Cloud Native Platforms

Cloud Native Platforms

클라우드 네이티브 플랫폼 (Cloud Native Platforms) 은 CNCF 가 정의한 클라우드 컴퓨팅 모델을 기반으로 구축된 현대적 애플리케이션 플랫폼으로, 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발, 배포, 운영하기 위한 아키텍처와 도구들의 집합이다. 이러한 플랫폼은 마이크로서비스 (Microservices), 컨테이너 (Container), 오케스트레이션 (Orchestration), 서비스 메시 (Service Mesh), CI/CD(지속적 통합 및 배포) 등의 기술을 활용하여 확장성과 유연성을 제공한다.

클라우드 네이티브 앱은 클라우드가 제공하는 확장성, 탄력성, 복원성, 유연성을 활용하도록 설계 및 구축되었다. 이 플랫폼들은 컨테이너, 마이크로서비스, 선언형 API, 변경 불가능한 인프라 등의 핵심 구성요소를 포함하여, 비즈니스 요구사항에 신속하게 대응할 수 있는 탄력적이고 관리 가능한 시스템을 구현한다.

Kubernetes 를 중심으로 한 오케스트레이션과 GitOps 가 표준화되며, CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 는 이를 “탄력성·관측성·자동화” 로 정의한다.

핵심 개념

Cloud Native Platforms 는 클라우드 환경에서 확장성과 탄력성, 이식성, 복원력을 극대화할 수 있도록 설계된 애플리케이션 실행 기반이다. 개발자 중심의 자율성과 자동화 기능을 통해 빠른 배포와 민첩한 운영을 실현한다.

핵심 특성 및 구성 요소:

실무 중심 확장 개념:

1. GitOps

   • Git 저장소를 단일 소스로 사용하여 애플리케이션 및 인프라를 선언적으로 배포
   • 예: ArgoCD, Flux

2. Self-Service Platform Engineering

   • 개발자가 직접 인프라 및 파이프라인을 구성/배포할 수 있도록 플랫폼 팀이 도구와 인터페이스 제공
   • 예: Backstage, Crossplane

3. 멀티 클라우드/하이브리드 클라우드 지원

   • 플랫폼은 AWS, Azure, GCP 뿐만 아니라 온프레미스 OpenStack, vSphere 등 다양한 환경을 통합
   • 예: Rancher, Anthos

4. 서버리스 연동

   • FaaS(Function as a Service) 기반 워크로드와 컨테이너 기반 워크로드를 통합 운영
   • 예: Knative, OpenFaaS

주요 가치:

배경

전통적 아키텍처의 한계:

• 모놀리식 애플리케이션의 확장성 제약
• 물리 서버 의존성
• 수동 배포 프로세스
• 단일 장애점 (Single Point of Failure)

클라우드 네이티브 등장 배경:

• Google 의 Borg 시스템: Kubernetes 의 모태가 된 내부 컨테이너 오케스트레이션
• 마이크로서비스 아키텍처 확산: Netflix, Amazon 의 성공 사례
• DevOps 문화 확산: 개발과 운영의 통합
• CNCF 설립 (2015 년): 클라우드 네이티브 생태계 표준화

목적 및 필요성

비즈니스 목적:

• 시장 출시 시간 단축: 빠른 기능 개발 및 배포
• 비용 최적화: 자원 사용량 기반 과금
• 글로벌 확장성: 멀티 리전 배포 지원
• 혁신 가속화: 실험과 반복 개발 문화

기술적 필요성:

• 확장성 (Scalability): 수요에 따른 자동 확장
• 탄력성 (Resilience): 장애 복구 자동화
• 이식성 (Portability): 벤더 락인 방지
• 관찰 가능성 (Observability): 시스템 상태 실시간 모니터링 n

주요 기능 및 역할

• 애플리케이션 패키징 및 배포: 컨테이너 기반으로 애플리케이션을 패키징 및 배포.
• 자동 확장 및 축소: 트래픽에 따라 자동으로 리소스 확장/축소.
• 장애 대응 및 셀프 힐링: 장애 발생 시 자동 복구.
• 서비스 디스커버리 및 로드밸런싱: 서비스 간 통신 및 트래픽 분산.
• 모니터링 및 로깅: 시스템 상태 및 성능 실시간 모니터링.

