Apache Mesos와 Kubernetes는 시간이 지남에 따라 큰 발전을 이루었습니다. 둘 다 대규모 배포에 사용되지만, Kubernetes는 다양한 도구와 통합 생태계 덕분에 더욱 두각을 나타내고 있습니다. 컨테이너 오케스트레이션 및 연동 요구 사항은 조직의 사명과 비전에 따라 달라질 수 있습니다. 컨테이너 클러스터 기술은 여러 도메인을 통합하고 관리하는 데 필요합니다. 또한 각 도메인의 자율성을 유지하고 보안을 최상의 상태로 유지합니다. 대부분의 조직은 확장성, 유연성, 보안을 위해 컨테이너 플랫폼으로 마이그레이션합니다.
이 두 기술 사이에서 선택하기 어려울 수 있습니다. 따라서 본 가이드에서는 Mesos와 Kubernetes의 비교 분석을 제공합니다. 보안, 편의성, 배포 속도, 소프트웨어 애플리케이션 테스트 측면에서 어느 것이 더 나은지 결정하는 데 도움을 드리겠습니다. 그럼 바로 시작해 보겠습니다.
Mesos란 무엇인가?
Mesos는 최근 자사 제품을 오픈 소스로 공개한 샌프란시스코 스타트업이 만든 제품인 Mesosphere를 기반으로 합니다. Apache Mesos는 Mesosphere 생태계의 핵심입니다. 확장 가능한 서버 클러스터에서 애플리케이션을 실행하며 10,000개 이상의 노드에서 뛰어난 확장성을 제공합니다.
분산 시스템 커널을 갖추고 있으며 애플리케이션과 머신 사이의 게이트웨이 역할을 합니다. Mesos를 사용하면 클러스터 내 모든 머신의 모든 리소스에 대한 추상화된 뷰를 얻을 수 있습니다.
Mesos의 주요 기능
Mesos에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
- Mesos는 대규모 배포를 위해 사용자에게 간단한 마스터-슬레이브 아키텍처를 제공합니다. 리소스를 풀로 분할하고 리소스 가용성에 따라 작업을 할당하므로 사용자는 단일 노드를 마비시키지 않고도 수많은 워크로드를 처리할 수 있습니다.
- 내장된 내결함성 기능이 있어 노드에 장애가 발생하면 Mesos가 다른 곳으로 작업을 재전송합니다. Marathon, Aurora, Chronos 등 다양한 프레임워크를 지원하여 서로 다른 종류의 작업을 원활하게 실행할 수 있습니다.
- 컨테이너화되지 않은 워크로드도 실행할 수 있어 기존 애플리케이션과 새로운 컨테이너 기반 애플리케이션을 혼합하여 사용할 수 있습니다.
- 또 다른 뛰어난 기능은 Mesos의 2단계 스케줄링입니다. 마스터가 클러스터 리소스를 할당하고 각 프레임워크가 자체 스케줄러를 실행합니다. 이를 통해 모든 것이 유연하고 동적으로 유지됩니다.
Kubernetes란 무엇인가?
Kubernetes는 구글이 처음 개발한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 흔히 “K8s.”라고 불립니다. 기본적으로 쿠버네티스는 여러 호스트에 걸쳐 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하는 데 도움이 됩니다. 워크로드를 즉시 확장하거나 축소할 수 있으며, 컨테이너 간 통신 및 리소스 공유 방식을 위한 규칙을 설정할 수 있습니다. 컨테이너가 중단되면 쿠버네티스가 자동으로 재시작합니다. 또한 클러스터를 구성하고 제어하기 위한 Pod, Service, Deployment와 같은 추상화 개념을 제공합니다.
쿠버네티스의 주요 기능
Kubernetes에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다:
- 컨테이너는 Pod 내에서 실행됩니다. Pod는 하나 이상의 컨테이너를 하나의 논리적 단위로 묶어 저장소, 네트워킹 및 사양을 공유합니다.&
- Kubernetes는 선언적 모델을 사용합니다. 원하는 상태(예: 복제본 수 및 할당할 리소스)를 정의하면, 이를 지속적으로 유지합니다.
