손쉽게 공유할 수 있다. 운영체제를 가상화하지 않는 컨테이너 기술이기 때문에 가상머신에 비해 가볍고, 한 대의 서버에 여러 애플리케이션을 실행하기 좋다. 단일한 물리적 컴퓨터 위에서 여러 애플리케이션을 돌릴 수 있기 때문에 물리적 하드웨어의 컴퓨팅 용량을 효율적으로 사용할 수 있다. 가상머신(VM)들과 달리, 기존 리눅스 자원(디스크, 네트워크 등)을 그대로

dockersock 권한에러

docker 설치 후 /var/run/docker.sock의 permission denied 발생하는 경우 docker 설치 후 usermod로 사용자를 docker 그룹에 추가해도 permission denied가 발생했다. docker ps -aGot permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock/v1.40/containers/json?all=1: dial unix /var/run/docker.sock: connect: permission denied 해결 /var/run/docker.sock 파일의

exec user process caused exec format error

docker image build시 이런 에러가 날 때가 있다. Terminal windowexec user process caused “exec format error” m1으로 빌드한 이미지를 서버가 arm 운영체제인 상황에서 돌리려고 할 떄 나는 에러이다. 이 경우 이미지 빌드시 플랫폼을 지정해줌으로써 해결할 수 있다. Terminal windowdocker buildx build --platform=linux/amd64 ... Buildx Docker는 multi-architecture 빌드 등, 다양한 빌드 옵션을 지원하는 CLI 플러그인인 Buildx를 제공한다. Docker Desktop을 사용하는 Windows나 MacOS 사용자 혹은 DEB, RPM 패키지로 도커를 설치한 사용자들은 자동으로

가상화와 컨테이너

가상화 가상화는 단일 컴퓨터의 프로세서, 메모리, 스토리지 등과 같은 하드웨어 요소를 가상 머신(VM, Virtual Machine)이라고 하는 다수의 가상 컴퓨터로 분할할 수 있도록 해주는 추상화 계층을 구축하는 기술을 말한다. 실제로는 컴퓨터의 일부에서만 실행됨에도 불구하고, 각각의 VM은 자체적으로 운영체제(Guest OS)를 실행하며 마치 여러개의 컴퓨터인 것 처럼 독립적으로 작동된다. ✔️가상화의 장점 1. 리소스 효율성 가상화 이전에는 애플리케이션마다 별도의 서버를 구성해야했다. 그렇기 때문에 한 애플리케이션이 유휴상태에 있을때는 서버가 활용되지 못한 채 방치된다. 하지만 서버 가상화를 사용하면 단일한 물리적 컴퓨터 위에서 여러 애플리케이션을 돌릴 수 있기 때문에 물리적 하드웨어의 컴퓨팅 용량을

도커 네트워크

Docker 컨테이너(container)는 격리된 환경에서 돌아가기 때문에 기본적으로 다른 컨테이너와의 통신이 불가능하다. 하지만 여러 개의 컨테이너를 하나의 Docker 네트워크(network)에 연결시키면 서로 통신이 가능해잔다. 다시말해, Docker 네트워크는 컨테이너 간 네트워킹이 가능하도록 도와주는 역할을 한다. 네트워크 종류 Docker는 목적에 따라 다양한 종류의 네트워크 드라이버를 지원한다. 그 종류에 대해 알아보자. none none 네트워크에서 도커 컨테이너는 서로 독립되어서, 정보를 전혀 주고받을 수 없다. 호스트 외부로 접근하는 경우에도 네트워크가 연결되지 않는다. host host 네트워크에서는 host와 컨테이너가 네트워크의 구분 없이 서로 면결된다. 만약 컨테이너가 80

도커 네트워크 명령어

Docker 컨테이너(container)는 격리된 환경에서 돌아가기 때문에 기본적으로 다른 컨테이너와의 통신이 불가능하다. 하지만 여러 개의 컨테이너를 하나의 Docker 네트워크(network)에 연결시키면 서로 통신이 가능해진다. 컨테이너 간 네트워킹이 가능하도록 도와주는 Docker 네트워크에 대해 알아보도록 하자. 네트워크 조회 docker network ls 명령어를 사용하면 현재 생성되어 있는 Docker 네트워크 목록을 조회할 수 있다. Terminal window$ docker network lsNETWORK ID NAME DRIVER SCOPE143496b94e57 bridge bridge

도커 명령어

유용한 도커 명령어를 모아놓은 파일입니다 도커 빌드(dos) docker build --build-arg DEPENDENCY=build/dependency -t ${유저명}/${레포명} --platform linux/amd64 .docker push ${유저명}/${레포명} 도커 설치, 실행(linux) sudo yum install dockersudo systemctl start docker 도커 허브에서 이미지 pull 및 실행(linux) sudo docker pull ${유저명}/${레포명}sudo nohup docker run -p 8080:8080 ${유저명}/${레포명} &x26; 환경변수 파일로 등록 sudo nohup docker run --env-file ${파일경로} -p 8080:808

도커 스토리지

여러 작업 중 컨테이너 내부에서 생성한 정보, 파일은 컨테이너가 종료된 후에 모두 사라진다. 이러한 데이터를 저장하려면 별도의 저장공간이 필요한데, 컨테이너가 동작 중인 상태에서는 접근이 제한되기 때문에 직접 옮기기는 쉽지 않다. 도커는 스토리지에 파일을 저장하여 컨테이너가 종료되더라도 파일을 유지할 수 있도록 한다. 스토리지는 원본 이미지를 수정 하는 대신 변경된 정보를 따로 저장하고, 원본 데이터와 변경된 정보를 조합해서 복원하는 식으로 데이터를 읽는다. 이렇게 하여 원본 이미지를 수정 할 필요 없이 각 컨테이너마다 다른 정보를 저장 할 수 있다. 스토리지 종류 도커 스토리지의 종류는 3가지가 있다. Volume, bind mount, tmpfs mount이다. 아래 그림은 각 방식을 나타내는 그림이다.

도커 아키텍처

도커는 client-server architecture를 사용한다. 도커 Client와 Daemon은 UNIX Socket 또는 Network Interface를 기반으로하는 REST API를 사용하여 커뮤니케이션한다. Client에서는 Docker Daemon에 명령어를 보내서, 컨테이너를 빌드, 실행 및 배포하도록 한다. 도커 Client와 Daemon은 같은 시스템 안에서 실행될 수도 있고, remote Docker Daemon에 Client를 연결하여 사용할 수도 있다. 아래 사진을 보며 도커 아키텍처 구조에 대해 더 상세히 알아보자. Docker Daemon 도커 데몬(dockerd)는 Docker API 요청을 받고, image/container/network/volume과 같은 도커 Objec

도커 안에서 도커 사용하기

도커를 사용하다보면 모종의 목적으로 도커 컨테이너 안에서 도커를 사용할 일이 생길 수 있다. 이것을 Docker in Docker (DinD)라고 부르는데, 이를 위한 방법은 크게 2가지로 나뉜다. 호스트의 도커 데몬을 사용(마운트)하여 도커 컨테이너 내부에서 호스트의 도커 데몬을 사용하는 방법 도커 컨테이너 내부에서 ‘실제’ 도커를 사용하는 방법 1. 도커 컨테이너 내부에서 호스트의 도커 데몬을 사용하는 방법 이 방법은 도커 컨테이너 내부에서 도커를 사용할 때, 도커 컨테이너 내부의 도커가 아닌, 호스트의 도커 데몬을 사용해서 도커를 사용하는 방법이다. 도커 데몬에게 명령을 내릴 수 있는 인터페이스인 ‘docker.sock’ 파일을 마운트해서 실행하면 된다. 이렇게 설정해주면 도커 컨테이너 내부의 도커

Kubernetes(k8s)에서 cAdvisor는 “Container Advisor”의 줄임말로, 컨테이너 메트릭을 수집하고 모니터링하기 위한 도구이다. cAdvisor는 Google에서 개발한 오픈 소스 프로젝트로, 컨테이너화된 환경에서 작동하는 애플리케이션 및 서비스의 성능을 실시간으로 추적하고 이해하는 데 도움을 준다. 주 기능 컨테이너 메트릭 수집: cAdvisor는 호스트 시스템에서 실행 중인 각 컨테이너에 대한 메트릭을 수집한다. 이 메트릭은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 사용량 및 다른 성능 관련 정보를 포함한다. 시각화: cAdvisor는 수집된 메트릭을 시각적으로 표시하여 사용자가 컨테이너의 성능과 리소스 사용 상태를 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 리소스 모니

DR is a crucial part of your Business Continuity Plan. How can we architect for disaster recovery (DR), which is the process of preparing for and recovering from a disaster? Because a disaster event can potentially take down your workload, your objective for DR should be bringing your workload back up or avoiding downtime altogether. We use the following objectives: Recovery time objective (RTO):

Fail over와 서버 이중화

Fail over fail over는 장애 대비 기능을 의미한다. 컴퓨터 서버, 시스템, 네트워크 등에서 이상이 생겼을 때 미리 준비했던 다른 시스템으로 자동으로 전환해서 무정지 시스템을 운영하여 fail over할 수 있다. failback : 페일오버에 따라 전환된 운용환경을 장애 발생 전 상태로 되돌리는 처리 High Availability(서비스를 정상적으로 사용 가능한 정도를 의미)을 요구할 때 구성한다. 웹 서버, 네트워크 장비, DB 등 다양한 영역에 대비한다. 하드웨어적인 장애 뿐만 아니라 소프트웨어를 포함한 서비스가 운영되지 않은 모든 장애를 포함한다. 서버 이중화 Active-Active 주로 부하 분산 등의 목적, 서비스 단위를 나누어서 분산 다중화 장비 두 대가 모두 활성화 되어

Ansible 구성 요소 제어 노드 control node Ansible을 실행하는 node Ansible 제공 프로그램을 이용하여 매니지드 노드 관리 Ansible이 설치된 computer가 제어 노드가 된다 제어 노드와 매니지드 노드 사이는 SSH를 통해 통신한다. 매니지드 노드 managed node Ansible로 관리하는 서버를 매니지드 노드 또는 호스트(host), 타겟(target) 이라 한다. 매니지드 노드에는 Ansible이 설치되지 않는다. 인벤토리 Inventory 매니지드 노드 목록 인벤토리 파일은 호스트 파일 이라고도 한다. 인벤토리 파일은 각 매니지드 노드에 대한 IP Address, 호스트 정보, 변수 와 같은 정보를 저장 모듈 module Ansible

Cobbler is a Linux installation server that allows for rapid setup of network installation environments. It glues together and automates many associated Linux tasks so you do not have to hop between many various commands and applications when deploying new systems, and, in some cases, changing existing ones. Cobbler can help with provisioning, managing DNS and DHCP, package updates, power manageme

