k8s

Native K8s + Jenkins, Ansible (2)

자바바라 2025. 2. 11. 23:22

 

핵심: Jenkins Pipeline은 워크플로우 오케스트레이션 (빌드, 테스트, 배포 단계 조정), Ansible Playbook은 Kubernetes 리소스 관리 및 인프라 구성 (Deployment, Service, ConfigMap 생성/변경, 노드 스케일링, 백업)을 담당합니다.

시나리오 1: 지속적 배포 (Continuous Deployment) - 자동화된 애플리케이션 업데이트

 

개요: Git 저장소 변경 -> Jenkins Pipeline 트리거 -> Docker 이미지 빌드 및 레지스트리 푸시 -> Ansible Playbook 실행 -> Kubernetes Deployment 업데이트 (롤링 업데이트)

단계:

  1. Jenkins Pipeline (Jenkinsfile): 
          pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Checkout') { steps { git 'your-repo-url' } }
        stage('Build & Push') {
            steps {
                script {
                    dockerImage = docker.build("your-image:${env.BUILD_NUMBER}")
                    docker.withRegistry('your-registry-url', 'creds-id') {
                        dockerImage.push()
                    }
                }
            }
        }
        stage('Deploy') {
            steps {
                ansiblePlaybook(
                    playbook: 'deploy.yml',
                    extraVars: [imageTag: "${env.BUILD_NUMBER}"]
                )
            }
        }
    }
}
     
  2. Ansible Playbook (deploy.yml): 
          ---
- hosts: localhost # Kubernetes API 서버 (Jenkins Pod 내부)
  become: false
  tasks:
    - name: Update Deployment
      k8s:
        state: present
        definition:
          apiVersion: apps/v1
          kind: Deployment
          metadata:
            name: your-app-deployment
            namespace: your-namespace
          spec:
            template:
              spec:
                containers:
                  - name: your-app-container
                    image: your-registry/your-image:{{ imageTag }} # 새 이미지
            strategy: # 롤링 업데이트 설정 (옵션)
                type: RollingUpdate

시나리오 2: 오토스케일링 - 부하에 따른 자동 노드 확장/축소

 

개요: Prometheus Alertmanager 알림
-> Jenkins Webhook 트리거
-> Ansible Playbook 실행
-> 클라우드 프로바이더 API 호출
-> Kubernetes 노드 추가/제거

 

단계:

  1. Prometheus & Alertmanager: 클러스터 리소스 (CPU, 메모리) 사용량 모니터링 및 임계치 초과 시 알림 발송.
  2. Jenkins Job: Alertmanager Webhook을 수신하여 Ansible Playbook 실행. Webhook payload에서 scale_direction (up/down), node_count (추가/제거할 노드 수) 등의 정보를 추출하여 Ansible 변수로 전달.
  3. Ansible Playbook (scale_nodes.yml): (AWS 예시 - 다른 클라우드 프로바이더는 해당 모듈 사용) 
          ---
- hosts: localhost  # 또는 클라우드 API 접근 가능 호스트
  become: true  # 필요시
  vars:
    scale_direction: "{{ scale_direction }}" # Jenkins에서 전달
    node_count: "{{ node_count }}"       # Jenkins에서 전달
    # ... (기타 클라우드 설정 - instance_type, region, image 등)

  tasks:
    - name: Scale up (AWS)
      when: scale_direction == "up"
      ec2: # AWS EC2 모듈
        # ... (AWS 인스턴스 생성 옵션)
      register: new_instances

    - name: Add nodes to Kubernetes
      when: scale_direction == "up"
      shell: "kubectl label nodes {{ item.private_dns_name }} node-role.kubernetes.io/worker=worker"
      loop: "{{ new_instances.instances }}"

    - name: Scale down (AWS)
      when: scale_direction == "down"
      ec2: # 노드 제거
        state: absent
        instance_ids: "{{ node_ids_to_remove }}" # 제거할 노드 ID 목록 (Jenkins에서 전달)

 

시나리오 3: 백업 및 복구 - Kubernetes 리소스 정기 백업 및 필요 시 복원

 

개요:

  • 백업: Jenkins Job 주기적 실행
    -> Ansible Playbook 실행
    ->     k8s_info 모듈로 리소스 정보 추출
    -> YAML 파일로 저장
  • 복구: Jenkins Job 수동 실행
    -> Ansible Playbook 실행
    -> 백업 YAML 파일 로드
    ->     k8s 모듈로 리소스 생성/복원

단계:

  1. Jenkins Job (Backup): schedule 트리거를 사용하여 주기적으로 (예: 매일) Ansible Playbook 실행.
  2. Ansible Playbook (backup.yml): 
          ---
- hosts: localhost
  become: false
  tasks:
    - name: Get Deployments, Services, ConfigMaps, Secrets...
      k8s_info:
        kind: "{{ item }}"
        namespace: your-namespace
      loop: # 백업할 리소스 종류
        - Deployment
        - Service
        - ConfigMap
        - Secret # 필요한 경우 (보안 고려)
      register: k8s_resources

    - name: Save to YAML
      copy:
        content: "{{ k8s_resources.results | json_query('[*].resources[*]') | to_nice_yaml }}"
        dest: "/backup/k8s-resources-{{ lookup('pipe', 'date +%Y%m%d%H%M%S') }}.yaml"
     
  3. Jenkins Job (Restore): 수동으로 실행. 복구할 백업 파일 경로를 파라미터로 받음.
  4. Ansible Playbook (restore.yml): 
          ---
- hosts: localhost
  become: false
  vars:
    backup_file: "{{ backup_file_path }}" # Jenkins에서 파라미터로 받음

  tasks:
    - name: Restore resources
      k8s:
        state: present
        src: "{{ backup_file }}"
     

핵심 요약 및 추가 고려 사항:

  • Jenkins Pipeline: 워크플로우 (빌드, 테스트, 배포, 스케일링, 백업) 실행 흐름 제어.
  • Ansible Playbook: Kubernetes API와 상호 작용하여 리소스 관리 및 인프라 구성 (Deployment, Service, ConfigMap, 노드 스케일링, 백업/복구).
  • k8s 및 k8s_info 모듈: Ansible에서 Kubernetes를 제어하는 핵심 모듈.
  • 변수 전달: Jenkins Pipeline에서 Ansible Playbook으로 변수 (이미지 태그, 스케일링 방향, 노드 수, 백업 파일 경로 등)를 전달하여 유연성 확보.
  • Webhook: 외부 이벤트 (Git push, Prometheus 알림)에 반응하여 자동화 트리거.
  • 보안: Secrets management (Kubernetes Secrets, Vault 등), RBAC, 네트워크 정책 등을 사용하여 Jenkins, Ansible, Kubernetes 클러스터의 보안 강화.
  • 멱등성: Ansible Playbook은 멱등성을 가지므로 반복 실행해도 동일한 결과 보장 (오류 방지).
  • 모듈화: Ansible Playbook을 역할(Role)로 구성하여 재사용성 및 유지보수성 향상.