- 서비스(Service)와 인그레스(Ingress) 객체를 통해 내부 및 외부 트래픽을 관리할 수 있습니다. 자동 배치 및 부하 분산 기능이 유용합니다.
- Kubernetes는 노드 간에 포드를 분산 배치하여 균형 잡히고 가용한 워크로드를 보장합니다. 지속적 스토리지 솔루션과 원활하게 통합되므로 Pod가 사라져도 데이터가 손실되지 않습니다.
- 롤링 업데이트를 사용하여 새 릴리스를 점진적으로 배포함으로써 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.
- 마지막으로, Helm 차트, 오퍼레이터, 서비스 메시와 같은 방대한 플러그인 및 도구 생태계를 통해 클러스터의 기능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 회사의 고유한 요구 사항에 맞게 컨테이너 환경을 사용자 지정하고 미세 조정할 수 있습니다.
Mesos와 Kubernetes의 5가지 중요한 차이점
다음은 Mesos와 Kubernetes가 다른 5가지 주요 영역입니다. 각각은 인프라 계획 및 운영 방식에 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 고려해야 합니다.
1. 아키텍처 및 접근 방식
Kubernetes는 전문적인 컨테이너 오케스트레이터인 반면, Mesos는 데이터 센터용 운영 체제입니다. Mesos는 다양한 워크로드를 처리할 수 있으며 클러스터 관리에 있어 보다 일반적인 접근 방식을 취합니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션 오케스트레이션을 위해 설계되었습니다. 마이크로서비스 아키텍처를 염두에 두고 제작된 반면, Mesos는 보다 범용적입니다. Mesos는 Marathon을 사용하여 컨테이너, Hadoop 및 Spark를 오케스트레이션합니다. Kubernetes는 컨테이너 내에서 포드를 실행하여 배포에 대한 세밀한 제어를 제공합니다.
2. 확장성 및 통합
Kubernetes는 컨테이너 인스턴스를 추가하거나 제거하여 수평적으로 확장하고 컨테이너화된 애플리케이션을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 수평적 파드 및 클러스터 자동 확장 기능을 통해 클러스터와 파드를 자동으로 확장할 수 있습니다. Mesos는 여러 스케줄러 및 다양한 빅데이터 프레임워크와 함께 작동합니다. Kubernetes는 AWS의 EKS, Google Cloud의 GKE 등과 같은 클라우드 네이티브 서비스 제공업체와 원활하게 통합됩니다.
3. 커뮤니티 지원
Meso의 커뮤니티 규모는 작지만 전담 지원을 받을 수 있습니다. Kubernetes는 광범위한 글로벌 커뮤니티를 보유하고 있어 다양한 튜토리얼과 리소스에 접근할 수 있습니다. 또한 Red Hat, Google, Microsoft의 기여로 Kubernetes 커뮤니티는 빠르게 성장하고 있습니다.
4. 사용 편의성
메소스는 컨테이너 오케스트레이션을 위한 마라톤(Marathon) 같은 프레임워크를 연결하는 데 수동 설정이 조금 더 필요합니다. 특수한 사용 사례가 있다면 모듈성을 높이 평가할 수 있습니다. 쿠버네티스는 초기 학습 곡선이 가파르지만, 확고한 기본 설정과 잘 문서화된 모범 사례를 제공합니다. 클라우드 공급자의 관리형 Kubernetes 서비스로 바로 시작하여 빠르게 운영할 수 있습니다.
5. 부하 분산
Mesos 애플리케이션은 클러스터에서 실행되며 가용성 향상을 위해 여러 에이전트가 필요합니다. Kubernetes는 서비스를 통해 외부 노드를 노출합니다. Kubernetes에서는 L7 라운드 로빈, 라운드 로빈, Kube-proxy L4 라운드 로빈, 일관성 해싱과 같은 로드 밸런싱 전략을 구현할 수 있습니다. Mesos-DNS는 필수적인 로드 밸런싱 서비스를 제공하며 SRV 레코드를 생성할 수 있습니다.
