fos-blog/study
01 / 홈02 / 카테고리03 / 시리즈
01 / 홈02 / 카테고리03 / 시리즈

카테고리

  • AI 페이지로 이동
    • RAG 페이지로 이동
    • agent 페이지로 이동
    • claude-code 페이지로 이동
    • harness 페이지로 이동
    • llm 페이지로 이동
    • ops 페이지로 이동
    • practice 페이지로 이동
  • algorithm 페이지로 이동
    • Alias Method: 가중치 랜덤 선택을 전처리 O(n), 추출 O(1)로 바꾸기
    • Welford's Online Algorithm: 값을 저장하지 않고 평균과 분산 계산하기
  • architecture 페이지로 이동
    • distributed-systems 페이지로 이동
    • domain 페이지로 이동
    • evolution 페이지로 이동
    • patterns 페이지로 이동
  • database 페이지로 이동
    • milvus 페이지로 이동
    • mysql 페이지로 이동
    • opensearch 페이지로 이동
    • postgresql 페이지로 이동
    • qdrant 페이지로 이동
    • redis 페이지로 이동
    • vespa 페이지로 이동
    • DB Connection Pool Saturation과 Thread Pool 격리
    • 커넥션 풀 크기는 얼마나 조정해야 할까?
    • gaps and islands: SQL 창 함수로 이어진 구간 찾기
    • MyBatis 기본기 — XML Mapper, resultMap, 동적 SQL, 운영 패턴 정리
    • MyBatis와 JPA/Hibernate 트레이드오프 — 레거시 백엔드를 다루는 시니어 관점
    • 한국어 형태소 분석기 Nori vs Lindera — OpenSearch에서 Milvus로 갈 때 어휘 검색은 유지되나
    • 정규화와 역정규화: 무결성과 조회 비용 사이의 선택
    • 벡터 DB 5종, 아키텍처는 어떻게 다른가
    • 벡터 DB 5종을 실제로 벤치마크했다 — 같은 recall에서 QPS는 얼마나 갈리나
    • 벡터 DB 어떻게 고를까 — OpenSearch · Milvus · Qdrant · Vespa · pgvector 비교
    • 벡터 DB를 실제로 도입한 사례 — 빅테크 프로덕션
  • devops 페이지로 이동
    • docker 페이지로 이동
    • k8s 페이지로 이동
    • Envoy Proxy
    • Graceful Shutdown
    • 종료 신호는 어디서 멈추는가
  • http 페이지로 이동
    • HTTP Connection Pool
    • HTTPS와 TLS: 핸드셰이크, 인증서, 종료 지점
  • java 페이지로 이동
    • concurrency 페이지로 이동
    • jdbc 페이지로 이동
    • spring 페이지로 이동
    • spring-batch 페이지로 이동
    • testing 페이지로 이동
    • Alpine 이미지의 Java 에서 링크 바꿔치기(TOCTOU)를 막지 못하는 이유
    • Java 동시성 락 정리 — 커머스 메뉴/프로모션 정책 캐시 갱신 관점
    • JVM 튜닝 실전: 메모리 구조부터 Virtual Threads, GC 튜닝, 프로파일링까지
    • 로그에 traceId 남기기 — MDC 부터 OpenTelemetry 까지
    • Java StampedLock — 읽기 폭주에도 쓰기가 밀리지 않는 락
    • Virtual Thread와 Project Loom
  • javascript 페이지로 이동
    • typescript 페이지로 이동
    • AbortController
    • Async Iterator와 제너레이터
    • CommonJS와 ECMAScript Modules
    • 제너레이터(Generator)
    • Http Client
    • Node 백엔드 운영 패턴 — Streams 백프레셔, pipe/pipeline, 멱등성 vs 분산 락
    • Node.js
    • `setImmediate()`
  • kafka 페이지로 이동
