HomeLab 프로젝트
개요 및 목적
- 현대 IT 환경에서 컨테이너 오케스트레이션은 필수적
- 하지만 운영과 관리에는 상당한 인력과 자원이 소요
- 가정에서 구축해서 혼자 쓰는 클러스터인만큼 AI 기술과 자동화 도구를 활용하여 효율적으로 클러스터를 구성하고 운영하는 방안 고민함
- 최소한의 운영 비용과 최대한의 자동화 구현을 통해 엔지니어의 업무 부담을 줄이고, 시스템의 안정성과 보안성을 확보하는 것이 핵심
클러스터 구성 목표 및 요구사항
- 자동화된 배포 및 관리: 모든 구성 요소는 GitHub + ArgoCD를 통해 GitOps 방식으로 자동 배포 및 관리
- 데이터 보호 및 복구: PVC에 대한 백업/복구 기능 및 스냅샷 백업 지원
- 빠른 마이그레이션: 클러스터 전체 구성을 30분 이내 복구 가능
- 통합 환경 제공: 인증, 모니터링, 비밀 관리, GitOps 환경의 통합 제공
- 오픈소스 기반: 모든 도구는 라이센스 비용 최소화를 위한 오픈소스 솔루션 사용
- AI 자동화: 인공지능 기술을 활용한 운영 및 관리 자동화
- 멀티 클러스터 환경: 관리 클러스터와 서비스 클러스터 분리를 통해 관리 클러스터는 안정적으로 사용할 수 있게 한다
상세 요구사항
- 운영 자동화: 패턴 기반 업무를 AI로 자동화하여 엔지니어의 업무 부담 경감
- 보안 자동화: 자동화된 보안 취약점 스캔 및 대응 체계 구축
- 비용 효율성: 리소스 사용 효율화 및 불필요한 비용 최소화
- 확장성: 필요에 따라 용이하게 확장 가능한 아키텍처 구성
- 자가 복구: 장애 발생 시 자동 감지 및 복구 기능 제공
- 멀티 클러스터: 관리 서비스와 운영 서비스를 위한 클러스터가 분리
클러스터 아키텍처
- 인프라 레이어
- Virtualbox 기반 가상화 환경을 통한 VM 관리 (손쉬운 사용)
- VM 스냅샷 기능을 통한 빠른 백업 및 복구 지원
- 30분 이내 완전한 클러스터 재구성 가능한 자동화 스크립트 제공
- 쿠버네티스 코어 레이어
- 기본 쿠버네티스 클러스터 구성
- 확장성 및 고가용성을 위한 멀티 노드 구성
- 자가 복구 기능이 포함된 컨트롤 플레인 설계
- GitOps 및 CI/CD 레이어
- GitHub/Gitea를 통한 코드 관리
- ArgoCD를 통한 선언적 배포 자동화
- GitHub Runner Scale Set Controller를 통한 CI/CD 자동화
- 애플리케이션 서비스 레이어
- 개발 도구, 모니터링 도구, 보안 도구 등 클러스터 서비스 구성
- 각 도구는 네임스페이스 단위로 격리 관리
- AI 기반 자동화 서비스 통합
도구 선정 및 구성
DevOps + GitOps를 위한 도구
- Gitea
- 설명: 경량 셀프 호스팅 Git 서비스로 코드 버전 관리 제공
- 라이센스: MIT 라이센스
- 선정 이유: 저사양 환경에서도 원활하게 동작, GitHub와 유사한 UI/기능 제공
- Harbor
- 설명: 엔터프라이즈급 컨테이너 이미지 레지스트리
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 취약점 스캔, RBAC, 이미지 서명 등 보안 기능 제공
- ArgoCD
- 설명: 쿠버네티스를 위한 GitOps 기반 CD 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: Git 저장소와 클러스터 상태 자동 동기화 기능 탁월
- GitHub Runner Scale Set Controller
- 설명: GitHub Actions 워크플로우를 위한 자동 스케일링 러너 컨트롤러
- 라이센스: MIT 라이센스
- 선정 이유: 필요에 따라 러너를 자동으로 확장/축소하여 리소스 효율화
보안을 위한 도구
- OpenBao
- 설명: 암호, 인증서, 자격 증명 등 민감한 정보 관리 도구
- 라이센스: MPL 2.0 (Mozilla Public License)
- 선정 이유: 고급 보안 기능과 API 기반 통합 용이성 제공
- CIS-Benchmark
- 설명: 쿠버네티스 보안 설정 검증 도구
- 라이센스: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0
- 선정 이유: 업계 표준 보안 권장사항 준수 검증 자동화
- Falco
