1. 개요
쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터에서 데이터베이스와 같은 상태 저장 애플리케이션(Stateful Application)을 운영하다 보면, 장애 조치(Failover)는 피할 수 없는 과제이다. 예를 들어, Galera Cluster는 노드 장애 발생 시 grastate.dat 파일의 seqno와 safe_to_bootstrap 필드를 확인하여 수동으로 복구 절차를 진행해야 한다. 이러한 수동 개입은 쿠버네티스가 지향하는 자동화 철학에 부합하지 않는다고 판단했다.
이 문제를 해결하기 위해 오퍼레이터 패턴(Operator Pattern)의 도입을 검토하게 되었다. 오퍼레이터 패턴은 복잡한 애플리케이션의 설치, 업그레이드, 장애 복구 등 전체 수명 주기를 자동화하여 관리자의 개입을 최소화하는 것을 목표로 한다.
2. 오퍼레이터 패턴이란?
오퍼레이터 패턴은 쿠버네티스의 핵심 개념인 컨트롤러(Controller)와 사용자 정의 리소스(CRD, Custom Resource Definition)를 활용하여 애플리케이션의 운영 노하우를 코드로 구현한 것이다.
- CRD (Custom Resource Definition): 사용자가 직접 새로운 리소스 타입을 정의할 수 있게 해준다. 예를 들어,
MariaDB라는 새로운 리소스를 정의하고, 이 리소스에 필요한 속성(버전, 레플리카 수 등)을 명시할 수 있다. - CR (Custom Resource): CRD에 따라 생성된 리소스 인스턴스이다. 사용자는
MariaDBCR을 생성하여 원하는 상태를 선언한다. - Controller: CR의 상태를 감시하고, 현재 상태가 CR에 명시된 원하는 상태와 일치하도록 조정하는 역할을 한다. 예를 들어,
MariaDBCR에 레플리카 수가 3으로 명시되어 있는데 현재 2개만 실행 중이라면, 컨트롤러가 새로운 파드를 생성하여 3개를 맞춘다.
즉, 오퍼레이터는 특정 애플리케이션에 대한 전문 지식을 가진 자동화된 SRE(Site Reliability Engineer)와 같다. 사용자가 CR을 통해 “MariaDB 클러스터를 만들어줘”라고 선언하면, 오퍼레이터는 그에 맞춰 PVC 생성, StatefulSet 배포, 서비스 생성, 장애 발생 시 자동 복구 등의 작업을 수행한다.
2.1. 오퍼레이터 패턴의 장점
- 운영 자동화: 애플리케이션의 설치, 확장, 업그레이드, 백업, 복구 등 복잡한 운영 작업을 자동화하여 관리 부담을 줄여준다.
- 전문 지식 캡슐화: 애플리케이션 운영에 필요한 전문 지식을 코드로 구현하여, 누구나 쉽게 복잡한 애플리케이션을 운영할 수 있도록 돕는다.
- 일관성 있는 관리: 모든 환경에서 동일한 방식으로 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있어 일관성을 유지하고 실수를 줄일 수 있다.
2.2. 오퍼레이터 패턴의 단점
- 러닝 커브: 오퍼레이터의 동작 방식을 이해하고 디버깅하는 데 별도의 학습이 필요하다.
- 개발 복잡성: 오퍼레이터를 직접 개발하는 것은 쿠버네티스 API와 컨트롤러 로직에 대한 깊은 이해가 필요하여 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있다.
3. Operator Hub
OperatorHub.io는 검증된 쿠버네티스 오퍼레이터를 찾고 공유할 수 있는 중앙 저장소이다. 데이터베이스, 모니터링, 네트워킹 등 다양한 분야의 오퍼레이터들이 등록되어 있으며, 각 오퍼레이터는 기능 성숙도에 따라 다음과 같은 Capability Level로 분류된다.
- Level 1: Basic Install: 기본적인 설치 및 설정 자동화
- Level 2: Seamless Upgrades: 버전 업그레이드 지원
- Level 3: Full Lifecycle: 백업, 복구 등 전체 수명 주기 관리
- Level 4: Deep Insights: 모니터링, 로깅, 분석 등 심층적인 정보 제공
- Level 5: Auto Pilot: 자동 스케일링, 자가 치유, 이상 탐지 등 자동 운영
4. 결론
쿠버네티스 환경에서 상태 저장 애플리케이션을 안정적으로 운영하기 위해 오퍼레이터 패턴은 매우 효과적인 해결책이 될 수 있다고 판단했다. 직접 오퍼레이터를 개발하는 것은 부담이 될 수 있지만, OperatorHub.io 와 같은 커뮤니티를 통해 검증된 오퍼레이터를 활용하면 복잡한 운영 업무를 상당 부분 자동화할 수 있다.
개인적으로는 오퍼레이터 패턴에 익숙해지고 관리의 통일성을 높이는 것이 장기적으로 더 이득이라고 보았다. 따라서 현재 진행 중인 프로젝트에서는 다음과 같은 오퍼레이터를 도입하여 클러스터의 안정성과 운영 효율성을 높여보기로 했다.
- MariaDB:
mariadb-operator(Level 4) - Redis:
ot-redis-operator(Level 2) - Elasticsearch:
eck-operator(Level 4) - RabbitMQ:
rabbitmq-cluster-operator(Level 3)
이러한 오퍼레이터들을 활용하면 데이터베이스 및 메시징 시스템의 배포, 확장, 장애 복구를 자동화하고, 개발팀이 핵심 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다는 것이다. 앞으로는 직접 오퍼레이터를 만들어 솔루션에 적용해보는 것도 좋은 경험이 될 것이라 생각한다.