이러한 핵심 시나리오와 구성 요소를 바탕으로, Native Kubernetes 환경에서 Jenkins와 Ansible을 결합하여 강력하고 유연한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 실제 환경에서는 필요에 따라 더 복잡한 로직과 다양한 기능을 추가하여 최적화할 수 있습니다.

 

 

 

 

기본 전제

  • Jenkins: Kubernetes Pod으로 실행
  • Ansible: Jenkins Pod 내부 또는 별도 서버, Ansible 플러그인 설치
  • Kubernetes API 접근 권한 (RBAC) 설정 완료

 

시나리오 6: Canary 배포 - 점진적 트래픽 전환을 통한 안전한 배포

 

개요: 새로운 버전의 애플리케이션을 소규모 사용자 그룹(Canary)에 먼저 배포하고, 문제가 없으면 점진적으로 전체 사용자에게 확장하는 배포 전략입니다. Jenkins와 Ansible을 사용하여 이 과정을 자동화합니다.

단계:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 새 이미지 빌드 및 푸시 (이전 시나리오와 동일)
    • Ansible Playbook 호출 (Canary 배포, 트래픽 비율 조정, 전체 배포)
  2. Ansible Playbook (canary_deploy.yml): 
          ---
- hosts: localhost
  become: false
  vars:
    image_tag: "{{ image_tag }}" # Jenkins에서 전달
    canary_replicas: 1          # Canary Pod 수
    stable_replicas: 3          # 기존 버전 Pod 수

  tasks:
    - name: Create Canary Deployment # 새로운 버전의 deployment 생성
      k8s:
        state: present
        definition:
          apiVersion: apps/v1
          kind: Deployment
          metadata:
            name: your-app-canary
            namespace: your-namespace
          spec:
            replicas: "{{ canary_replicas }}"
            selector:
              matchLabels:
                app: your-app
                track: canary # label을 다르게 설정
            template:
              metadata:
                labels:
                  app: your-app
                  track: canary
              spec:
                containers:
                  - name: your-app-container
                    image: your-registry/your-image:{{ image_tag }}

    - name: Create Stable Deployment (if not exists)
      k8s:
        state: present
        definition: # 기존 버전 deployment
           # ... (생략) ...
            template:
              metadata:
                labels:
                  app: your-app
                  track: stable # label을 다르게 설정

    - name: Update Service (Istio/Linkerd/다른 Service Mesh 사용 시)
      #  Service Mesh를 사용하면 트래픽 분할을 더 정교하게 제어 가능
      #  예: Istio VirtualService, DestinationRule 등을 Ansible로 관리
      #  (Service Mesh 종류에 따라 설정이 달라짐)
      #  일반적인 Kubernetes Service를 사용하는 경우,
      #  label selector를 조정하여 트래픽 분할 (단, 정교한 제어는 어려움)
      #  k8s: ...

    - name: Monitor Canary (Prometheus, Grafana 등 연동)
      #  Jenkins에서 모니터링 시스템에 쿼리를 보내 Canary 배포 상태 확인
      #  (성공/실패 여부에 따라 다음 단계 진행)
      #  script { ... }

    - name: Increase Canary traffic (if monitoring is successful)
      #  Canary 배포가 성공적이면, 점진적으로 트래픽 비율 증가
      #  (Service Mesh 사용 시, VirtualService 가중치 조정)
      #  k8s: ... (canary deployment replicas 증가/ stable deployment 감소)

    - name: Full rollout (if Canary is stable)
        # canary deployment spec을 stable deployment로 복사후 canary deployment 삭제
        # k8s: ...
     

시나리오 7: ConfigMap/Secret 버전 관리 및 롤백

 

개요: 애플리케이션 설정 (ConfigMap) 또는 민감 정보 (Secret) 변경 시, 이전 버전을 보관하고 필요하면 롤백할 수 있도록

관리합니다. Jenkins와 Ansible을 사용하여 이 과정을 자동화합니다.

단계:

  1. Jenkins Pipeline:
    • ConfigMap/Secret 변경 사항 감지 (Git 저장소 등)
    • Ansible Playbook 호출 (새 버전 생성, 이전 버전 보관, 롤백)
  2. Ansible Playbook: 
          ---
- hosts: localhost
  become: false
  vars:
    configmap_name: "your-configmap"
    namespace: "your-namespace"
    # ... (Secret 관련 변수)

  tasks:
    - name: Get current ConfigMap version
      k8s_info:
        kind: ConfigMap
        name: "{{ configmap_name }}"
        namespace: "{{ namespace }}"
      register: current_configmap

    - name: Backup current ConfigMap (if exists)
      when: current_configmap.resources | length > 0
      copy:
        content: "{{ current_configmap.resources[0] | to_nice_yaml }}"
        dest: "/backup/configmaps/{{ configmap_name }}-{{ lookup('pipe', 'date +%Y%m%d%H%M%S') }}.yaml"

    - name: Create/Update ConfigMap
      k8s:
        state: present
        definition: #새로운 configmap definition
         # ...

    # Secret에 대해서도 동일한 방식으로 버전 관리 및 롤백 구현

    - name: Rollback (별도 Playbook 또는 조건부 실행)
      when: rollback_requested == true # Jenkins에서 롤백 요청 시
      k8s:
        state: present
        src: "/backup/configmaps/{{ configmap_name }}-{{ rollback_version }}.yaml" # 롤백 버전
     

시나리오 8: Kubernetes 이벤트 기반 자동화

 

개요: Kubernetes 클러스터에서 발생하는 이벤트 (Pod 생성/삭제, 노드 문제, 리소스 한도 초과 등)에 반응하여 자동으로 특정 작업을 수행합니다. Jenkins와 Ansible, 그리고 Kubernetes Event Exporter를 활용합니다.

단계:

  1. Kubernetes Event Exporter: 클러스터 이벤트를 외부 시스템 (예: 메시지 큐, Webhook)으로 전달하는 도구를 설치합니다. (예: kube-eventer, event-router)
  2. Jenkins Job: Event Exporter가 보내는 Webhook을 수신하여 Ansible Playbook을 실행합니다. Webhook payload에서 이벤트 정보를 추출하여 Ansible 변수로 전달합니다.
  3. Ansible Playbook: 이벤트 종류 및 내용에 따라 적절한 조치를 수행합니다.
    • 예: 특정 Namespace에서 Pod이 계속 CrashLoopBackOff 상태이면, Ansible Playbook을 실행하여 해당 Pod의 로그를 S3에 저장하고, 관련 담당자에게 알림을 보냅니다.
    • 예: Node에 메모리 부족(OOM) 이벤트가 발생하면 cordon후 drain하고, 클라우드 프로바이더를 통해 새 노드를 생성합니다.

