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[Kubernetes] Pod, 리소스, Ingress 정리

Pod란? 한 개 이상의 컨테이너로 구성된 쿠버네티스의 기본 단위 같은 Pod면 IP가 같다 같은 Pod 내 컨테이너들은 포트로 구분한다 Pod도 결국 컨테이너로 구성되어 있으며, 이 컨테이너를 실행하기 위해 docker, containerd, CRIO 같은 CRI(컨테이너 런타임)가 필요하다. 1\. kubeapiserver 내/외부의 모든 요청을 주고받는 서버. contoller나 scheduler,proxy의 주시대상. 호텔지배인. 2\. kubescheduler 생성될 리소스들을 어떤 노드에 '배치'할지 결정(스케쥴링) 호텔 로비 직원 3\. kubecontroller 다양한 리소스에 대한 여러가지 컨트롤러들이 존재한다. 원하는 상태(Desired state)에 현재 상태(current state)가 수렴하도록 지속적으로 모니터링. 문제가 생기면 고치거나 리소스를 재생성. ex) 하우스키퍼 4\. etcd 클러스터 및 모든 리소스에 대한 정보를 key:value 형태로 저장하는 일종의 데이터베이스. ex) 장부 모든 노드에 존재하는 컴포넌트 1\. kubelet 노드 관리자. 실질적으로 각 노드에 존재하는 리소스 관리 2\. kubeproxy 노드 안과 밖을 넘나드는 수직트래픽을 관리. 매니페스트 (yml 파일) 매니페스트란 내가 원하는 상태를 적어둔 명세서다. bash vi testpod.yml yml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: test spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/httpd:latest name: testcon bash kubectl apply f testpod.yml kubectl apply f는 docker compose up, docker stack deploy와 비슷하다. 내가 원하는 상태(Desired State)가 미리 정의된 매니페스트 파일을 구성해놓고 apply해서 반영한다. 매니페스트 수정 후 다시 apply하면 바로 변경사항을 반영시킬 수 있다. bash kubectl delete f testpod.yml 앞으로는 명령어로 직접 리소스를 생성하거나 지우지 말고 매니페스트 파일을 f 옵션을 통해 apply하거나 delete하도록 하자. label 중요 bash vi labels.yml yml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: testlabelpod labels: app: myweb spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/httpd:alpine name: testlabelcon label은 여러 개를 쓸 수 있다. bash kubectl apply f labels.yml 생성. bash kubectl describe pod testlabelpod 조회. label은 리소스를 컨트롤(원하는 상태, 현재 상태)하고 찾아가기 위한 용도다. 쿠버네티스의 다양한 리소스들 1\. pod 한 개 이상의 컨테이너로 구성된 쿠버네티스의 기본 배포 단위. 2\. replicaset Pod의 복제본 수를 유지해주는 리소스. 지정한 수만큼 Pod가 항상 실행되도록 보장한다. 3\. Deployment ReplicaSet을 관리하며 롤링 업데이트, 롤백 등을 지원하는 리소스. 실무에서 가장 많이 사용한다. 4\. namespace 클러스터 내에서 리소스를 논리적으로 분리하는 단위. 팀이나 프로젝트별로 격리된 환경을 만들 수 있다. 5\. Service (너무 중요!) 작은 로드밸런서라고도 할 수 있다. Pod에 접근하기 위한 고정된 엔드포인트를 제공하는 리소스이다. Pod는 재생성될 때마다 IP가 바뀌기 때문에 Service를 통해 안정적으로 접근한다. 서비스라는 리소스를 생성 시 하나의 접속지점이 생성된다. 이 서비스를 통해 모든 노드에 존재하는 pod에 트래픽을 인가할 수 있다. 인가하는 기준은 labels 를 통해 해당 pod를 특정하면 된다. 서비스는 다양한 종류(type)이 존재한다. 51. ClusterIP 타입 (svc의 default 타입) 클러스터 내부에서만 유효한 IP 내부 테스트 용도, 외부로 배포를 안하는 경우. 내부에 존재하는 서비스들끼리만 통신할 때. bash vi dep.yml yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mydep spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: myweb template: metadata: labels: app: myweb spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/httpd:alpine name: mywebcon bash kubectl apply f dep.yml svc를 연결할 deployment 생성. bash vi depsvc.yml 서비스 매니페스트 정의. yml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: svcmyweb spec: selector: app: myweb ports: port: 80 targetPort: 80 bash kubectl apply f depsvc.yml svc 