Overview
Amazon EKS에서 제공하는 두 가지 컴퓨팅 옵션의 기술적 차이점, 비용 구조, 운영 고려사항을 종합적으로 비교 분석한다.
컨테이너 오케스트레이션 영역에서 Amazon EKS는 기업들이 Kubernetes 클러스터를 관리하는 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히 워커 노드를 운영하는 방식에서 두 가지 근본적으로 다른 접근법을 제시하며, 각각이 현대 클라우드 네이티브 아키텍처의 서로 다른 요구사항을 해결한다.
Fargate는 서버리스 컨테이너 플랫폼으로서, 인프라 관리의 복잡성을 완전히 추상화한다. 개발자와 DevOps 엔지니어들이 애플리케이션 로직에만 집중할 수 있도록 하며, AWS가 모든 인프라 레이어를 투명하게 관리한다. 이는 특히 스타트업이나 개발 팀이 제한적인 운영 리소스로 복잡한 Kubernetes 환경을 구축해야 할 때 매력적인 옵션이다.
반면 EC2 Node Groups는 전통적이면서도 강력한 접근법으로, 엔터프라이즈급 애플리케이션이 요구하는 세밀한 제어와 최적화를 가능하게 한다. 이 방식은 특히 금융, 제조업, 대규모 e-커머스와 같이 성능 최적화와 비용 효율성이 핵심인 산업에서 선호된다.
현재 클라우드 네이티브 생태계에서 이 두 옵션 사이의 선택은 단순한 기술적 결정을 넘어서, 조직의 성숙도, 운영 철학, 그리고 장기적인 기술 전략과 밀접하게 연결되어 있다. 많은 기업들이 실제로는 두 접근법을 전략적으로 조합하여 각 워크로드의 특성에 가장 적합한 컴퓨팅 환경을 제공하는 하이브리드 모델을 채택하고 있다.
이 분석에서는 실제 운영 환경에서의 경험을 바탕으로, 각 옵션의 기술적 세부사항부터 비즈니스 임팩트까지 포괄적으로 다룬다. 또한 단순한 기능 비교를 넘어서, 실무진이 직면하는 실제 의사결정 상황에서 고려해야 할 요소들을 구체적으로 제시한다.
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개요
Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)는 Kubernetes 워크로드를 실행하기 위해 두 가지 주요 컴퓨팅 옵션을 제공한다.
Fargate와 EC2 Node Groups이다.
각 접근 방식은 운영 오버헤드, 비용 구조, 성능 특성, 배포 유연성 측면에서 고유한 장점과 트레이드오프를 제공한다.
이 글에서는 두 옵션의 기술적 아키텍처, 비용 영향, 운영상 고려사항을 종합적으로 분석하여 최적의 Kubernetes 클러스터 설계 결정을 위한 가이드를 제공한다.
EKS 컴퓨팅 아키텍처 개요
Fargate 아키텍처
Fargate는 서버리스 모델로 각 파드가 전용 컴퓨팅 인프라에서 실행되며, AWS가 완전히 관리한다.
EKS Control Plane → Fargate Profile → Pod (서버리스 실행)
EC2 Node Groups 아키텍처
EC2 Node Groups는 전통적인 접근 방식으로 EC2 인스턴스에서 여러 파드가 실행된다.
EKS Control Plane → Node Group → EC2 Nodes → Multiple Pods
EKS Fargate 심층 분석
핵심 특징
서버리스 인프라
- EC2 인스턴스 관리가 필요 없음
- 파드별 전용 컴퓨팅 리소스 제공
- 자동 스케일링 및 리소스 할당
보안 격리
- 파드 수준의 향상된 보안 격리
- 각 파드가 독립적인 컴퓨팅 환경에서 실행
Fargate profile 구성
Fargate profile 은 어떤 파드가 Fargate 컴퓨팅에서 실행될지 결정한다. 네임스페이스와 라벨 선택자를 기반으로 파드 배치를 결정한다.
# Fargate 호환 배포 예시
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: fargate-app
namespace: default
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: fargate-app
template:
metadata:
labels:
app: fargate-app
compute-type: fargate # Fargate profile 선택자
spec:
containers:
- name: app
image: nginx:latest
resources:
requests:
cpu: 250m
memory: 512Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 1Gi
제한사항
Fargate는 EC2 노드 그룹 대비 몇 가지 운영 제약사항이 있다.