 

시나리오 9: 다중 클러스터 관리

 

개요: 여러 Kubernetes 클러스터 (개발, 스테이징, 프로덕션 등)에 대한 배포 및 관리를 자동화합니다. Jenkins와 Ansible을 사용하여 각 클러스터에 대한 설정을 분리하고, 동일한 작업을 여러 클러스터에 동시에 적용할 수 있습니다.

단계:

  1. Ansible Inventory: 각 클러스터에 대한 정보를 Inventory 파일에 정의합니다. 
          [dev_cluster]
dev-kubeconfig ... # 개발 클러스터 kubeconfig 경로 또는 내용

[staging_cluster]
staging-kubeconfig ...

[prod_cluster]
prod-kubeconfig ...

[all_clusters:children]
dev_cluster
staging_cluster
prod_cluster
     
  2. Jenkins Pipeline:
    • 대상 클러스터를 파라미터로 받습니다.
    • Ansible Playbook을 호출할 때, 해당 클러스터의 Inventory를 지정합니다.
  3. Ansible Playbook:
    • hosts를 inventory group name으로 지정합니다(ex: hosts: "{{ target_cluster }}")
    • k8s 모듈에서 kubeconfig 옵션을 사용하여 각 클러스터에 대한 kubeconfig를 지정합니다 (Inventory 변수 활용).
          - name: Deploy to specific cluster
      k8s:
        state: present
        kubeconfig: "{{ lookup('env', 'KUBECONFIG') }}" # 환경 변수 사용
        # ... (Deployment 정의)
     

시나리오 10: 사용자 정의 리소스 (CRD) 관리

 

개요: Kubernetes CRD (Custom Resource Definition)를 사용하여 정의한 사용자 정의 리소스를 Ansible로 관리합니다. Jenkins를 통해 CRD 배포 및 CR (Custom Resource) 생성/변경/삭제를 자동화합니다.

단계:

  1. CRD 정의: YAML 파일로 CRD를 정의합니다. (예: my-custom-resource.yaml)
  2. Jenkins Pipeline:
    • CRD YAML 파일 변경 감지 (Git 저장소 등)
    • Ansible Playbook 호출
  3. Ansible Playbook: 
          ---
- hosts: localhost
  become: false
  tasks:
    - name: Apply CRD
      k8s:
        state: present
        src: my-custom-resource.yaml # CRD 정의 파일

    - name: Create/Update CR
      k8s:
        state: present
        api_version: your-group.io/v1alpha1 # CRD에 정의된 API 버전
        kind: MyCustomResource # CRD에 정의된 Kind
        name: my-cr-instance
        namespace: your-namespace
        definition:
          # ... (CR 내용)
     

핵심 정리:

  • 다양한 배포 전략: Canary, Blue/Green 등 다양한 배포 전략 구현
  • 설정 관리: ConfigMap/Secret 버전 관리 및 롤백
  • 이벤트 기반 자동화: Kubernetes 이벤트에 반응하여 자동 조치
  • 다중 클러스터 관리: 여러 클러스터에 대한 통합 관리
  • CRD 활용: 사용자 정의 리소스를 활용한 확장

 

 

시나리오 11: GitOps 기반의 Kubernetes 애플리케이션 배포 및 관리

 

개요: Git 저장소를 "Single Source of Truth"로 사용하여 Kubernetes 애플리케이션의 배포 및 구성을 관리합니다. Argo CD 또는 Flux와 같은 GitOps 도구를 활용하고, Jenkins는 CI (Continuous Integration) 파이프라인 (빌드, 테스트)을 담당하며, Ansible은 특정 상황 (예: 초기 인프라 프로비저닝, 마이그레이션)에서 보조적인 역할을 수행합니다.

핵심 구성 요소:

  • Git 저장소 (2개):
    • 애플리케이션 코드 저장소: 소스 코드, Dockerfile, 테스트 코드 등 포함.
    • 클러스터 구성 저장소 (Manifests): Kubernetes 리소스 정의 (YAML 파일 - Deployment, Service, ConfigMap, Ingress 등), Helm Chart, Kustomize 구성 등 포함.
  • Jenkins: 애플리케이션 코드 저장소 변경 감지 -> 빌드, 테스트 -> Docker 이미지 생성 및 레지스트리 푸시.
  • Argo CD / Flux: 클러스터 구성 저장소 변경 감지 -> Kubernetes 클러스터에 자동 동기화 (배포 및 구성 업데이트).
  • Ansible (선택 사항):
    • 초기 클러스터 인프라 프로비저닝 (EKS, GKE, AKS 등 클라우드 클러스터 생성, 네트워크 설정).
    • 데이터베이스 마이그레이션 등과 같이 GitOps 도구만으로 처리하기 어려운 작업.
    • 특정 클러스터 리소스 (예: CRD)의 초기 배포.

단계 및 고려 사항:

  1. 애플리케이션 코드 변경: 개발자가 애플리케이션 코드 저장소에 코드를 push합니다.
  2. Jenkins CI Pipeline:
    • Webhook 등을 통해 코드 변경 감지.
    • 소스 코드 체크아웃.
    • 단위 테스트, 통합 테스트 실행.
    • Dockerfile을 사용하여 Docker 이미지 빌드.
    • Docker 이미지를 컨테이너 레지스트리 (Docker Hub, ECR, GCR, ACR 등)에 푸시.
    • 중요: 이미지 태그는 Git commit hash, 빌드 번호 등을 조합하여 고유하게 생성 (예: your-image:sha-256a1b2c3d...).
          // Jenkinsfile (예시)
pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build & Test') {
            steps {
                git 'https://github.com/your-org/your-app-repo.git'
                sh 'mvn clean test' // 예시: Maven 빌드 및 테스트
                script {
                    dockerImage = docker.build("your-image:${env.GIT_COMMIT}")
                    docker.withRegistry('https://your-registry', 'creds') {
                        dockerImage.push()
                    }
                }
            }
        }
    }
}
     