생성. bash kubectl describe svc svcmyweb 자세한 정보 확인. Endpoint에 뜨는 pod들은 건강한 pod만 뜬다. 52. NodePort 타입 노드의 포트 서비스를 제공받는 사용자 입장에서 내부로 진입하여 pod에 접근하려면 노드 포트로 진입해야 한다. bash mkdir svc cd svc vi svcnodeport.yml yml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: svcdep spec: selector: app: mydep type: NodePort ports: nodePort: 30001 port: 80 targetPort: 80 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mydep spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: mydep template: metadata: labels: app: mydep spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/httpd:alpine name: depcon bash kubectl apply f svcnodeport.yml bash kubectl describe svc svcdep 3개의 포트(NodePort, Port, TargetPort)가 각각 어떤 대상인지 구분할 수 있어야 한다. Port 서비스 포트 TargetPort pod NodePort Node 외부에서 노드로 통신만 된다면 노드 포트를 통해 pod로 접속 가능하다. 어떤 노드로 들어가는지는 중요하지 않고, NodePort로 접근하면 동일한 공간(오버레이 네트워크가 구성된 podnetwork)으로 들어간다는 사실을 인지하자. pod가 어떤 노드에 존재하는지는 신경 쓸 필요도 없고 중요하지도 않다. pod가 worker1에 띄워져 있어도 worker2의 노드 포트를 통해 접근 가능하다. 53. LoadBalancer 타입 클러스터 관리자의 도움이 필요한 서비스 타입. 쿠버네티스 외부 네트워크 대역의 IP를 자동으로 할당하고 관리해 주는 사설 로드밸런서 관리자가 MetalLB다. EKS 같은 쿠버네티스 클러스터의 경우 클라우드 서비스 제공자(AWS)가 LB를 제공해줄 수 있지만, 온프레미스에 구성한 클러스터는 그렇지 않다. 따라서 svc를 LoadBalancer 타입으로 만들었을 때 누군가는 LB를 생성하면서 노드 대역대의 IP를 할당해줘야 한다. 그 기능을 활성화하기 위해 MetalLB가 필요하다. bash vi configmetal.yml LB가 생성됐을 때 뿌려줄 IP 범위 설정. yml apiVersion: metallb.io/v1beta1 kind: IPAddressPool metadata: name: firstpool namespace: metallbsystem spec: addresses: 211.183.3.200211.183.3.240 안겹치게 수정. LB가 부여받을 IP 범위 apiVersion: metallb.io/v1beta1 kind: L2Advertisement metadata: name: example namespace: metallbsystem bash kubectl apply f configmetal.yml vi lbtom.yml yml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: svctom spec: selector: app: tom type: LoadBalancer ports: port: 80 targetPort: 8080 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: deptom spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: tom template: metadata: labels: app: tom spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/tomcat:10.1.40jre11 name: tomcon svc의 타입으로 LoadBalancer 타입을 지정해준다. nodePort는 삭제한다. bash kubectl apply f lbtom.yml 생성된 LB는 svc의 포트를 따라간다. Ingress (제일 중요!) path 기반 라우팅 (/board로 가면 board 앱으로, /login으로 가면 login 앱으로) 일반적인 svc는 path 기반 라우팅이 불가능하다. (LoadBalancer, NodePort, ClusterIP) 서비스는 한 종류의 라벨만 품을 수 있기 때문에 이런 한계가 발생한다. 합칠 수 없다 = 같은 주소가 될 수 없다. 여러 개의 컨테이너에 각 기능들을 구현하면 path로 라우팅이 가능해야 한다. 