Configuration Drift

Configuration Drift is the phenomenon where servers in an infrastructure become more and more different from one another as time goes on, due to manual ad-hoc changes and updates, and general entropy. A nice automated server provisioning process helps ensure machines are consistent when they are created, but during a given machine’s lifetime it will drift from the baseline, and from the other mach

예전에 일반적으로 서버를 운영할때는 주로 서버를 설치한 후 OS를 설치한 후에, 필요한 소프트웨어와 애플리케이션을 설치하여 운영하였다. 여기에 문제가 생긴 경우 패치를 하거나 정기적인 보안 패치 튜닝들을 해당 서버에 지속적으로 적용하고, 애플리케이션은 CI/CD 등의 툴을 이용하여 배포하는 구조를 가지고 있었다. 이렇게 한번 설치한 서버에 계속해서 설정을 변경하고 패치를 적용하는 등의 업데이트를 지속적으로 적용하여 운영하는 서버를 Snowflakes Server라고 하는데, 이렇게 설정된 서버는 다시 똑같이 설정하기가 매우 어렵다. 모든 설정과정이 문서화가 잘되어 있으면 모르겠지만 대부분 문서화가 꼼꼼한 경우가 굉장히 드물고, 담당자가 바뀌거나 관리 조직이 바뀌는 경우에는 그 이력이 제대로 유지되는 경우가

Terraform is an open source “Infrastructure as Code” tool, created by HashiCorp. A declarative coding tool, Terraform enables developers to use a high-level configuration language called HCL (HashiCorp Configuration Language) to describe the desired “end-state” cloud or on-premises infrastructure for running an application. It then generates a plan for reaching that end-state and executes the plan

Terraform import와 Terraforming

이미 사용하고 있는 인프라를 Terraform으로 가져오려면 import 명령어를 사용해야한다. The current implementation of Terraform import can only import resources into the state. It does not generate configuration. A future version of Terraform will also generate configuration. import 명령어를 사용하면 상태 파일에 기존 리소스의 상태가 적용된다. import는 아래와 같이 사용할 수 있다. Terminal window$ terraform --1:403F53"{유형}.{이름} {식별자}$ terraform --1:403F53"aws_instance

Terraform taint

terraform taint는 특정 리소스를 “tainted” 상태로 표시하여, 다음 terraform apply 때 해당 리소스를 강제로 다시 만들게 한다. 특정 리소스를 교체해서 테스트하거나 디버깅해보고 싶을때 taint를 이용할 수 있다. 예제 igw에 장애가 있다고 가정해보자. 우선 tf state list를 통해 state 목록을 출력한다. Terminal window$ tf state listmodule.route_table__private.aws_resourcegroups_group.this[0]module.route_table__private.aws_route_table.thismodule.route_table__private.aws_route_table_association.subnets[0

Terraform with AWS

AWS Provider로 간단한 인프라를 구성해보자. 우선 AWS IAM에 가서 Terraform이 사용할 계정을 만들고, 사용할 서비스 VPC, EC2에 대한 권한을 부여한다. 생성된 계정에 할당된 access key와 secret key로 다음과 같은 aws.tf 파일을 생성한다. provider "aws" { access_key = "ACCESS-KEY" secret_key = "SECRET-KEY" region = "ap-northeast-2"} 이제 AWS 리소스를 정의할 때 이 파일을 이용하게 된다. Terraform을 사용하면 API Gateway, App Autoscaleing, CloudFomation, CloudFront, CloudWatch, CodeCommit, CodeDe

Terraform 키워드

resource는 테라폼에서 가장 중요한 요소이다. resource 블록은 하나 이상의 인프라스트럭처의 오브젝트를 기술한다. 아래는 providers로 AWS를 사용하고 있을 때 인스턴스를 사용하는 예제이다. resource "aws_instance" "web" { ami = "ami-a1b2c3d4" instance_type = "t2.micro"} 위에 첫 번째 라인을 살펴보면 resource 옆에 첫 번째 자리는 리소스 타입으로 “aws_instance”를 써주고 두 번째 자리에는 “web”을 적어줬다. 리소스 타입은 사전에 정의된 AWS 리소스 이름이다. 여기서 “aws_instance”는 인스턴스를 나타내고 있다. aws라는 프로바이더 정보를 prefix로 사용하고 있는 것을

Terratest has a pretty simple premise. It is ans open-source testing framework created by Terragrunt the includes helper functions for testing terraform code by providing a simple, reusable, and easy-to-use interface for creating and running automated tests on cloud resources. It’s able to apply terraform code, provision the resources, run the test cases, and then destroy everything. Terratest is

aws 서버 네트워크 구축

1. 네트워크 구성 resource "aws_vpc" "scenario_1_vpc" { cidr_block = "172.16.0.0/26" tags = { Name = "scenario-1-vpc" }} VPC는 AWS에서 다루는 네트워크의 기본단위이다. 사용자들이 앞으로 만들 서버와 인터넷을 통해 통신하기 위해선 네트워크 구축이 필요한데 가장 먼저 VPC를 만들어주어야 한다. cidr_block을 통해 어떤 ip 대역을 사용할지 결정한다. 보통 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/16, 192.168.0.0/24의 private ip 대역을 사용하지만 공인 ip 대역 역시 사용이 가능하다. 다만 공인 ip 대역 사용시 인터넷을 통한 통신이 불가능하므로 private ip대역을 사용하는것이

Understanding Ansible, Terraform, Puppet, Chef, and Salt

Choosing the automation solution that works best for your organization is no easy task. There’s not a single “right” approach—you can automate your enterprise in multiple ways. Indeed, many IT organizations today use more than one automation tool, and a major consideration is how well they work together to achieve business goals. Other factors to keep in mind when evaluating automation tools inclu

AWS Load Balancer Controller

AWS Load Balancer Controller is a controller to help manage Elastic Load Balancers for a Kubernetes cluster. It satisfies Kubernetes Ingress resources by provisioning Application Load Balancers. It satisfies Kubernetes Service resources by provisioning Network Load Balancers. This project was formerly known as “AWS ALB Ingress Controller”, we rebranded it to be “AWS Load Balancer Controller”. De

Add IAM to RBAC

Add new IAM user or role to the Kubernetes RBAC, using kubectl or eksctl Before you choose the kubectl or eksctl tool to edit the aws-auth ConfigMap, make sure that you complete step 1. Then, follow steps 2-4 to edit with kubectl. To edit with eksctl, proceed to step 5. After you identify the cluster creator or admin, configure AWS CLI to use the cluster creator IAM. See Configuration basics for

The AWS-provided VPC CNI is the default networking add-on that runs on Kubernetes worker nodes for EKS clusters. VPC CNI add-on is installed by default when you provision EKS clusters. The VPC CNI provides configuration options for pre-allocation of ENIs and IP addresses for fast Pod startup times.\ VPC CNI components Amazon VPC CNI has two components: CNI Binary: which will setup Pod netwo

If you want to persist your own data to EBS in EKS environment, you can use EBS CSI driver addon provided by AWS. Beforehand we need to enable the IAM OIDC provider and create the IAM role for the EBS CSI driver. The easiest way to do both is to use eksctl (other ways like using plain aws cli or the AWS GUI are described in the docs). 1. Enable IAM OIDC provider A prerequisite for the EBS CSI driv

When you create a Kubernetes ingress, an AWS Application Load Balancer (ALB) is provisioned that load balances application traffic. ALBs can be used with Pods that are deployed to nodes or to AWS Fargate. You can deploy an ALB to public or private subnets. Before you can load balance application traffic to an application, you must meet the following requirements. Prerequisites Have an existing c

EKS Control Plane

EKS is a managed Kubernetes service that mekes it easy for you to run Kubernetes on AWS without needing to install, operate, and main your own Kubernetes control plane or worker nodes. It runs ipstream Kubernetes and is certified Kubernetes conformant. EKS automatically manages the availability and scalability of the Kubernetes control plane nodes, and it automatically replaces unhealthy control p

EKS Network BestPractice

It is critical to understand Kubernetes networking to operate you cluster and applications efficiently. Pod networkin, also called the cluster networking, is the center of Kubernetes networkin. Kubernetes supports Container Network Interface(CNI) plugins for cluster networking. Amazon EKS officially supports VPC CNI plugin to implement Kubernetes Pod networking. The VPC CNI provides native integra

EKS Spot Instances with Karpenter

Karpenter is a dynamic, high performance cluster auto scaling solution for the Kubernetes platform. Customers choose an auto scaling solution for a number of reasons, including improving the high availability and reliability of their workloads at the same reduced costs. With the introduction of Amazon EC2 Spot Instances, customers can reduce costs up to 90% compared to On-Demand prices. Combining

EKS 기본 환경 Setting 방법을 알아보자. 쿠버네티스는 kubectl에 대한 인증정보를 kubeconfig라는 yaml파일에 저장한다. EKS 클러스터는 어떻게 접근을 하는지, 어떻게 인증을 받아오는지 알아보자. Kubeconfig EKS 클러스터에 접근 가능한 kubeconfig파일을 생성하는 것은 간단하다. aws command 한 줄이면 인증 정보를 kubeconfig 파일에 저장할 수 있다. Terminal windowaws eks --region &x3C;region-code> update-kubeconfig --name &x3C;cluster_name> update-kubeconfig --name "> kubeconfig 파일 내용을 살펴보자. apiVersion: v1clusters:cl

EKS 인증과정

kubectl에서 EKS Cluster의 K8s API Server에 접근하거나, Worker Node에서 동작하는 kubelet에서 EKS Cluster의 K8s API Server 접근시에는 AWS IAM Authenticator가 이용된다. 왼쪽은 kubelet의 kubeconfig이고, 오른쪽은 kubectl의 kubeconfig이다. 두 kubeconfig 모두 user 부분을 확인해보면 aws eks get-token 명령어를 수행하는 것을 확인할 수 있다. aws eks get-token 명령어는 해당 명령어를 수행하는 Identity가 누구인지 알려주는 AWS STS의 GetCallerIdentity API의 Presigned URL을 생성하고, 생성한 URL을 Encoding하여 Tok

IP addresse prefix

Each Amazon EC2 instance supports a maximum number of elastic network interfaces and a maximum number of IP addresses that can be assigned to each network interface. Each node requires one IP address for each network interface. All other available IP addresses can be assigned to Pods. Each Pod requires its own IP address. As a result, you might have nodes that have available compute and memory res

AWS Load Balancer Controller supports Network Load Balancer (NLB) with IP tergets for pods runing on Amazon EC2 instances and AWS Fargate through Kubernetes service of type LoadBalancer with proper annotation. In this mode, the AWS NLB targets traffic directly to the Kubernetes pods behind the service, aliminationg the need for an extra network hop through the worker nodes in the Kubernetes cluste

A Kubernetes node is a physical or virtual machine participating in a Kubernetes cluster, which can e used to run pods. When a node shuts down or crashed, it enters the NotReasy state, meaning it cannot be used to run pods. All stateful pods running on the node then becom unavailable. Common reasons for a Kubernetes node not ready error include lack of resources on the node, a problem with the kub