  3. 클러스터 구성 저장소 업데이트:
    • CI 파이프라인 성공 후, Jenkins는 클러스터 구성 저장소의 Deployment YAML 파일에서 이미지 태그를 업데이트합니다.
    • 방법 1 (권장): Kustomize 또는 Helm과 같은 도구를 사용하여 이미지 태그를 변수로 관리하고, Jenkins에서 해당 변수 값을 변경합니다.
      • Kustomize 예시: kustomization.yaml에서 images 섹션의 newTag를 Jenkins에서 설정.
      • Helm 예시: values.yaml에서 image.tag를 Jenkins에서 설정 (helm template 또는 helm upgrade --install 사용).
    • 방법 2: sed, yq 등의 도구를 사용하여 YAML 파일을 직접 수정 (덜 권장 - 오류 발생 가능성 높음).
    • 변경 사항을 클러스터 구성 저장소에 commit & push 합니다.
    • 주의: Jenkins는 클러스터 구성 저장소에 대한 쓰기 권한이 있어야 합니다. (SSH key, personal access token 등 사용)
  4. Argo CD / Flux 동기화:
    • GitOps 도구는 클러스터 구성 저장소의 변경 사항을 주기적으로 (또는 Webhook을 통해) 감지합니다.
    • 변경된 YAML 파일을 기반으로 Kubernetes 클러스터의 리소스를 자동으로 생성/업데이트/삭제합니다. (Desired State Reconciliation)
    • 롤링 업데이트, Canary 배포 등은 GitOps 도구의 기능을 사용하여 구성합니다. (Argo CD Rollouts, Flux HelmRelease 등)
  5. Ansible의 역할
    • Ansible은 인프라 프로비저닝 등과 같은 작업을 초기에 한 번 실행하는 데 주로 사용.
    • Argo CD, Flux 와 같은 것들을 설치하는데에 사용할 수 있음 
            # Ansible Playbook (예시 - 초기 클러스터 프로비저닝)
---
- hosts: localhost
  become: true
  vars:
    cluster_name: my-eks-cluster
    region: us-west-2

  tasks:
    - name: Create EKS cluster (AWS)
      eks_cluster:
        name: "{{ cluster_name }}"
        region: "{{ region }}"
        # ... (EKS 클러스터 생성 옵션)
        state: present

    - name: Configure kubectl
      # ... (kubectl이 새 클러스터에 연결되도록 설정)

    - name: Install Argo CD
      k8s:
        state: present
        src: https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml
       

시나리오 12: 멀티 클러스터 및 하이브리드 환경에서의 애플리케이션 배포 및 관리

 

개요: 여러 Kubernetes 클러스터 (On-premise, Public Cloud)와 기존 VM 환경 (Bare Metal, Virtual Machines)에 걸쳐 애플리케이션을 배포하고 관리합니다. Jenkins와 Ansible을 사용하여 이기종 환경을 통합 관리하고, 애플리케이션 배포를 자동화합니다.

핵심 구성 요소:

  • Jenkins: CI/CD 파이프라인 오케스트레이션.
  • Ansible:
    • Kubernetes 클러스터 리소스 관리 (k8s 모듈).
    • VM 환경 (Bare Metal, Virtual Machines)에 대한 구성 관리 및 애플리케이션 배포 (SSH, WinRM 사용).
    • 다양한 환경 (Kubernetes, VM)에 대한 통합 Inventory 관리.
  • Service Mesh (선택 사항): Istio, Linkerd 등을 사용하여 여러 클러스터 간의 서비스 연결 및 트래픽 관리 (Multi-cluster service mesh).

단계 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 애플리케이션 빌드, 테스트 (이전 시나리오와 유사).
    • 대상 환경 (Kubernetes 클러스터, VM)을 파라미터로 받습니다.
    • Ansible Playbook을 호출할 때, 해당 환경에 맞는 Inventory 및 변수를 전달합니다.
  2. Ansible Inventory:
    • k8s_clusters: Kubernetes 클러스터 그룹. kubeconfig 파일 경로 지정.
    • vm_servers: VM 서버 그룹. SSH 연결 정보 (호스트, 사용자, SSH key) 지정. 
            [k8s_clusters]
k8s-cluster-1 kubeconfig=~/.kube/config-cluster-1
k8s-cluster-2 kubeconfig=~/.kube/config-cluster-2

[vm_servers]
vm-server-1 ansible_host=192.168.1.10 ansible_user=ubuntu ansible_ssh_private_key_file=~/.ssh/id_rsa
vm-server-2 ansible_host=192.168.1.11 ansible_user=centos ansible_ssh_private_key_file=~/.ssh/id_rsa

[all:children]
k8s_clusters
vm_servers
       
  3. Ansible Playbook (예시):
    • hosts: Jenkins에서 전달받은 target_env 변수에 따라 동적으로 대상 호스트 그룹 결정.
    • when: 조건문을 사용하여 특정 환경에서만 실행되는 작업을 정의. 
            ---
- hosts: "{{ target_env }}" # Jenkins에서 전달받는 환경 변수 (k8s_clusters, vm_servers 등)
  become: true
  vars:
    app_version: "{{ app_version }}"  # Jenkins에서 전달

  tasks:
    - name: Deploy to Kubernetes (when target_env is k8s_clusters)
      when: target_env == "k8s_clusters"
      k8s:
        state: present
        # ... (Deployment, Service 등 정의)
        kubeconfig: "{{ kubeconfig }}"  # Inventory에서 가져온 kubeconfig 사용

    - name: Deploy to VMs (when target_env is vm_servers)
      when: target_env == "vm_servers"
      # ... (VM에 대한 배포 작업 - 패키지 설치, 파일 복사, 서비스 시작 등)
      # 예:
      yum: # CentOS
        name: your-package
        state: present
      copy: # 파일 복사
          src: ./files/
          dest: /opt/
      service: # 서비스 시작
          name: your-service
          state: started
       
  4. Service Mesh (선택 사항):
    • 여러 Kubernetes 클러스터 간의 서비스 연결 및 트래픽 관리.
    • Istio, Linkerd 등을 Ansible로 설치 및 구성 (초기 설정).
    • VirtualService, DestinationRule 등을 Ansible로 관리 (필요한 경우).

 

시나리오 13: Kubernetes 기반의 AI/ML 모델 학습 및 배포 파이프라인

 

개요: Kubeflow, Seldon Core, BentoML 등과 같은 AI/ML 프레임워크를 사용하여 Kubernetes 클러스터에서 모델 학습, 서빙, 모니터링을 위한 파이프라인을 구축합니다. Jenkins와 Ansible을 사용하여 이 과정을 자동화하고, 인프라 및 리소스 관리를 수행합니다.

