1주차 요약 정리

컨테이너와 런타임

• 컨테이너는 커널 기술(namespace, cgroup, chroot) 위에서 실행되는 프로세스.

• Docker는 하이레벨 런타임, containerd와 runC는 로우레벨 런타임.

• Docker는 사용자 친화적인 기능(CLI, 로그, 네트워크 등)을 많이 포함.

• containerd는 핵심 컨테이너 생성만 담당.

• 쿠버네티스는 이런 런타임과 연동하기 위해 CRI(Container Runtime Interface)를 도입.

쿠버네티스와 런타임 흐름

• kube-apiserver → kubelet → container runtime 순으로 파드를 생성.

• 1.20 버전부터 Docker 지원 종료 논란 → 실제로는 Docker Shim 제거.

• 현재는 CRI-dockerd, containerd, CRI-O 등 다양한 런타임 지원.

• 컨테이너 이미지는 OCI(Open Container Initiative) 표준에 따라 호환됨.

대표 기능 실습 요약

• Deployment: 파드 이중화 및 업데이트 관리.

• Service: 트래픽 라우팅 및 로드밸런싱.

• HPA: CPU 부하 기준 파드 자동 스케일링.

• Liveness/Readiness Probe: 앱 상태 기반 트래픽 연결 및 재시작 제어.

• PVC/PV: 저장 공간 볼륨 매핑.

• ConfigMap/Secret: 환경변수 및 민감 데이터 주입.

Object 구성 및 연결

• 레이블(Label): 오브젝트 메타 정보 및 매칭용 키-값.

• 셀렉터(Selector): 레이블 기반 오브젝트 연결.

• 네이밍 규칙: 앱 이름 + 인스턴스 식별자 조합으로 유니크성 확보.

• 오브젝트 간 관계 (Deployment → ReplicaSet → Pod), (PVC → PV) 등 그림으로 구조화 가능.

🪵 발자국 1주차 회고

💡 배운 점

• Docker는 하이레벨, containerd/runC는 로우레벨 컨테이너 런타임임.

• 쿠버네티스는 kube-apiserver → kubelet → container runtime 흐름으로 파드 생성.

• Label과 Selector는 오브젝트 연결 핵심 도구.

• Self-Healing, AutoScaling, RollingUpdate 개념을 실습으로 체감.

🤷‍♂ 잘한 점

• 흐름을 구조적으로 이해하려고 노력함.

• 실습하면서 오브젝트 간 관계를 눈으로 확인하고 정리함.

⚠ 아쉬운 점

• Label-Selector 매칭 방식이 처음엔 헷갈렸음.

• Deployment → ReplicaSet → Pod 생성 흐름이 처음엔 추상적으로 느껴졌음.

🎯 다음 주 목표

• Probe, ConfigMap/Secret 동작 원리 익히기.

• PV/PVC 구조 및 RollingUpdate 전략 실습해보기.

☺한마디

최근 이직한 곳에서 쿠버네티스를 쓰는 환경이라 두려움도 있었지만, 실습과 구조 이해를 통해 자신감을 얻기 시작했습니다. 오히려 데브옵스라는 분야에서도 관심이 가게 되네요 🚀

"한 번에 모든 걸 외우려 하지 말고, 자주 마주치고 정리하며 익숙해지자"는 마음으로 차근차근 가겠습니다.
다음 주도 모두 파이팅입니다 💪🔥