Kubernetes를 활용한 Spring Boot 마이크로서비스 배포 및 자동 확장 전략
🤖 AI 추천
Spring Boot 기반 마이크로서비스를 Kubernetes 환경에 배포하고 관리하는 데 관심 있는 백엔드 개발자, DevOps 엔지니어, 클라우드 네이티브 엔지니어에게 이 콘텐츠를 추천합니다. 특히 Kubernetes의 핵심 리소스(Deployment, Service, HPA)를 활용한 애플리케이션 배포, 네트워킹, 그리고 자동 확장 기능 구현에 대한 실질적인 이해를 높이고자 하는 미들 레벨 이상의 개발자에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 이 콘텐츠는 Spring Boot로 개발된 두 개의 마이크로서비스(Text-to-Speech 및 Text-to-Speech Analytics)를 Kubernetes 클러스터에 배포하고 관리하는 방법을 다룹니다. Kubernetes의 기본 리소스들을 활용하여 서비스 디스커버리, 수평 확장, 그리고 자동 확장 기능을 구현하는 데 초점을 맞춥니다.
기술적 세부사항:
* Kubernetes 네임스페이스 (Namespace): spring-boot 네임스페이스를 생성하여 리소스를 격리합니다.
* Deployment: tts 및 tts-analytics Deployment를 사용하여 각 마이크로서비스의 Pod를 관리합니다. 각 컨테이너에 대한 CPU 및 메모리 요청(requests)과 제한(limits)을 설정하여 리소스 관리를 수행합니다.
* TTS: CPU 요청 100m, 제한 300m / 메모리 요청 100Mi, 제한 300Mi
* TTS Analytics: CPU 요청 400m, 제한 1000m / 메모리 요청 100Mi, 제한 500Mi
* Service:
* tts-svc: NodePort 타입으로 외부 통신을 위해 8080 포트를 30234 노드 포트로 노출시킵니다.
* tts-analytics-svc: ClusterIP 타입으로 내부 Pod 간 통신만을 지원합니다.
* HorizontalPodAutoscaler (HPA): tts Deployment를 대상으로 CPU 사용량 60% 및 메모리 평균값 500Mi를 기준으로 1에서 5개까지 Pod 수를 자동으로 조절합니다.
* Jib Maven Plugin: Spring Boot 애플리케이션 이미지 빌드 최적화 및 커스터마이징에 Jib 플러그인 사용을 권장합니다.
* Private Registry: Private Registry 사용 시 imagePullSecrets 설정을 위한 Docker-registry 시크릿 생성을 언급합니다.
개발 임팩트: Kubernetes를 사용함으로써 개발자는 서비스 디스커버리, 스케일링 등 인프라 관련 복잡성을 코드에서 분리할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 개발에 더욱 집중할 수 있으며, HPA를 통해 트래픽 변화에 유연하게 대응하여 서비스의 가용성과 성능을 보장할 수 있습니다.
커뮤니티 반응: 콘텐츠 내에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, Kubernetes 및 Spring Boot는 개발자 커뮤니티에서 매우 활발하게 사용되는 기술 스택입니다.
톤앤매너: 전문적인 톤으로 Kubernetes의 특정 리소스 설정 및 그 의미, 그리고 실제 배포 및 테스트 과정을 명확하게 설명합니다.