K8s Architecture

쿠버네티스는 중앙(Master)에 API 서버와 상태 저장소를 두고 각 서버(Node)의 에이전트(kubelet)와 통신하는구조로 동작한다. 하지만 이 개념을 여러 모듈로 쪼개어 구현하고 다양한 오픈소스를 사용하기 떄문에 설치가 까다롭고 구성이 복잡해보일 수 있다. 마스터-노드 구조 쿠버네티스는 전체 클러스터를 관리하는 마스터와 컨테이너가 배포되는 노드로 구성되어있다. 모든 명령은 마스터의 API 서버를 호출하고 노드는 마스터와 통신하면서 필요한 작업을 수행한다. 특정 노드의 컨테이너에 명령하거나 로그를 조회할 때도 노드에 직접 명령하는게 아니라 마스터에 명령을 내리고 마스터가 노드에 접속하여 대신 결과를 응답한다. Master 마스터 서버는 다양한 모듈이 확장성을 고려하여 기능별로 쪼개져 있는 것이 특징이

쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너화 된 애플리케이션의 대규모 배포, 스케일링 및 관리를 간편하게 만들어주는 오픈 소스 기반 컨테이너 오케스트레이션 도구이다. 프로덕션 환경에서는 애플리케이션을 실행하는 여러 컨테이너를 관리하고 다운타임이 없는지 확인해야하는데, Kubernetes는 다중 컨테이너 처리를 자동으로 처리하고, 분산 시스템을 탄력적으로 실행할 수 있는 프레임워크를 제공한다. K8s를 사용하면 애플리케이션의 확장 및 장애 조치를 처리하고 배포 패턴 등을 쉽게 처리할 수 있다. 쿠버네티스의 특징 5가지 1. 선언적 접근 방식 쿠버네티스에서는 동작을 지시하는 개념보다는 상태를 선언하는 개념을 주로 사용한다. 쿠버네티스는 원하는 상태(Desired state)와 현재의 상태(Current sta

Kubernetes Overview Diagrams

CoreDNS는 일반적으로 Kubernetes Cluster 내부에서 이용되는 DNS Server이다. Kubernetes Cluster 내부에서 Domain을 통해서 Service나 Pod의 IP를 찾기 위한 용도로 많이 이용된다. CoreDNS는 일반적으로 Worker Node에서 Deployment로 배포되어 다수의 Pod으로 구동된다. 그리고 다수의 CoreDNS Pod들은 CoreDNS Service를 통해서 VIP (ClusterIP)로 묶이게 된다. Kubernetes Cluster의 Pod들은 CoreDNS Service의 VIP를 통해서 CoreDNS에 접근하게 된다. 다수의 CoreDNS Pod와 CoreDNS Service를 이용하는 이유는 HA(High Availability) 때문이다

두개의 포드와 서비스가 있다고 해보자. 각 포드의 이름은 test와 web이고, 가상 IP를 하나씩 할당받았다. /-----\ /-------- /-----\ | pod | 《 service | pod | \-----/ \-------- \-----/ 10.244.1.5 10.107.37.188 10.244.1.5 test web-service web 서비스가 생성되면, k8s DNS sevice(CoreDNS)는 해당 서비스를 위한 레코드를 저장한다. 즉, ip를 직접 명시하지 않고 사용할 수 있는 대체 이름을 지정해준다는 것이다. 우선 클러스터 내부에서 포드는

ExternalDNS는 kubernetes dns(kube-dns)와 상반되는 개념으로 내부 도메인서버가 아닌 Public한 도메인서버(AWS Route53, GCP DNS 등)를 사용하여 쿠버네티스의 리소스를 쿼리할 수 있게 해주는 오픈소스 솔루션이다. ExternalDNS를 사용하면 public도메인 서버가 무엇이든 상관없이 쿠버네티스 리소스를 통해서 DNS레코드를 동적으로 관리 할 수 있다. ExternalDNS 설치 쿠버네티스 서비스 계정에 IAM 역할을 사용하려면 OIDC 공급자가 필요하다. IAM OIDC 자격 증명 공급자를 생성한다. Terminal windoweksctl utils associate-iam-oidc-provider --cluster {cluster name} --approve

생성된 서비스의 IP는 어떻게 알 수 있을까? 서비스가 생성된 후 kubectl get svc를 이용하면 생성된 서비스와 IP를 받아올 수 있지만, 이는 서비스가 생성된 후이고, 계속해서 변경되는 임시 IP이다. DNS를 이용하는 방법 가장 쉬운 방법으로는 DNS 이름을 사용하는 방법이 있다. 서비스는 생성되면 [서비스 명].[네임스페이스명].svc.cluster.local 이라는 DNS 명으로 쿠버네티스 내부 DNS에 등록이 된다. 쿠버네티스 클러스터 내부에서는 이 DNS 명으로 서비스에 접근이 가능한데, 이때 DNS에서 리턴해주는 IP는 외부 IP (External IP)가 아니라 Cluster IP (내부 IP)이다. 간단한 테스트를 해보자. hello-node-svc 가 생성이 되었는데, 클러스터내의

Debugging DNS Resolution

You need to have a Kubernetes cluster, and the kubectl command-line tool must be configured to communicate with your cluster. It is recommended to run this tutorial on a cluster with at least two nodes that are not acting as control plane hosts. Create a simple Pod to use as a test environment apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: dnsutils namespace: defaultspec: containers: name: dnsutils

The Ingress object was added to Kubernetes in version 1.1 to describe properties of a cluster-wide reverse HTTP proxy. Since that time, the Ingress API has remained relatively unchanged, and the need to express implementation-specific capabilities has inspired an explosion of annotations. The goal of the HTTPProxy Custom Resource Definition (CRD) is to expand upon the functionality of the Ingress

IP Virtual Server (IPVS) is a Linux connection (L4) load balancer. iptables can do simple L4 load balancing by randomly routing connections, with the randomness shaped by the weights on individual DNAT rules. IPVS supports multiple load balancing modes (in contrast with the iptables one), which are outlined in below Table. This allows IPVS to spread load more effectively than iptables, depending

Kubernetes’s default befavior is to allow traffic between any two pods in the cluster network. This behavior is a deliberate design choice for ease of adoption and flexibility of configuration, but it is highly undesirable in practice. Allowing any system to make (or receive) arbitrary connections creates risk. An attacker can probe systems and can porentially exploit captured credentials to find

Network Troubleshooting

Troubleshooting network0related issues with Linux is a complex topic and could easily fill its own book. we will introduce some key troubleshooting tools and the basics of their use. There is substantial overlap in the tools that we describe, so you may find learning about some tools (or tool features) redundant. Some are better suited to a given task than others (for example, multiple tools will

Node and Pod Network Layout

The cluster must have a group of IP addresses that is controls to assign an IP address to a pod, for example, 10.1.0.0./16. Nodes and pods must have L3 conectivity in this IP address space. In L3, ths Internet layer, connectivity means packets with an IP address can route to a host with that IP address. It is important to note that the ability to deliver packets is more fundamental than creati

eBPF is a programming system that allows special sandboxed programs to run in the kernel without passing back and forth between kernel and user space, like we saw with Netfilter and iptables. Before eBPF, there was the Berkeley Packet Filter (BPF). BPF is a technology used in the kernel, among other things, to analyze network traffic. BPF supports filtering packets, which allows a userspace proces

A dry run (or practice run) is a software testing process used to make sure that a system works correctly and will not result in severe failure. Istio has a experimental annotation istio.io/dry-run to dry-run the policy without actually enforcing it. The dry-run annotation allows you to better understand the effect of an authorization policy before applying it to the production traffic. This helps

Terminal windowistioctl proxy-statusNAME CLUSTER CDS LDS EDS RDS ECDS ISTIOD VERSIONargocd-application-controller-0.argocd Kubernetes SYNCED SYNCED SYNCED SYNCED NOT SENT istiod-977466b69-2kms7 1.18.2argocd-applicationset-contr

Istio Arcitecture

An Istio service mesh is logically split into a data plane and a control plane. The data plane is composed of a set of intelligent proxies (Envoy) deployed as sidecars. These proxies mediate and control all network communication between microservices. They also collect and report telemetry on all mesh traffic. The control plane manages and configures the proxies to route traffic. The followi

Istio Configuration Profiles

default: enables components according to the default settings of the IstioOperator API. This profile is recommended for production deployments and for primary clusters in a multicluster mesh. You can display the default settings by running the istioctl profile dump command. demo: configuration designed to showcase Istio functionality with modest resource requirements. It is suitable to run the

Istio RBAC를 통해 네임스페이스, 서비스, HTTP 메소드 수준의 권한 제어를 실습 해보자. 준비작업 k8s, helm 설치 Istio 초기화 (namespace, CRDs) Terminal window$ wget tar -vxzf istio-1.8.2-osx.tar.gz$ cd istio-1.8.2$ kubectl create namespace istio-system$ helm template install/kubernetes/helm/istio-init --name istio-init --namespace istio-system | kubectl appl

Istio authorization

Istio는 ClusterRbacConfig를 통해 ServiceRole에 권한 Rule을 정의한 후 ServiceRoleBinding을 통해 특정 대상에 해당 ServiceRole에 지정하여 접근 제어를 수행한다. mesh, namespace, workload 범위에서의 access control을 적용할 수 있다. Istio authorization을 사용했을 때 얻을 수 있는 이점은 아래와 같다. 간단한 API: AuthorizationPolicy CRD를 통해 쉬운 접근 제어가 가능하다. 유연한 설정: CUSTOM, DENY 및 ALLOW 등 Istio 특성에 대한 사용자 지정 조건을 자유롭게 정의할 수 있다. 고성능: Envoy native를 사용하기에 성능이 우수하다. 높은 호환성: gRPC,

Resource Annotations & Labels

The various resource annotations that Istio supports to control its behavior.