핵심 구성 요소:

  • Jenkins:
    • 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 모델 배포 등의 단계를 포함하는 파이프라인 오케스트레이션.
    • GPU 자원 할당 (필요한 경우).
  • Ansible:
    • Kubeflow, Seldon Core, BentoML 등과 같은 AI/ML 프레임워크 설치 및 구성.
    • Kubernetes 리소스 (Custom Resource Definitions - CRD, Deployments, Services 등) 관리.
    • GPU 노드 프로비저닝 (필요한 경우).
  • Kubeflow (또는 Seldon Core, BentoML):
    • Kubeflow Pipelines: 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등의 워크플로우를 정의하고 실행.
    • KFServing (또는 Seldon Core, BentoML): 학습된 모델을 Kubernetes 클러스터에 배포하고 서빙.
    • Katib: 하이퍼파라미터 튜닝.
  • 데이터 저장소: S3, GCS, MinIO 등과 같은 객체 스토리지 또는 분산 파일 시스템 (HDFS).
  • 모델 레지스트리 (선택 사항): MLflow, Seldon Core Model Registry 등.

단계 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 데이터 전처리: 데이터 저장소에서 데이터를 가져와 모델 학습에 적합한 형태로 변환.
    • 모델 학습: Kubeflow Pipelines 또는 Seldon Core, BentoML을 사용하여 모델 학습 작업 실행.
      • GPU 자원 요청 (필요한 경우): Kubernetes 리소스 요청 (resource requests/limits)을 사용하여 GPU 할당.
      • 하이퍼파라미터 튜닝 (Katib 사용).
    • 모델 평가: 학습된 모델의 성능 평가 (정확도, F1-score 등).
    • 모델 배포: KFServing, Seldon Core, BentoML 등을 사용하여 학습된 모델을 Kubernetes 클러스터에 배포.
      • Canary 배포, A/B 테스트 등을 구성 (필요한 경우).
    • 모델 모니터링: Prometheus, Grafana 등을 사용하여 배포된 모델의 성능 및 상태 모니터링.
  2. Ansible Playbook: 
          - hosts: localhost # 또는 Kubernetes API 서버
   become: false
   tasks:
      - name: Install Kubeflow (예시)
        k8s:
          state: present
          src: https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.x-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.yaml
            # ... (다른 Kubeflow 컴포넌트 설치 - Pipelines, KFServing, Katib 등)

      - name: Create GPU node pool (AWS 예시 - 다른 클라우드 프로바이더는 해당 모듈 사용)
         # cloud provider를 통해 GPU instance를 k8s cluster에 추가.
        ec2:
          # ... (GPU 인스턴스 생성 옵션)
        register: gpu_nodes

      - name: Label GPU nodes
        shell: "kubectl label nodes {{ item.private_dns_name }} nvidia.com/gpu=present"
        loop: "{{ gpu_nodes.instances }}"

      - name: Deploy custom resource (KFServing InferenceService 등)
        k8s:
          state: present
          # ... (CRD 및 CR 정의)

핵심 정리 및 추가 고려 사항:

  • GitOps: 시나리오 11과 같이 GitOps 방식을 적용하여 AI/ML 모델 학습 및 배포 파이프라인을 관리하는 것이 좋습니다. (Argo CD, Flux 등 활용)
  • 리소스 관리: GPU와 같은 특수 하드웨어를 효율적으로 관리하고, 필요에 따라 동적으로 할당/해제하는 것이 중요합니다. (Kubernetes Device Plugins, Node Selectors, Taints/Tolerations 등 활용)
  • 보안: 모델 및 데이터에 대한 접근 제어, 인증/인가, 암호화 등을 고려해야 합니다. (Kubernetes Secrets, RBAC, Network Policies, Service Mesh 등 활용)
  • 모니터링 및 로깅: 모델 학습 및 서빙 과정에서 발생하는 이벤트, 로그, 메트릭을 수집하고 분석하여 문제점을 파악하고 성능을 개선해야 합니다. (Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Fluentd, Kibana 등 활용)
  • 재현성 (Reproducibility): 모델 학습 및 배포 과정을 재현 가능하도록 구성하는 것이 중요합니다. (데이터 버전 관리, 코드 버전 관리, 환경 변수 관리, 컨테이너 이미지 사용 등)

 

 

시나리오 14: 멀티 클라우드 및 엣지 환경에서의 애플리케이션 배포 및 관리

 

개요: 여러 퍼블릭 클라우드 (AWS, GCP, Azure), 프라이빗 클라우드 (OpenStack, VMware vSphere), 엣지 환경 (소형 데이터센터, IoT 게이트웨이)에 걸쳐 애플리케이션을 배포하고 관리합니다. 중앙 집중식 관리 및 배포 파이프라인을 구축하고, 각 환경의 특성에 맞는 최적화된 구성을 적용합니다.

핵심 구성 요소 및 사용 도구:

  • Jenkins: CI/CD 파이프라인 오케스트레이션. 환경별 파이프라인 분기.
  • Ansible:
    • 다양한 환경 (클라우드, VM, 엣지)에 대한 인프라 프로비저닝 및 구성 관리.
    • 동적 인벤토리 (Dynamic Inventory)를 사용하여 각 환경의 리소스 정보를 자동으로 가져옴.
    • delegate_to를 사용하여 특정 작업은 특정 호스트에서 실행 (예: 클라우드 API 호출).
  • Terraform (선택 사항): 인프라를 코드로 정의하고 관리 (Infrastructure as Code - IaC). Ansible과 함께 사용하여 인프라 프로비저닝 자동화.
  • 컨테이너 레지스트리: Docker Hub, Quay.io, 또는 각 클라우드 프로바이더의 컨테이너 레지스트리 (ECR, GCR, ACR).
  • GitOps 도구 (선택 사항): Argo CD, Flux. 각 환경별 GitOps 구성을 분리 (예: 환경별 브랜치, 디렉토리).
  • Service Mesh (선택 사항): Istio, Linkerd, Kuma. 멀티 클러스터 및 하이브리드 환경에서 서비스 간 통신 관리 및 보안 강화.
  • 모니터링 및 로깅: Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Fluentd, Kibana (EFK). 각 환경에서 메트릭 및 로그를 수집하고 중앙 집중식 대시보드에서 시각화.
  • 보안:
    • Secrets Management: HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, Google Cloud Secret Manager.
    • Network Policies: Calico, Cilium. 클러스터 내 네트워크 트래픽 제어.
    • IAM (Identity and Access Management): 각 클라우드 프로바이더의 IAM, Kubernetes RBAC.

