Kubernetes 대시보드 실행

로컬 시스템의 Kubernetes 대시보드를 열어서 클러스터 및 해당 작업자 노드에 대한 정보를 봅니다. IBM Cloud 콘솔에서 단추를 한 번만 클릭하여 대시보드에 액세스할 수 있습니다. CLI를 사용하여 대시보드에 액세스하거나 CI/CD 파이프라인의 경우와 같은 자동화 프로세스의 단계를 사용할 수 있습니다.

클러스터에 너무 많은 리소스와 사용자가 있어서 Kubernetes 대시보드가 조금 느립니까? 클러스터 관리자는 kubernetes-dashboard을 실행하여 kubectl -n kube-system scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=3 배치를 스케일링할 수 있습니다.

개별 앱 팟에 대한 로그를 확인하려면 kubectl logs <pod name>을(를) 실행할 수 있습니다. Kubernetes 대시보드에 대한 액세스가 중단될 수 있으므로 Kubernetes 대시보드를 사용하여 팟(Pod)에 대한 로그를 스트리밍하지 마십시오.

시작하기 전에

• Kubernetes 리소스 관련 작업을 수행할 수 있도록 적절한 Kubernetes RBAC 역할을 부여하는 서비스 액세스 역할이 지정되어 있는지 확인하십시오.
• 콘솔에서 Kubernetes 대시보드를 시작하려면 플랫폼 액세스 역할이 지정되어 있어야 합니다. 서비스 액세스 역할만 지정되고 플랫폼 액세스 역할은 지정되어 있지 않은 경우 CLI에서 Kubernetes 대시보드를 시작하십시오.
• 계정에 로그인하십시오. If applicable, target the appropriate resource group. 클러스터에 대한 컨텍스트를 설정하십시오.

기본 포트를 사용하거나 자체 포트를 설정하여 클러스터에 대한 Kubernetes 대시보드를 실행할 수 있습니다.

Kubernetes 대시보드를 사용하여 앱 배치

Kubernetes 대시보드를 사용하여 클러스터에 앱을 배치하는 경우, 배치 리소스가 자동으로 클러스터에서 팟(Pod)을 작성하고 업데이트 및 관리합니다. 대시보드 사용에 대한 자세한 내용은 Kubernetes 문서를 참조하세요.

클러스터에 너무 많은 리소스와 사용자가 있어서 Kubernetes 대시보드가 조금 느립니까? 클러스터 관리자는 kubernetes-dashboard을 실행하여 kubectl -n kube-system scale deploy kubernetes-dashboard --replicas=3 배치를 스케일링할 수 있습니다.

시작하기 전에

• 필수 CLI를 설치하십시오.
• 계정에 로그인하십시오. If applicable, target the appropriate resource group. 클러스터에 대한 컨텍스트를 설정하십시오.
• Kubernetes 리소스 관련 작업을 수행할 수 있도록 적절한 Kubernetes RBAC 역할을 부여하는 서비스 액세스 역할이 지정되어 있는지 확인하십시오.
• 콘솔에서 Kubernetes 대시보드를 시작하려면 플랫폼 액세스 역할이 지정되어 있어야 합니다. 서비스 액세스 역할만 지정되고 플랫폼 액세스 역할은 지정되어 있지 않은 경우 CLI에서 Kubernetes 대시보드를 시작하십시오.

앱을 배치하려는 경우

1. Kubernetes 대시보드를 열고 + 작성을 클릭하십시오.

2. 다음 두 방법 중 하나로 앱 세부사항을 입력하십시오.

   • 앱 세부 정보 지정을 선택하고 세부 정보를 입력합니다.
   • 앱 구성 파일을 업로드하려면 YAML 또는 JSON 파일 업로드를 선택합니다.

   구성 파일에 대해 도움이 필요하십니까? 이 YAML 파일 예를 확인하십시오. 이 예에서는 미국 남부 지역의 ibmliberty 이미지로부터 컨테이너가 배치됩니다. Kubernetes 리소스에 대해 작업할 때 개인 정보 보호에 대해 자세히 알아보십시오.

3. 다음 방법 중 하나를 사용하여 앱이 배치되었는지 확인하십시오.

   • Kubernetes 대시보드에서 배치를 클릭하십시오. 성공한 배치의 목록이 표시됩니다.
   • 앱이 공용으로 사용 가능한 경우에는 IBM Cloud® Kubernetes Service 대시보드의 클러스터 개요 페이지로 이동하십시오. 클러스터 요약 섹션에 있는 하위 도메인을 복사한 후 브라우저에 붙여넣어 앱을 보십시오.