Mesos 대 Kubernetes: 주요 차이점
아래는 결정에 영향을 미칠 수 있는 추가 요소들의 간략한 비교입니다. 이러한 점들은 일반적인 아키텍처나 스케줄링 세부 사항을 넘어섭니다.
| 차별화 영역 | Mesos | Kubernetes |
|---|---|---|
| 데이터 저장소 & 지속성 | 이를 잘 오케스트레이션할 수 있지만, 지속적 데이터 관리는 주로 외부 솔루션이나 프레임워크에 의존합니다. | 지속적 볼륨 및 스토리지 클래스에 대한 네이티브 지원을 제공하여 클러스터 내에서 상태 유지 애플리케이션을 직접 관리하기 쉽게 합니다. |
| 보안 및 다중 테넌시 | 마스터-슬레이브 설정은 기본적인 격리를 제공하지만, 세분화된 보안 정책을 위해 외부 계층에 의존합니다. | RBAC, 멀티 테넌시를 위한 네임스페이스, 액세스 및 트래픽 제어 향상을 위한 네트워크 정책 등의 기능을 포함합니다. |
| 가시성 및 로깅 | Marathon-LB 플러그인이나 타사 모니터링 프레임워크와 연동되며, 로깅 스택은 자체 구축해야 할 가능성이 높습니다. | Prometheus, Grafana와 같은 모니터링 도구 및 다양한 로깅 애드온과 원활하게 통합되어 일관된 관측 가능성 파이프라인을 구축합니다. |
| DevOps 도구와의 통합 | 작업 스케줄링 및 CI/CD 파이프라인 통합을 위해 Marathon이나 Chronos 같은 프레임워크 설정이 필요합니다. | Helm, Operators, GitOps 워크플로우 등 광범위한 툴링을 지원하므로 기존 DevOps 프로세스와 쉽게 통합할 수 있습니다. |
| 하이브리드 및 멀티 클라우드 지원 | 여러 클라우드 또는 온프레미스 환경에서 실행 가능하나, 환경을 균일화하려면 일반적으로 훨씬 더 많은 수동 구성이 필요합니다. | 대부분의 주요 클라우드 공급업체는 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경 구축을 간소화하는 관리형 쿠버네티스 서비스를 제공합니다. |
Kubernetes 대신 Mesos를 선택해야 할 때는?
Mesos와 Kubernetes 중 어떤 것을 선택할지는 사용 사례에 따라 달라집니다. 혼합 워크로드(워크로드, 가상 머신, 빅데이터 등) 관리에 중점을 두고 대규모 분산 시스템 관리에 유연성이 필요하다면 Mesos를 선택하세요.
자동 확장 기능을 원하고 클라우드 네이티브 환경 전반에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리, 확장, 배포하려면 Kubernetes를 선택하세요. 생태계 측면에서 쿠버네티스는 더 단순하고 접근성이 높으며 확장성이 뛰어납니다. 그러나 컨테이너화되지 않은 워크로드 오케스트레이션도 처리할 수 있는 더 다양한 환경을 원한다면 메소스가 더 적합합니다.
메소스 vs 쿠버네티스: 사용 사례
Mesos와 Kubernetes가 각기 다른 산업에 미치는 독특한 영향은 다음과 같습니다. 가장 대표적인 사용 사례 목록을 정리했습니다:
- 고성능 컴퓨팅(HPC): 강도 높은 시뮬레이션, 데이터 모델링 또는 대규모 연속 통합 테스트를 실행하는 경우 HPC가 떠오를 것입니다. Mesos는 이러한 원시 컴퓨팅 워크로드를 처리할 수 있습니다. 특히 레거시 작업이나 Spark 또는 Hadoop과 같은 프레임워크가 혼합된 경우 더욱 그렇습니다. 컨테이너 기반 HPC 작업에는 Kubernetes가 적합하며, 데이터를 처리하는 마이크로서비스의 손쉬운 확장을 제공합니다.
- 핀테크 및 결제 시스템: 금융 기관은 실시간 결제 처리 및 사기 탐지를 위해 매우 안정적인 워크로드가 필요합니다. 거래 흐름을 위한 마이크로서비스를 원하고 트래픽에 따라 신속하게 확장 및 축소하려는 팀에게 Kubernetes가 매력적입니다. 위험 모델링을 위한 빅데이터 분석과 컨테이너 애플리케이션 등 다양한 부하를 실행할 때는 Mesos가 활용될 수 있습니다. 두 플랫폼 모두 고위험 핀테크 환경에서 대용량 처리를 지원하지만, Mesos는 컨테이너화 및 비컨테이너화 작업을 하나의 플랫폼으로 통합할 수 있습니다.