Since not all services live in the sevice mesh, we need a way for services inside the mesh to communicate with those outdise the mesh. Those could be existing HTTP services or, more likely, infrastructure services like databases or caches. We can still implement sophisticated routing for services that reside outside Istio, but first we have to introduce the concept of a ServiceEntry. Istio builds

gateway log debug 하는 법

Debugging Istio Envoy filters can be challenging but there are several techniques and tools that can help you troubleshoot issues. Here’s a step-by-step guide to debug Istio Envoy filters: 1. Enable Debug Logs: By default, Istio’s Envoy sidecar logs only contain essential information. To get more detailed logs, you can enable debug logging by changing the log level. To do this, you’ll need to modi

Let’s deploy Cilium for testing with our Golang web server in below example. We will need a Kubernetes cluster for deploying Cilium. One of the easiest ways we have found to deploy clusters for testing locally is KIND, which stands for Kubernetes in Docker. It will allow us to create a cluster with a YAML configuration file and then, using Helm, deploy Cilium to that cluster. KIND configuration fo

Karpenter is an open-source, flexible, high-performance Kubernetes cluster autoscaler built with AWS. It helps improve your application availability and cluster efficiency by rapidly launching right-sized compute resources in response to changing application load. Karpenter also provides just-in-time compute resources to meet your application’s needs and will soon automatically optimize a cluster’

Karpenter best practices

Use Karpenter for workloads with changing capacity needs karpenter brings scailing management closer to Kubernetes native APIs than do Autoscaling Groups (ASGs) and Managed Node Groups (MNGs). ASGs and MNGs are AWS-native abstractions where scaling is triggered based on AWS level metrics, such as EC2 CPU load. Cluster Autoscaler bridges the Kubernetes abstractions into AWS abstractions, but loses

Kyverno(Greek for “govern”) is a policy engine designed for Kubernetes. It can validate, mutate, and generate configurations using admission controls and background scans, Kyverno policies are Kubernetes resources and do not require learning new language. Kyverno is designed to work nicely with tools you already use like kubectl, kustomize, and Git. Featchers Kyverno is a policy engine designed sp

Kyverno is a Kubernetes native policy engine that helps in enforcing custom policies on Kubernetes objects. It is a highly scalable and declarative tool that allows Kubernetes administrators to enforce security, compliance, and operational policies across their clusters. Kyverno policies are written in YAML format and can be defined as cluster-wide resources (using the kind ClusterPolicy) or names

K8s에서 LB를 사용하기 위해선 AWS, GCP, Azure 등 플랫폼에서 제공해주는 서비스를 사용해야하고, 온프레미스 클러스터에서는 추가 모듈 설치가 필요하다. MetalLB는 BareMetal Loadbalancer의 약자로, 베어메탈 환경에서 사용할 수 있는 로드밸런서를 제공하는 오픈소스 프로젝트이다. MetalLB의 동작에는 두가지 방식이 있다. 1. L2 Mode L2 모드는 2계층 통신을 이용한다. 각 노드마다 speaker라는 데몬셋이 생성되고, 호스트 네트워크를 사용한다. 리더 speaker pod를 선출한다. 리더는 ARP(GARP)로 해당 External IP에 대한 소유를 주장한다. arpping을 이용하여 어떤 Speaker pod가 external IP를 관리하는지 직접 찾을

Node Termination Handler

Node Termination Handler는 EC2 인스턴스가 EC2 maintenance events, EC2 Spot interruptions, ASG Scale-In, ASG AZ 재조정, and EC2 Instance Termination 등의 이유로 사용할 수 없는 상태가 되었을 때 대응하기 위한 tool이다. 그에 대한 핸들링을 제때 해줌으로써 Pod를 더 빠르게 회복시키고 availability를 높일 수 있다. modes The aws-node-termination-handler(NTH)에는 Instance Metadata Service (IMDS) 모드와 Queue Processor 모드 두가지가 있다. IMDS mode The aws-node-termination-handler Insta

The Open Policy Agent Gatekeeper project can be laveraged to help enforce policies and strengthen governence in your Kubernetes environment. If your organization has been operating Kubernetes, you probably have been looking for ways to control what end-users can do on the cluster and ways to ensure that clusters are in compliance with company policies. These policies may be there to meet governanc

Chart Development Tips

Template Functions Helm uses Go templates for templating your resource files. While Go ships several built-in functions, we have added many others. First, we added all of the functions in the Sprig library, except env and expandenv, for security reasons. We also added two special template functions: include and required. The include function allows you to bring in another template, and then pass t

Helm이란, kubernetes 패키지 관리를 도와주는 tool이다. Node.js의 npm, Python의 pip와 같은 역할이라고 볼 수 있다. Chart Helm은 차트라고 불리는 Package formet을 사용한다. 차트는 Kubernetes Resouce들의 내용을 나타내는 파일들의 집합이다. 예를 들어 Wordpress의 차트는 아래와 같은 구조를 가지고있다. Terminal windowwordpress/ Chart.yaml chart에 대한 정보 LICENSE (선택사항) chart의 license에 대한 정보 README.md (선택사항) 사람이 읽을 수 있는 README 파

Values is One of the built-in objects. This object provides access to values passed into the chart. Its contents come from multiple sources: The values.yaml file in the chart If this is a subchart, the values.yaml file of a parent chart A values file if passed into helm install or helm upgrade with the -f flag (helm install -f myvals.yaml ./mychart) Individual parameters passed with --set (such a

kubernetes node에 쉽게 접속할 수 있도록 하는 kubectl 플러그인이다. 워커노드, 인그레스노드에 접근이 가능하고 root 권한으로 실행이 가능하다. krew 설치하기 node-shell는 krew를 통해 설치할 수 있다. Terminal window krew 설치하기$ brew install krew krew에 kvaps 추가$ kubectl krew index add kvaps node-shell 설치하기 Terminal window node-shell을 설치한다.$ kubectl krew install kvaps/node-shell export 추가하기 Terminal window vi 편집기 사용하여 ~/.zshrc or

CNI Specification

The CNI specification itself is quite simple. According to the specification, there are four operations that a CNI plugin must support: ADD: Add a container to the network. DEL: Delete a container from the network. CHECK: Return an error if there is a problem with the container’s network. VERSION: Report version information about the plugin. The full CNI spec is available on GitHub In above

Disruption Budget

Let’s explore to limit the number of concurrent disruptions that your application experiences, allowing for higher availability while permitting the cluster administrator to manage the clusters nodes. The most common use case when you want to protect an application specified by one of the build-in Kubernetes controllers: Deployment ReplicationController ReplicaSet StatefulSet In this case, make

쿠버네티스의 Services는 뒷단에 있는 Pod의 label 정보를 바탕으로한 selector로 그 대상이 되는 Pod를 매칭한다. 만약 해당 Label을 단 새로운 Pod이 생겼다면, Service는 자동으로 그 Pod과 연결되어 트래픽을 보낸다. 이러한 일이 가능한 것은 service가 트래픽을 보낼 오브젝트를 추적해주는 EndPoint가 있기 때문이다. 매칭된 Pod의 IP 주소는 그 service의 endpoint가 되어 연결된다. service는 endpoints를 통해 트래픽을 보내는 주소의 목록을 관리한다. endpoints는 labels와 selectors를 통해 자동으로 업데이트 될 수 있다. 그리고 경우에 따라 수동으로 endpoints를 설정할 수 있다. service selec

HPA(Horizontal Pod Autoscaler) Horizontal Pod Autoscaler는 metric server를 통해 파드의 리소스를 감시하여 리소스가 부족한 경우 Controller의 replicas를 증가시켜 파드의 수를 늘린다. 위의 그림 처럼 Pod가 수평적으로 증가하는 것을 Scale Out, 수평적으로 감소하는 것을 Scale In 이라고 한다. Pod를 증가시키기 때문에 기존의 트래픽이 분산되어 서비스를 더 안정적으로 유지할 수 있게 된다. Replica의 수와 상관 없이 돌아갈 수 있는 Stateless 서비스에 적합하다. 트래픽이 급증하여 spike가 생기는 경우에 대응할 수 있다. 사용하는 매트릭과, 목표하는 매트릭을 계산하여 desire repli

K8s의 도커런타임 사용중단

Source : 쿠버네티스는 버전 v1.20 이후 Docker를 컨테이너 런타임으로서 사용하지 않겠다고 알렸다.(2020.12.02) GKE 및 EKS 등의 관리 Kubernetes 서비스를 사용하는 경우 오퍼레이터에서 지원되는 버전의 런타임을 사용하는 것을 확인하고 쿠버네티스 릴리스에서 도커 지원이 만료되기 전에 변경 해야한다. 자세한 내용은 아래와 같다. DeprecationDocker support in the kubelet is now deprecated and will be removed in a future release. The kubelet uses a modul

Networking is a crucial part of Kubernetes. Behind the Kubernetes network, there is a component that work under the hood. It trandlates your Services into some usable networkign rules. This componenet is called Kube-Proxy. kube-proxy is another per-node daemon in Kubernetes, like Kubelet. kube-proxy provides basic load balancing functionality within the cluster. It implements services and relies o

NodePort와 ServicePort와 targetPort

K8s의 포트는 노드와 서비스, 컨테이너별로 나뉘어있다. 이 개념에 대해 확실히 알아보자. 만약에 하나의 서비스에 2개의 노드가 있고, 그 노드에 각각 하나의 포드가 있다고 하면 아래 그림과 같은 모양이 된다. NodePort는 각 노드의 클러스터 레벨에서 노출되는 포트, (그림에서 30001) Port는 서비스의 포트, (80) targetPort는 포드에서 컨테이너로 가는 앱 컨테이너 포트를 말한다. 아래와 같이 설정할 수 있다. ports: protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 nodePort: 30000

Assigning Pods to Nodes

You can constrain a Pod so that it is restricted to run on particular node(s), or to prefer to run on particular nodes. There are several ways to do this and the recommended approaches all use label selectors to facilitate the selection. Often, you do not need to set any such constraints; the scheduler will automatically do a reasonable placement (for example, spreading your Pods across nodes so a

Taints and Tolerations

Node affinity is a property of Pods that attracts them to a set of nodes (either as a preference or a hard requirement) Taints are the opposite — they allow a node to repel a set of pods. Tolerations are applied to pods. Tolerations allow the scheduler to schedule pods with matching taints. Tolerations allow scheduling but don’t guarantee scheduling: the scheduler also evaluates other parameters a

쿠버네티스 클러스터를 사용하다 보면 특정 노드에 있는 포드들을 모두 다른 곳으로 옮기거나 아니면 특정 노드에는 포드들이 스케쥴링 되지 않도록 제한을 걸어야 할 때가 있다. 이러한 기능들을 제공하는 kubectl 명령어가 cordon, drain, taint 등이다. cordon kubectl cordon은 지정된 노드에 더이상 포드들이 스케쥴링되서 실행되지 않도록 한다. kubectl get nodes로 노드 이름을 확인한 다음에 cordon을 해보자. cordon을 한 다음에 다시 노드를 확인해 보면 노드의 status에 SchedulingDisabled라는 STATUS가 추가된 걸 확인할 수 있다. Terminal window$ kubectl get nodesNAME STAT

CSIDriver captures information about a Container Storage Interface (CSI) volume driver deployed on the cluster. Kubernetes attach detach controller uses this object to determine whether attach is required. Kubelet uses this object to determine whether pod information needs to be passed on mount. CSIDriver objects are non-namespaced. The CSIDriver Kubernetes API object serves two purposes: Simplif

attachdetach controller

Objective Make volume attachment and detachment independent of any single node’s availability If a node or kubelet goes down, the volumes attached to that node should be detached so that they are free to be attached to other nodes. Secure Cloud Provider Credentials Because each kubelet is responsible for triggering attach/detach logic, every node currently needs (often broad) permissions. The