- DaemonSets 지원 안 함
- 권한이 있는 컨테이너 실행 불가
- 호스트 네트워킹 사용 불가
- 스토리지 옵션 제한 (임시 스토리지 및 EFS 볼륨만 지원)
Terraform 구현 예시
# EKS 클러스터 (Fargate 포함)
resource "aws_eks_cluster" "main" {
name = "main-cluster"
role_arn = aws_iam_role.eks_cluster.arn
version = "1.29"
vpc_config {
subnet_ids = var.subnet_ids
endpoint_private_access = true
endpoint_public_access = true
}
}
# Fargate 프로필
resource "aws_eks_fargate_profile" "main" {
cluster_name = aws_eks_cluster.main.name
fargate_profile_name = "main-fargate-profile"
pod_execution_role_arn = aws_iam_role.fargate_pod_execution_role.arn
subnet_ids = var.private_subnet_ids
selector {
namespace = "default"
labels = {
"compute-type" = "fargate"
}
}
selector {
namespace = "kube-system"
labels = {
"k8s-app" = "kube-dns"
}
}
}
EC2 Node Groups 종합 분석
아키텍처 기반
EC2 Node Groups는 EKS 클러스터에 워커 노드로 참여하는 관리형 EC2 인스턴스에서 작동한다. AWS가 AMI 업데이트, 보안 패치, 노드 라이프사이클 관리를 처리하면서 기본 컴퓨팅 인프라에 대한 완전한 액세스를 제공한다.
핵심 기능
완전한 Kubernetes 호환성
- DaemonSets를 포함한 모든 Kubernetes 기능 지원
- GPU 인스턴스를 포함한 다양한 EC2 인스턴스 유형 제공
스토리지 옵션
- 영구 볼륨 지원을 위한 완전한 EBS 통합
- 호스트 네트워킹 및 권한이 있는 컨테이너 지원
노드 그룹 유형
| 노드 그룹 유형 | 관리 수준 | 커스터마이징 | 사용 사례 |
| 관리형 노드 그룹 | 완전 관리형 | 제한적 | 표준 워크로드, 간소화된 운영 |
| 자체 관리형 노드 그룹 | 사용자 관리 | 완전 제어 | 커스텀 AMI, 특정 요구사항 |
| 스팟 노드 그룹 | 스팟과 함께 관리 | 제한적 | 비용 최적화, 내결함성 워크로드 |
자동 스케일링 및 리소스 관리
EC2 노드 그룹은 Cluster Autoscaler와 통합되어 파드 리소스 요구사항에 따라 클러스터 용량을 자동으로 조정한다.
# 관리형 노드 그룹
resource "aws_eks_node_group" "main" {
cluster_name = aws_eks_cluster.main.name
node_group_name = "main-node-group"
node_role_arn = aws_iam_role.node_group.arn
subnet_ids = var.private_subnet_ids
instance_types = ["t3.medium", "t3.large"]
scaling_config {
desired_size = 2
max_size = 5
min_size = 1
}
ami_type = "AL2_x86_64"
capacity_type = "ON_DEMAND"
disk_size = 50
labels = {
"node-type" = "managed"
}
}
# 비용 최적화를 위한 스팟 인스턴스 노드 그룹
resource "aws_eks_node_group" "spot" {
cluster_name = aws_eks_cluster.main.name
node_group_name = "spot-node-group"
node_role_arn = aws_iam_role.node_group.arn
subnet_ids = var.private_subnet_ids
instance_types = ["t3.medium", "t3.large", "t3.xlarge"]
scaling_config {
desired_size = 0
max_size = 10
min_size = 0
}
capacity_type = "SPOT"
taint {
key = "node.kubernetes.io/spot"
value = "true"
effect = "NO_SCHEDULE"
}
}
비용 분석
Fargate 비용 구조
Fargate는 파드에 할당된 vCPU 및 메모리 리소스를 기반으로 청구되며, 1분 최소 단위로 초당 계산된다.
