쿠버네티스 창시자에게 배우는 모범 사례 2판

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CHAPTER 12

멀티클러스터 관리

반부에서 다시 살펴보겠다.

고성능 컴퓨팅

HPC

,

High

-

Performance

Computing

,

머신러닝

Machine

Learning

, 그리드 컴퓨팅

grid

computing

같은

특수 워크로드 역시 멀티클러스터 아키텍처로 처리하는 것이 좋다. 이런 종류의 워크로드는

특정한 하드웨어를 필요로 하고, 성능 프로파일이 독특하며 보통 소수의 전문가 유저들이 사

용한다. 그러나 우리는 지금까지 여러 쿠버네티스 노드 풀을 사용하면 전문적인 하드웨어와

성능 프로파일을 처리할 때도 유용한 사례를 많이 봐왔다.

HPC

또는 머신러닝 워크로드를

처리하기 위해 매우 큰 클러스터가 필요한 경우, 이와 같은 워크로드 전용 클러스터를 고려

하는 것이 좋다.

멀티클러스터를 사용하면 격리는 ‘공짜로’ 할 수 있지만, 처음부터 해결해야 할 몇 가지 설계

관심사가 있다.

12.2

멀티클러스터 설계 문제

멀티클러스터를 선택했다면 부딪힐 수밖에 없는 난제들이 있다. 그중에는 아키텍처를 너무

복잡하게 만들어 아예 멀티클러스터 설계를 시도조차 망설이게 하는 문제도 있다.

●

데이터 복제

●

서비스 디스커버리

●

네트워크 라우팅

●

운영 관리

●

지속적 배포

데이터 복제 및 일관성은 여러 지역과 멀티클러스터에 워크로드를 배포 시 반드시 고려해야

할 핵심 문제다. ...