    • Kafka 클러스터 아키텍처: Broker, KRaft Controller와 복제
    • Kafka 기본 개념: Topic, Partition, Offset과 Segment
    • Kafka 실전 설계: 파티션 전략, 컨슈머 그룹, 전달 보장, 재시도, 순서 보장 트레이드오프
    • Kafka 파티션·리밸런스·컨슈머 지연 운영
    • Kafka를 로그로 이해하기: 복제, 재처리, 상태와 데이터 통합
    • Spring Kafka 컨슈머 오프셋 커밋과 트랜잭션 정렬: AckMode, manual ack, 멱등 처리
  • linux 페이지로 이동
    • fsync — 리눅스 파일 동기화 시스템 콜
    • SSH forced command 로 배포 키가 실행할 수 있는 명령 제한하기
  • mlops 페이지로 이동
    • llm-serving 페이지로 이동
    • model-router 페이지로 이동
    • Python CUDA 버전 생태계 — nvidia-smi, nvcc, pip, conda가 다 다른 버전을 말하는 이유
    • GPU 컨테이너의 CUDA 버전 호환성 — nvidia-smi부터 이미지 다이어트까지
    • Kubernetes GPU 노드에서 /run tmpfs가 꽉 차서 Pod가 안 뜰 때
    • GPU·CUDA·MPS 기초 — 자바 백엔드 개발자가 처음 만나는 그림
    • Multi-process GPU 워크로드 — 자바 ThreadPool 사용자가 만나는 모델 차이
    • ML 서비스 성능 분석 워크플로 — 자바 백엔드 트러블슈팅과 다른 점
    • 한 GPU 를 여러 프로세스가 나눠 쓰기 — Time-Slicing 과 MPS
  • network 페이지로 이동
    • Connection reset by peer는 누가 보낸 걸까 — 리버스 프록시 홉마다 TCP 연결은 따로 논다
    • L2(스위치)와 L3(라우터)의 역할 차이
    • L4와 VIP(Virtual IP Address)
    • IP Subnet
  • observability 페이지로 이동
    • Observability 입문: 시니어 백엔드가 장애를 탐지하고 대응하는 방식
    • K8s 위 Spring Boot 앱의 메트릭 수집
  • python 페이지로 이동
    • Python async/await — CompletableFuture·Reactor 와 다른 점, 그리고 blocking I/O 함정
    • Python 의존성 관리 — Java Maven/Gradle 사용자가 만나는 첫 충격
    • FastAPI 기초 — Spring Boot 사용자가 빠르게 익히는 법
    • Java 개발자를 위한 Python 심화 — OOP·데코레이터·컨텍스트 매니저
    • PyTorch 기초 — 텐서, 디바이스, 그리고 모델 로딩이 무거운 이유
    • Java 개발자를 위한 Python 문법 핵심
    • ThreadLocal 에서 contextvars 로 — Python 의 요청 컨텍스트 전파
    • OCR 동작 원리 — Layout · Text · Post-process 3단계
    • Python 서버의 RSS가 줄지 않는 이유: CPython, gc.collect(), malloc_trim
  • rabbitmq 페이지로 이동
    • RabbitMQ Basics — 실전 백엔드 관점에서 정리하는 메시지 브로커 기본기
    • RabbitMQ vs Kafka — 백엔드 메시징 선택 기준과 실전 운영 관점
  • resume 페이지로 이동
    • 경험 및 경력기술서
    • 김병태 경력기술서
    • 김병태 포트폴리오
  • task 페이지로 이동
    • ai-service-team 페이지로 이동
    • nsc-slot 페이지로 이동
    • personal-projects 페이지로 이동
    • sb-dev-team 페이지로 이동
    • the-future-company 페이지로 이동
  • thinking 페이지로 이동
    • 자기주도 학습: 질문에서 시작해 글로 검증하기
    • 좋은 일을 넘어 중요한 일을 하는 법
FOS-BLOG · FOOTERall systems normal·v0.1 · 2026.04.27·seoul, kr
Ffos-blog/study