| 리소스 유형 | 비용 (USD/시간) | 최소 단위 | 비고 |
| vCPU | $0.04048 | 0.25 vCPU | vCPU당 시간당 |
| 메모리 | $0.004445 | 0.5 GB | GB당 시간당 |
| 스토리지 | $0.000111 | 1 GB | 임시 스토리지 GB당 시간당 |
EC2 Node Groups 비용 모델
EC2 노드 그룹은 표준 EC2 가격을 따르며, EBS 스토리지 및 데이터 전송에 대한 추가 고려사항이 있다.
| 인스턴스 유형 | 온디맨드 (USD/시간) | 스팟 (USD/시간) | vCPU | 메모리 (GB) |
| t3.medium | $0.0416 | ~$0.0125 | 2 | 4 |
| t3.large | $0.0832 | ~$0.0250 | 2 | 8 |
| m5.large | $0.096 | ~$0.0288 | 2 | 8 |
| c5.xlarge | $0.17 | ~$0.051 | 4 | 8 |
비용 비교 시나리오
리소스 활용률 패턴이 Fargate와 EC2 노드 그룹 간의 비용 효율성에 크게 영향을 미친다.
낮은 활용률 시나리오 (10-30%)
- Fargate: $0.20/시간
- EC2: $0.50/시간
- 결과: Fargate 승리
높은 활용률 시나리오 (70-90%)
- Fargate: $0.80/시간
- EC2: $0.50/시간
- 결과: EC2 승리
성능 특성 분석
시작 시간 비교
| 메트릭 | Fargate | EC2 Node Groups | 영향 |
| 파드 시작 시간 | 30-60초 | 5-15초 | 애플리케이션 응답성 |
| 콜드 스타트 영향 | 높음 | 낮음 | 스케일링 응답성 |
| 리소스 가용성 | 온디맨드 | 사전 프로비저닝 | 즉시 스케줄링 |
네트워킹 고려사항
Fargate의 네트워킹 제약사항
Fargate는 AWS VPC 내에서 작동하지만 몇 가지 네트워킹 제약사항이 있다.
- Host 네트워킹 모드 비지원: 각 파드는 자체 ENI(Elastic Network Interface)를 갖습니다
- 포트 매핑 제한: 동일한 포트에서 여러 서비스 실행 시 고려사항
- 로드 밸런서 통합: ALB/NLB와의 직접적인 통합이 간편함
# Fargate에서 ALB Ingress 사용 예시
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: fargate-ingress
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: alb
alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing
alb.ingress.kubernetes.io/target-type: ip
spec:
rules:
- http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: fargate-service
port:
number: 80
EC2 Node Groups의 네트워킹 유연성
EC2 노드 그룹은 완전한 네트워킹 제어를 제공한다.
- Host 네트워킹 지원: 성능이 중요한 애플리케이션에 유리
- 포트 바인딩 자유도: 동일 노드에서 여러 서비스의 동일 포트 사용 가능
- CNI 플러그인 선택권: Calico, Weave 등 다양한 CNI 옵션
스토리지 옵션 상세 비교
Fargate 스토리지 제한사항
# Fargate에서 EFS 사용 예시
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: efs-claim
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
storageClassName: efs-sc
resources:
requests:
storage: 5Gi
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: fargate-efs-app
spec:
template:
spec:
containers:
- name: app
image: nginx
volumeMounts:
- mountPath: "/data"
name: efs-storage
volumes:
- name: efs-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: efs-claimEC2 Node Groups 스토리지 옵션
- EBS 볼륨: 고성능 블록 스토리지
- Instance Store: 임시 고성능 스토리지
- EFS: 네트워크 파일 시스템
- FSx: 고성능 파일 시스템
보안 아키텍처 심화
Fargate 보안 모델
# Fargate에서 Pod Security Context
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: secure-fargate-pod
spec:
securityContext:
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
runAsGroup: 3000
fsGroup: 2000
containers:
- name: app
image: nginx:alpine
securityContext:
allowPrivilegeEscalation: false
readOnlyRootFilesystem: true
capabilities:
drop:
- ALLEC2 Node Groups 보안 강화
# 보안 그룹 설정
resource "aws_security_group" "worker_nodes" {
name = "eks-worker-nodes"
description = "Security group for EKS worker nodes"
vpc_id = var.vpc_id
ingress {
from_port = 22
to_port = 22
protocol = "tcp"
cidr_blocks = [var.admin_cidr]
}
ingress {
from_port = 10250
to_port = 10250
protocol = "tcp"
self = true
}
egress {
from_port = 0
to_port = 0
protocol = "-1"
cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
}
}
파드 스케줄링 전략
Fargate 스케줄링 메커니즘
Fargate는 프로필을 사용하여 파드 배치를 결정하며, 네임스페이스 및 라벨 선택자를 기반으로 스케줄링 결정을 내린다.