일반적인 svc는 path 기반 라우팅이 불가능하기 때문에 Ingress라는 리소스가 필요하다. Ingress를 구성하면 path 기반 라우팅이 가능하다. ex) www.naver.com/board 로 오면 svcboard라는 svc로 보내줘. ex) www.naver.com/login 으로 오면 svclogin이라는 svc로 보내줘. → 하나의 접속지점(www.naver.com)을 통해 여러 개의 svc를 구성할 수 있다. Ingress를 구성하기 위해서는 Ingress Controller가 필요하다. (AWS EKS에서는 Ingress Controller를 LoadBalancer Controller라고 부른다.) Ingress Controller 설치 bash vi deploy.yaml 필요한 부분 수정. (type 을 NodePort에서 LoadBalancer로 수정한다.) bash kubectl apply f deploy.yaml kubectl get svc n ingressnginx Ingress 매니페스트 작성 bash cp ../svc/ip.yml . vi ip.yml yml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: svcipnginx spec: selector: app: myipnginx ports: port: 80 targetPort: 80 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: ipdep spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: myipnginx template: metadata: labels: app: myipnginx spec: containers: image: public.ecr.aws/docker/library/httpd:alpine name: ipcon bash kubectl apply f ip.yml kubectl describe svc svcipnginx 서비스가 정상인지 확인. bash vi ingip.yml yml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: ingip annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/rewritetarget: / spec: ingressClassName: "nginx" rules: host: rapa.com http: paths: path: /httpd pathType: Prefix backend: service: name: svcipnginx port: number: 80 annotation : 추가적인 정보. labels와 비슷하지만 주로 부가적인 기능 명시. ingressClassName : ingresscontroller의 종류 중에 nginx 방식을 사용. rewritetarget: / → 비록 /httpd라는 경로로 들어왔더라도 실제 pod에서는 /라는 경로로 바꿔주는 기능. host : 영문주소. IP는 안됨. DNS 기능이 필요하다. 인증서가 있다면 https 통신도 가능하다. path : 한 종류의 앱. pathType: Prefix → /httpd로 접근하는 애들 전부. 서비스의 이름을 마치 주소처럼 사용하고 있다. bash kubectl apply f ingip.yml ingress를 describe 했을 때 endpoint들(pod들)이 잘 떠있는 것만 봐도 ingresssvcpod가 잘 연결되어 있는 걸 어느정도 확인할 수 있다. 원래는 DNS를 통해서 rapa.com에 해당하는 IP를 매핑시켜줘야 하지만, 미니 DNS인 /etc/hosts 파일을 사용하자. bash vi /etc/hosts Ingress 트래픽 흐름 쿠버네티스에서 외부 사용자가 도메인 이름(rapa.com)을 치고 들어와서 실제 앱(pod)까지 도달하는 ingress 트래픽 흐름. rapa.com → ingresscontroller의 svc ExternalIP(DNS) → ingress(path 기반 라우팅) → svc → pod

May 12, 2026kubernetes
[Kubernetes] Pod, 리소스, Ingress 정리

On-Premise Kubernetes 클러스터 구축 및 CI/CD 파이프라인 자동화 프로젝트

OnPremise Kubernetes 클러스터 구축 및 CI/CD 파이프라인 자동화 프로젝트 기간: 2026.04.27 – 2026.04.30 기술 스택: Kubernetes · Helm · ArgoCD · GitHub Actions · Amazon ECR · AWS 역할: 온프레미스 K8s 클러스터 세팅 / 초기 매니페스트 작성 / Helm Chart 고도화 / CI/CD 파이프라인 구축 목차 1. 프로젝트 개요 2. 전체 아키텍처 3. 온프레미스 K8s 클러스터 구성 4. 초기 매니페스트 작성 5. Helm Chart 고도화 6. ECR 프라이빗 레지스트리 연동 트러블슈팅 7. ArgoCD 기반 CI/CD 파이프라인 구축 8. 배포 검증 결과 9. 회고 및 개선 방향 1. 프로젝트 개요 단순히 애플리케이션을 컨테이너로 실행하는 수준을 넘어서, 실제 운영 환경에 가까운 배포 자동화 구조를 직접 설계하고 구현하는 것을 목표로 했습니다. 온프레미스 VMware 환경에 Kubernetes 클러스터를 직접 구성하고, 원시 YAML 매니페스트에서 출발해 Helm Chart로 고도화한 뒤 GitHub Actions → ECR → ArgoCD 로 이어지는 GitOps 기반 CI/CD 파이프라인까지 완성했습니다. 핵심 목표: 쿠버네티스 핵심 리소스(Deployment, Service, Ingress, Namespace)를 실제 클러스터에서 직접 경험 Prod / Dev 환경을 노드 단위로 분리하여 운영 안정성 확보 Helm Chart로 환경별 설정을 코드로 관리 GitOps 방식으로 배포 이력 추적 및 자동화 2. 