CLI로 앱 배치

클러스터가 작성된 후에 Kubernetes CLI를 사용하여 해당 클러스터에 앱을 배치할 수 있습니다.

시작하기 전에

• 필수 CLI를 설치하십시오.
• 계정에 로그인하십시오. If applicable, target the appropriate resource group. 클러스터에 대한 컨텍스트를 설정하십시오.
• 네임스페이스에서 Kubernetes 리소스 관련 작업을 수행할 수 있도록 적절한 Kubernetes RBAC 역할을 부여하는 서비스 액세스 역할이 지정되어 있는지 확인하십시오.

앱을 배치하려는 경우

1. Kubernetes 모범 사례에 따라 구성 파일을 만듭니다. 일반적으로, 구성 파일에는 Kubernetes에서 작성 중인 각각의 리소스에 대한 구성 세부사항이 포함되어 있습니다. 스크립트에는 하나 이상의 다음 섹션이 포함될 수 있습니다.

   • 배포: 배포: 파드 및 레플리카 세트 생성을 정의합니다. 팟(Pod)에는 개별 컨테이너화된 앱이 포함되며, 복제본 세트는 팟(Pod)의 다중 인스턴스를 제어합니다.

   • 서비스: 워커 노드 또는 로드 밸런서 공용 IP 주소 또는 공용 인그레스 경로를 사용하여 파드에 대한 프런트엔드 액세스를 제공합니다.

   • 인그레스: 앱에 공개적으로 액세스할 수 있는 경로를 제공하는 로드 밸런서 유형을 지정합니다.

   Kubernetes 리소스에 대해 작업할 때 개인 정보 보호에 대해 자세히 알아보십시오.

2. 클러스터의 컨텍스트에서 구성 파일을 실행하십시오.

   kubectl apply -f config.yaml
   

3. 노드 포트 서비스, 로드 밸런서 서비스 또는 Ingress를 사용하여 앱을 공용으로 사용 가능하게 한 경우 앱에 액세스할 수 있는지 확인하십시오.

레이블을 사용하여 특정 작업자 노드에 앱 배치

앱을 배치할 때 앱 팟(Pod)은 클러스터의 여러 작업자 노드에 무작위로 배치됩니다. 일부 경우에는 사용자가 앱 팟(Pod)이 배치되는 작업자 노드를 제한하려고 할 수 있습니다. 예를 들면, 특정 작업자 풀의 작업자 노드는 베어메탈 머신에 있으므로 이러한 작업자 노드에만 앱 팟(Pod)을 배치하려 할 수 있습니다. 앱 팟(Pod)이 배치되어야 하는 작업자 노드를 지정하려면 앱 배치에 친화성 규칙을 추가하십시오.

시작하기 전에

• 계정에 로그인하십시오. If applicable, target the appropriate resource group. 클러스터에 대한 컨텍스트를 설정하십시오.
• 선택사항: 앱을 실행할 작업자 풀의 레이블을 설정하십시오.

특정 작업자 노드에 앱을 배치하려면 다음을 수행하십시오.

1. 앱 팟(Pod)이 배치될 작업자 풀의 ID를 가져오십시오.

   ibmcloud ks worker-pool ls --cluster <cluster_name_or_ID>
   

2. 작업자 풀에 있는 작업자 노드를 나열하고 사설 IP 주소 중 하나를 기록하십시오.

   ibmcloud ks worker ls --cluster <cluster_name_or_ID> --worker-pool <worker_pool_name_or_ID>
   

3. 작업자 노드에 대해 설명하십시오. 레이블 출력에서 작업자 풀 ID 레이블(ibm-cloud.kubernetes.io/worker-pool-id)을 기록해 두십시오.

   이 주제의 단계는 작업자 풀 ID를 사용하여 해당 작업자 풀 내의 작업자 노드에만 앱 팟(Pod)을 배치합니다. 다른 레이블을 사용하여 특정 작업자 노드에 앱 팟(Pod)을 배치하려면 대신 이 레이블을 기록해 두십시오. 예를 들어, 특정 사설 VLAN에만 앱 팟(Pod)을 배치하려면 privateVLAN= 레이블을 사용하십시오.