EC2 Node Group 스케줄링 전략
EC2 노드 그룹은 정확한 워크로드 배치를 위해 노드 선택자, 어피니티 규칙, 테인트/톨러레이션을 포함한 고급 스케줄링 기법을 지원한다.
# 노드 어피니티를 사용한 고급 스케줄링
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: compute-intensive-app
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: compute-intensive-app
template:
metadata:
labels:
app: compute-intensive-app
spec:
nodeSelector:
node-type: compute-optimized
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: instance-type
operator: In
values: ["c5.large", "c5.xlarge"]
tolerations:
- key: "high-compute"
operator: "Equal"
value: "true"
effect: "NoSchedule"
containers:
- name: app
image: compute-app:latest
resources:
requests:
cpu: 1
memory: 2Gi
limits:
cpu: 2
memory: 4Gi
하이브리드 스케줄링 접근법
많은 조직에서 워크로드 특성과 요구사항에 따라 두 컴퓨팅 옵션을 결합한 하이브리드 전략을 구현한다.
실제 워크로드별 사용 사례
마이크로서비스 아키텍처
Fargate에서의 마이크로서비스
# 독립적인 마이크로서비스 배포
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: user-service
namespace: microservices
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: user-service
template:
metadata:
labels:
app: user-service
compute-type: fargate
spec:
containers:
- name: user-service
image: user-service:1.2.3
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 256Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
env:
- name: DATABASE_URL
valueFrom:
secretKeyRef:
name: db-secret
key: urlEC2에서의 마이크로서비스
# 리소스 집약적인 마이크로서비스
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: analytics-service
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: analytics-service
template:
metadata:
labels:
app: analytics-service
spec:
nodeSelector:
workload-type: compute-intensive
containers:
- name: analytics-service
image: analytics-service:2.1.0
resources:
requests:
cpu: 2
memory: 4Gi
limits:
cpu: 4
memory: 8Gi
배치 처리 워크로드
Fargate Job 패턴
# Fargate에서 배치 작업
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: data-processing-job
spec:
template:
metadata:
labels:
compute-type: fargate
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: data-processor
image: data-processor:latest
command: ["python", "process_data.py"]
resources:
requests:
cpu: 1
memory: 2Gi
limits:
cpu: 2
memory: 4Gi
env:
- name: S3_BUCKET
value: "data-processing-bucket"
ML/AI 워크로드 고려사항
GPU 지원 비교
# EC2에서 GPU 워크로드
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: ml-training
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: ml-training
template:
metadata:
labels:
app: ml-training
spec:
nodeSelector:
accelerator: nvidia-tesla-k80
containers:
- name: ml-trainer
image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
cpu: 4
memory: 16Gi
모니터링 및 로깅 전략
CloudWatch 통합
Fargate 모니터링
# Fargate에서 사이드카 패턴을 통한 로깅
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: app-with-logging
spec:
template:
spec:
containers:
- name: app
image: my-app:latest
volumeMounts:
- name: log-volume
mountPath: /var/log
- name: log-shipper
image: fluent/fluent-bit:latest
volumeMounts:
- name: log-volume
mountPath: /var/log
- name: fluent-bit-config
mountPath: /fluent-bit/etc/
volumes:
- name: log-volume
emptyDir: {}
- name: fluent-bit-config
configMap:
name: fluent-bit-config
EC2 Node Groups 모니터링
# DaemonSet을 통한 노드 레벨 모니터링
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-exporter