- 설명: 클라우드 네이티브 런타임 보안 모니터링 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 실시간 위협 탐지 및 즉각적인 대응 알림 제공
- OPA (Open Policy Agent)
- 설명: 통합 정책 엔진으로 액세스 제어 및 정책 적용
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 쿠버네티스 리소스에 대한 세밀한 정책 기반 제어 가능
- Trivy
- 설명: 컨테이너 이미지, 파일시스템, Git 저장소 취약점 스캐너
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 빠른 스캔 속도와 높은 정확도, CI/CD 파이프라인 통합 용이
모니터링을 위한 도구
- Kube-Prometheus-Stack
- 설명: Prometheus, Grafana, AlertManager를 포함한 통합 모니터링 스택
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 쿠버네티스에 최적화된 모니터링 솔루션, AI 기반 이상 탐지 연동 가능
- OpenSearch + Kibana
- 설명: 로그 수집, 분석, 시각화를 위한 오픈소스 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: Elasticsearch와 호환되는 기능 제공, 대규모 로그 분석 지원
- Kubecost
- 설명: 쿠버네티스 비용 모니터링 및 최적화 도구
- 라이센스: Apache License 2.0 (Community 버전,)
- 선정 이유: 리소스 사용량 추적 및 비용 절감 인사이트 제공
효율적인 클러스터 사용을 위한 도구
- Cert-Manager
- 설명: 쿠버네티스에서 SSL/TLS 인증서 자동 관리 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: Let's Encrypt 등과 연동하여 인증서 발급/갱신 자동화
- External-Secrets
- 설명: 외부 시크릿 저장소와 쿠버네티스 시크릿 동기화 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: OpenBao 등 외부 시크릿 저장소와 쿠버네티스 통합 자동화
- Rancher
- 설명: 쿠버네티스 관리 플랫폼으로 멀티 클러스터 관리 지원
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 직관적인 UI를 통한 클러스터 관리, 단일 엔지니어 운영 부담 경감
- Kubernetes-Dashboard
- 설명: 쿠버네티스 클러스터 관리를 위한 웹 기반 UI
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 기본적인 클러스터 상태 확인 및 문제 진단 용이성
- Botkube
- 설명: 쿠버네티스 이벤트 알림 및 상호작용 봇
- 라이센스: MIT 라이센스
- 선정 이유: Slack, Discord 등과 연동하여 실시간 알림 및 원격 문제 해결 지원
인증/인가를 위한 도구
- Keycloak
- 설명: 오픈소스 ID 및 액세스 관리 솔루션
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: SSO, OAuth, SAML 등 다양한 인증 프로토콜 지원, 사용자 관리 기능
스토리지 관리를 위한 도구
- CSI-Driver-NFS
- 설명: 쿠버네티스에서 NFS 스토리지 사용을 위한 CSI 드라이버
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 기존 NFS 인프라 활용 가능, 안정적인 파일 스토리지 제공
- OpenEBS
- 설명: 쿠버네티스용 컨테이너 어태치드 스토리지 솔루션
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 로컬 디스크를 활용한 유연한 스토리지 제공, 다양한 스토리지 엔진 지원
- MinIO
- 설명: 고성능 분산 객체 스토리지 서버
- 라이센스: AGPL v3
- 선정 이유: S3 호환 API 제공, 확장성 높은 객체 스토리지 구현 가능
- Ceph/Longhorn
- 설명: 분산 스토리지 시스템