   kubectl describe node <worker_node_private_IP>
   

   출력 예

   NAME:               10.xxx.xx.xxx
   Roles:              <none>
   Labels:             arch=amd64
                       beta.kubernetes.io/arch=amd64
                       beta.kubernetes.io/instance-type=b3c.4x16.encrypted
                       beta.kubernetes.io/os=linux
                       failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-south
                       failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=dal10
                       ibm-cloud.kubernetes.io/encrypted-docker-data=true
                       ibm-cloud.kubernetes.io/ha-worker=true
                       ibm-cloud.kubernetes.io/iaas-provider=softlayer
                       ibm-cloud.kubernetes.io/machine-type=b3c.4x16.encrypted
                       ibm-cloud.kubernetes.io/sgx-enabled=false
                       ibm-cloud.kubernetes.io/worker-pool-id=00a11aa1a11aa11a1111a1111aaa11aa-11a11a
                       ibm-cloud.kubernetes.io/worker-version=1.32_1534
                       kubernetes.io/hostname=10.xxx.xx.xxx
                       privateVLAN=1234567
                       publicVLAN=7654321
   Annotations:        node.alpha.kubernetes.io/ttl=0
   ...
   

4. 앱 배포에 작업자 풀 ID 레이블에 대한 선호도 규칙을 추가합니다.

   YAML 예제

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: with-node-affinity
   spec:
     template:
       spec:
         affinity:
           nodeAffinity:
             requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
               nodeSelectorTerms:
               - matchExpressions:
                 - key: ibm-cloud.kubernetes.io/worker-pool-id
                   operator: In
                   values:
                   - <worker_pool_ID>
   ...
   

   예제 YAML의 affinity 섹션에서 ibm-cloud.kubernetes.io/worker-pool-id는 key이고 <worker_pool_ID>는 value입니다.

5. 업데이트된 배치 구성 파일을 적용하십시오.

   kubectl apply -f with-node-affinity.yaml
   

6. 앱 팟(Pod)이 올바른 작업자 노드에 배치되었는지 확인하십시오.

   1. 클러스터 내의 팟(Pod)을 나열하십시오.

      kubectl get pods -o wide
      

      출력 예

      NAME                   READY     STATUS              RESTARTS   AGE       IP               NODE
      cf-py-d7b7d94db-vp8pq  1/1       Running             0          15d       172.30.xxx.xxx   10.176.48.78
      

   2. 출력에서 앱의 팟(Pod)을 식별하십시오. 해당 팟(Pod)이 있는 작업자 노드의 NODE 사설 IP 주소를 기록해 두십시오.

      이전 예제 출력에서 앱 팟(Pod) cf-py-d7b7d94db-vp8pq는 IP 주소 10.xxx.xx.xxx의 작업자 노드에 있습니다.

   3. 앱 배치에서 지정한 작업자 풀의 작업자 노드를 나열하십시오.

      ibmcloud ks worker ls --cluster <cluster_name_or_ID> --worker-pool <worker_pool_name_or_ID>
      

      출력 예

      ID                                                 Public IP       Private IP     Machine Type      State    Status  Zone    Version
      kube-dal10-crb20b637238bb471f8b4b8b881bbb4962-w7   169.xx.xxx.xxx  10.176.48.78   b3c.4x16          normal   Ready   dal10   1.8.6_1504
      kube-dal10-crb20b637238bb471f8b4b8b881bbb4962-w8   169.xx.xxx.xxx  10.176.48.83   b3c.4x16          normal   Ready   dal10   1.8.6_1504
      kube-dal12-crb20b637238bb471f8b4b8b881bbb4962-w9   169.xx.xxx.xxx  10.176.48.69   b3c.4x16          normal   Ready   dal12   1.8.6_1504
      

      다른 요인을 기반으로 친화성 규칙을 작성한 경우에는 해당 값을 대신 가져오십시오. 예를 들어, 앱 팟(Pod)이 특정 VLAN의 작업자 노드에 배치되었는지 확인하려면 ibmcloud ks worker get --cluster <cluster_name_or_ID> --worker <worker_ID>를 실행하여 작업자 노드가 있는 VLAN을 보십시오.

   4. 출력에서, 이전 단계에서 식별한 사설 IP 주소의 작업자 노드가 이 작업자 풀에 배치되었는지 확인하십시오.

NVIDIA GPU 머신에 앱 배포하기

GPU 머신 유형이 있는 경우 AI, 머신 러닝, 추론 등과 같은 컴퓨팅 집약적 워크로드에 필요한 처리 시간을 가속화할 수 있습니다.

IBM Cloud Kubernetes Service에서 필수 GPU 드라이버가 자동으로 설치됩니다.

다음 단계에서는 GPU가 필요한 워크로드를 배치하는 방법에 대해 알아봅니다. 그러나 워크로드를 GPU와 CPU 모두에서 처리할 필요가 없는 앱도 배포할 수 있습니다.

이 Kubernetes 데모를 사용하여 TensorFlow 기계 학습 프레임워크와 같은 수학적으로 집약적인 워크로드를 시도할 수도 있습니다.