namespace: monitoring
spec:
selector:
matchLabels:
app: node-exporter
template:
metadata:
labels:
app: node-exporter
spec:
hostNetwork: true
hostPID: true
containers:
- name: node-exporter
image: prom/node-exporter:latest
ports:
- containerPort: 9100
hostPort: 9100
volumeMounts:
- name: proc
mountPath: /host/proc
readOnly: true
- name: sys
mountPath: /host/sys
readOnly: true
volumes:
- name: proc
hostPath:
path: /proc
- name: sys
hostPath:
path: /sys
비용 최적화 고급 전략
Fargate 비용 최적화
리소스 요청 최적화
# 비용 분석 스크립트 예시
import boto3
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def analyze_fargate_costs():
"""Fargate 비용 분석 및 최적화 권장사항"""
# CloudWatch 메트릭 수집
cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
# CPU 및 메모리 사용률 조회
end_time = datetime.utcnow()
start_time = end_time - timedelta(days=7)
cpu_metrics = cloudwatch.get_metric_statistics(
Namespace='AWS/ECS',
MetricName='CPUUtilization',
Dimensions=[
{'Name': 'ServiceName', 'Value': 'my-fargate-service'}
],
StartTime=start_time,
EndTime=end_time,
Period=3600,
Statistics=['Average', 'Maximum']
)
# 비용 최적화 권장사항 생성
avg_cpu = sum(d['Average'] for d in cpu_metrics['Datapoints']) / len(cpu_metrics['Datapoints'])
if avg_cpu < 30:
print("권장사항: CPU 요청을 25% 감소시킬 수 있습니다.")
elif avg_cpu > 80:
print("권장사항: CPU 요청을 증가시켜 성능을 개선하세요.")
return cpu_metrics
EC2 Node Groups 비용 최적화
스팟 인스턴스 활용 전략
# 혼합 인스턴스 정책
resource "aws_eks_node_group" "mixed_instances" {
cluster_name = aws_eks_cluster.main.name
node_group_name = "mixed-instance-group"
node_role_arn = aws_iam_role.node_group.arn
subnet_ids = var.private_subnet_ids
scaling_config {
desired_size = 3
max_size = 10
min_size = 1
}
# 혼합 인스턴스 사용
instance_types = ["m5.large", "m5a.large", "m4.large"]
capacity_type = "SPOT"
# 스팟 인스턴스 중단 처리
taint {
key = "node.kubernetes.io/spot"
value = "true"
effect = "NO_SCHEDULE"
}
labels = {
"node-type" = "spot"
"instance-type" = "mixed"
}
}
재해 복구 및 고가용성
다중 AZ 배포 전략
Fargate 고가용성
# 다중 AZ에 걸친 Fargate 배포
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: ha-fargate-app
spec:
replicas: 6
selector:
matchLabels:
app: ha-fargate-app
template:
metadata:
labels:
app: ha-fargate-app
compute-type: fargate
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- ha-fargate-app
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
containers:
- name: app
image: my-app:latest
resources:
requests:
cpu: 500m
memory: 1Gi
EC2 Node Groups 고가용성
# 다중 AZ 노드 그룹 설정
resource "aws_eks_node_group" "ha_nodes" {
cluster_name = aws_eks_cluster.main.name
node_group_name = "ha-node-group"
node_role_arn = aws_iam_role.node_group.arn
# 다중 AZ 서브넷 지정
subnet_ids = [
var.private_subnet_1a,
var.private_subnet_1b,
var.private_subnet_1c
]
scaling_config {
desired_size = 6 # AZ당 2개씩
max_size = 15
min_size = 3 # AZ당 최소 1개
}
# 인스턴스 다양성 확보
instance_types = ["m5.large", "m5a.large", "m5n.large"]
}
운영 고려사항
관리 오버헤드
| 운영 작업 | Fargate | EC2 Node Groups | 영향 |
| OS 패치 | AWS에서 관리 | 관리 필요 | 보안 규정 준수 |
| 용량 계획 | 자동 | 수동 계획 필요 | 리소스 효율성 |
| 노드 모니터링 | 필요 없음 | 완전한 모니터링 필요 | 운영 복잡성 |
| 스케일링 관리 | 자동 | Cluster Autoscaler 설정 | 응답성 |
보안 영향
Fargate는 파드 수준 격리를 통해 향상된 보안을 제공하는 반면, EC2 노드 그룹은 더 세분화된 보안 제어를 제공하지만 추가 구성이 필요하다.