특징

클라우드 네이티브의 핵심 특징:

• 분산 아키텍처: 단일 장애점 제거
• 모듈화 (마이크로서비스): 애플리케이션을 독립적 서비스로 분할.
• 컨테이너화: 애플리케이션과 의존성을 컨테이너로 패키징.
• API 우선 설계: 모든 구성요소가 API 를 통해 상호작용
• 데이터와 상태 분리: 상태 비저장 (Stateless) 설계
• 자동화 중심: 배포, 확장, 장애 복구 등 자동화하여 수동 개입을 최소화.
• 관찰 가능성: 로깅, 메트릭, 트레이싱 내장
• 확장성 및 탄력성: 리소스 동적 확장/축소.

Cloud Native Principles(클라우드 네이티브 원칙)

Cloud-Native Platform 의 작동 흐름

클라우드 네이티브 플랫폼 작동 흐름:

sequenceDiagram
    participant Dev as 개발자
    participant Git as Git Repository
    participant CI as CI/CD Pipeline
    participant Registry as Container Registry
    participant K8s as Kubernetes
    participant Monitor as Monitoring

    Dev->>Git: 코드 커밋
    Git->>CI: Webhook 트리거
    CI->>CI: 빌드 & 테스트
    CI->>Registry: 컨테이너 이미지 푸시
    CI->>K8s: 배포 매니페스트 적용
    K8s->>K8s: Pod 스케줄링
    K8s->>Monitor: 메트릭 수집
    Monitor->>Dev: 알림 및 대시보드

• GitOps 를 기반으로 CI/CD 파이프라인에서 컨테이너 이미지 생성 → 레지스트리 → Kubernetes 로 배포
• Kubernetes 가 헬스체크, 롤백, 스케일링 담당
• 서비스 메시가 보안·통신·트래픽 관리
• Prometheus, Jaeger, Grafana 등으로 전체 시스템 관찰 및 대응

구조 및 아키텍처

클라우드 네이티브 플랫폼 전체 아키텍처:

graph TB
    subgraph "Application Layer"
        App1[Microservice A]
        App2[Microservice B]
        App3[Microservice C]
    end
    
    subgraph "Service Mesh Layer"
        SM[Service Mesh - Istio]
        Proxy1[Envoy Proxy]
        Proxy2[Envoy Proxy]
        Proxy3[Envoy Proxy]
    end
    
    subgraph "Container Orchestration Layer"
        K8s[Kubernetes Control Plane]
        Worker1[Worker Node 1]
        Worker2[Worker Node 2]
        Worker3[Worker Node 3]
    end
    
    subgraph "Container Runtime Layer"
        Docker[Container Runtime]
        Storage[Persistent Storage]
        Network[Container Network]
    end
    
    subgraph "Infrastructure Layer"
        Cloud[Cloud Infrastructure]
        VM1[Virtual Machine]
        VM2[Virtual Machine]
        VM3[Virtual Machine]
    end
    
    subgraph "CI/CD & GitOps"
        Git[Git Repository]
        Pipeline[CI/CD Pipeline]
        ArgoCD[ArgoCD]
    end
    
    subgraph "Observability"
        Prometheus[Prometheus]
        Grafana[Grafana]
        Jaeger[Jaeger]
    end

    App1 --- Proxy1
    App2 --- Proxy2
    App3 --- Proxy3
    
    Proxy1 --- SM
    Proxy2 --- SM
    Proxy3 --- SM
    
    SM --- K8s
    K8s --- Worker1
    K8s --- Worker2
    K8s --- Worker3
    
    Worker1 --- Docker
    Worker2 --- Docker
    Worker3 --- Docker
    
    Docker --- Cloud
    Cloud --- VM1
    Cloud --- VM2
    Cloud --- VM3
    
    Git --> Pipeline
    Pipeline --> ArgoCD
    ArgoCD --> K8s
    
    K8s --> Prometheus
    Prometheus --> Grafana
    SM --> Jaeger

아키텍처 계층별 구성

필수 구성요소

선택 구성요소

전통적 Vs 클라우드 네이티브 아키텍처

주요 차이점 심층 분석

1. 확장 메커니즘

• 전통적: CPU/RAM 업그레이드 필요 (5-10 분 다운타임 발생)
• 클라우드 네이티브: Pod 복제본 자동 생성 (30 초 내 확장 완료)

2. 실패 시나리오 대응

graph LR
A[전통적] --> B[단일 장애점] --> C[전체 시스템 마비]
D[클라우드] --> E[장애 서비스 격리] --> F[자동 교체 시작]

3. 비용 비교 예시

아키텍처 선택 가이드

구현 기법

• 핵심 전략: 모든 구성은 자동화, 확장성, 가시성, 분산성, 복원력을 중심으로 이루어진다.
• 조합 기반 아키텍처: GitOps + Kubernetes + Service Mesh + Observability 는 현재 클라우드 네이티브 플랫폼의 표준 조합으로 자리잡음.
• 플랫폼 기반 운영: EKS/GKE/AKS 등 클라우드 매니지드 서비스 활용 시, 많은 구현 기법이 추상화되어 운영 부담이 감소함.
• 보안 및 정책 중요성 증가: 플랫폼 레벨의 자동화가 보편화됨에 따라 DevSecOps 및 정책 기반 제어가 필수로 요구됨.

