도커를 넘어 쿠버네티스로: 현명한 선택을 위한 핵심 비교

클라우드 네이티브 시대의 개발자라면 '도커'와 '쿠버네티스'라는 단어를 지겹도록 들었을 겁니다. 많은 이들이 두 기술을 경쟁 관계로 오해하지만, 사실 이 둘은 서로를 보완하며 현대적인 애플리케이션 배포의 핵심을 이루는 파트너에 가깝습니다. 마치 망치와 전동 드릴처럼, 각자의 역할과 쓰임새가 명확히 다릅니다.

이 글에서는 단순히 두 기술의 기능을 나열하는 것을 넘어, '왜 우리는 도커만으로는 부족함을 느끼고 쿠버네티스를 선택하게 되는가?'라는 근본적인 질문에 답하고자 합니다. 실제 프로젝트에서 마주할 수 있는 시나리오를 통해 두 기술의 역할과 관계를 명확히 이해하고, 여러분의 프로젝트에 맞는 현명한 기술 선택을 돕는 것이 이 글의 목표입니다.

1. 모든 것의 시작, 컨테이너와 도커(Docker)

쿠버네티스를 이해하려면 먼저 컨테이너와 도커에 대한 이해가 필수적입니다. "내 컴퓨터에서는 잘 되는데, 왜 서버에서는 안 되지?"라는 개발자들의 오랜 숙원을 해결해 준 것이 바로 컨테이너 기술입니다.

컨테이너란 무엇인가?

컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 종속성(라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등)을 패키징한 격리된 실행 환경입니다. 마치 해외로 물건을 보낼 때 사용하는 '선적 컨테이너'를 떠올리면 쉽습니다. 내용물이 무엇이든 규격화된 컨테이너에 담으면 어떤 배나 트럭으로도 운송할 수 있듯이, 소프트웨어 컨테이너는 어떤 환경(개발자 PC, 테스트 서버, 프로덕션 서버)에서든 동일하게 실행되는 것을 보장합니다.

도커(Docker)의 역할

도커는 이러한 컨테이너 기술을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 만든 가장 대표적인 도구입니다. 도커는 다음의 역할을 수행합니다.

• 이미지 빌드(Build): 애플리케이션과 종속성을 Dockerfile이라는 설계도에 따라 '컨테이너 이미지'라는 템플릿으로 만듭니다.
• 이미지 공유(Ship): 빌드된 이미지를 Docker Hub와 같은 '레지스트리'에 저장하고 다른 사람과 공유합니다.
• 컨테이너 실행(Run): 공유된 이미지를 가져와 실제 격리된 환경인 '컨테이너'로 실행합니다.

도커 덕분에 개발자들은 인프라 걱정 없이 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있게 되었고, 개발-테스트-배포 과정이 놀랍도록 단순하고 빨라졌습니다.

2. 스케일의 문제: 도커만으로는 왜 부족할까?

작은 프로젝트나 단일 애플리케이션을 운영할 때는 도커만으로도 충분합니다. 하지만 서비스가 성장하고 수십, 수백 개의 컨테이너를 여러 서버(노드)에 걸쳐 운영해야 하는 상황이 오면 문제가 복잡해집니다. 이것이 바로 '스케일의 문제'입니다.

• 수동 관리의 한계: 100개의 컨테이너를 10대의 서버에 적절히 분산 배치하고, 특정 서버에 장애가 발생했을 때 해당 서버의 컨테이너들을 다른 서버로 옮기는 작업을 수동으로 할 수 있을까요? 거의 불가능에 가깝습니다.
• 네트워킹의 복잡성: 여러 서버에 흩어져 있는 컨테이너들이 서로 어떻게 통신해야 할까요? 외부 사용자는 어떻게 이 복잡한 내부 구조를 모르고 서비스에 접근할 수 있을까요?
• 무중단 배포의 어려움: 새로운 버전의 애플리케이션을 배포할 때, 기존 컨테이너를 중지하고 새 컨테이너를 띄우는 동안 서비스 중단이 발생할 수 있습니다.
• 자동 복구의 부재: 특정 컨테이너에 오류가 발생해서 종료되면, 누군가 이를 감지하고 다시 실행시켜 줘야 합니다.