단계별 구현 방법 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 환경 변수 (예: TARGET_ENV)를 사용하여 대상 환경을 지정.
    • when 조건을 사용하여 환경별 파이프라인 단계를 분기.
    • Ansible Playbook 호출 시, 동적 인벤토리를 사용하고 delegate_to를 활용하여 특정 작업은 해당 환경의 관리 호스트에서 실행.
          // Jenkinsfile (예시)
pipeline {
    agent any
    parameters {
        choice(name: 'TARGET_ENV', choices: ['aws-dev', 'gcp-staging', 'onprem-prod', 'edge-site1'], description: 'Target environment')
    }
    stages {
        stage('Build') {
            // ... (이미지 빌드) ...
        }
        stage('Deploy') {
            when { expression { params.TARGET_ENV == 'aws-dev' } }
            steps {
                ansiblePlaybook(
                    inventory: 'inventory/aws-dynamic-inventory.py',
                    playbook: 'deploy-aws.yml',
                    extraVars: [app_version: "${env.BUILD_NUMBER}"]
                )
            }
        }
        stage('Deploy') { // GCP
          when { expression { params.TARGET_ENV == 'gcp-staging' }}
          steps {
            ansiblePlaybook(
                  inventory: 'inventory/gcp_compute.yml',
                  playbook: 'deploy_gcp.yml'
            )
          }

        }
        stage('Deploy') { // on-prem
          when { expression { params.TARGET_ENV == 'onprem-prod' }}
          steps {
            ansiblePlaybook(
                inventory: 'inventory/onprem.ini',
                playbook: 'deploy_onprem.yml'
            )
          }
        }
        stage('Deploy') { // edge
            when { expression { params.TARGET_ENV == 'edge-site1' } }
            steps {
                ansiblePlaybook(
                    inventory: 'inventory/edge.ini',
                    playbook: 'deploy-edge.yml',
                    extraVars: [app_version: "${env.BUILD_NUMBER}"]
                )
            }
        }
    }
}
     
  2. Ansible Playbook (환경별):
    • deploy-aws.yml (AWS):
      • AWS CLI 또는 Boto3 (Python SDK)를 사용하여 AWS 리소스 (EC2, EKS, RDS 등) 관리.
      • aws_ec2 (EC2 인스턴스), eks_cluster (EKS 클러스터), rds (RDS 인스턴스) 등 Ansible 모듈 사용.
      • delegate_to: localhost를 사용하여 AWS API 호출은 Jenkins 서버 (또는 Ansible 실행 호스트)에서 실행.
    • deploy-gcp.yml (GCP):
      • gcloud CLI 또는 Google Cloud Client Libraries for Python을 사용하여 GCP 리소스 (Compute Engine, GKE, Cloud SQL 등) 관리.
      • gcp_compute_instance , gcp_container_cluster 등 모듈 사용
      • delegate_to: localhost 사용.
    • deploy-onprem.yml (On-premise):
      • VMware vSphere, OpenStack 등의 API를 사용하여 VM 생성 및 관리.
      • vmware_guest , os_server 등 Ansible 모듈 사용.
      • SSH를 사용하여 VM에 직접 연결하여 구성 관리.
    • deploy-edge.yml (Edge):
      • 경량 Kubernetes 배포판 (k3s, MicroK8s) 설치 및 구성.
      • k3s , microk8s Ansible 모듈 또는 shell/command 모듈 사용.
      • 제한된 리소스 (CPU, 메모리, 스토리지)를 고려하여 애플리케이션 배포 최적화.
      • 원격 연결이 불안정할 수 있으므로, idempotent한 Ansible Playbook 작성 (반복 실행해도 동일한 결과 보장).
  3. 동적 인벤토리 (Dynamic Inventory):
    • AWS: aws_ec2 inventory plugin (Boto3 필요). EC2 인스턴스 정보를 자동으로 가져옴.
    • GCP: gcp_compute inventory plugin. Compute Engine 인스턴스 정보를 자동으로 가져옴.
    • On-premise: 정적 인벤토리 파일 (.ini) 또는 스크립트 기반 동적 인벤토리.
    • Edge: 정적 인벤토리 파일 또는 CMDB (Configuration Management Database) 연동.
  4. GitOps (선택 사항):
    • 각 환경 (AWS, GCP, On-premise, Edge)별로 별도의 Git 저장소 또는 브랜치/디렉토리를 사용하여 구성 관리.
    • Argo CD 또는 Flux를 사용하여 각 환경에 대한 GitOps 파이프라인 구성.
  5. Service Mesh (선택 사항):
    • Istio, Linkerd, Kuma 등을 사용하여 멀티 클러스터 서비스 메시 구성.
    • 여러 클러스터 및 VM 환경에서 서비스 간 통신을 안전하고 효율적으로 관리.
    • 트래픽 관리 (라우팅, 로드 밸런싱, Canary 배포), 보안 (mTLS, 인증/인가), 가시성 (메트릭, 로그, 트레이싱) 기능 활용.
  6. 모니터링 및 로깅:
  • 각 환경 (Prometheus Operator, Fluentd, Fluent Bit 등)에 에이전트 설치.
  • 중앙 집중식 대시보드 (Grafana, Kibana)에서 통합 모니터링 및 로깅.

 

시나리오 15: Kubernetes 기반의 이벤트 기반 마이크로서비스 아키텍처 구축 및 관리

 

개요: Kafka, RabbitMQ, NATS 등과 같은 메시징 시스템을 기반으로 하는 이벤트 기반 마이크로서비스 아키텍처를 Kubernetes에 구축하고, Jenkins와 Ansible을 사용하여 배포, 관리, 확장을 자동화합니다.

핵심 구성 요소 및 사용 도구:

  • Jenkins: CI/CD 파이프라인. 마이크로서비스 빌드, 테스트, 배포.
  • Ansible:
    • 메시징 시스템 (Kafka, RabbitMQ, NATS 등) 설치 및 구성.
    • 마이크로서비스 배포 (Kubernetes Deployments, Services).
    • KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling) 설치 및 구성.
  • 메시징 시스템: Kafka, RabbitMQ, NATS.
  • KEDA: 이벤트 소스 (Kafka topic, RabbitMQ queue 등)의 메트릭을 기반으로 Kubernetes Deployments를 자동으로 스케일링.
  • Prometheus (선택 사항): 메시징 시스템 및 마이크로서비스의 메트릭 수집. KEDA와 연동하여 스케일링 결정에 활용.
  • Grafana (선택 사항): 메트릭 시각화.
  • Strimzi (Kafka on Kubernetes): Kafka 클러스터를 Kubernetes에서 쉽게 배포하고 관리할 수 있도록 하는 Operator.
  • RabbitMQ Cluster Operator: RabbitMQ 클러스터를 Kubernetes에서 관리.

