쿠버네티스 모범 사례
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● 쿠버네티스에서 애플리케이션 구축 및 개발하기
● 시스템 모니터링 및 보안, 업그레이드, 롤아웃, 롤백 관리 유형 학습하기
● 쿠버네티스 네트워킹 정책과 서비스 메시 적용 이해하기
● 쿠버네티스에서 머신러닝 실행하기
● 쿠버네티스에서 고수준 애플리케이션 패턴 구축하기
작가정보
네이버 검색 소프트웨어 엔지니어. 2006년에 티맥스에서 애플리케이션/시스템 간 데이터 전송 시스템 개발을 시작으로, 다음커뮤니케이션에서 데이터 마이닝 업무, SAP에서 칼럼 기반의 인메모리 RDBMS인 HANA 개발에 동참했으며, 그 후 빅데이터 저장/분석 시스템 영역에 관한 연구를 통해 네이버에서 데이터 분석 시스템을 개발을 담당하고 있다. 한빛미디어에서 『쿠퍼네티스 모범 사례』(2020), 『하둡 완벽 가이드(4판)』(2017), 『하이브 완벽 가이드』(2013) 등을 번역했다. SK텔레콤의 데이터 플랫폼 엔지니어. 네이버와 SAP에서 데이터 플랫폼과 데이터베이스 개발에 참여했다.
목차
- chapter 1 기본 서비스 설치
1.1 애플리케이션 개요
1.2 설정 파일 관리
1.3 디플로이먼트를 이용한 복제 서비스 생성
1.4 HTTP 트래픽을 처리하는 외부 인그레스 설정
1.5 컨피그맵으로 애플리케이션 설정
1.6 시크릿 인증 관리
1.7 간단한 스테이트풀 데이터베이스 배포
1.8 서비스를 이용한 TCP 로드 밸런서 생성
1.9 인그레스를 이용해 트래픽을 정적 파일 서버로 전달
1.10 헬름을 이용한 애플리케이션 파라미터화
1.11 서비스 배포 모범 사례
1.12 마치며
chapter 2 개발자 워크플로
2.1 목표
2.2 개발 클러스터 구축
2.3 다중 개발자를 위한 공용 클러스터 구축
2.4 개발자 워크플로 활성화
2.5 초기 설정
2.6 반복적 개발
2.7 테스트와 디버그 동작
2.8 개발 환경 설정 모범 사례
2.9 마치며
chapter 3 모니터링과 로깅
3.1 메트릭 vs 로그
3.2 모니터링 기술
3.3 모니터링 패턴
3.4 쿠버네티스 메트릭 개요
3.5 모니터링할 메트릭
3.6 모니터링 도구
3.7 프로메테우스를 사용한 모니터링
3.8 로깅 개요
3.9 로깅 도구
3.10 EFK 스택을 사용한 로깅
3.11 알림
3.12 모니터링, 로깅, 알림 모범 사례
3.13 마치며
chapter 4 설정, 시크릿, RBAC
4.1 컨피그맵과 시크릿을 통한 설정
4.2 컨피그맵과 시크릿 API 모범 사례
4.3 RBAC
4.4 마치며
chapter 5 지속적 통합, 테스트, 배포
5.1 버전 관리
5.2 지속적 통합
5.3 테스트
5.4 컨테이너 빌드
5.5 컨테이너 이미지 태그
5.6 지속적 배포
5.7 배포 전략
5.8 운영에서 테스트
5.9 파이프라인 구축과 카오스 실험 수행
5.10 CI/CD 모범 사례
5.11 마치며
chapter 6 버전, 릴리스, 롤아웃
6.1 버전
6.2 릴리스
6.3 롤아웃
6.4 버전, 릴리스, 롤아웃 통합 예제
6.5 버전, 릴리스, 롤아웃 모범 사례
6.6 마치며
chapter 7 글로벌 애플리케이션 분산과 스테이지
7.1 이미지 분산
7.2 배포 파라미터화
7.3 글로벌 트래픽 로드 밸런스
7.4 안정적인 글로벌 롤아웃
7.5 문제 발생 시 대처
7.6 글로벌 롤아웃 모범 사례
7.7 마치며
chapter 8 리소스 관리
8.1 쿠버네티스 스케줄러
8.2 고급 스케줄링 기술
8.3 파드 리소스 관리
8.4 리소스 관리 모범 사례
8.5 마치며
chapter 9 네트워킹, 네트워크 보안, 서비스 메시
9.1 쿠버네티스 네트워크 원칙
9.2 네트워크 플러그인
9.3 쿠버네티스의 서비스
9.4 네트워크 보안 정책
9.5 서비스 메시
9.6 마치며
chapter 10 파드와 컨테이너 보안
10.1 파드시큐리티폴리시 API
10.2 워크로드 격리와 런타임클래스
10.3 파드와 컨테이너 보안 고려 사항
10.4 마치며
chapter 11 클러스터 정책과 거버넌스
11.1 정책과 거버넌스의 중요성
11.2 다른 정책과의 차이
11.3 클라우드 네이티브 정책 엔진
11.4 게이트키퍼 소개
11.5 감사
11.6 정책과 거버넌스 모범 사례
11.7 마치며