모니터링 및 관찰 가능성
두 컴퓨팅 옵션 모두 CloudWatch Container Insights와 통합되지만, EC2 노드 그룹은 추가적인 노드 수준 메트릭 및 모니터링 기능을 제공한 다.
의사결정 프레임워크
Fargate 최적 시나리오
- 배치 처리: 예측할 수 없는 리소스 요구사항을 가진 단기, 가변 워크로드
- 마이크로서비스: 최소한의 리소스 요구사항을 가진 소규모 독립 서비스
- 개발/테스트: 신속한 프로비저닝 및 해체가 필요한 환경
- 보안 중요: 향상된 격리 및 규정 준수가 필요한 워크로드
EC2 Node Groups 최적 시나리오
- 장시간 실행 애플리케이션: 일관된 리소스 활용률을 가진 지속적인 서비스
- 고성능 컴퓨팅: 전용 리소스가 필요한 CPU 또는 메모리 집약적 워크로드
- 시스템 서비스: DaemonSets, 모니터링 에이전트 및 인프라 구성 요소
- 비용 최적화: 리소스 활용률이 60-70%를 초과하는 환경
하이브리드 아키텍처 장점
대부분의 엔터프라이즈 환경은 두 컴퓨팅 옵션을 전략적으로 활용하는 하이브리드 접근법의 이점을 얻는다.
하이브리드 EKS 아키텍처 예시
Fargate 워크로드:
- 배치 작업
- 개발 서비스
- API 게이트웨이
EC2 Node Groups:
- 시스템 노드: 모니터링 스택, Ingress 컨트롤러
- 애플리케이션 노드: 데이터베이스, 캐싱 레이어
- 컴퓨팅 노드: ML 학습, GPU 워크로드
모범 사례 및 권장사항
리소스 최적화 전략
- 적정 크기 조정: 실제 워크로드 요구사항에 맞는 컴퓨팅 리소스 매칭
- 프로필 설계: 특정 워크로드 패턴을 위한 대상화된 Fargate 프로필 생성
- 노드 다양화: 유연성을 위한 EC2 노드 그룹에서 여러 인스턴스 유형 사용
- 스팟 통합: 내결함성 워크로드를 위한 스팟 인스턴스 활용
비용 관리 접근법
- 리소스 모니터링: 포괄적인 비용 추적 및 할당 구현
- 스케줄링 최적화: 활용률 극대화를 위한 적절한 스케줄링 전략 사용
- 예약 용량: 예측 가능한 워크로드에 대한 예약 인스턴스 고려
- 자동 스케일링 구성: 비용 효율성을 위한 스케일링 매개변수 세밀 조정
보안 강화
# Pod 보안 표준 구현
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: secure-workloads
labels:
pod-security.kubernetes.io/enforce: restricted
pod-security.kubernetes.io/audit: restricted
pod-security.kubernetes.io/warn: restricted
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: deny-all
namespace: secure-workloads
spec:
podSelector: {}
policyTypes:
- Ingress
- Egress
마무리
Amazon EKS에서 Fargate와 EC2 Node Groups 사이의 선택은 현대 클라우드 인프라 전략의 핵심적인 결정 중 하나이다. 이 글을 통해 살펴본 바와 같이, 각 옵션은 고유한 강점과 제약사항을 가지고 있으며, 최적의 선택은 조직의 구체적인 요구사항과 컨텍스트에 따라 달라진다.
운영의 단순성 vs 제어의 유연성이라는 근본적인 트레이드오프가 존재한다. Fargate는 인프라 관리의 복잡성을 제거하여 개발팀이 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 하는 반면, EC2 Node Groups는 세밀한 최적화와 커스터마이제이션을 통해 최대 성능과 비용 효율성을 달성할 수 있게 한다.
클라우드 네이티브 생태계는 지속적으로 발전하고 있으며, 서버리스와 컨테이너 기술의 융합은 더욱 정교해지고 있다. Fargate는 서버리스 컴퓨팅의 미래를 보여주는 한편, EC2 Node Groups는 여전히 엔터프라이즈급 워크로드의 백본 역할을 수행하고 있다.