개발 학습 기록을 정리하는 블로그입니다. 공부하면서 기록하고, 기록하면서 다시 배웁니다.

visitors
01site
  • Home↗
  • Posts↗
  • Categories↗
  • Glossary↗
  • About↗
02policy
  • 소개/about
  • 개인정보처리방침/privacy
  • 연락처/contact
03categories
  • AI↗
  • Algorithm↗
  • DB↗
  • DevOps↗
  • Java/Spring↗
  • JS/TS↗
  • React↗
  • Next.js↗
  • System↗
04connect
  • GitHub@jon890↗
  • Source repositoryjon890/fos-study↗
  • RSS feed/rss.xml↗
  • Newsletter매주 1 회 · 한 편의 글→
© 2026 FOS Study. All posts MIT-licensed.
built with·Next.js·Tailwind v4·Geist·Pretendard·oklch
fos-blog/devops/쿠버네티스 핵심 객체 4종 — Pod, Se…
devops

쿠버네티스 핵심 객체 4종 — Pod, Service, Ingress, Namespace의 관계

쿠버네티스에서 외부 노출 작업을 하다가, Pod니 Service니 Ingress니 하는 단어들이 머릿속에서 자꾸 섞였다. 각각 뉘앙스는 알겠는데 "그래서 이것들이 서로 어떤 관계냐"가 안 잡혔다. 그래서 이 네 가지를 한 번에 정리하기로 했다. 이 네 개의 관계만 잡으면 쿠버네티스의 절반은 이해한 거라고 봐도 된다. 한 문장으로 시작하면 빠르다 — Pod는...

2026.06.09·5 min read·97 views·SERIES · 백엔드 개발자를 위한 쿠버네티스 기본기 · 3/8

쿠버네티스에서 외부 노출 작업을 하다가, Pod니 Service니 Ingress니 하는 단어들이 머릿속에서 자꾸 섞였다. 각각 뉘앙스는 알겠는데 "그래서 이것들이 서로 어떤 관계냐"가 안 잡혔다. 그래서 이 네 가지를 한 번에 정리하기로 했다. 이 네 개의 관계만 잡으면 쿠버네티스의 절반은 이해한 거라고 봐도 된다.

한 문장으로 시작하면 빠르다 — Pod는 변수(Variable)고, Service는 상수(Constants)다. 자주 바뀌는 Pod를 변하지 않는 Service가 감싸고, 그 앞을 Ingress가 외부로 연다. Service와 Ingress가 "그 서버로 가는 길을 뚫어주는 것(Networking)"이라면, Pod는 그 길 끝에서 실제로 일하는 단위다. 이 글은 네 객체를 관계 중심으로 묶어서 본다.

한 장으로 보는 관계

먼저 그림부터. 어떤 앱(api)을 외부에 노출하는 상황을 예로 들면 이렇게 생겼다.

핵심은 두 가지다. 하나, 위로 갈수록 안정적이고 추상적이며, 아래로 갈수록 불안정하고 구체적이다. 둘, Service가 label로 Pod를 골라서 둘을 잇는다. 이 두 가지만 기억하면 나머지는 따라온다.

Pod — 실제 앱이 도는 가장 작은 단위

Pod는 컨테이너 한 개 이상을 묶은, 쿠버네티스가 배포하고 실행하는 가장 작은 단위다. 보통 컨테이너 하나(내 앱)지만, 사이드카 패턴이면 여러 개가 한 Pod에 들어가기도 한다. 같은 Pod 안 컨테이너끼리는 localhost와 스토리지를 공유한다.

Pod의 가장 중요한 성질은 일회용이라는 점이다. 배포할 때마다, 재시작할 때마다, 노드를 옮길 때마다 죽고 새로 태어난다. 그리고 새로 태어날 때마다 IP가 바뀐다. 이름도 끝에 붙은 해시가 매번 달라진다.