- 라이센스: Ceph (LGPL 2.1), Longhorn (Apache License 2.0)
- 선정 이유: 고가용성 스토리지 제공, 데이터 복제 및 자동 복구 기능
백업/복구를 위한 솔루션
- Velero
- 설명: 쿠버네티스 클러스터 리소스 및 PV 백업/복구 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 쿠버네티스 네이티브 백업 솔루션, 스케줄링된 자동 백업 지원
네트워크 도구
- Istio
- 설명: 서비스 메시 구현을 위한 오픈소스 플랫폼
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 마이크로서비스 간 통신 관리, 트래픽 제어, 보안 강화 기능 제공
개발 생산성/개발자 경험 향상 도구
- Sonarqube
- 설명: 코드 품질 및 보안 취약점 분석 도구
- 라이센스: LGPL v3
- 선정 이유: 자동화된 코드 품질 관리로 개발 생산성 향상
- Backstage
- 설명: 개발자 포털 플랫폼
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 서비스 카탈로그, 문서화, 워크플로우 자동화 지원
- Coder
- 설명: 클라우드 개발 환경 플랫폼
- 라이센스: AGPL v3
- 선정 이유: 일관된 개발 환경 제공, 원격 개발 지원
- DevPod
- 설명: 독립적인 개발 환경 생성 도구
- 라이센스: Apache License 2.0
- 선정 이유: 쿠버네티스에서 격리된 개발 환경 제공
- Open-WebUI
- 설명: AI 모델 인터페이스 구축 도구
- 라이센스: MIT 라이센스
- 선정 이유: AI 서비스 개발 및 테스트 환경 제공
- ComfyUI
- 설명: AI 워크플로우 시각화 도구
- 라이센스: GPL v3
- 선정 이유: AI 모델 파이프라인 설계 및 실험 지원
- Mattermost
- 설명: 오픈소스 메시징 플랫폼
- 라이센스: MIT 라이센스
- 선정 이유: 팀 커뮤니케이션 및 알림 통합 지원
AI를 활용한 자동화 구축 방안
AI 기반 자동화 전략
인공지능 기술을 활용하여 클러스터 운영의 효율성을 높이고 1인 엔지니어의 운영 부담을 줄이기 위한 전략 수립
- 자동화 우선순위 결정
- 규칙 기반의 반복 작업을 우선적으로 자동화
- 패턴 인식이 가능한 모니터링 및 이상 탐지 자동화
- 데이터 입력 및 처리 작업 자동화
- AI 기반 모니터링 및 이상 탐지
- 클러스터 메트릭 분석을 통한 이상 패턴 자동 감지
- 리소스 사용량 예측 및 최적화 자동 조정
- 로그 데이터 분석을 통한 문제 원인 자동 식별
- 자동 대응 시스템 구축
- 사전 정의된 문제에 대한 자동 복구 메커니즘 구현
- 보안 위협 발견 시 자동 차단 및 알림
- 반복적인 운영 업무의 워크플로우 자동화
- 리소스 최적화 자동화
- AI 기반 워크로드 분석 및 리소스 할당 최적화
- 유휴 리소스 감지 및 자동 회수
- 비용 효율적인 스케일링 정책 자동 적용
리스크 관리 및 대응 방안
주요 리스크 요소
- 단일 엔지니어 의존성
- 리스크: 엔지니어 부재 시 운영 중단 가능성
- 대응: 모든 운영 절차의 문서화 및 자동화, AI 기반 지식 관리 시스템 구축
- 시스템 장애
- 리스크: 클러스터 전체 또는 핵심 구성요소 장애
- 대응: 다중화 구성, 자동 복구 메커니즘, 정기적 백업 및 복구 테스트
- 보안 위협
- 리스크: 취약점 악용, 무단 접근, 데이터 유출
- 대응: 자동화된 보안 스캔, 실시간 모니터링, 최소 권한 원칙 적용
- 리소스 부족
- 리스크: 성능 저하, 서비스 중단
- 대응: 자동 스케일링, 리소스 사용량 예측, 우선순위 기반 리소스 할당
구현 로드맵
1단계: 기본 인프라 구축
- Virtualbox 환경 구성
- 쿠버네티스 클러스터 설치
- 기본 네트워킹 및 스토리지 설정
2단계: 핵심 도구 구축
- GitOps 도구 (Gitea, ArgoCD) 설치
- 모니터링 스택 구축
- 기본 보안 도구 설치
3단계: 확장 도구 및 자동화
- 개발 생산성 도구 설치
- 백업 및 복구 시스템 구축
- AI 기반 자동화 시스템 구현
4단계: 안정화 및 최적화
- 전체 시스템 검증 및 튜닝
- 운영 절차 확립 및 문서화
- 성능 및 비용 최적화