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

Best Practice 시나리오 및 도입 우선순위 전략

전략적 도입 흐름

문제점

문제별 우선 대응 전략

실제 도구 구성 예시

도전 과제

분류 기준에 따른 종류 및 유형

• 배포 환경 분류
  퍼블릭·프라이빗·하이브리드·멀티클라우드는 클라우드 배포 모델의 대표적인 4 가지 유형이며, 각 조직의 보안, 비용, 성능 요구사항에 따라 최적 조합을 구성할 수 있다.

• 관리 방식 분류
  관리 수준에 따라 완전·부분·셀프 관리 방식이 있으며, 조직의 운영 역량과 요구 사항에 맞춰 선택해야 한다.

• 아키텍처 스타일 분류
  컨테이너·서버리스·서비스 메시 중심 설계는 주요 운영 및 개발 요구사항 (확장성, 이벤트 처리, 통신 제어 등) 에 따라 선택되며, 상호 병행적으로 사용 가능성이 높다.

• 특화 영역
  데이터 플랫폼은 머신러닝 등 고유 워크로드에 최적화되어 있으며, 엣지 컴퓨팅은 경량화된 환경에서 유연하게 동작할 수 있는 플랫폼이 요구될 때 사용된다. 보안 중심 플랫폼은 DevSecOps 및 컴플라이언스 환경에서 필수이다.

실무 사용 예시

• 이벤트 기반 아키텍처: Kafka, Kinesis 사용 사례에서 메시징 기반 시스템이 확산됨.
• GitOps + CI/CD: Jenkins X, Argo CD, Tekton 등 자동화 툴 연결로 개발 효율/속도 향상.
• 경량 컨테이너 + 엣지 환경: K3s 사례에서 IoT 및 엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가.
• 게임 서버 및 데이터 서비스: Agones, Spark 등 특화 플랫폼의 클라우드 네이티브 적용.
• Observability 중심 환경: Prometheus, Jaeger 등을 통한 실시간 모니터링·디버깅 가능.

활용 사례

사례 1: Netflix 의 마이크로서비스 아키텍처

시스템 구성:

• 컨테이너 플랫폼: AWS ECS, Kubernetes
• 서비스 디스커버리: Eureka
• API 게이트웨이: Zuul
• 회로 차단기: Hystrix
• 모니터링: Atlas, Spectator
• 배포: Spinnaker

시스템 구성 다이어그램:

graph TB
    subgraph "Client Layer"
        Mobile[Mobile App]
        Web[Web Browser]
        TV[Smart TV]
    end
    
    subgraph "API Gateway"
        Zuul[Zuul Gateway]
    end
    
    subgraph "Microservices"
        User[User Service]
        Content[Content Service]
        Recommendation[Recommendation Service]
        Playback[Playback Service]
    end
    
    subgraph "Data Layer"
        Cassandra[Cassandra]
        DynamoDB[DynamoDB]
        S3[Amazon S3]
    end
    
    subgraph "Infrastructure"
        ECS[Amazon ECS]
        LoadBalancer[Elastic Load Balancer]
        CloudWatch[CloudWatch]
    end

    Mobile --> Zuul
    Web --> Zuul
    TV --> Zuul
    
    Zuul --> User
    Zuul --> Content
    Zuul --> Recommendation
    Zuul --> Playback
    
    User --> Cassandra
    Content --> S3
    Recommendation --> DynamoDB
    Playback --> S3
    
    ECS --> User
    ECS --> Content
    ECS --> Recommendation
    ECS --> Playback
    
    LoadBalancer --> Zuul
    CloudWatch --> ECS

Workflow:

1. 요청 라우팅: 클라이언트 → Zuul API Gateway → 적절한 마이크로서비스
2. 서비스 발견: Eureka 를 통한 동적 서비스 위치 확인
3. 부하 분산: Ribbon 을 통한 클라이언트 사이드 로드 밸런싱
4. 장애 격리: Hystrix 회로 차단기로 cascading failure 방지
5. 모니터링: 실시간 메트릭 수집 및 알림

역할:

• 확장성: 개별 서비스 단위로 독립적 확장
• 안정성: 서비스 격리를 통한 장애 전파 방지
• 개발 속도: 팀별 독립적 개발 및 배포
• 기술 다양성: 서비스별 최적 기술 스택 선택