그래서 Pod는 보통 직접 만들지 않는다. Deployment가 "이 앱을 항상 2개 띄워둬라" 같은 식으로 관리하고, Pod가 죽으면 알아서 새로 띄운다. 내가 직접 챙기는 게 아니라, 원하는 상태를 선언하면 쿠버네티스가 맞춰주는 식이다.

IP가 계속 바뀌니까, 누구도 Pod IP를 직접 부를 수 없다. 프론트엔드나 다른 서비스가 매번 바뀌는 IP를 쫓아다닐 수는 없으니까. 여기서 Service가 등장한다.

Service — 변하지 않는 진입점 (L4)

Service는 Pod 묶음 앞에 세우는 고정된 IP와 고정된 DNS 이름이다. 네트워크 계층으로 보면 IP·포트 기반으로 트래픽을 넘기는 L4(전송 계층) 로드밸런서다. Pod가 아무리 죽고 새로 떠도 이 IP는 변하지 않는다. 비유하면 Pod는 자주 자리를 옮기는 직원이고, Service는 바뀌지 않는 부서 대표번호다.

Service가 Pod를 어떻게 찾을까? label selector다.

yaml
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: api   # 이 label 을 가진 Pod 들에게 트래픽을 보낸다

selector: app=api는 "이 label을 가진 Pod들에게 트래픽을 보내라"는 뜻이다. Pod에 app=api label이 붙어 있으면 이 Service에 자동으로 묶인다. 내가 Pod IP를 일일이 등록하는 게 아니라, label이 맞는 Pod를 쿠버네티스가 알아서 모아준다.

그 "모아준 결과"가 Endpoints다. Service는 selector에 맞는 살아있는 Pod IP 목록을 실시간으로 관리한다. Pod가 죽으면 목록에서 빼고, 새로 뜨면 추가한다. 그래서 Service로 보낸 요청은 항상 살아있는 Pod로만 간다. 들어온 요청은 여러 Pod에 로드밸런싱으로 분배된다.

타입 ClusterIP는 클러스터 내부 전용이다. 외부에서는 못 닿는다. 외부 노출은 LoadBalancer 타입이나 Ingress가 필요한데, 그 얘기는 외부 트래픽이 Pod까지 닿는 경로에 정리해뒀다.

Ingress — 외부에서 Service로 가는 라우팅 규칙 (L7)

Ingress는 어느 도메인의 어느 경로를 어느 Service로 보낼지를 적은 HTTP 라우팅 규칙이다. Service가 L4라면 Ingress는 HTTP의 호스트·경로를 보고 분기하는 L7(응용 계층) 이다. /api로 온 요청은 api-service로, /admin으로 온 요청은 admin-service로 보내는 식이다.

여기서 헷갈리기 쉬운 게 하나 있다. Ingress는 규칙(YAML)일 뿐, 그 규칙을 실제로 실행하는 건 Ingress Controller다. Ingress 리소스만 만들어두고 Controller가 없으면 아무 일도 안 일어난다. 안내판(Ingress)을 붙여놨는데 안내데스크 직원(Controller)이 없는 셈이다.

그리고 Ingress는 백엔드로 Pod가 아니라 Service를 이름으로 가리킨다. Pod는 불안정하니 당연히 안정적인 Service를 가리키는 거다. 여기서도 "불안정한 건 안정적인 것 뒤에 숨긴다"는 패턴이 반복된다.

Namespace — 리소스를 담는 논리적 구획

Namespace는 클러스터를 논리적으로 나누는 가상 구획이다. 일종의 폴더라고 보면 된다. 한 클러스터 안에서 용도별로 리소스를 나눠 담는다 — 앱은 app 네임스페이스, 모니터링은 monitoring, ingress controller는 ingress-nginx 같은 식이다.