이러한 대규모 컨테이너 환경의 복잡성을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration)' 기술이며, 쿠버네티스는 이 분야의 사실상 표준(de facto standard)입니다.

3. 오케스트라의 지휘자, 쿠버네티스(Kubernetes)

쿠버네티스(K8s)는 여러 서버(노드)로 구성된 클러스터 환경에서 수많은 컨테이너를 자동으로 배포, 확장, 관리하는 오케스트레이션 도구입니다. 오케스트라의 지휘자가 수많은 연주자들을 조율하여 아름다운 하모니를 만들어내듯, 쿠버네티스는 수많은 컨테이너들을 조율하여 안정적인 서비스를 만들어냅니다.

쿠버네티스가 해결해주는 핵심적인 문제들은 다음과 같습니다.

• 자동화된 스케줄링: 컨테이너가 필요로 하는 자원(CPU, 메모리)을 고려하여 클러스터 내의 가장 적절한 노드에 자동으로 배치합니다.
• 자기 치유(Self-healing): 실행 중인 컨테이너가 응답이 없거나 실패하면 자동으로 재시작하거나 다른 컨테이너로 교체합니다. 노드 자체에 문제가 생기면 해당 노드의 컨테이너들을 다른 건강한 노드로 옮겨 실행합니다.
• 서비스 디스커버리 및 로드 밸런싱: 여러 개의 동일한 컨테이너들에게 고유한 DNS 이름을 부여하고, 이들 간의 네트워크 트래픽을 분산(로드 밸런싱)하여 안정적인 서비스 엔드포인트를 제공합니다.
• 자동화된 롤아웃 및 롤백: 새로운 버전의 애플리케이션을 배포할 때, 점진적으로 새 컨테이너를 배포하고(롤링 업데이트), 문제가 발생하면 이전 버전으로 신속하게 되돌릴(롤백) 수 있습니다.
• 시크릿 및 구성 관리: 비밀번호, API 키와 같은 민감한 정보(시크릿)와 애플리케이션 설정을 컨테이너 이미지와 분리하여 안전하고 유연하게 관리할 수 있습니다.

4. 핵심 비교: 도커 vs 쿠버네티스, 무엇을 언제 써야 할까?

이제 "도커와 쿠버네티스는 경쟁 관계가 아니다"라는 말이 이해가 되실 겁니다. 도커는 컨테이너를 만들고 실행하는 '실행 도구'이고, 쿠버네티스는 그 컨테이너들을 관리하고 조율하는 '관리 도구'입니다. 쿠버네티스는 내부적으로 도커(또는 containerd와 같은 다른 컨테이너 런타임)를 사용하여 컨테이너를 실행합니다.

따라서 더 정확한 비교는 '도커 단독 사용' vs '도커 + 쿠버네티스 사용' 또는 '도커 스웜(Docker Swarm)' vs '쿠버네티스'가 될 것입니다. (도커 스웜은 도커에서 자체적으로 제공하는 오케스트레이션 도구이지만, 현재는 쿠버네티스가 압도적인 시장 점유율을 차지하고 있습니다.)

관점	도커 (단독 사용)	쿠버네티스
주요 목적	개별 컨테이너의 빌드, 실행, 관리	여러 호스트에 걸친 컨테이너 클러스터의 자동화 및 오케스트레이션
범위	단일 호스트(서버)	다중 호스트 클러스터
확장성	수동 또는 간단한 스크립트를 통한 확장	선언적 설정(YAML)을 통한 자동 수평 확장(HPA)
고가용성/자동복구	기본적으로 제공하지 않음. 컨테이너가 죽으면 수동으로 재시작 필요.	핵심 기능. 컨테이너/노드 장애 시 자동으로 복구.
네트워킹	단일 호스트 내의 브릿지 네트워크. 호스트 간 통신은 복잡.	클러스터 전체를 아우르는 가상 네트워크(Overlay Network). 파드(Pod) 간 통신이 자유로움.
적합한 환경	로컬 개발 환경, CI/CD 파이프라인, 소규모 단일 애플리케이션	프로덕션 환경, 마이크로서비스 아키텍처, 고가용성이 요구되는 대규모 시스템

결론: 언제 쿠버네티스를 도입해야 할까?