- 의료 데이터 처리 및 규정 준수: 의료 앱은 엄격한 규제를 관리하고 환자 데이터에 신속히 접근해야 합니다. 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 및 롤링 업데이트를 위한 내장 기능을 제공하여 가동 시간을 유지하면서 개선 사항을 적용할 수 있도록 지원합니다. 메소스는 아직 컨테이너화되지 않은 구형 의료 시스템을 통합하는 데 유용하여 단계적으로 현대적인 워크플로로 전환할 수 있게 합니다. 대규모 유전자 또는 영상 데이터를 처리하는 경우, Mesos는 컨테이너 워크로드를 희생하지 않고 HPC 도구를 활용할 수 있습니다.
- 미디어 및 엔터테인먼트: 스트리밍 플랫폼이나 주문형 비디오 서비스는 라이브 이벤트나 글로벌 프리미어와 같이 트래픽이 예측 불가능하게 급증할 수 있습니다. 쿠버네티스의 포드 확장 자동화는 수요에 맞는 리소스만 비용을 지불하도록 보장하여 유휴 서버에 돈을 낭비하지 않도록 합니다. 메소스는 여전히 실시간 데이터 분배를 수행하고 스트리밍 작업을 분석 프레임워크에 바인딩합니다. 미디어 파이프라인에 배치 인코딩 작업과 실시간 사용자 참여를 위한 마이크로서비스가 혼합되어 있다면, Mesos가 유연한 오케스트레이터 역할을 할 것입니다.
- 자동차 무선 업데이트(OTA): 커넥티드 카는 온보드 시스템에 대한 정기적이고 안전한 업데이트가 필요합니다. Kubernetes는 분산된 노드에 걸쳐 컨테이너화된 구성 요소를 오케스트레이션하므로 잦은 펌웨어 업데이트를 제공하는 경우에 이상적입니다. Mesos는 OTA 플랫폼이 대규모 HPC 워크로드를 다루는 경우에 두드러집니다.자율 주행 및 그 이상의 머신 러닝—을 포함하는 대규모 HPC 워크로드를 다루는 경우, 심지어 전통적인 마이크로서비스에도 Mesos가 적합합니다. 여러 프레임워크를 병렬로 실행하여 정확한 업데이트가 차량에 제때 도달하도록 보장할 수 있습니다.
- 소매 및 전자상거래: 온라인 스토어는 휴일 쇼핑이나 제품 출시로 인한 계절적 피크와 예상치 못한 수요 급증을 겪습니다. 자동화된 로드 밸런싱을 통해 쿠버네티스는 검색, 결제, 재고 관리 마이크로서비스를 관리하는 데 도움을 줍니다. 동일한 환경에서 실시간 추천이나 공급망 예측을 위한 빅데이터 처리에 메소스가 유용합니다. Mesos를 사용하면 기존 주문 처리 시스템을 컨테이너화된 스토어프론트와 병행 운영할 수 있습니다.
- 교육 및 연구: 대학 및 연구실은 시뮬레이션이나 대규모 데이터 분석을 위한 HPC(고성능 컴퓨팅) 요구사항이 자주 발생합니다. Mesos를 사용하면 HPC 워크로드를 실행하면서 점진적으로 컨테이너화된 워크플로를 도입할 수 있습니다. 컨테이너 중심 프로젝트에는 쿠버네티스가 적합합니다. 학생들이 관리하는 협업 애플리케이션이나 마이크로서비스를 호스팅할 수 있습니다. 일부는 컨테이너 기반이고 일부는 그렇지 않은 모든 부서 워크로드를 단일 관리 플랫폼으로 통합하려는 경우 메소스가 적합합니다.