chapter 12 다중 클러스터 관리
12.1 다중 클러스터의 필요성
12.2 다중 클러스터 설계 문제
12.3 다중 클러스터 배포 관리
12.4 깃옵스를 이용한 클러스터 관리
12.5 다중 클러스터 관리 도구
12.6 쿠버네티스 페더레이션
12.7 다중 클러스터 관리 모범 사례
12.8 마치며
chapter 13 외부 서비스와 쿠버네티스 통합
13.1 쿠버네티스로 서비스 가져오기
13.2 쿠버네티스 서비스 내보내기
13.3 쿠버네티스 간 서비스 공유
13.4 서드파티 도구
13.5 클러스터와 외부 서비스 연결 모범 사례
13.6 마치며
chapter 14 쿠버네티스에서 머신러닝 실행하기
14.1 머신러닝에서 쿠버네티스의 장점
14.2 머신러닝 워크플로
14.3 쿠버네티스 클러스터 관리자를 위한 머신러닝
14.4 데이터 과학자 관심사
14.5 쿠버네티스에서의 머신러닝 모범 사례
14.6 마치며
chapter 15 고수준 애플리케이션 패턴 구축
15.1 고수준 추상화 개발 방법
15.2 쿠버네티스 확장
15.3 플랫폼 구축 시 설계 고려 사항
15.4 애플리케이션 플랫폼 구축 모범 사례
15.5 마치며
chapter 16 상태와 스테이트풀 애플리케이션 관리
16.1 볼륨과 볼륨 마운트
16.2 쿠버네티스 스토리지
16.3 스테이트풀 애플리케이션
16.4 마치며
chapter 17 어드미션 컨트롤과 권한
17.1 어드미션 컨트롤
17.2 권한
17.3 마치며
chapter 18 결론
추천사
-
경험이 풍부한 전문가의 실용적인 핸즈온 안내서로, 급변하는 쿠버네티스 생태계에 대한 깊은 통찰력을 제시합니다.
-
현업에서 발생하는 다양한 쿠버네티스 문제에 대한 해결책을 담은 실용적인 안내서로 이 책을 강력 추천합니다.
-
이 책에서 제시하는 사례의 다양한 규모, 위상, 도메인을 통해 쿠버네티스 운영 전반에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
출판사 서평
구글의 쿠버네티스는 2014년에 오픈 소스화되면서 빠르게 생태계를 키워나가고 있다. 하지만 익숙하지 않은 기술이 새롭게 등장했을 때 제대로 활용할 방법을 찾는 데는 많은 시간과 노력이 든다. 특히 쿠버네티스와 같이 자유도가 높은 기술의 경우에는 더욱 그렇다.
쿠버네티스의 강점을 100% 끌어내기 위해서는 경험이 많은 선배 개발자의 조언이 필요하다. 이 책은 쿠버네티스의 창시자인 브렌던 번스가 쿠버네티스를 이용하는 다양한 실무자를 도우며 직접 경험한 내용을 담았다. 문제가 발생하기 쉬운 모니터링, 테스트, 배포, 리소스 관리, 알림 등의 작업부터 머신러닝, 고수준 애플리케이션 패턴 구축까지 폭넓은 범위를 다룬다.
특히, 독립적인 구성에 주목하면 좋다. 각 장은 쿠버네티스에서 수행하는 특정 작업에 대한 전반적인 개요와 같으므로 특정 주제를 배우고 싶거나 관심사가 생겼을 때 찾아 읽을 수 있다. 현업에서 과제를 수행하기 전에 이 책을 완독해도 유용하겠지만, 주제별 내용을 현업에서 실습해보기 위한 안내서 혹은 필요할 때마다 찾아보는 참고서로 생각하기를 추천한다.
쿠버네티스를 소개하는 책은 아니다. 독자가 기본적인 쿠버네티스 API와 도구에 친숙하며 쿠버네티스 클러스터를 생성하고 상호작용하는 법을 안다고 가정한다. 쿠버네티스를 활용한 최상의 접근 방법을 제시하며 현업에서 반드시 알아야 하는 내용만을 다루기 때문에, 쿠버네티스에 대한 기본적인 지식을 가진 초보 실무자는 물론이고 경험이 많은 프로 실무자에게도 도움을 준다.
반복되는 문제를 붙잡고 씨름하고 있는 사람, 이미 해결된 문제를 새롭게 풀려는 사람, 혹은 새로운 분야의 전문가가 되려는 사람 모두가 이 책을 읽고 쿠버네티스를 완벽히 활용할 수 있는 기술과 자신감을 얻기를 바란다.
기본정보
ISBN | 9791162243640 | ||
---|---|---|---|
발행(출시)일자 | 2020년 11월 18일 | ||
쪽수 | 304쪽 | ||
크기 |
184 * 236
* 14
mm
/ 540 g
|
||
총권수 | 1권 | ||
원서명/저자명 | Kubernetes Best Practices/Brendan Burns |
Klover
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