• 로컬 개발 및 테스트: 도커와 docker-compose만으로도 충분합니다. 쿠버네티스는 오버헤드가 큽니다.
• 소규모 애플리케이션: 단일 서버에서 몇 개의 컨테이너만 운영한다면, 굳이 쿠버네티스를 도입할 필요는 없습니다.
• 마이크로서비스 아키텍처(MSA): 여러 개의 서비스가 독립적으로 배포되고 서로 통신해야 한다면, 쿠버네티스는 거의 필수적입니다.
• 높은 가용성과 확장성이 필요할 때: 서비스 중단에 민감하고, 트래픽에 따라 유연하게 확장/축소해야 하는 프로덕션 서비스라면 쿠버네티스가 정답입니다.

5. 쿠버네티스 실전 사용 팁

쿠버네티스의 학습 곡선은 가파르지만, 몇 가지 핵심 원칙을 이해하면 훨씬 수월하게 접근할 수 있습니다.

팁 1: 관리형 쿠버네티스(Managed Kubernetes)로 시작하세요.

직접 서버를 구성하여 쿠버네티스 클러스터를 구축하는 것은 매우 복잡하고 어렵습니다. AWS의 EKS, Google Cloud의 GKE, Azure의 AKS와 같은 클라우드 제공업체의 관리형 서비스를 사용하면 클릭 몇 번으로 안정적인 클러스터를 만들 수 있습니다. 컨트롤 플레인 관리를 클라우드 업체에 맡기고, 우리는 애플리케이션 배포에만 집중할 수 있습니다.

팁 2: 선언적(Declarative) 접근 방식을 이해하세요.

쿠버네티스는 '명령형'이 아닌 '선언형'으로 동작합니다. "A 컨테이너를 B 노드에 실행해"라고 명령하는 것이 아니라, "나는 이런 종류의 컨테이너 3개가 항상 실행되는 상태를 원해"라고 YAML 파일에 '원하는 상태(Desired State)'를 선언합니다. 그러면 쿠버네티스의 컨트롤러가 현재 상태를 지속적으로 모니터링하며 선언된 상태와 일치하도록 조정합니다. 이것이 쿠버네티스 자동화의 핵심입니다.

# 예시: nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3 # <-- "nginx 컨테이너 3개를 유지해줘" 라고 선언
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

팁 3: 핵심 리소스(Pod, Deployment, Service)를 먼저 익히세요.

쿠버네티스에는 수많은 리소스가 있지만, 처음에는 이 세 가지만큼은 확실히 이해해야 합니다.

• Pod: 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 배포 단위. 하나 이상의 컨테이너 그룹을 의미합니다.
• Deployment: Pod의 개수(Replica)를 관리하고, 배포 전략(롤링 업데이트 등)을 정의합니다. Pod의 상태를 관리하고 자동 복구를 담당합니다.
• Service: 여러 Pod에 대한 안정적인 단일 접근점(네트워크 엔드포인트)을 제공합니다. 외부에서 Pod에 접근하거나 Pod끼리 통신할 때 사용됩니다.

팁 4: 헬스 체크(Health Check)를 반드시 설정하세요.

쿠버네티스의 자기 치유 기능은 헬스 체크를 통해 동작합니다. livenessProbe와 readinessProbe를 설정하여 쿠버네티스에게 애플리케이션의 건강 상태를 알려줘야 합니다.