A workload is an application running on Kubernetes. Whether your workload is a single component or several that work together, on Kubernetes you run it inside a set of pods. In Kubernetes, a Pod represents a set of running containers on your cluster. Kubernetes pods have a defined lifecycle. For example, once a pod is running in your cluster then a critical fault on the node where that pod is runn

etcd는 key:value 형태의 데이터를 저장하는 스토리지이다. Kubernetes는 기반 스토리지(backing storage)로 etcd를 사용하고 있고, 모든 데이터를 etcd에 보관한다. 클러스터에 어떤 노드가 몇 개나 있고 어떤 파드가 어떤 노드에서 동작하고 있는지 등의 정보가 etcd에 저장되는 것이다. RSM(Replicated state machine) etcd는 분산 컴퓨팅 환경에서 서버가 몇 개 다운되더라도 정상적으로 동작하는 Replicated state machine(RSM)방식으로 구현되었다. RSM은 위 그림과 같이 command가 들어있는 log 단위로 데이터를 처리한다. 데이터를 write하는 것을 log append라고 부르고, 머신은 받은 log를 순서대로 처리하는

You can use Kubernetes annotations to attach arbitrary non-identifying metadata to objects. Clients such as tools and libraries can retrieve this metadata. You can use either labels or annotations to attach metadata to Kubernetes objects. Labels can be used to select objects and to find collections of objects that satisfy certain conditions. In contrast, annotations are not used to identify

Custom resources are extensions of the Kubernetes API. This page discusses when to add a custom resource to your Kubernetes cluster and when to use a standalone service. It describes the two methods for adding custom resources and how to choose between them. Custom resources A resource is an endpoint in the Kubernetes API that stores a collection of API objects of a certain kind; for example, the

Deplotment는 Pod와 ReplicaSets를 위한 선언적 업데이트를 제공한다. Deployment는 k8s의 핵심 개념중 하나인 desired state(목표 상태)를 설명하는 요소이다. Deployment에서 desired state를 정의하면 배포 컨트롤러가 원하는 상태로 복구한다. Deploy를 만들어 실습해보자! 더 자세하고 정확한 설명은 공식 를 참고하자. Creating a Deployment apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template:

Deployment Status

A Deployment enters various states during its lifecycle. It can be progressing while rolling out a new ReplicaSet, it can be complate, or it can fail to progress. Progressing Deployment Kubernetes marks a Deployment as progressing when one of the follwing tasks is performed: The Deployment creates a new ReplicaSet. The Deployment is scaling up its newest ReplicaSet. The Deployment is scaling down

Deployment Strategy

Deployment’s .spec.strategy specifies the strategy used to replace old Pods by new ones. .spec.strategy.type can be “Recreate” or “RollingUpdate”. “RollingUpdate” is the default value. Recreate Deployment All existing Pods are killed before new ones are created when .spec.strategy.type==Recreate. Note: This will only guarantee Pod termination previous to creation for upgrades. If you upgrade a D

Kubernetes Events는 하나의 Kubernetes 리소스 타입으로서 Kubernetes 리소스들의 state 변화, 에러 또는 시스템에 특정 메세지를 전파해야할 때 자동으로 만들어진다. 이러한 Kubernetes Events 리소스는 Kubernetes 개발 및 운영하며 디버깅시에 매우 유용하게 사용된다. Events 조회 kubectl describe pod pod-name를 사용하면 아랫부분에 Events 항목을 볼 수 있다. 이것이 바로 해당 Pod와 관련된 Kubernetes Events들의 정보를 나타낸다. 특정 Pod 뿐 아니라 현재 namespace 에 발생하는 모든 Events를 조회하고 싶다면 kubectl get events 를 통해 조회할 수 있다. 하지만 모든 리소스들의 E

Labels and Selectors

Labels are key/value pairs that are attached to objects such as Pods. Labels are intended to be used to specify identifying attributes of objects that are meaningful and relevant to users, but do not directly imply semantics to the core system. Labels can be used to organize and to select subsets of objects. Labels can be attached to objects at creation time and subsequently added and modi

k8s에서 Volume을 사용하는 구조는 PV라고 하는 퍼시스턴트 볼륨(PersistentVolume)과 PVC라고 하는 퍼시스턴트 볼륨 클레임(PersistentVolumeClaim) 2개로 분리되어 있다. PV/PVC PV는 Persistent Volume의 약자이다. pod와는 별개로 관리되며 별도의 생명 주기가 있다. PVC는 사용자가 PV에 하는 요청이다. 사용하고 싶은 용량은 얼마인지, 읽기/쓰기는 어떤 모드로 설정하고 싶은지 등을 정해서 요청한다. k8s 볼륨을 pod에 직접 할당하는 방식이 아니라 중간에 PVC를 두어 pod와 pod가 사용할 스토리지를 분리할 수 있다. 이런 구조는 pod 각각의 상황에 맞게 다양한 스토리지를 사용할 수 있게 한다. 클라우드 서비스를 사용할 때는 본인이 사용

Pod는 동일한 실행환경에서 실행되는 애플리케이션 컨테이너와 볼륨으로 구성된 집합체다. 포드는 쿠버네티스 클러스터에서 배포 가능한 가장 작은 아티팩트(artipact)다. 즉, 포드에 있는 모든 컨테이너가 동일한 머신에 있음을 뜻한다. Pod에 있는 각 컨테이너는 각자의 cgroup을 운영하지만 몇가지 Linux 네임스페이스는 공유한다. Pod의 각 컨테이너는 각자의 cgroup 을 운영하지만 몇가지 리눅스 네임스페이스를 공유하며, 서로 다른 파드는 각 애플리케이션이 격리되어 있고 각기 다른 IP주소와 호스트네임을 갖는다. 또한 System V IPC나 POSIX 메시지 큐(IPC 네임스페이스)를 통해 기본 프로세스 간 통신 채널을 사용해 서로 통신할 수 있다. 동일한 노드에서 동작하는 서로 다른 Pod의

Pod Readiness and Probes

Pord readiness is and additional indication of whether the pod is ready to serve traffic. Pod readiness determines whether the pod address shows up in the Endpoints object from an external source. Other Kubernetes resources that manage pods, like depolyments, take pod readiness into account for decision-making, such as advancing during a rolling update. During rolling deployment, a new pod becomes

Pod 생성과정

관리자가 애플리케이션을 배포하기 위해 ReplicaSet을 생성하면 다음과 같은 과정을 거쳐 Pod을 생성한다. 흐름을 보면 각 모듈은 서로 통신하지 않고 오직 API Server와만 통신하는 것을 알 수 있다. API Server를 통해 etcd에 저장된 상태를 체크하고 현재 상태와 원하는 상태가 다르면 필요한 작업을 수행한다. 각 모듈이 하는 일을 보면 다음과 같다. kubectl ReplicaSet 명세를 yml파일로 정의하고 kubectl 도구를 이용하여 API Server에 명령을 전달 API Server는 새로운 ReplicaSet Object를 etcd에 저장 Kube Controller Kube Controller에 포함된 ReplicaSet Controller가 Replica

Rolling Update는 k8s의 업데이트 방법 중 하나로, 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하고 기존 버전을 점진적으로 대체하는 과정으로 진행된다. 새로운 버전의 Pod로 트래픽이 전달되기 전까지 기존 버전이 유지되므로 무중단으로 애플리케이션을 업데이트 가능한 장점이 있다. 그러나 새로운 버전의 Pod와 기존 Pod가 함께 유지되는 기간이 존재하기 때문에 업데이트 중에 리소스를 더 사용할 수 있다. 기본적으로 Rolling Update는 다음과 같은 단계로 이뤄진다. 새로운 버전의 애플리케이션을 배포한다. 이때 기존 버전은 유지된 상태로 새로운 버전의 Pod가 함께 생성된다. 새로운 버전의 Pod가 정상적으로 동작하고, 준비 상태가 되면, 이전 버전의 Pod을 하나씩 종료한다. 이때 제거되는 Pod

Service와 port

쿠버네티스 환경에서 Service는 Pod들을 통해 실행되고 있는 애플리케이션을 네트워크에 노출(expose)시키는 가상의 컴포넌트다. 쿠버네티스 내부의 다양한 객체들이 애플리케이션과, 그리고 애플리케이션이 다른 외부의 애플리케이션이나 사용자와 연결될 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 쿠버네티스에 Service가 있는 이유는, Pod들이 반영속적인 특성을 가지고 있기 때문이다. 쿠버네티스에서의 Pod는 무언가가 구동 중인 상태를 유지하기 위해 동원되는 일회성 자원으로 언제든 다른 노드로 옮겨지거나 삭제될 수 있다. 또한 Pod는 생성될 때마다 새로운 내부 IP를 받게 되므로, 이것만으로 클러스터 내/외부와의 통신을 계속 유지하기 어렵다. 따라서 쿠버네티스는 Pod가 외부와 통신할 수 있도록 클러스터 내부에서

StatefulSets are a workload abstraction in Kubernetes to manage pods like you would a deployment. Unlike a deployment, StatefulSets add the following features for applications that require them: Stable, unique network identifiers Stable, persistent storage Ordered, graceful deployment and scaling Ordered, automated rolling updates The deployment resource is better suited for applications that d

인그레스(ingress)는 클러스터 내의 서비스에 대한 외부 접근을 관리하는 API 오브젝트이며, 일반적으로 HTTP를 관리한다. 인그레스는 부하 분산, SSL 종료, 명칭 기반의 가상 호스팅을 제공할 수 있다. 인그레스는 클러스터 외부에서 클러스터 내부 서비스로 HTTP와 HTTPS 경로를 노출한다. 트래픽 라우팅은 인그레스 리소스에 정의된 규칙에 의해 컨트롤된다. 인그레스는 외부에서 서비스로 접속이 가능한 URL, 로드 밸런스 트래픽, SSL / TLS 종료 그리고 이름-기반의 가상 호스팅을 제공하도록 구성할 수 있다. 인그레스 컨트롤러는 일반적으로 로드 밸런서를 사용해서 인그레스를 수행할 책임이 있으며, 트래픽을 처리하는데 도움이 되도록 에지 라우터 또는 추가 프런트 엔드를 구성할 수도 있다. 인그레

가상 IP와 서비스 프록시

쿠버네티스 클러스터의 모든 노드는 kube-proxy를 실행한다. kube-proxy는 ExternalName 이외의 유형의 서비스에 대한 “가상 IP”의 역할을 한다. service를 조회했을때 나오는 cluster IP가 바로 k8s의 프록시로 만들어진 가상 IP이다. 이 IP는 k8s 내부에서만 접근할 수 있다. 쿠버네티스에서 가상 IP를 사용하는 이유 쿠버네티스가 프록시를 통해 가상 IP를 만드는 이유는, 실제 IP와 DNS를 사용하기 부적절하기 때문이다. k8s의 서비스 객체는 IP를 할당할 수 있는 기기가 아니고 잠시 생겼다가 사라질 수 있는 유한한 존재이다. 하지만 서비스를 식별하고 호출할 수 있는 무언가가 필요하기 때문에 그 방법으로서 프록시로 만든 가상 IP를 사용하는 것이다. ku