- 정부 및 공공 부문: 정부 IT 시스템은 수십 년간 축적된 레거시 소프트웨어와 새로운 디지털 서비스 이니셔티브를 아우르는 경우가 많습니다. Mesos는 메인프레임 스타일 또는 기존 애플리케이션과 컨테이너 기반 전자정부 서비스 간 가교 역할을 제공합니다. Kubernetes는 시민 대상 애플리케이션의 롤링 업데이트를 간소화하며 강력한 보안 정책과 통합될 수 있습니다. 공공 기관에서 빅데이터 작업(예: 인구조사 분석)과 마이크로서비스를 동시에 처리한다면 Mesos가 적합할 수 있습니다. 반면 컨테이너를 기반으로 처음부터 현대화를 추진하는 경우 Kubernetes가 강력한 후보입니다.
결론
쿠버네티스와 메소스 사이에서 선택이 어려우시다면, 워크로드 구성과 운영 목표를 살펴보시길 권합니다. 이 두 플랫폼 사이에서 갈팡질팡하는 것은 피해야 할 최악의 상황입니다. Mesos는 여러 서버의 리소스를 하나의 거대한 머신으로 클러스터링하는 데 탁월하며, Kubernetes는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 리소스를 할당하는 데 빛을 발합니다. 또한 각각 영구적 로컬 스토리지와 비영구적 로컬 스토리지로 구분됩니다.
메소스는 다양한 환경을 연결하는 데 탁월하고, 쿠버네티스는 컨테이너 중심 워크플로우와 원활한 확장에 강점을 보입니다.
오케스트레이션이 안전하고 일관된 성능을 보장한다면 고객은 애플리케이션에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다. 클러스터 보호에 도움이 필요하시다면 — 선택한 플랫폼에 관계없이 — 지금 바로 SentinelOne에 문의하세요. 저희가 도와드리겠습니다.
FAQs
두 플랫폼은 서로 다른 철학을 가진 강력한 도구입니다: 쿠버네티스는 컨테이너 중심 워크로드를 위해 설계되어 마이크로서비스 및 신속한 확장 환경에서 선호됩니다. 반면 메소스는 컨테이너화 및 비컨테이너화 작업 모두를 지원합니다. 레거시 애플리케이션과 최신 컨테이너를 혼용하는 환경이라면 Mesos가 더 유연할 수 있습니다. 그렇지 않다면 Kubernetes가 적합합니다.
네, Mesos 위에 Kubernetes를 실행하거나 별도의 클러스터로 병렬 배치할 수 있습니다. 이 조합은 일부는 엄격히 컨테이너 기반이고 다른 일부는 그렇지 않은 다양한 워크로드를 처리할 때 유용할 수 있습니다. 단, 두 시스템을 혼용할 경우 모니터링, 자원 할당, 팀 협업 측면에서 복잡성이 증가할 수 있음을 유의해야 합니다.
Kubernetes는 대규모 오픈소스 커뮤니티와 CNCF의 강력한 지원을 바탕으로 빠른 혁신과 광범위한 채택을 이끌었습니다. GKE 및 EKS와 같은 관리형 클라우드 서비스는 신규 팀이 쿠버네티스를 더 쉽게 도입할 수 있게 했습니다. 메소스는 여전히 강력하지만, 주류 가시성이나 타사 도구 통합 측면에서 동일한 수준을 달성한 적은 없습니다.
쿠버네티스는 기본적으로 컨테이너를 위해 설계되었으므로, 비컨테이너 워크로드는 추가 단계나 특수한 구성이 필요합니다. 메소스는 컨테이너화된 작업과 비컨테이너화된 작업을 모두 실행함으로써 자연스럽게 그 간극을 메웁니다. 워크로드가 대부분 컨테이너에 존재하거나, 그렇게 전환할 계획이라면 쿠버네티스가 빛을 발할 것입니다. 그렇지 않은 경우 Mesos가 전환을 더 원활하게 처리할 수 있습니다.
HPC, 연구, 빅데이터 분석과 같은 중량급 데이터 워크로드는 일반적으로 Mesos에 의존합니다. 그러나 기술에 정통한 기업, 소매, 금융 및 기타 산업에서는 Kubernetes가 주류를 이룹니다. Kubernetes는 빠른 마이크로서비스 배포와 활발한 애드온 생태계에 중점을 둡니다. 의료, 자동차, 정부 분야에서는 두 플랫폼 모두 사용되지만, 선택은 기존 인프라 규모와 컨테이너 도입 현황에 크게 좌우됩니다.