• Liveness Probe: 컨테이너가 살아있는지(응답하는지) 검사합니다. 실패하면 쿠버네티스는 해당 컨테이너를 재시작합니다.
• Readiness Probe: 컨테이너가 트래픽을 받을 준비가 되었는지 검사합니다. 실패하면 쿠버네티스는 해당 컨테이너를 서비스의 로드 밸런싱 대상에서 일시적으로 제외합니다.

마치며

도커는 애플리케이션을 컨테이너라는 표준화된 단위로 포장하는 혁신을 가져왔고, 쿠버네티스는 이 컨테이너들을 대규모로 지휘하고 관리하는 표준을 제시했습니다. 두 기술은 대립하는 것이 아니라, 각자의 자리에서 현대적인 소프트웨어 개발과 운영의 패러다임을 완성하는 강력한 파트너입니다.

여러분의 프로젝트가 아직 작고 단순하다면 도커만으로 충분할 수 있습니다. 하지만 앞으로의 성장 가능성, 마이크로서비스로의 전환, 무중단 서비스에 대한 고민이 있다면, 쿠버네티스는 더 이상 선택이 아닌 필수일 것입니다. 이 글이 여러분의 현명한 기술 스택 선택에 작은 도움이 되었기를 바랍니다.

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Beyond Docker: A Practical Look at Why and When to Choose Kubernetes

In the era of cloud-native development, "Docker" and "Kubernetes" are terms you've likely heard countless times. Many people mistakenly view them as competitors, but in reality, they are more like partners that complement each other to form the backbone of modern application deployment. Think of them like a hammer and a power drill—each has a distinct and clear purpose.

This article goes beyond a simple feature list. It aims to answer a more fundamental question: "Why do we eventually find Docker alone insufficient and turn to Kubernetes?" By exploring real-world scenarios, we'll clarify the roles and relationship between these two technologies, helping you make an informed decision for your own projects.

1. The Foundation: Containers and Docker

To understand Kubernetes, you must first grasp containers and Docker. The container technology was the long-awaited solution to the classic developer problem: "It works on my machine, but why not on the server?"

What is a Container?

A container is an isolated execution environment that packages an application with all its dependencies—libraries, system tools, code, and runtime. An easy analogy is a shipping container. Just as a standardized shipping container can be transported by any ship or truck regardless of its contents, a software container ensures that an application runs identically in any environment, be it a developer's laptop, a testing server, or a production server.

The Role of Docker

Docker is the most popular tool that has made container technology accessible to everyone. Docker performs the following key functions:

• Build: It creates a template called a "container image" from your application and its dependencies, based on a blueprint called a Dockerfile.
• Ship: It allows you to store and share these images in a "registry," like Docker Hub.
• Run: It pulls an image from a registry and runs it as a "container," an actual isolated process.

Thanks to Docker, developers can focus on building applications without worrying about the underlying infrastructure, dramatically simplifying and accelerating the development, testing, and deployment lifecycle.

2. The Problem of Scale: Why Isn't Docker Enough?

For small projects or single applications, Docker alone is often sufficient. However, as your service grows and you need to manage tens or hundreds of containers across multiple servers (nodes), things get complicated. This is the "problem of scale."

• The Limits of Manual Management: Can you manually distribute 100 containers across 10 servers, and then, if one server fails, manually move its containers to other healthy servers? It's nearly impossible.
• Networking Complexity: How do containers scattered across different servers communicate with each other? How can external users access the service without knowing its complex internal structure?
• Challenges of Zero-Downtime Deployment: When deploying a new version of your application, stopping the old containers and starting new ones can cause service interruptions.
• Lack of Auto-Healing: If a container crashes due to an error, someone has to detect it and restart it manually.

To solve the complexities of managing containers at scale, "Container Orchestration" technology emerged, and Kubernetes has become the de facto standard in this field.