사이드카 패턴

사이드카 패턴이란 쿠버네티스와 같이 컨테이너 오케스트레이션 툴에서 구성할 수 있는 컨테이너 배치 패턴으로, 마치 오토바이 옆에 붙어 있는 사이드카와 비슷한 형태이다. 장점 1. 기존 로직의 변경 없이 기능 추가 사이드카 컨테이너를 통해 기존의 로직은 그대로 놔둔체 새로운 기능을 덧붙일 수 있다. 예를 들어 기존 http 프로토콜에 대해서만 서비스를 하는 웹서버에 tls layer를 추가하고 싶은 경우, 메인 컨테이너인 기존의 legacy 웹서버는 그대로 놔둔체 사이드카 컨테이너를 통해 https 서비스를 클라이언트에게 제공할 수 있다. 2. 컨테이너 재사용성 사이드카 컨테이너를 단일한 기능을 하게 모듈화하면 다른 곳에서 재사용하기 수월해진다. 대부분의 app에서는 로깅, 실행 프로세스 정보 확인 등의

10 most common mistakes using kubernetes

We had the chance to see quite a bit of clusters in our years of experience with Kubernetes (both managed and unmanaged on GCP, AWS and Azure), and we see some mistakes being repeated. No shame in that, we’ve done most of these too! Let’s try to show the ones we see very often and talk a bit about how to fix them. 1. resources requests and limits CPU request are usually either not set or sey ver

k8s에서 kubectl과 같은 커맨드를 사용해 API를 요청하는 과정은 크게 3가지로 구성되어 있다. ‘k8s 사용자가 맞느냐’를 판단하는 Authentication 두 번째는 ‘API를 호출할 수 있는 권한이 있느냐’를 판단하는 Authorization 마지막으로 그 요청이 적절한지를 판단하는 Admission Controller이다. Authorization와 Admission Controller는 k8s에 내장되어 있는 기능이기 때문에 사용 방법이 비교적 정해져 있는 반면, 첫 번째 단계인 Authentication은 이렇다 할 정답이 딱히 정해져 있지 않다. 물론 k8s의 자체 인증 기능인 ServiceAccount, 인증서 등을 사용할 수는 있지만, 사내에서 LADP, Google, Githu

OIDC Authentication with Dex

OIDC (Open ID Connect) 인증 방법은 OAuth2 위에서 동작하는 인증으로, Github이나 Google과 같이 서드 파티에서 부여받은 OAuth 권한을 통해 쿠버네티스의 인증을 수행한다. 기존에 사용하던 OAuth 인증 방법을 쿠버네티스에 그대로 가져온다고 생각하면 이해하기 쉽다. OIDC 인증 방법은 OAuth + JWT 토큰을 사용한다는 점에서 Webhook Token 인증 방법과 차이점을 갖는다. OAuth 토큰을 관리하기 위한 중간 서버를 구현한 Dex를 사용하여 OIDC 인증을 구현해보자. Dex Concept Dex는 서드 파티로부터 OAuth 인증 토큰을 가져와 관리하는 인증 도구이다. OAuth를 사용하기 위해 반드시 Dex를 써야 하는 것은 아니지만, Dex는 OAuth 서

Security Context for a Pod or Container

A security context defines privilege and access control settings for a Pod or Container. Security context settings include, but are not limited to: Descretionary Access Control: Permission to access an object, like a file, is based on user ID (UID) and group ID (GID). Security Enhanced Linux (SELinux): Objects are assigned security labels. Running as privileged or unprivileged. Linux Capabilities

Token Webhook with Guard

Webhook 서버에 인증 데이터를 전달한 뒤, 클라이언트가 유효한지 인증하여 Third party에 권한을 부여하는 Webhook Token 인증 방법에 대해 알아보자. 사용자는 미리 인증 데이터를 발급받아 놓고, 사용자가 인증 데이터를 Bearer 헤더에 담아서 REST API 요청을 보내면 API 서버는 클라이언트가 유효한지를 검증하기 위해 Webhook 서버에 인증 데이터를 전달한다. Webhook 서버는 해당 데이터를 검사한 뒤, 인증 여부를 API 서버에 반환하는 간단한 방식으로 되어 있다 Token Webhook, OIDC 중 어느 방법을 선택하든지에 상관 없이 클라이언트는 HTTP의 Bearer 헤더에 인증 데이터를 담아서 보내기만 하면 된다. 클라이언트는 인증 방법이 무엇인지 알 필요가

k8s 클러스터 root CA를 통한 사용자 인증

k8s는 기본적으로 root CA 인증서를 스스로 발급해 사용한다. 이 인증서를 이용하면 별도의 Third-party 연동 없이도 User와 Group을 사용할 수 있다. 단, 이 방법은 여러모로 한계점이 많기 때문에 가능하면 사용하지 않는 것이 좋다. 인증서가 유출되었을 때 revoke가 힘들기도 하고, 파일 단위로 인증 정보를 관리하는 것은 매우 비효율적이고 보안에 취약하기 때문이다. 따라서 k8s는 인증서 발급을 통한 사용자 인증은 극히 제한된 경우에만 사용하고 있다. 대표적으로는 관리자 권한을 가져야 하는 system:master 그룹의 인증 정보를 생성한다거나 (/etc/kubernetes/admin.conf), k8s의 핵심 컴포넌트에 인증서를 발급한다거나 할 때가 이에 해당한다. 우선, k8s는

kubernetes 에서 ingress 상에서 https를 서비스하는데 지원을 해주는 모듈이다. cert manager 설치 Terminal windowkubectl create namespace cert-managerkubectl apply --validate=false -f or kubectl apply --validate=false -f create namespace cert

Let’s set up role-based access control (RBAC) suitable for running the cluster in production. We will cover roles for using Calico. General RBAC for a production Kubernetes cluster is beyond the scope of this lab. Using calicoctl In order for the calicoctl tool to perform version mismatch verification (to make sure the versions for both the cluster and calicoctl are the same), whoever is using it

K8s를 위한 SpringBoot 개발

참고: Dockerize Spring Boot Application을 dockerize 하는 방법은 대표적으로 Jib, Buildpacks, Dockerfile 세가지가 있다. 이 중 Jib는 build time이 빠르고 (효율적인 layering), image 사이즈를 가장 작세 만들 수 있다는 장점을 가지고있다. Jib의 사용법은 간단하다. 아래와 같이 build.gradle에 jib gradle plugin을 추가하면 된다. plugins { id 'com.google.cloud.tools.jib' version '3.2.0'} 그리고 ./gradlew jib을 통해 im

NetworkPolicy Cilium example

Using the same KIND cluster from the Cilium install, let’s deploy the Postgres database(database.yaml) with the follwing YAML and kubectl Terminal window$ kubectl apply -f database.yamlservice/postgres createdconfigmap/postgres-config createdstatefulset.apps/postgres created Here we deploy our web server as a Kubernetes deployment(web.yaml) to our KIND cluster: Terminal window$ kubectl apply -f we

Pulling images from ECR on Kubernetes

If you are getting the HTTP 403 (Forbidden) error or the error message no basic auth credentials when trying to pull an image from ECR you are most likely doing so without logging into it first. This is going to happen if we are running a Kubernetes cluster on EC2 instances instead of using EKS. To be able to authenticate before pulling images on Kubernetes we need to use the imagePullSecrets attr

SpringBoot 서비스를 위한 Kubernetes 설정

출처: Deployment 아래는 deployment설정의 예시이다. apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: main-server labels: app: main-serverspec: selector: matchLabels: app: main-server template: metadata: labels: app: main-server spec: affinity: podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDur

kubectl context

쿠버네티스 클러스터를 관리하는 cli 도구인 kubectl에는 환경을 바꿔가며 클러스터를 관리할 수 있도록 “context”라는 개념이 존재한다. context 는 kubectl 을 깔면 생성되는 파일인 ~/.kube/config 파일에서 설정할 수 있다. apiVersion: v1clusters:cluster: insecure-skip-tls-verify: true server: name: local-clustercluster: certificate-authority-data: ~~~~ server: name: gcp-cluster users:name: local-user user: blah

minukube 시작하기

1. kubectl을 설치한다. 버전은 1.22로 통일한다. linux 기준 명령어는 다음과 같다. Terminal windowcurl -o kubectl mac 기준 명령어는 다음과 같다. Terminal windowcurl -o kubectl window 기준 명령어는 다음과 같다. Terminal windowcurl -o kubectl.exe

환경변수 설정

포드의 구성 파일 안에서 정의한 환경 변수는 파드의 컨테이너를 위해 설정하는 커맨드와 인자들과 같이, 구성 파일 안의 다른 곳에서 사용할 수 있다. 아래의 구성 파일 예시에서, GREETING, HONORIFIC, 그리고 NAME 환경 변수들이 각각 Warm greetings to, The Most honorable, 그리고 Kubernetes로 설정되어 있다. 이 환경 변수들은 이후 env-print-demo 컨테이너에 전달되어 CLI 인자에서 사용된다. apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: print-greetingspec: containers: name: env-print-demo image: bash env: name: GREETING v

What is DeepFlow DeepFlow is an observability product, designed to provide in-depth observability for complex cloud infrastructure and cloud-native application. Based on eBPF, DeepFlow implements application performance metrics, distributed tracing, continuous profiling, and other observation signals with zero-disturbance (Zero Code) collection, integrating intelligent tags (SmartEncoding) technol

DeepFlow 논문 요약

DeepFlow is an observability product, designed to provide in-depth observability for complex cloud infrastructure and cloud-native application. Network-Centric Tracing Plane A narrow-waist instrumentation model with two sets of functions: ingress-egress and enter-exit DeepFlow instruments ten system call ABIs and cl

Grok is a tool to parce crappy unstructured log data into something structured and queryable. Grok is heavily used in Logstash to provide log data as input for ElesticSearch. Grok ships with about 120 predefined patterns for syslog logs, apache and other webserver logs, mysql logs, etc. It is easy to extend Grok with custom patterns. The grok_exporter aims at porting Grok from the ELK stack to Pro

