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목록Kubernetes (136)
Kubernetes 이야기
Kind Kind 는 Docker Container를 노드로 사용하여 로컬 Kubernetes 클러스터를 실행하기 위한 도구이다. 주로 Kubernetes 자체를 테스트하기 위해 설계되었지만 로컬 개발 또는 CI에 사용될 수 있다. kind의 기본 디자인은 아래와 같다. 설치 Kind 설치는 아주 간단한다. Kind 설치 전에 Docker는 필수적으로 미리 설치가 되어 있어야 한다. curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.11.1/kind-linux-amd64 chmod +x ./kind mv ./kind /some-dir-in-your-PATH/kind kind를 다운로드 받았으면 이제 설치 명령을 실행해 보자. 아래와 같은 명령으로 쉽게 cluster를 생..
Argo Workflow Argo Workflows는 Kubernetes에서 병렬 작업을 오케스트레이션하기 위한 오픈 소스 컨테이너 네이티브 워크플로 엔진입니다. Argo Workflows는 Kubernetes CRD(Custom Resource Definition)로 구현됩니다. 워크플로의 각 단계가 컨테이너인 워크플로를 정의합니다. 다단계 워크플로를 작업 시퀀스로 모델링하거나 DAG(방향성 비순환 그래프)를 사용하여 작업 간의 종속성을 캡처합니다. Kubernetes에서 Argo Workflows를 사용하여 짧은 시간 안에 기계 학습 또는 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 집약적인 작업을 쉽게 실행할 수 있습니다. 복잡한 소프트웨어 개발 제품을 구성하지 않고도 Kubernetes에서 기본적으로 CI/CD 파..
Trivy Trivy는 컨테이너 및 아티팩트에 대한 취약성 및 잘못된 구성정보에 대한 검사 도구이다. 소프트웨어 취약점은 소프트웨어나 운영 체제에 존재하는 결함, 또는 약점이다. OS 패키지 (Alpine, RHEL, CentOS 등) 및 언어별 패키지 (Bundler, Composer, npm, yarn 등) 의 취약점을 감지한다 . 또한 Terraform 및 Kubernetes와 같은 IaC(Infrastructure as Code) 파일을 스캔 하여 배포를 공격 위험에 노출시키는 잠재적 구성 문제를 감지한다. 설치 trivy는 설치나 사용법이 매우 간단하다. 또한 trivy를 client/server 모드로 사용할 수 있는데 이번에는 trivy를 Kubernetes위에 Server와 Client로 ..
Argo Workflow에서 Container Image 빌드와 만들어진 Image의 보안취약성 검사툴인 Trivy를 사용하여 Pipeline을 만들어 보자. https://kmaster.tistory.com/18?category=925859 Docker 없이 Docker Image 만들기 ( Kaniko ) Kaniko Kaniko 는 Dockerfile을 이용하여 Container Image를 빌드하고 Registry에 Push하는 도구이다. Kaniko는 Docker와 달리 Docker daemon 없이 빌드가 가능하다. 즉 Docker enging 설치를 하지 않아도 사용자.. kmaster.tistory.com https://kmaster.tistory.com/24?category=923293 ..
argo workflow 와 설치 방법은 아래를 참고한다. https://kmaster.tistory.com/25 Argo workflow 를 활용하여 CI/CD 구축하기 (기본설치) Argo Workflow Argo Workflows는 Kubernetes에서 병렬 작업을 오케스트레이션하기 위한 오픈 소스 컨테이너 네이티브 워크플로 엔진입니다. Argo Workflows는 Kubernetes CRD(Custom Resource Definition)로 구.. kmaster.tistory.com 이번 시간에는 github에서 받은 소스의 품질을 검사하는 SonarQube 연동 방법을 알아보자. 먼저 SonarQube 에 대해 간략히 알아본 후 argo workflow에서 sonarqube 연동방법을 테스트 ..
소개 Kubernetes 는 기본적으로 Metrics Server 에서 제공하는 CPU, Memory 메트릭을 기반으로 Auto Scale을 적용할 수 있다. 하지만, CPU나 Memory 기반이 아닌 사용량 ( 예: 사용자 요청 수 ) 에 따라 Auto Scale을 하고 싶은 경우가 있다. 준비사항 사용자의 요청 메트릭을 수집하기 위해 Nginx Controller에 메트릭 수집 가능한 설정을 해 보자. 자세한 설정은 아래의 URL을 참고한다. https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/user-guide/monitoring/ Prometheus and Grafana installation - NGINX Ingress Controller Prometheus and Gr..