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안녕하세요. 환급챌린지 24일차 포스팅입니다.
오늘은 MLOps 인프라 요소 중 하나인 Orchestrator 쿠버네티스를 실습했습니다.
어제는 쿠버네티스가 어떤 역할을 하는지, 그리고 왜 머신러닝 시스템에서 중요한지 이론적으로 학습했다면, 오늘은 그 개념들을 실제 명령어로 다뤄보는 시간이었습니다. 실습은 웹 기반 테스트 환경에서 진행되었고, 복잡한 설치 과정 없이 곧바로 실습에 집중할 수 있어서 접근성이 좋았습니다.
실습의 첫 단계는 쿠버네티스의 가장 기본 단위인 Pod를 생성하고 관리하는 것이었습니다. kubectl run 명령어로 파드를 띄우고, get과 describe를 통해 현재 상태나 세부 정보를 확인하면서 쿠버네티스가 리소스를 어떻게 관리하는지 조금씩 감을 잡을 수 있었습니다. 단순히 컨테이너 하나를 띄우는 데 그치지 않고, 그 상태를 선언적으로 관리하는 방식이 인상 깊었습니다. 다음 단계에서는 Deployment와 ReplicaSet을 다뤘습니다. Deployment는 일종의 선언적 관리 계층으로, 사용자가 정의한 상태(예: 파드 2개 유지)를 지속적으로 유지하도록 돕습니다. 특히 kubectl edit을 통해 직접 리소스의 설정을 수정하고, 수정 내용이 바로 적용되는 과정을 보면서, 쿠버네티스의 자동화된 운영 능력을 실감할 수 있었습니다. 어떤 파드가 내려가더라도, 지정된 수를 유지하기 위해 새로운 파드를 자동으로 띄우는 모습은 단순한 기술이라기보다 하나의 운영 철학처럼 느껴졌습니다.
실습 중 가장 인상 깊었던 부분은 쿠버네티스가 모든 요소를 추상화된 리소스의 형태로 다룬다는 점이었습니다. Pod, Deployment, Service, ReplicaSet 등 모든 객체가 YAML을 기반으로 선언되고, 쿠버네티스는 그 선언된 ‘원하는 상태’를 실제로 맞추기 위해 지속적으로 조율합니다. 이 구조 덕분에 사람이 직접 일일이 개입하지 않아도 시스템이 스스로 일관성을 유지할 수 있습니다.
실습을 통해 명확히 느낀 건, 쿠버네티스는 단지 도커 컨테이너를 여러 개 띄우는 도구가 아니라, 서비스의 상태를 자동으로 유지하고 복구하는 시스템 전체를 설계하는 도구라는 점입니다. 단기적인 테스트가 아니라, 장기적으로 안정성과 확장성을 고려해야 하는 머신러닝 시스템에서 왜 필수적으로 사용되는지, 실습을 통해 체감할 수 있었습니다.
아직은 kubectl 명령어나 리소스 구조가 익숙하진 않지만, 오늘처럼 작은 실습 단위라도 반복하다 보면 점차 자연스럽게 체득될 것 같습니다. 무엇보다 인상 깊었던 건, 쿠버네티스를 사용한다는 건 곧 “사람이 개입하지 않아도 돌아가는 구조”를 설계하는 일이라는 생각이었습니다. 단순히 기술을 배우는 걸 넘어서, 시스템을 운영하는 방식 자체를 다시 고민하게 만든 실습이었습니다.