💡 APM, log, Infrastructure를 통합적으로 모니터링·관리하는 클라우드 모니터링 솔루션 여러 클라우드 환경에 나뉘어있는 리소스들을 통합적으로 모니터링 가능하다. 클라우드의 상태를 지속적으로 감시하여 예기치 못한 상황과 오류를 대비, 대응할 수 있다. 장점 에러를 빠르게 확인하여 신속한 대응 가능 애플리케이션 정보(log, query 등) 축적하여 데이터 기반 개선 개발자, 운영팀, 비즈니스 유저간 긴밀한 협업 다양한 언어과 환경을 지원하기 때문에, 원하는 애플리케이션에 확장 가능 커스텀 대시보드 생성 가능 공식 문서가 친절함 단점 비용이 많이 든다. 기능이 많아서 실무에 도입하기 위해 사전 지식이 필요함. Datadog의 주요기능 Integrations 여러가지 서비

datadog APM 기능 사용하기

서버에 datadog agent를 설치하면 CPU 점유율, Memory, Disk사용량 등의 중요한 성능 정보를 모니터링할 수 있다. 하지만 애플리케이션의 전반적인 LifeCycle에 대한 리포트 (ex: GC, JVM, I/O 등)를 바탕으로 에러나 병목현상에 더 빠르게 대응할 수 있도록 하고싶다면 Datadog APM을 연결해야한다. APM 이란? Application Performance Monitoring 의 약자로 구동 중인 애플리케이션의 대한 성능측정과 에러탐지 등, 전반적인 애플리케이션 라이프사이클의 정보를 수집해 모니터링할 수 있게 해준다. 보다 편리성을 위해서 다양하게 시각화한 Metrics, 그리고 API 테스트도 지원한다. 여러 대의 애플리케이션에 설치가 가능하며 이를 한꺼번에 같은 UI

datadog 아키텍처

1. Datedog Agent가 하는 일 (Application에서 서버로) Datedog 사용은 아래와 같은 흐름으로 진행된다. ☝🏻 Datadog 사용 흐름 3단계1. 서버에 Datadog agent를 설치한다. (api키 입력)2. agent가 서버나 애플리케이션의 정보를 수집하여 Datedog 서버로 보낸다.3. 유저가 웹에서 대시보드를 확인한다. Datadog Agent가 어떤 일을 하는지, Agent는 어떤 구조로 구성되어있는지 알아보자. Datadog agent 서버에 설치된 agent는 해당 서버의 시스템 정보를 수집하여 Datadog 서버로 전송한다. 추가적인 설정을 통해 DB, 메모리 스토어 등에서 추가적인 메트릭을 수집할 수 있다. (APM) SNMP SNMP(Simple

helmChart로 Agent 설치

1. helm을 설치한다. 맥에서는 brew install helm을 통해 설치할 수 있고, 윈도우에서는 Chocolatey, 리눅스에서는 Snap에서 패키지를 다운받으면 된다. 또는 바이너리 릴리즈를 다운받아서 직접 설치하는 방법도 있다. 자세한 것은 공식문서에서 확인해보자. 2. Datadog Operator Datadog Operator를 Helm을 통해 설치하는 명령어는 다음과 같다. Terminal window$ helm repo add datadog helm install -n datadog --create-namespace --set fullnameOverride="dd-op"

ELK는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana, 이 오픈 소스 프로젝트 세 개를 뜻하는 약자이다. Elasticsearch : 검색 및 분석 엔진 Logstash : 여러 소스에 동시에 데이터를 수집하여 변환한 후 Elasticsearch 같은 “stash”로 전송하는 서버 사이드 데이터 처리 파이프라인 Kibana : 사용자가 Elasticsearch에서 차트와 그래프를 이용해 데이터를 시각화 여기에 데이터 수집기인 Beats를 추가한 것을 ELK Stack이라고 한다. Beats를 추가하면 다른 서버에서 데이터를 가져오는 것도 가능해진다. ubuntu 기준으로 elk를 구축해보겠다. Elasticsearch 설치 Terminal window 설치wget

ElasticSearch 검색 명령어

Elasicsearch 검색 명령어 클러스터 상태 (Health) 클러스터가 어떻게 진행되고 있는지 기본적인 확인 클러스터 상태를 확인하기 위해 _cat API를 사용 curl를 사용하여 수행 가능 -노드 정보: GET /_cat/nodes?v 상태 정보 : GET /_cat/health?v Elasticsearch에서 _언더바가 붙은 것들이 API v는 상세하게 보여달라는 의미 녹색 : 모든 것이 정상 동작 노란색 : 모든 데이터를 사용 가능하지만 일부 복제본은 아직 할당되지 않음(클러스터는 완전히 동작) 빨간색 : 어떤 이유로든 일부 데이터를 사용 불가능(클러스터가 부분적으로만 동작) 데이터베이스(index)가 가진 데이터 확인하기 index는 일반 RDB에서의 DB 역할 모든 인덱스 항목을

확장성이 뛰어난 오픈 소스 전체 텍스트 검색 및 분석 엔진 대량의 데이터를 신속하고 거의 실시간으로 저장, 검색 및 분석 일반적으로 복잡한 검색 기능과 요구 사항이 있는 응용 프로그램을 구동하는 기본 엔진 / 기술 핵심 개념 Near Realtime (NRT) Elastic Search는 거의 실시간 검색 플랫폼 문서를 색인할 때부터 검색 기능할 때까지 약간의 대기시간(일반적으로 1초)이 매우 짧음 클러스터(Cluster) 전체 데이터를 함께 보유하고 모든 노드에서 연합 인덱싱 및 검색 기능을 제공하는 하나 이상의 노드(서버) 모음 -노드의 그룹이라고 생각 클러스터는 기본적으로 elasticsearch 라는 고유한 이름으로 식별 이 이름은 노드가 이름으로 클러스터에 참여하도록 설정된 경우 노드가

Logstash는 실시간 파이프라인 기능을 가진 데이터 수집 엔진 오픈소스이다. Logstash는 서로 다른 소스의 데이터를 동적으로 통합하고 원하는 대상으로 데이터를 정규화 할 수 있는 능력을 가진다. 다양한 입력과 필터 및 출력 플러그인을 통해, 모든 유형의 이벤트를 보강하고 변환할 수 있으며, 많은 기본 코텍이 처리 과정을 단순화한다. 따라서 Logstash는 더 많은 양과 다양한 데이터를 활용하여 통찰력 있게 볼 수 있게 해 준다. Logtash 파이프라인 Logstash의 전체적인 파이프라인에는 INPUTS과 FILTERS, 그리고 OUTPUT이 있다. 이 중에서 2가지의 필수적인 요소는 INPUTS과 OUTPUTS이고, 파싱 여부에 따라 필터는 선택적으로 사용이 가능하다. Logstash.ym

Loki Canary is a standalone app that audits the log-capturing performance of a Grafana Loki cluster. Loki Canary generates artificial log lines. These log lines are sent to the Loki cluster. Loki Canary communicates with the Loki cluster to capture metrics about the artificial log lines, such that Loki Canary forms inforation about the performance of the Loki cluster. The information is avai

kiali with prometheus

Kiali requires Prometheus to generate the topology graph, show metrics, calculate health and for several other features. If Prometheus is missing or Kiali can’t reach it, Kiali won’t work properly. By default, Kiali assumes that Prometheus is available at the URL of the form http://prometheus.&x3C;istio_namespace_name>:9090, which is the usual case if you are using the Prometheus Istio add-on. If

Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit. Prometheus collects and stores its metrics as time series data, i.e. metrics information is stored with the timestamp at which it was recorded, alongside optional key-value pairs called labels. Prometheus work well for recording any purely numeric time series. It fits both machine-centric monitoring of highly dynamic service-ori

prometheus agent mode

The core design of Prometheus is inpired by Google’s Borgmon monitoring system, you can deploy a Prometheus server alongside the applications you want to monitor, tell Prometheus how to reach them, and allow to scrape the current values of their metrics at regular intervals. Such a collection method, which is often referred to as the “pull model”, is the core principle that allow Prometheus to

prometheus glossary

Core Prometheus Prometheus usually refers to the core binary of the Prometheus system. It may also refer to the Prometheus monitoring system as a whole. Target A target is the definition of an object to scrape. For example, what labels to apply, any authentication required to connect, or other information that defines how the scrape will occur. Endpoint A source of metrics that can be

prometheus storage

Prometheus includes a local on-disk time series database, but also optionally integrates with remote storage systems. Local storage Prometheus’s local time series database stores data in a custom, highly efficient format on local storage. On-disk layout Ingested samples are grouped into blocks of two hours. Each two-hour block consists of a directory containing a chunks subdirectory containing all

Telemetry automatically collects, transmits and measures data from remote sources, using sensors and other devices to collect data. It uses communication systems to transmit the data back to a central location. Subsequently, the data is analyzed to monitor and control the remote system. Collecting telemetry data is essential for administering and managing various IT infrastructres. This data is us

NOTE: It is recommended to keep deploying rules inside the relevant Prometheus servers locally. Use ruler only on specific cases. Read details below why. The rule component should in particular not be used to circumvent solving rule deployment properly at the configuration management level. The thanos rule command evaluates Prometheus recording and alerting rules against chosen query API via rep

Thanos is a set of components that can be composed into a highly available metric system with unlimited storage capacity, which can be added seamlessly on top of existing Prometheus deployments that included in CNCF Incubating project. Thanos leverages the Prometheus 2.0 storage format to cost-efficiently store historical metric data in any object storage while retaining fast query latencies. Addi

Contour is an Envoy based ingress controller. And it is an open source Kubernetes ingress controller providing the control plane for the Envoy edge and service proxy. Contour supports dynamic configuration updates and multi-team ingress delegation out of the box while maintaining a lightweight profile. Getting Started with Contour Let’s look at three ways to install Contour using Contour’s examp

Contour CRD 설치

Install Contour: Use the appropriate command for your cluster manager to install Contour. For example, using kubectl for Kubernetes: Terminal windowkubectl apply -f This command downloads and applies the Contour manifest file, which includes the necessary resources for Contour's installation. Verify Contour installation: Check that the Cont

Reverse Proxy vs. Ingress Controller vs. API Gateway

Reverse Proxy You can think of the reverse proxy as that old-school phone operator, you know, back when there used to be call centers and phone operators. Back then, when someone was picking up the phone, they were connected to a call center, the caller stated the name and the address of the person they wanted to call, and the phone operator connected them. A reverse proxy does a similar job by re

Envoy is a high performance C++ distributed proxy designed for single services and applications, as well as a communication bus and “universal data plane” designed for large microservice “service mesh” architectures. Built on the learnings of solutions such as NGINX, HAProxy, hardware load balancers, and cloud load balancers, Envoy runs alongside every application and abstracts the network by prov

The listener discovery service (LDS) is an optional API that Envoy will call to dynamically fetch listeners. Envoy will reconcile the API response and add, modify, or remove known listeners depending on that is required. The semantics of listener updates are as follows: Every listener must have a unique name. If a name is not provided, Envoy will create a UUID. Listeners that are to be synamical

xDS configuration

Envoy is architected such that different types of configuration management approaches are possible. The approach taken in a deployment will be dependent on the needs of the implementor. Simple deployments are possible with a fully static configuration. More complicated deployments can incrementally add more complex dynamic configuration, the downside being that the implementor must provide one or

