메뉴 닫기

쿠버네티스 클러스터 운영 자동화 아키텍처 구축 가이드

쿠버네티스 클러스터의 유지 관리, Amazon Bedrock과 K8sGPT로 쉽게 시작하기

AI 기반 운영 자동화는 점점 더 복잡해지는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 특히 대규모 클러스터에서는 네트워킹, 스토리지, 보안, 그리고 다양한 CNCF 에코시스템 플러그인 등 여러 도메인에 대한 깊은 전문성이 요구됩니다. 이러한 운영 복잡도를 완화하기 위해 Amazon Bedrock과 K8sGPT를 결합한 활용 사례가 주목받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 K8sGPT와 Amazon Bedrock를 활용하여 어떻게 쿠버네티스 클러스터 운영을 최적화하고 자동화할 수 있는지, 주요 활용 사례와 배포 가이드를 중심으로 소개합니다.

K8sGPT와 Amazon Bedrock 개요

K8sGPT는 쿠버네티스 클러스터를 스캔하고 문제를 식별하며 자연어로 해석하여 제공하는 CNCF 샌드박스 프로젝트입니다. 이를 통해 운영자는 단순한 에러 메시지를 넘어서 실제 원인과 해결 방법에 대한 인사이트를 AI 모델을 통해 받아볼 수 있으며, Anthropic Claude, OpenAI, Amazon SageMaker 기반 커스텀 모델 등을 통해 다양한 LLM을 활용할 수 있습니다.

Amazon Bedrock은 AWS에서 제공하는 완전관리형 생성형 AI 플랫폼입니다. 다양한 서드파티 및 자체 AI 모델을 API 방식으로 호출할 수 있으며, Amazon EKS 및 K8sGPT 환경과 원활하게 통합되어 고급 운영 정보를 기반으로 한 자동화 및 인텔리전스 기능을 제공합니다.

운영 모드 및 아키텍처 비교

K8sGPT는 CLI 모드와 Operator 모드를 지원하며 이를 통해 다양한 배포 및 분석 전략을 취할 수 있습니다.

CLI 모드:
로컬 명령어 기반의 즉시 분석에 적합합니다. IAM Identity Center 기반의 사용자 역할 인증을 통해 Amazon EKS 클러스터를 스캔하고 Amazon Bedrock 모델을 호출해 분석 결과를 얻습니다. 분석 로그는 Amazon CloudWatch로 전송되어 지속적인 모니터링이 가능하며, 자체 분석기, 필터, 익명화 기능, 원격 캐싱 등 풍부한 기능을 탑재하고 있습니다.

K8sGPT CLI 아키텍처 다이어그램

Operator 모드:
EKS 클러스터 내에 상주하며 실시간 클러스터 상태를 지속적으로 모니터링합니다. IAM 머신 역할 기반으로 Amazon Bedrock을 호출하며, 출력 결과를 CloudWatch에 로그 기록하고, kubectl을 통한 표준 쿠버네티스 조회 방식으로 결과를 확인할 수 있습니다.

K8sGPT Operator 아키텍처 다이어그램

모드 간 비교 및 활용 예시:

항목 CLI 모드 Operator 모드
권한 관리 사용자 역할 (IAM Identity Center) 머신 역할 (IAM)
주요 기능 필터, 익명화, 커스텀 분석기 지속 모니터링, CloudWatch/Grafana 대시보드
Use Case 사용자 수동 문제 해결, 커스텀 분석 필요 지속적인 클러스터 운영 상태 모니터링 및 자동화 리포팅

배포 가이드 요약

  1. K8sGPT CLI 설치:

    • Amazon Bedrock 활성화 후 모델 접근 권한 요청
    • CLI 도구 설치 및 K8sGPT 인증 정보 설정
    • k8sgpt analyze --explain을 통한 EKS 클러스터 분석 실행
  2. K8sGPT Operator 설치:

    • eksctl, Helm 최신 버전 설치
    • EKS 클러스터 생성 (cluster-config.yaml 활용)
    • IAM 정책, 트러스트 정책, 기반 역할 생성 및 연결
    • Prometheus & Grafana Helm 차트를 통해 모니터링 환경 구성
    • Helm으로 Operator 배포 및 Identity 연결
    • Amazon Bedrock 분석을 위한 리소스 YAML 배포
  3. 로그 및 대시보드 활용:

    • CloudWatch 로그 그룹 생성 및 모델 호출 로그 활성화
    • Grafana 대시보드로 실시간 클러스터 헬스 체크 시각화
    • CloudWatch Logs Insights 쿼리와 대시보드 구성을 통한 AI 분석 결과 확인

Grafana에서 K8sGPT 클러스터 분석 결과 시각화

커스텀 분석기 확장

운영 환경에 따라 K8sGPT의 분석기를 커스터마이징할 수 있습니다. 예를 들어 노드의 디스크 사용률을 추적하는 커스텀 분석기를 작성하고, 이를 서비스 형태로 배포하여 K8sGPT와 연동함으로써 조직만의 표준 운영 규칙이나 보안 정책 검사의 자동화를 실현할 수 있습니다.

자동화 및 프라이버시 고려사항

K8sGPT는 --explain 옵션 사용 시에만 AI 백엔드와 데이터 공유가 발생하며, --anonymize 플래그를 통해 민감한 정보 보호가 가능합니다. 추가적인 로그 수집은 없으며, 사용자의 선택에 따라 데이터 제어가 가능합니다. 운영 자동화와 개인 정보 보호를 동시에 충족하는 설계로 DevOps 및 SRE에게 실질적인 운영 효율 향상을 제공합니다.

결론

K8sGPT와 Amazon Bedrock의 조합은 기존의 수동적인 오류 처리 방식에서 벗어나, 사전 예방적이고 인텔리전트한 운영 모델로 패러다임을 전환시킵니다. 이 글에서는 CLI와 Operator 모드를 비교하고, 실제 배포 및 활용 방법을 구체적으로 소개했습니다. AI 기반 운영 자동화를 통해 쿠버네티스 관리 시간과 비용을 절감하면서도 안정적인 서비스를 유지할 수 있습니다.

이제, 귀사의 DevOps 및 SRE 업무에 AI를 활용한 자동화 전략을 도입하고, 다양한 클러스터 상태를 지속적으로 분석하여 최적화된 인프라 환경을 구축해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-k8sgpt-and-amazon-bedrock-for-simplified-kubernetes-cluster-maintenance/

AI, Cloud 관련한 문의는 아래 연락처로 연락주세요!

(주)에이클라우드
이메일 : acloud@a-cloud.co.kr
회사 번호 : 02-538-3988
회사 홈페이지 : https://www.a-cloud.co.kr/
문의하기


AI, Cloud 도입 상담 배너