단계별 구현 방법 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 각 마이크로서비스에 대한 개별 CI/CD 파이프라인 구성.
    • 빌드, 테스트, Docker 이미지 생성 및 레지스트리 푸시.
    • Ansible Playbook 호출하여 Kubernetes에 배포.
    • KEDA ScaledObject (또는 HorizontalPodAutoscaler) 정의 및 배포.
          // 각 마이크로 서비스에 대한 파이프라인
  2. Ansible Playbook:
    • 메시징 시스템 설치 및 구성:
      • Kafka: Strimzi Operator를 사용하여 Kafka 클러스터 배포. Kafka topic 생성.
      • RabbitMQ: RabbitMQ Cluster Operator를 사용하여 RabbitMQ 클러스터 배포. Exchange, Queue 생성.
      • NATS: NATS Streaming Server (STAN) 또는 NATS JetStream 설치 및 구성.
            # Ansible Playbook (Kafka with Strimzi 예시)
---
- hosts: localhost
  become: false
  tasks:
    - name: Install Strimzi Operator
      k8s:
        state: present
        src: https://strimzi.io/install/latest?namespace=kafka # namespace 지정

    - name: Create Kafka cluster
      k8s:
        state: present
        definition:
          apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
          kind: Kafka
          metadata:
            name: my-kafka-cluster
            namespace: kafka
          spec:
            kafka:
              version: 3.x.x # 버전
              replicas: 3 # broker 수
              # ... (Kafka 설정) ...
            zookeeper:
              replicas: 3
              # ... (Zookeeper 설정) ...
            entityOperator: # Topic, User Operator
              topicOperator: {}
              userOperator: {}

    - name: Create Kafka topic
      k8s:
        state: present
        definition:
          apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
          kind: KafkaTopic
          metadata:
            name: my-topic
            namespace: kafka
            labels:
              strimzi.io/cluster: my-kafka-cluster # 연결할 cluster 명시
          spec:
            partitions: 3
            replicas: 2
            # ... (Topic 설정) ...
       
    • 마이크로서비스 배포:
      • Kubernetes Deployments, Services 생성.
      • k8s 모듈 사용.
      • 환경 변수를 사용하여 메시징 시스템 연결 정보 (broker 주소, topic/queue 이름 등) 주입.
    • KEDA 설치 및 구성:
      • KEDA Operator 설치.
      • ScaledObject 리소스를 사용하여 각 마이크로서비스에 대한 자동 스케일링 규칙 정의.
      • ScaledObject에서 Kafka topic, RabbitMQ queue 등의 메트릭 (메시지 수, consumer lag 등)을 기반으로 스케일링 트리거 설정.
            # Ansible Playbook (KEDA 설치 및 ScaledObject 예시)
---
- hosts: localhost
  become: false
  tasks:
    - name: Install KEDA
      k8s:
        state: present
        src: https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.x.x/keda-2.x.x.yaml # 버전 확인

    - name: Create ScaledObject (Kafka 예시)
      k8s:
        state: present
        definition:
          apiVersion: keda.sh/v1alpha1
          kind: ScaledObject
          metadata:
            name: my-kafka-scaledobject
            namespace: my-namespace
          spec:
            scaleTargetRef:
              name: my-microservice-deployment # 스케일링 대상 Deployment
            triggers:
              - type: kafka
                metadata:
                  bootstrapServers: my-kafka-cluster-kafka-bootstrap.kafka:9092
                  consumerGroup: my-consumer-group
                  topic: my-topic
                  lagThreshold: "100" # 메시지 lag 임계치
       
  3. Prometheus 및 Grafana (선택 사항):
    • Kafka Exporter, RabbitMQ Exporter 등을 사용하여 메시징 시스템 메트릭 수집.
    • 마이크로서비스에서 자체 메트릭 (처리량, 지연 시간 등) 노출.
    • KEDA에서 제공하는 메트릭 (desired replicas, actual replicas 등) 수집.
    • Grafana 대시보드에서 시각화.

 

시나리오 16: Kubernetes에서의 데이터베이스 관리 자동화 (DBaaS)

 

개요: Kubernetes 클러스터 내에서 다양한 종류의 데이터베이스 (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis 등)를 서비스 형태로 제공 (DBaaS - Database as a Service)하고, Jenkins와 Ansible을 사용하여 데이터베이스 프로비저닝, 구성, 백업, 복구, 확장을 자동화합니다.

핵심 구성 요소 및 사용 도구:

  • Jenkins: CI/CD 파이프라인, 데이터베이스 프로비저닝 워크플로우.
  • Ansible:
    • 데이터베이스 Operator 설치 및 구성.
    • 데이터베이스 인스턴스 생성, 구성, 백업, 복구, 확장.
    • 사용자 및 권한 관리.
  • Kubernetes Operators:
    • PostgreSQL: Zalando Postgres Operator, Crunchy Data PostgreSQL Operator, KubeDB.
    • MySQL: Oracle MySQL Operator, Presslabs MySQL Operator, KubeDB.
    • MongoDB: MongoDB Community Kubernetes Operator, Percona Operator for MongoDB, KubeDB.
    • Redis: Redis Operator, KubeDB.
  • Helm (선택 사항): Operator 및 데이터베이스 인스턴스 배포를 위한 Helm Chart 관리.
  • Velero (선택 사항): Kubernetes 클러스터 리소스 및 Persistent Volume 백업 및 복구.
  • Prometheus와 Grafana: 데이터베이스 모니터링

단계별 구현 방법 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 데이터베이스 인스턴스 생성, 삭제, 구성 변경, 백업, 복구 등의 워크플로우 정의.
    • 사용자 입력을 파라미터로 받음 (데이터베이스 종류, 버전, 리소스, 사용자 이름/암호 등).
    • Ansible Playbook 호출.
  2. Ansible Playbook:
    • Operator 설치: Helm Chart 또는 YAML 파일을 사용하여 선택한 데이터베이스 Operator 설치.
    • 데이터베이스 인스턴스 생성: Operator에서 제공하는 Custom Resource (CR)를 사용하여 데이터베이스 인스턴스 생성.
      • CR에 데이터베이스 종류, 버전, 리소스 (CPU, 메모리, 스토리지), 사용자 이름/암호, 백업 설정 등을 지정.
      • k8s 모듈 사용.
    • 데이터베이스 구성:
      • Operator에서 제공하는 기능을 사용하여 데이터베이스 설정 변경 (예: PostgreSQL의 postgresql.conf, MySQL의 my.cnf).
      • 필요한 경우, kubectl exec를 사용하여 데이터베이스 컨테이너 내에서 명령어 실행.
    • 사용자 및 권한 관리:
      • Operator에서 제공하는 기능을 사용하거나, kubectl exec를 사용하여 데이터베이스 내에서 사용자 및 권한 생성/변경/삭제.
    • 백업 및 복구:
      • Operator에서 제공하는 백업 및 복구 기능 사용 (예: Zalando Postgres Operator의 scheduledbackup CR).
      • Velero를 사용하여 Persistent Volume 백업 및 복구 (Operator와 통합 필요).
    • 확장:
      • Operator에서 제공하는 기능을 사용하여 데이터베이스 인스턴스 수 (replicas) 또는 리소스 (CPU, 메모리) 조정.
  3. Helm (선택 사항):
    • Operator 및 데이터베이스 인스턴스 배포를 위한 Helm Chart 생성 및 관리.
    • Jenkins Pipeline에서 helm upgrade --install 명령어를 사용하여 배포 자동화.
  4. Velero (선택 사항):
    • Kubernetes 클러스터 리소스 및 Persistent Volume 백업 및 복구.
    • Jenkins Pipeline에서 Velero CLI를 사용하여 백업 및 복구 작업 자동화.
    • 데이터베이스 Operator와 통합하여 백업 전에 데이터베이스를 quiesce (쓰기 중지)하고, 복구 후에 unquiesce (쓰기 재개)하는 등의 작업 수행.