NGINX Ingress Basic Auth

NGINX Ingress에서 설정을 해주면 어플리케이션 레벨에서, 혹은 Ingress 레벨에서 서비스 인증과정을 거치도록 할 수 있다. ingress를 통해 인증을 설정하는 방법을 두가지 알아보자. Static User Static User는 미리 basic auth로 인증할 유저 리스트를 생성하고 해당 리스트에 포함된 인원만 인증될 수 있게 하는 방법이다. 별다른 추가 작업 없이 사용자 인증을 할 수 있는 장점이 있는 반해 동적으로 사용자를 추가/삭제하지 못한다는 단점이 있다. 1. auth 파일 생성 먼저 htpasswd를 통해 basic auth 사용자 파일을 생성한다. htpass

location 블록은 Nginx에서 정의되어 있는 웹사이트의 특정 URL 을 조작하는데 사용되는 블록이다. Server 블록마다 Location 을 지정해줄 수 있으며, Location 을 여러 번 정의할 수 있다. location은 URI 경로의 일부인 prefix string이거나 정규식 표현이 될 수 있다. 예시 Terminal window// nginx.confserver { location /images/ { root /data; } location / { proxy_pass http://www.example.com; }} 위와 같이 server 내부에 표시해준다. 위의 코드는 첫 번째 location context와 일치하는 패턴은 /data 디

nginx에서 https를 적용하기 위해 certbot과 Let’s encrypt를 사용해보자. 일단 nginx를 아래와 같이 설정해준다. Terminal windowserver { listen 80; server_name your.domain.com; location / { proxy_pass http://192.168.XXX.XXX; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header Host $http_host; }} certbot 설치 Terminal windowwg

nginx 컨테이너 실행 sudo docker run --name nginx -d -p 80:80 nginx nginx bash 들어가서 conf 파일 열기 docker exec -it nginx bashvi /etc/nginx/conf.d/default.conf 원하는 도메인, 포트 설정해넣기 예시 server { listen 80; listen [::]:80; server_name domain.aliens-dms.com; location / { proxy_pass http://ip:8080; }} nginx reload로 적용 nginx -s reload

nginx 명령어

Nginx 시작 Terminal windowsudo systemctl start nginx Nginx 시작 (systemd 없이 Linux 배포를 실행하는 경우) Terminal windowsudo service nginx start Nginx 중지 Terminal windowsudo systemctl stop nginxsudo service nginx stop Nginx 다시 시작 Terminal windowsudo systemctl restart nginxsudo service nginx restart Nginx reroad (새 설정을 적용해야할 떄) Terminal windowsudo systemctl reload nginxsudo service nginx reload Nginx 구성 테스트 설정 파

Nginx를 설치한다. 원하면 이미지로 띄울 수도 있다. Terminal window$ sudo apt update$ sudo apt install nginx 설정 파일 생성 $ cd /etc/nginx/conf.d$ vim default.conf default.conf 파일을 생성하고 아래와 같이 원하는 설정 내용을 적어준다. Terminal windowserver { listen 80; server_name your.domain.com; location / { proxy_pass http://192.168.XXX.XXX; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-Fo

sites available

Terminal windowubuntu@:~/ cd /etc/nginx /etc/nginx의 경로에서 nginx에 대한 기본적인 설정을 진행할 수 있다. 그 중 프록시 관련 설정을 할 때 Terminal window/etc/nginx/sites-enabled 라는 폴더에서 직접적으로 설정이 가능하고 유저는 저 폴더에 있는 설정파일을 직접적으로 수정하지 않고 Terminal window/etc/nginx/sites-available 의 폴더에서 여러 설정파일들을 생성한 뒤 symlink 기능을 이용해서 그 파일들 중 원하는 설정을 선택적으로 sites-enabled폴더에 동기화해서 적용할 수 있다. 다음은 sites-available에 만든 설정파일을 sites-enabled에 symlink 시킬 수 있는 명

리버스 프록시

클라이언트 요청을 대신 받아 내부 서버로 전달해주는 것을 리버스 프록시(Reverse Proxy)라고 한다. 리버스 프록시가 필요한 이유 로드 밸런싱 : Nginx는 클라이언트의 요청을 프록시 서버에 분산하기 위해 로드 밸런싱을 수행하여 성능, 확장성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 캐싱 : Nginx를 역방향 프록시로 사용하면 미리 렌더링된 버전의 페이지를 캐시하여 페이지 로드 시간을 단축할 수 있다. 서버의 응답에서 수신한 콘텐츠를 캐싱하고 이 콘텐츠를 사용하여 매번 동일한 콘텐츠를 프록시 서버에 연결할 필요 없이 클라이언트에 응답하는 방식으로 구현하는게 가능해진다. SSL 터미네이션 : Nginx는 클라이언트와의 연결에 대한 SSL endpoint 역할을 할 수 있다. 압축 : 프록시 서

Cilium is open source software for transparently securing the network connectivity between application services deployed using Linux container management platforms like Docker and Kubernetes. At the foundation of Cilium is a new Linux kernel technology called eBPF, which enables the dynamic insertion of powerful security visibility and control logic within Linux itself. Because eBPF runs ins

Dex is an identity service that uses OpenID Connect to drive authentication for other apps. Dex acts as a portal to other identity providers through “connectors.” This lets dex defer authentication to LDAP servers, SAML providers, or established identity providers like GitHub, Google, and Active Directory. Clients write their authentication logic once to talk to dex, then dex handles the protocols

Dex K8s Authenticator

Dex K8s Authenticator is a helper web-app which talks to one or more Dex Identity services to generate kubectl commands for creating and modifying a kubeconfig. The Web UI supports generating tokens against multiple cluster such as Dev / Staging / Production. Screen shots Running on AWS EKS Running dex-k8s-authenticator on AWS EKS is a bit tricky. The reason is, AWS EKS does not allow you to set

GPG(GNU Privacy Cuard)는 GNU에서 제공하는 OpenPGP(RFC4880)의 오픈소스 구현이다. PGP란? 메시지나 파일을 암호화하여 전송할 수 있는 툴이나 소스를 배포하는 각종 프로그램의 변조 유무를 검사할 수 있는 프로그램이다. 누군가 악의적인 목적으로 소스에 해킹툴이나 바이러스를 내포하여 원본과 다른 소스를 배포할 수 있는데, 배포자의 서명과 서명된 파일을 제공하여 소스에 대한 무결성 검사를 할 수 있도록 한다. 메일이나 중요한 데이터에 대해 서명과 함께 전송함으로써 허가된 사용자만 해당 데이터를 볼 수 있는 권한을 부여할 수 있다. 보안 메일, 전자 서명 시스템에서 응용 가능하다. 정리하자면 GPG(PGP)는 개인간, 머신간 또는 개인 머신간에 교환되는 메시지나 파일을 암호화 하

Keycloak은 ID 및 액세스 관리 솔루션을 제공하고, 인증(Authentication)과 인가(Authorization)을 쉽게 해주고 SSO(Single-Sign-On)을 가능하게 해주는 오픈소스이다. SSO란? SSO는 Single-Sign-On의 약자로 한번의 로그인을 통해 그와 연결된 여러가지 다른 사이트들을 자동으로 접속하여 이용할 수 있도록 하는 방법이다. 일반적으로는 여러 사이트를 사용할 떄 각각의 DB에 각각의 사용자 정보가 있고 그 정보를 통해서 관리를 하게 되는데, 필요에 따라서는 사용자 정보를 연동하여 사용해야 하는 경우가 발생한다. 이런 경우에 SSO 기능을 사용하게 되며 하나의 시스템에서 인증을 할 경우 그와 연결된 다른 시스템에서는 인증 정보가 있는지 없는지를 확인하여 이후 처

Framework to join Linux’s physical security bricks. Mortar is essentially Linux-native TPM-backed Bitlocker. Virtually all linux districutions are critically vulnerable to physical bootloader attacks and potential disk key interception. Mortar fixes that. Mortar is an attempt to take the headache and fragmented processes out of joining Secureboot, TPM keys, an

openHistorian is a back-office system developed by the GridProtectionAlliance that is designed to efficiently integrate and archive process control data, such as SCADA, synchrophasor, digital fault recorder, or any other time-series data used to support process operations. It is optimized to store and retrieve large volumes of time-series data quickly and efficiently, including high-resolutio

Packer ( 는 HashiCorp에서 개발한 가상 머신 이미지를 만들어주는 오픈소스이다. 예를 들어서, 아마존 클라우드 AMI이미지나, 구글 클라우드 이미지를 스크립트를 이용하여 생성이 가능하다. 하나의 스크립트를 이용하여, 구글 클라우드, VMWare, 아마존 클라우드 등 여러 클라우드 환경 (가상화 환경)과 컨테이너 엔진용 이미지를 생성할 수 있다. Chef, Puppet, Ansible과 같은 Configuration management 툴과 혼동이 될 수 있지만, Packer는 OS 이미지를 만들어주는 역할을 하고, Configuration management 툴들은 이렇게 만들어진 이미지 위에 소프트웨어를 설치하고, 이를 설정하는 상호 보완적인 역할을 하

HashiCorp Vault is an identity-based secrets and encryption management system. A secret is anything that you want to tightly control access to, such as API encryption keys, passwords, and certificates. Vault provides encryption services that are gated by authentication and authorization methods. Using Vault’s UI, CLI, or HTTP API, access to secrets and other sensitive data can be securely st

MinIO is a High Performance Object Storage released under GNU Affero General Public License v3.0. It is API compatible with Amazon S3 cloud storage service. Use MinIO to build high performance infrastructure for machine learning, analytics and application data workloads. Architecture Each MinIO Tenant represents an independent MinIO Object Store within the Kubernetes cluster. The following diagra

openssl로 pemKey 만들고 접속하기

1. openssl 설치 sudo apt install rpmrpm -qa openssl 2. rsa secret key text 파일 생성 그냥 vi로 파일 만들어서 넣어줘도 된다. vi (원하는 경로) 3. pem key 생성 아래 명령어로, 텍스트 파일 이름과 pem 키를 저장할 위치와 이름을 지정해준다. openssl rsa -in {key text 파일} -text > {pem key 저장할 경로} {pem key 저장할 경로}"> 4. ssh로 접속 ssh -i {pem key 경로} {username}@{url} -p {port}

DevOps는 development와 operations가 합쳐진 단어이며, 소프트웨어 개발과 배포 프로세스를 자동화하고 통합하는 개발방법론, 철학이다. 팀 지원, 팀 간 커뮤니케이션 및 공동 작업, 기술 자동화를 강조한다. DevOps는 소프트웨어 제공 프로세스를 효율적으로 수행하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 워크플로를 자동화하고 신속하게 피드백하여 프로젝트를 더 잘 제어할 수 있도록 하는 여러 방법을 사용한다. DevOps 문화 철학 DevOps에서는 개발과 운영이라는 두 팀간의 장벽을 없애 개발자의 생산성과 운영의 안정성을 모두 최적화한다. 두 팀은 자주 소통하고, 효율성을 높이고, 고객에게 제공하는 서비스의 품질을 향상하기 위해 최선을 다한다. 최종 고객의 요구와 자신이 어떻게 이러한 요구를 해