핵심만 콕! 쿠버네티스

이 책에서는 방대한 시스템인 쿠버네티스를 처음 접할 때 어떤 부분을 집중적으로 살펴볼지 설명하고 최적의 학습 경로를 따라가면서, 단기간에 쿠버네티스에 대해서 이해하고 현실적으로 활용해 볼 수 있는 방법을 제공합니다. 이 책은 쿠버네티스의 모든 내용을 상세히 다루는 레퍼런스 북 형태라기보다는, 전반적인 내용에 대해서 핵심 부분만을 설명하고 직접 실습해 보면서 쿠버네티스의 큰 그림을 이해하는 것에 초점을 맞췄습니다. 각 챕터마다 마무리할 수 있도록 도와주며 참고와 주의를 통해 꿀팁을 확인해볼 수 있습니다. 제목처럼 핵심만 콕! 학습하여 이해해보시기 바랍니다.

1 도커 기초

1.1 도커 소개

1.2 도커 기본 명령

1.3 도커 저장소

1.4 도커 파일 작성

1.5 도커 실행 고급

1.6 마치며



2 쿠버네티스 소개

2.1 쿠버네티스란?

2.2 쿠버네티스의 기본 개념

2.3 아키텍처

2.4 장점

2.5 마치며



3 쿠버네티스 설치

3.1 k3s 소개

3.2 k3s 설치하기

3.3 마치며



4 쿠버네티스 첫 만남

4.1 기본 명령

4.2 고급 명령

4.3 마치며



5 Pod 살펴보기

5.1 Pod 소개

5.2 라벨링 시스템

5.3 실행 명령 및 파라미터 지정

5.4 환경변수 설정

5.5 볼륨 연결

5.6 리소스 관리

5.7 상태 확인

5.8 2개 컨테이너 실행

5.9 초기화 컨테이너

5.10 Config 설정

5.11 민감 데이터 관리

5.12 메타데이터 전달

5.13 마치며



6. 쿠버네티스 네트워킹

6.1 Service 소개

6.2 Service 종류

6.3 네트워크 모델

6.4 마치며



7. 쿠버네티스 컨트롤러

7.1 컨트롤러란?

7.2 ReplicaSet

7.3 Deployment

7.4 StatefulSet

7.5 DaemonSet

7.6 Job & CronJob

7.7 마치며



8. helm 패키지 매니저

8.1 helm이란?

8.2 원격 리파지토리(repository)

8.3 외부 chart 설치(WordPress)

8.4 마치며



9. Ingress 리소스

9.1 Ingress란?

9.2 Ingress 기본 사용법

9.3 Basic Auth 설정

9.4 TLS 설정

9.5 마치며



10. 스토리지

10.1 PersistentVolume

10.2 PersistentVolumeClaim

10.3 StorageClass

10.4 쿠버네티스 스토리지 활용

10.5 마치며



11. 고급 스케줄링

11.1 고가용성 확보 - Pod 레벨

11.2 고사용성 확보 - Node 레벨

11.3 Taint & Toleration

11.4 Affinity & AntiAffinity

11.5 마치며



12. 클러스터 관리

12.1 리소스 관리

12.2 노드 관리

12.3 Pod 개수 유지

12.4 마치며



13. 접근 제어

13.1 사용자 인증(Authentication)

13.2 역할 기반 접근 제어(RBAC)

13.2.1 Role (ClusterRole)

13.3 네트워크 접근 제어(Network Policy)

13.4 마치며



14. 로깅과 모니터링

14.1 로깅 시스템 구축

14.2 리소스 모니터링 시스템 구축

14.3 마치며



15. CI/CD

15.1 DevOps와 CI/CD

15.2 CI 파이프라인

15.3 GitOps를 이용한 CD

15.4 로컬 쿠버네티스 개발

15.5 마치며



16. 사용자 정의 리소스

16.1 사용자 정의 리소스란?

16.2 Operator 패턴

16.3 유용한 Operators

16.4 마치며



17. Workflow 관리

17.1 Argo workflow 소개

17.2 Workflow 구성하기

17.3 활용 방법 소개

17.3.1 데이터 파이프라인

17.3.2 CI 파이프라인

17.4 마치며



부록 쿠버네티스의 미래

1. 클라우드 플랫폼 표준

2. 애플리케이션 배포 표준화

3. 범용 클러스터 플랫폼

4. 마치며

유홍근 술을 좋아하면 술고래, 커피를 좋아하면 커피고래라는 뜻으로, 커피를 즐겨 마시기에 이러한 닉네임을 사용하고 있습니다. 현재 LG전자에서 쿠버네티스를 이용하여 대규모 기계학습 플랫폼을 구축하는 MLOps 엔지니어로 일하고 있으며 클라우드, 컨테이너, 머신러닝 기술에 관심을 가지고 있습니다.



■ 현) LG전자 - 빅데이터실

■ 카이스트 석사 졸업

■ CKA(Certified Kubernetes Administrator)

■ CKAD(Certified Kubernetes Application Developer)

■ Linux Foundation Authorized Instructor for Kubernetes

■ 〈동아일보〉, "아마존 EKS로 기계학습 모델 최적화 및 운영 효율 높였다"

■ 커피고래(https://coffeewhale.com) 블로그 운영