최근 데이터 중심 컴퓨팅 환경으로의 전환이 가속화되면서 HPC(고성능 컴퓨팅), AI 모델 학습, 대용량 데이터 처리와 같은 배치성 워크로드*를 효과적으로 관리해야 하는 부담이 점점 커지고 있습니다.
특히 IT 관리자 입장에서는 전통적인 온프레미스 HPC 환경이나 단순 클러스터 구성으로는 이러한 복잡한 요구를 만족시키기에 한계가 있다는 점에서 업무 스트레스를 호소하는 경우가 많습니다.
*배치성 워크로드 : 컴퓨터 프로그램 순서에 따라 순차적으로 자료를 처리하는 방법
이러한 부담을 덜기 위한 대안으로, 많은 조직이 클라우드 환경에서의 유연하고 확장 가능한 배치 아키텍처로 눈을 돌리고 있습니다. 이 중에서도 쿠버네티스(Kubernetes)와 GKE(Google Kubernetes Engine)는 클라우드에서 배치성 워크로드를 효율적으로 운영하는 데 매우 적합한 기술로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 쿠버네티스 기반의 배치 아키텍처가 어떤 구조로 구성되는지, 그리고 GKE 환경에서 이를 어떻게 효과적으로 구현할 수 있는지에 대해 자세히 소개하고자 합니다.
전통적인 배치 시스템은 Job 제출, 작업 큐 관리, 스케줄링, 실행 노드 배치, 그리고 작업 결과 저장이라는 일련의 구조를 따릅니다. 특히 다수의 작업이 동시에 제출되거나 여러 팀이 동일한 자원을 공유하는 경우에는 자원의 공정한 분배, 자동 확장, 우선순위 처리 같은 기능이 중요하게 작용합니다. 쿠버네티스는 이러한 구조를 클라우드 환경에 맞게 구현할 수 있도록 다양한 리소스와 컨트롤러를 제공합니다. 예를 들어, Job이나 CronJob을 통해 작업을 제출하고 기본 스케줄러 혹은 Kueue(Kubernetes-native Job Queueing)와 같은 확장형 스케줄러로 작업을 분배할 수 있습니다. 또한, StorageClass와 PVC를 통해 NFS, 블록 스토리지 등 다양한 형태의 스토리지를 유연하게 연동할 수 있습니다.
더 나아가 Prometheus, OpenTelemetry를 통한 실시간 모니터링, GKE의 클러스터 자동 확장 및 노드 자동 프로비저닝 기능 등을 통해 운영 효율성과 비용 절감을 동시에 이룰 수 있습니다. 특히 HPC 환경과 같이 자원 분배와 우선순위 제어가 중요한 경우에는 Kueue를 함께 도입하면 더욱 세밀한 관리가 가능합니다. 이러한 구조는 전통적인 HPC 시스템의 특징을 클라우드 기반으로 재현하면서도 쿠버네티스 생태계의 다양한 리소스를 활용해 확장성과 유연성을 동시에 확보할 수 있다는 점에서 큰 강점을 가집니다.
쿠버네티스에서 배치 작업을 처리하는 핵심 리소스는 바로 Job입니다. Job은 특정 작업을 한 번 실행하고 완료하는 구조로, 하나 이상의 Pod를 생성해 주어진 작업을 수행하며 설정된 조건을 충족하면 자동으로 종료됩니다. 실패한 Pod는 재시도 정책에 따라 자동으로 다시 실행되며, 지정된 실패 기준을 초과할 경우 전체 Job을 실패 상태로 처리합니다. 이를 통해 작업의 안정성을 높일 수 있죠. 병렬 작업이 필요한 경우에는 completions와 parallelism 설정을 통해 원하는 방식으로 병렬성을 제어할 수 있고, Pod 간 식별이 필요한 경우에는 Indexed Job 기능과 Headless Service를 함께 사용해 DNS 기반 통신도 손쉽게 구현할 수 있습니다.
GKE는 Google Cloud에서 제공하는 관리형 쿠버네티스 서비스로, Autopilot 모드와 Standard 모드를 선택할 수 있습니다. Autopilot은 운영 부담을 줄이고 애플리케이션 로직에 집중할 수 있도록 돕는 반면, Standard 모드는 노드 풀, 머신 유형, GPU, Spot VM 등의 구성을 직접 제어할 수 있어 HPC나 AI 트레이닝 등 고성능이 필요한 작업에 적합합니다. 특히 GKE는 CPU, GPU, Spot VM 등 다양한 컴퓨팅 옵션과 함께 자동 확장 기능을 제공하여, 배치 작업의 특성에 맞게 자원을 탄력적으로 운용할 수 있도록 지원합니다.
여기에 Kueue와 같은 네이티브 큐 시스템을 접목하면, Job이 제출될 때 자원 사용량이나 우선순위 정책에 따라 실행 시점과 자원을 조율할 수 있습니다. 여러 팀이 동시에 대규모 작업을 제출하더라도 자원의 충돌 없이 공정하게 분배하고, 팀별 할당량 설정이나 프리엠션 정책 등을 통해 더욱 정교한 운영이 가능합니다.
정리하자면, 쿠버네티스와 GKE를 활용한 배치 아키텍처는 대규모 워크로드를 안정적이고 유연하게 처리할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 클러스터 자동 확장과 자원 최적화를 통해 비용 절감 효과를 얻을 수 있으며, 컨테이너 기반 표준 환경을 활용해 팀 간 협업과 배포 역시 간소화할 수 있습니다. 또한, 강력한 보안 기능과 운영 편의성은 기업의 경쟁력을 한층 높이는 데 기여합니다. 예측 불가능한 부하 급증에도 신속히 대응할 수 있어, 실무자들은 보다 높은 생산성과 낮은 운영 부담을 동시에 경험할 수 있습니다.
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