기존 모놀리식 대비 차이점:

• 배포 주기: 분기별 → 일일 수백 회
• 장애 영향도: 전체 시스템 → 개별 서비스
• 개발 팀 구조: 단일 대형 팀 → 소규모 자율 팀
• 기술 스택: 단일 언어/프레임워크 → 다양한 기술 조합

사례 2: Grid Dynamics - AI/ML 플랫폼 구축 및 멀티 테넌시 통합

시스템 구성:

• Kubernetes 기반 인프라: GPU 지원 노드 포함
• Device Plugin: NVIDIA GPU 자원 스케줄링
• Namespace + RBAC: 테넌트 격리
• Flux/CD: GitOps 통한 선언적 배포
• Observability Stack: Prometheus + Perses + AI Alerting

Workflow:

1. 개발자는 Git 에 모델 정의/코드 push
2. Flux 가 자동으로 CI 트리거 → 이미지 빌드
3. GPU 노드에 배포, 각 테넌트별 namespace 에 분리
4. Prometheus → Perses → 알람
5. Dynatrace Davis AI 로 이상 진단

역할 및 도입효과 비교:

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

클라우드 네이티브 성숙도 모델

1. 레벨 1–기본 컨테이너화

   • 도커 기반 컨테이너로 포장, 간소한 CI/CD 파이프 구축
   • 빠른 패치 및 릴리즈, 초기 자동화 달성

2. 레벨 2–오케스트레이션 도입

   • 쿠버네티스 클러스터 도입 및 마이크로서비스 분리
   • 수평/수직 확장, 헬스체크 통한 복원력 강화

3. 레벨 3–플랫폼 통합

   • Istio/Linkerd 등 서비스 메시 도입
   • Argo CD/Flux GitOps 워크플로우 구축
   • Prometheus, Grafana, Jaeger 기반 통합 관찰성 확보

4. 레벨 4–고도화

   • 멀티 클라우드 및 하이브리드 운영
   • 내부 플랫폼 (IDP) 구축 및 플랫폼 엔지니어링 방향 전환
   • Kubeflow, MLflow 를 통한 AI/ML 파이프라인 통합

5. 레벨 5–최적화

   • FinOps (비용·리소스 운영 최적화)
   • CI/CD 내 보안 검사, OPA 정책 자동화
   • Kubernetes Event‑Driven Autoscaling, 셀프 힐링 구현

주목할 내용

• 신기술 분야에서는 성능과 관찰성, 컨테이너 대체 기술 관련 최신 트렌드를 포함한다.
• 플랫폼 항목은 조직 내부 및 멀티/엣지 클라우드 환경에서의 플랫폼 구축을 지원한다.
• 보안 카테고리는 공급망, 제로 트러스트, 정책 자동화 중심의 전방위 보안 전략을 정리.
• AI/ML 영역은 데이터부터 모델 운영까지 머신러닝 워크플로의 자동화, 최적화, 서빙 영역을 포괄한다.

주제와 관련하여 반드시 학습해야 할 내용

용어 정리

참고 및 출처

공식 문서 및 표준

• CNCF (Cloud Native Computing Foundation)
• Kubernetes 공식 문서
• Docker 공식 문서
• Istio 공식 문서
• Prometheus 공식 문서

주요 아티클 및 백서

• What is Cloud Native? - AWS
• Welcome to the Service Mesh Era - Google Cloud
• What is Serverless? - Red Hat
• GitOps - Continuous Deployment for Cloud Native Applications
• What Is Cloud Native? - Akamai
• What Is Cloud Native? - Palo Alto Networks
• What Is Cloud Native? - Oracle
• Cloud Native Architecture - Okta
• What Is Cloud Native Platform? - Boomi
• Cloud Native Architecture - Successive Technologies
• Cloud Native Applications Handbook - OutSystems

기술 벤더 및 플랫폼

• Amazon EKS
• Google Kubernetes Engine (GKE)
• Azure Kubernetes Service (AKS)
• Red Hat OpenShift

커뮤니티 및 오픈소스 프로젝트

• CNCF Landscape
• Kubernetes GitHub
• Istio GitHub
• Prometheus GitHub

교육 및 인증

• Kubernetes 공식 트레이닝
• CNCF 인증 프로그램
• Cloud Native Operational Excellence (CNOE)

산업 동향 및 보고서

• CNCF Annual Survey 2024
• Cloud Native Now - 2024 DevOps 동향
• Cloud Native Architecture 시리즈 - InfoQ
• Cloud Native Computing in Action - YouTube