전체 아키텍처 개발자 코드 Push │ ▼ GitHub Actions (CI) │ Docker 이미지 빌드 │ Amazon ECR Push ▼ ArgoCD (CD / GitOps) │ Git 상태 감지 → Sync ▼ OnPremise K8s 클러스터 (VMware 211.183.3.0/24) ├── Master Node (211.183.3.200) ├── Prod: worker1 (211.183.3.210) + worker2 (211.183.3.220) └── Dev: devworker (211.183.3.230) 외부 접근 흐름: 사용자 → Route53(prod.dongkyu.cloud) → EC2 nginx 리버스 프록시 → Tailscale 터널 → K8s NGINX Ingress Controller (NodePort 31018) → Service → Pod 3. 온프레미스 K8s 클러스터 구성 31. 클러스터 노드 구성 역할 호스트명 IP 환경 Master toymaster 211.183.3.200/24 제어 플레인 Worker toyworker1 211.183.3.210/24 Prod Worker toyworker2 211.183.3.220/24 Prod Worker devtoyworker 211.183.3.230/24 Dev kubeadm v1.30.14, Ubuntu 24.04, Flannel CNI로 구성했으며 Pod CIDR은 10.244.0.0/16을 사용했습니다. 32. Prod / Dev 환경 분리 단순히 Namespace만 분리하면 Pod가 어느 노드에든 스케줄링될 수 있습니다. 노드 라벨과 nodeSelector를 조합해 Prod Pod는 Prod 노드에만, Dev Pod는 Dev 노드에만 배치되도록 강제했습니다. bash kubectl create namespace dev kubectl create namespace prod kubectl label node toyworker1 env=prod kubectl label node toyworker2 env=prod kubectl label node devtoyworker env=dev yaml Deployment spec 일부 spec: template: spec: nodeSelector: env: prod dev 환경은 env: dev 항목 Dev Prod Namespace dev prod Node 라벨 env=dev env=prod 도메인 dev.dongkyu.cloud prod.dongkyu.cloud 레플리카 1 2 4. 초기 매니페스트 작성 41. 애플리케이션 구조 Backend(Spring Boot, 8080 포트)와 Frontend(Nginx, 80 포트)를 각각 Deployment + Service로 정의하고, NGINX Ingress Controller로 외부 라우팅을 구성했습니다. yaml appdeploy.yml — backend Deployment (일부) apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: backenddep spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: backend template: spec: nodeSelector: env: prod imagePullSecrets: name: ecrsecret containers: name: backend image: 431538665162.dkr.ecr.apnortheast2.amazonaws.com/backend:latest ports: containerPort: 8080 42. Ingress 라우팅 설계 /api/(.) 경로는 backend로, 나머지 경로(/?(.))는 frontend로 분기합니다. yaml ingress.yml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: appingress annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/rewritetarget: /$1 nginx.ingress.kubernetes.io/useregex: "true" spec: ingressClassName: nginx rules: host: prod.dongkyu.cloud http: paths: path: /api/(.) pathType: ImplementationSpecific backend: service: name: backend port: number: 8080 path: /?(.) pathType: ImplementationSpecific backend: service: name: frontend port: number: 80 외부 요청 경로: prod.dongkyu.cloud └─ DNS: 211.183.3.231 (Ingress Controller External IP) └─ NGINX Ingress: Host 헤더 확인 ├─ /api/ → backend Service → Pod └─ / → frontend Service → Pod 5. Helm Chart 고도화 초기 매니페스트는 환경마다 중복 YAML을 작성해야 했습니다. Helm Chart로 템플릿화하여 하나의 Chart를 values 파일만 바꿔 dev/prod에 재사용하는 구조로 개선했습니다. GitHub: LDK511/aws13k8sproject 51. 