 

시나리오 17: A/B 테스트 및 Feature Flag를 활용한 점진적 배포

 

개요: 새로운 기능 또는 변경 사항을 전체 사용자에게 배포하기 전에, 일부 사용자에게만 먼저 노출하여 성능 및 반응을 테스트하고 (A/B 테스트), Feature Flag를 사용하여 기능을 동적으로 활성화/비활성화합니다. Jenkins, Ansible, Istio (또는 다른 Service Mesh), Feature Flag 관리 도구를 사용하여 이 과정을 자동화합니다.

핵심 구성 요소 및 사용 도구:

  • Jenkins: CI/CD 파이프라인. 빌드, 테스트, 배포, A/B 테스트 구성, Feature Flag 업데이트.
  • Ansible:
    • Istio (또는 다른 Service Mesh) 설치 및 구성.
    • VirtualService, DestinationRule 등을 사용하여 A/B 테스트를 위한 트래픽 라우팅 규칙 구성.
  • Service Mesh: Istio, Linkerd, Consul Connect. 트래픽 관리, A/B 테스트, Canary 배포.
  • Feature Flag 관리 도구: LaunchDarkly, Unleash, ConfigCat, 또는 자체 개발 솔루션.
  • 애플리케이션: Feature Flag SDK를 사용하여 코드 내에서 기능 활성화/비활성화 로직 구현.

단계별 구현 방법 및 고려 사항:

  1. Jenkins Pipeline:
    • 새로운 기능에 대한 코드 변경 감지.
    • 빌드, 테스트, Docker 이미지 생성 및 레지스트리 푸시.
    • Ansible Playbook 호출하여 Istio VirtualService 및 DestinationRule 업데이트 (A/B 테스트 구성).
    • Feature Flag 관리 도구 API 호출하여 Feature Flag 상태 업데이트 (새 기능 활성화/비활성화).
  2. Ansible Playbook:
    • Istio 설치 및 구성 (초기 설정):
          # istio 설치
     
    • A/B 테스트 구성:
      • Istio VirtualService 및 DestinationRule을 사용하여 트래픽을 두 가지 버전의 Deployment (A, B)로 분할.
      • k8s 모듈 사용.
      • HTTP header, cookie, 사용자 ID 등을 기반으로 트래픽 분할 (예: 특정 사용자 그룹에게만 새 기능 노출).
      • 트래픽 비율을 점진적으로 조정 (예: 처음에는 A: 90%, B: 10% -> A: 50%, B: 50% -> A: 0%, B: 100%).
            ---
- hosts: localhost
  become: false
  vars:
    version_a_tag: "{{ version_a_tag }}"  # 이전 버전 이미지 태그
    version_b_tag: "{{ version_b_tag }}"  # 새 버전 이미지 태그
    traffic_split_a: 90 # A 버전 트래픽 비율 (%)
    traffic_split_b: 10 # B 버전 트래픽 비율 (%)

  tasks:
  - name: Deploy version A
    # ... version A deployment 생성/업데이트 ...
  - name: Deploy version B
   # ... version B deployment 생성/업데이트 ...
  - name: Create/Update Istio VirtualService
    k8s:
      state: present
      definition:
        apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
        kind: VirtualService
        metadata:
          name: my-app-virtualservice
          namespace: my-namespace
        spec:
          hosts:
            - my-app.example.com
          http:
            - route:
                - destination:
                    host: my-app-service
                    subset: version-a
                  weight: "{{ traffic_split_a }}"
                - destination:
                    host: my-app-service
                    subset: version-b
                  weight: "{{ traffic_split_b }}"

  - name: Create/Update Istio DestinationRule
    k8s:
      state: present
      definition:
        apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
        kind: DestinationRule
        metadata:
          name: my-app-destinationrule
          namespace: my-namespace
        spec:
          host: my-app-service
          subsets:
            - name: version-a
              labels:
                version: version-a
            - name: version-b
              labels:
                version: version-b
       
  3. Feature Flag 관리 도구:
    • LaunchDarkly, Unleash, ConfigCat 등의 API를 사용하여 Feature Flag 상태 (활성화/비활성화)를 원격으로 제어.
    • Jenkins Pipeline에서 API 호출 (curl, Python requests 등)을 사용하여 Feature Flag 업데이트.
    • 사용자 ID, 속성, 세그먼트 등을 기반으로 Feature Flag 타겟팅 (특정 사용자 그룹에게만 기능 활성화).
  4. 애플리케이션:
    • Feature Flag SDK (LaunchDarkly SDK, Unleash SDK 등)를 사용하여 코드 내에서 Feature Flag 값에 따라 기능을 활성화/비활성화.
    • 새로운 기능은 Feature Flag 뒤에 숨겨서 배포하고, A/B 테스트 또는 점진적 롤아웃을 통해 안전하게 활성화.

핵심 정리:

  • 멀티 클라우드/엣지: 다양한 환경에 대한 자동화된 배포 및 관리. 동적 인벤토리, delegate_to, 환경별 Playbook 활용.
  • 이벤트 기반 마이크로서비스: Kafka, RabbitMQ, KEDA 등을 사용하여 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 아키텍처 구축.
  • Kubernetes DBaaS: 데이터베이스 Operator를 사용하여 Kubernetes 내에서 데이터베이스 프로비저닝, 구성, 백업, 복구 자동화.
  • A/B 테스트/Feature Flag: Istio와 Feature Flag 관리 도구를 사용하여 안전하고 점진적인 기능 배포.

이러한 복잡한 시나리오들은 실제 엔터프라이즈 환경에서 자주 접하게 되는 문제들을 해결하고, Kubernetes 기반의 애플리케이션 개발 및 운영을 효율화하는 데 도움이 될 것입니다. 각 시나리오는 특정 기술 스택에 국한되지 않고, 다양한 도구와 접근 방식을 제시하여 유연성을 높였습니다.