실제 프로덕션 환경에서는 대부분의 조직이 두 접근법을 전략적으로 조합하여 사용한다. 이는 각 워크로드의 특성에 가장 적합한 컴퓨팅 환경을 제공하면서도, 운영 복잡성과 비용을 균형있게 관리할 수 있는 현실적인 솔루션이다.
Kubernetes와 서버리스 기술의 지속적인 혁신을 고려할 때, 앞으로는 더욱 정교한 워크로드 배치 전략과 자동화된 최적화 도구들이 등장할 것으로 예상된다. 머신러닝 기반의 리소스 예측과 동적 스케줄링, 그리고 멀티 클라우드 환경에서의 워크로드 분산이 새로운 표준이 될 가능성이 높다.
이 분석을 바탕으로 조직에서 고려해야 할 구체적인 액션 아이템들을 제시한다.
- 현재 워크로드 프로파일링: 기존 애플리케이션들의 리소스 사용 패턴, 스케일링 요구사항, 보안 제약사항을 체계적으로 분석
- 파일럿 프로젝트 실행: 대표적인 워크로드를 선정하여 두 옵션 모두에서 테스트 실행 후 성능, 비용, 운영성 비교
- 비용 모델링 구축: 실제 사용 패턴을 기반으로 한 정확한 TCO(Total Cost of Ownership) 계산
- 운영 프로세스 정의: 각 컴퓨팅 옵션에 맞는 모니터링, 배포, 문제 해결 프로세스 수립
- 팀 역량 개발: DevOps 팀의 Kubernetes 및 서버리스 기술 숙련도 향상을 위한 교육 계획 수립
클라우드 환경에서는 "설정하고 잊어버리는" 접근법이 통하지 않는다. 비즈니스 요구사항의 변화, 새로운 AWS 서비스의 출시, 그리고 애플리케이션 사용 패턴의 진화에 따라 컴퓨팅 전략을 지속적으로 재평가하고 조정해야 한다. 정기적인 비용 리뷰, 성능 벤치마킹, 그리고 보안 감사를 통해 최적의 상태를 유지하는 것이 핵심이다.
Kubernetes와 AWS 생태계는 활발한 오픈소스 커뮤니티에 의해 지원된다. 지속적인 학습과 커뮤니티 참여를 통해 새로운 베스트 프랙티스와 도구들을 파악하고 적용하는 것이 중요하다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 프로젝트들과 AWS의 새로운 서비스 발표를 주시하며, 조직의 기술 스택을 현대적으로 유지해야 한다.
결론적으로, EKS Fargate와 EC2 Node Groups는 상호 보완적인 기술로 이해되어야 한다. 성공적인 클라우드 네이티브 전환을 위해서는:
- 단계적 접근: 복잡성이 낮은 워크로드부터 시작하여 점진적으로 확장
- 데이터 기반 의사결정: 추측이 아닌 실제 메트릭과 비용 데이터를 기반으로 한 선택
- 지속적인 학습: 기술 발전에 따른 지속적인 역량 개발과 아키텍처 개선
- 문화적 변화: 기술 도입과 함께 조직 문화와 프로세스의 동반 변화
이러한 접근을 통해 조직은 Kubernetes의 강력한 기능을 최대한 활용하면서도, 각자의 비즈니스 목표에 가장 적합한 컴퓨팅 전략을 구축할 수 있을 것이다.
클라우드 네이티브의 여정은 목적지가 아닌 지속적인 개선과 혁신의 과정임을 기억하며, 변화하는 비즈니스 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기술적 기반을 마련하는 것이 무엇보다 중요하다.
Reference
- Amazon EKS 사용자 가이드
- AWS Fargate 사용자 가이드
- EKS 노드 그룹 문서
- Kubernetes 문서
- AWS 컨테이너 서비스 요금
- EKS 모범 사례 가이드
- Cluster Autoscaler 문서
- Terraform AWS EKS 모듈
Somaz | DevOps Engineer | Kubernetes & Cloud Infrastructure Specialist
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