디렉토리 구조 helm/ ├── backend/ │ ├── Chart.yaml │ ├── templates/ │ │ ├── deployment.yaml │ │ ├── service.yaml │ │ └── ingress.yaml │ ├── values.yaml 공통 기본값 │ ├── valuesdev.yaml Dev 오버라이드 │ └── valuesprod.yaml Prod 오버라이드 └── frontend/ ├── Chart.yaml ├── templates/ │ ├── deployment.yaml │ └── service.yaml ├── values.yaml ├── valuesdev.yaml └── valuesprod.yaml 52. values.yaml 구조 yaml backend/values.yaml env: prod imagePullSecret: ecrsecret replicaCount: 2 image: repository: 431538665162.dkr.ecr.apnortheast2.amazonaws.com/backend tag: "latest" service: port: 8080 ingress: enabled: true className: nginx host: prod.dongkyu.cloud yaml backend/valuesdev.yaml — dev 환경 오버라이드 env: dev replicaCount: 1 image: tag: "latest" ingress: host: dev.dongkyu.cloud 53. Helm 템플릿 — Deployment yaml backend/templates/deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: backend spec: replicas: {{ .Values.replicaCount }} selector: matchLabels: app: backend template: spec: nodeSelector: env: {{ .Values.env }} imagePullSecrets: name: {{ .Values.imagePullSecret }} containers: name: backend image: "{{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}" ports: containerPort: 8080 54. 배포 명령 흐름 bash 문법 검사 helm lint ./backend && helm lint ./frontend 렌더링 미리보기 (실제 배포 전 확인) helm template backenddev ./backend f ./backend/valuesdev.yaml Dev 배포 helm install backenddev ./backend n dev f ./backend/valuesdev.yaml helm install frontenddev ./frontend n dev f ./frontend/valuesdev.yaml Prod 배포 helm install backendprod ./backend n prod f ./backend/valuesprod.yaml helm install frontendprod ./frontend n prod f ./frontend/valuesprod.yaml 업데이트 helm upgrade backenddev ./backend n dev f ./backend/valuesdev.yaml Before vs After 비교: 항목 초기 매니페스트 Helm Chart 고도화 후 환경별 파일 dev/prod 각각 별도 YAML values 파일만 교체 재사용성 없음 (복사·붙여넣기) 하나의 Chart 재사용 배포 이력 수동 관리 helm history로 추적 롤백 이전 파일 재적용 helm rollback 1커맨드 6. ECR 프라이빗 레지스트리 연동 트러블슈팅 문제 상황 ECR 프라이빗 저장소에서 이미지를 Pull할 때 ImagePullBackOff 오류가 지속적으로 발생했습니다. 터미널에서 docker login을 성공했음에도 동일한 에러가 반복되었습니다. 근본 원인 분석 원인 설명 인증 주체 분리 터미널의 docker login 정보를 Kubelet이 자동으로 공유하지 않음 저장 위치 차이 로그인 정보는 /.docker/config.json (유저 홈) → Kubelet은 참조 불가 노드 전파 안 됨 마스터 노드 인증은 워커 노드에 전파되지 않음 런타임 차이 최신 K8s는 containerd 사용 → Docker 로그인 정보와 미호환 해결 방법 ECR 로그인 토큰을 Kubernetes Secret으로 등록하고 Deployment에 명시적으로 연결합니다. 핵심 원리: IAM 키는 "열쇠를 만들 권한"이고, 실제로 이미지를 Pull하는 Kubelet이 열 수 있는 "물리적 열쇠"(ecrsecret)를 네임스페이스에 직접 비치해야 합니다. bash Step 1: ECR 인증 토큰으로 K8s Secret 생성 (유효시간 12시간) kubectl create secret dockerregistry ecrsecret \ dockerserver=431538665162.dkr.ecr.apnortheast2.amazonaws.com \ dockerusername=AWS \ dockerpassword=$(aws ecr getloginpassword region apnortheast2) yaml Step 2: Deployment에 imagePullSecrets 명시 spec: template: spec: imagePullSecrets: name: ecrsecret containers: name: backend image: 431538665162.dkr.ecr.apnortheast2.amazonaws.com/backend:latest 운영 개선 포인트: ECR 토큰은 12시간마다 만료됩니다. 