Namespace가 주는 것:

  • 이름 충돌 방지 — 리소스 이름은 같은 namespace 안에서만 유일하면 된다. 다른 namespace엔 같은 이름이 있어도 괜찮다.
  • 권한 경계(RBAC) — "이 팀은 이 namespace에만 접근" 같은 권한을 namespace 단위로 건다.
  • 자원 할당 경계(ResourceQuota) — "이 namespace는 CPU 몇 개까지" 같은 제한을 건다.

namespaced vs cluster-scoped — 모든 리소스가 namespace에 속하진 않는다

여기서 중요한 구분이 하나 있다. 쿠버네티스 리소스는 두 종류로 나뉜다.

구분예시의미
namespacedPod, Service, Ingress, Deploymentnamespace에 속한다. app ns의 Pod와 다른 ns의 Pod는 별개
cluster-scopedNode, IngressClass, ValidatingWebhookConfigurationnamespace 없이 클러스터 전역. 모두가 공유

이 구분이 왜 중요하냐면, 실제 운영에서 직접 부딪히기 때문이다. 예를 들어 IngressClass(어떤 Controller가 어떤 Ingress를 처리할지 정하는 것)는 cluster-scoped라, 어느 namespace의 Ingress든 같은 class를 가리킬 수 있다.

더 중요한 건 admission webhook(ValidatingWebhookConfiguration)이다. 이것도 cluster-scoped라서, namespace로도 class로도 격리가 안 되고 클러스터 전체의 리소스 요청을 가로챈다. 이 성질 때문에 ingress controller를 둘로 나눌 때 예상 못 한 함정이 생기는데, 그건 ingress-nginx 운영에서 부딪힌 디테일들에서 자세히 다뤘다.

관계 요약

네 객체를 한 문장으로 묶으면 이렇게 된다.

Namespace라는 구획 안에서, 불안정한 Pod를 Service가 안정적으로 감싸고, Ingress가 외부 트래픽을 그 Service로 흘려보낸다.

각 관계를 따로 떼면:

  • 포함: Namespace ⊃ {Pod, Service, Ingress} — 구획 안에 담긴다
  • 트래픽 흐름: Ingress → Service → Pod — 외부에서 안으로
  • 선택: Service가 label selector로 Pod를 고른다
  • 추상화 사다리: Pod(불안정한 실체) → Service(안정 진입점) → Ingress(외부 라우팅)

처음엔 객체가 많아서 복잡해 보였는데, "불안정한 걸 안정적인 것 뒤에 숨긴다"는 한 가지 패턴이 계속 반복된다는 걸 알고 나니 한결 단순해졌다. Pod를 Service 뒤에 숨기고, Service를 Ingress 뒤에 숨기는 식이다.

관련 글

  • 외부 트래픽이 Pod까지 닿는 경로 — LoadBalancer부터 Pod까지 전체 경로
  • ingress-nginx 운영에서 부딪힌 디테일들 — cluster-scoped webhook이 만드는 함정
on this page
  • 01한 장으로 보는 관계
  • 02Pod — 실제 앱이 도는 가장 작은 단위
  • 03Service — 변하지 않는 진입점 (L4)
  • 04Ingress — 외부에서 Service로 가는 라우팅 규칙 (L7)
  • 05Namespace — 리소스를 담는 논리적 구획
  • 06namespaced vs cluster-scoped — 모든 리소스가 namespace에 속하진 않는다
  • 07관계 요약
  • 08관련 글
tags
#study📚 백엔드 개발자를 위한 쿠버네티스 기본기
← PREVIOUS선언형 API 와 reconcile loop — 쿠버네티스를 관통하는 단 하나의 원리NEXT →Deployment · ReplicaSet · Pod — 배포가 굴러가는 3층 구조

이런 글도

  • devops

    종료 신호는 어디서 멈추는가

    2026.09.02
  • devops

    파드가 1개면 minAvailable 이 노드 교체를 막는다

    2026.08.20
  • devops

    ArgoCD는 초록불인데 서비스는 죽어 있었다 — 불변 필드와 재조정의 경계

    2026.08.11
  • devops

    파드가 서비스 이름을 못 푸는 이유 — dnsPolicy 4종과 ndots

    2026.08.03

댓글 (0)