실제 운영 환경에서는 CronJob을 통한 자동 갱신이 필요합니다. 7. ArgoCD 기반 CI/CD 파이프라인 구축 71. CI/CD 흐름 개발자 Push (main → Prod, develop → Dev) │ ▼ GitHub Actions ├── Docker 이미지 빌드 └── Amazon ECR Push (이미지 태그: commit SHA) │ ▼ ArgoCD (Git 저장소 감지) │ helm/backend/values.yaml의 image.tag 변경 감지 ▼ K8s 클러스터 자동 Sync ├── dev namespace ← develop 브랜치 └── prod namespace ← main 브랜치 72. ArgoCD 설치 (Helm) bash helm repo add argo https://argoproj.github.io/argohelm helm repo update helm install argocd argo/argocd \ namespace argocd \ createnamespace \ set server.service.type=NodePort \ set server.service.nodePortHttps=31443 Tailscale IP를 통해 ArgoCD UI에 접근합니다: https://100.100.150.8:31443 73. Application CRD 구성 ArgoCD에게 "어떤 Git 저장소의 어떤 Chart를 어떤 네임스페이스에 배포할 것인가"를 선언하는 Application CRD를 작성합니다. yaml argocd/backenddev.yaml apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Application metadata: name: backenddev namespace: argocd spec: project: default source: repoURL: https://github.com/LDK511/aws13k8sproject.git path: helm/backend targetRevision: develop Dev → develop 브랜치 helm: valueFiles: valuesdev.yaml destination: server: https://kubernetes.default.svc namespace: dev syncPolicy: automated: Git 변경 감지 시 자동 배포 selfHeal: true 클러스터 상태가 Git과 달라지면 자동 복구 prune: true Git에서 삭제된 리소스 자동 제거 총 4개의 Application CRD를 작성하여 backenddev, backendprod, frontenddev, frontendprod 모두 자동 배포가 가능하도록 구성했습니다. bash kubectl apply f argocd/backenddev.yaml kubectl apply f argocd/backendprod.yaml kubectl apply f argocd/frontenddev.yaml kubectl apply f argocd/frontendprod.yaml 74. 브랜치 전략 연계 브랜치 ArgoCD Target 배포 환경 네임스페이스 main main Prod prod develop develop Dev dev 8. 배포 검증 결과 81. Pod 배치 확인 83. Ingress 라우팅 검증 bash kubectl get ingress A NAMESPACE NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS dev appingress nginx dev.dongkyu.cloud 211.183.3.230 80 prod appingress nginx prod.dongkyu.cloud 211.183.3.230 80 84. ArgoCD 동기화 상태 4개 Application(backenddev, backendprod, frontenddev, frontendprod) 모두 Healthy / Synced 상태로 정상 동작을 확인했습니다. 9. 회고 및 개선 방향 잘 된 점 초기 단순 매니페스트에서 Helm Chart 고도화, CI/CD 연동까지 전체 배포 사이클을 한 번에 경험 nodeSelector를 통한 Prod/Dev 노드 분리로 리소스 격리 구현 ECR ImagePullBackOff 트러블슈팅 과정에서 K8s 인증 체계(Secret, Kubelet, containerd)에 대한 깊은 이해 획득 GitOps 방식으로 배포 이력 추적 및 selfHeal을 통한 클러스터 자동 복구 경험 개선할 점 / 향후 계획 개선 항목 이유 ECR Secret 자동 갱신 CronJob 12시간 토큰 만료 문제 해결 TLS/HTTPS 적용 (certmanager) 현재 HTTP로만 서비스 중 HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 트래픽 기반 자동 스케일링 Prometheus + Grafana 모니터링 강화 Pod/노드 메트릭 시각화 이 프로젝트의 핵심 가치는 "서비스를 만드는 것"이 아니라 "서비스가 어떻게 운영되는가"를 직접 설계하고 증명한 것입니다. DNS → Ingress → Service → Pod로 이어지는 네트워크 흐름, ECR 인증 구조, Helm 기반 환경 분리, GitOps 배포 방식은 클라우드/DevOps 직무에서 즉시 활용 가능한 역량입니다.

May 10, 2026kubernetes
On-Premise Kubernetes 클러스터 구축 및 CI/CD 파이프라인 자동화 프로젝트