3. The Conductor of the Orchestra: Kubernetes

Kubernetes (often abbreviated as K8s) is an orchestration tool that automates the deployment, scaling, and management of containers across a cluster of servers (nodes). Just as an orchestra conductor coordinates numerous musicians to create a beautiful harmony, Kubernetes coordinates numerous containers to create a stable and reliable service.

Here are the key problems Kubernetes solves:

• Automated Scheduling: It automatically places containers on the most suitable nodes in the cluster, considering their resource requirements (CPU, memory).
• Self-healing: If a running container fails or becomes unresponsive, Kubernetes automatically restarts it or replaces it with a new one. If a node itself fails, it reschedules the containers from that node onto other healthy nodes.
• Service Discovery and Load Balancing: It assigns a stable DNS name to a group of identical containers and load-balances network traffic among them, providing a reliable service endpoint.
• Automated Rollouts and Rollbacks: It allows you to deploy new versions of your application progressively (rolling updates) and quickly revert to the previous version (rollback) if something goes wrong.
• Secret and Configuration Management: It lets you store and manage sensitive information like passwords and API keys (Secrets) and application configurations separately from your container images, enhancing security and flexibility.

4. Core Comparison: Docker vs. Kubernetes - What to Use and When?

Now, the statement "Docker and Kubernetes are not competitors" should make sense. Docker is the 'runtime tool' for building and running containers, while Kubernetes is the 'management tool' for orchestrating them. Kubernetes actually uses a container runtime like Docker (or others like containerd) under the hood to run the containers.

Therefore, a more accurate comparison would be "Using Docker alone" vs. "Using Docker with Kubernetes," or perhaps "Docker Swarm" vs. "Kubernetes." (Docker Swarm is Docker's native orchestration tool, but Kubernetes currently dominates the market.)

Aspect	Docker (Standalone)	Kubernetes
Primary Purpose	Building, running, and managing individual containers.	Automating and orchestrating a cluster of containers across multiple hosts.
Scope	Single host (server).	Multi-host cluster.
Scalability	Manual or via simple scripts.	Automated horizontal scaling (HPA) via declarative configuration (YAML).
High Availability/Self-Healing	Not provided out-of-the-box. Requires manual restart if a container dies.	Core feature. Automatically recovers from container/node failures.
Networking	Simple bridge networking within a single host. Cross-host communication is complex.	Cluster-wide virtual network (Overlay Network). Seamless communication between Pods.
Best For	Local development, CI/CD pipelines, small-scale single applications.	Production environments, microservices architecture, large-scale systems requiring high availability.

Conclusion: When Should You Adopt Kubernetes?

• Local Development & Testing: Docker and docker-compose are more than enough. Kubernetes is overkill here.
• Small-Scale Applications: If you're only running a few containers on a single server, you probably don't need the complexity of Kubernetes.
• Microservices Architecture (MSA): If you have multiple services that need to be deployed independently and communicate with each other, Kubernetes is almost essential.
• High Availability and Scalability Needs: For production services that are sensitive to downtime and need to scale dynamically with traffic, Kubernetes is the answer.

5. Practical Tips for Using Kubernetes

Kubernetes has a steep learning curve, but understanding a few key principles can make the journey much smoother.

Tip 1: Start with a Managed Kubernetes Service.

Building a Kubernetes cluster from scratch by configuring your own servers is extremely complex. Using a managed service from a cloud provider—like EKS from AWS, GKE from Google Cloud, or AKS from Azure—allows you to create a stable cluster with just a few clicks. You let the cloud provider manage the control plane, so you can focus solely on deploying your applications.

Tip 2: Embrace the Declarative Approach.

Kubernetes operates declaratively, not imperatively. Instead of commanding, "Run container A on node B," you declare a "desired state" in a YAML file, saying, "I want a state where three replicas of this container type are always running." The Kubernetes controllers then continuously monitor the current state and work to match it to your declared state. This is the core of Kubernetes automation.

# Example: nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3 # <-- Declare "I want 3 nginx containers"
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Tip 3: Master the Core Resources First: Pod, Deployment, Service.

Kubernetes has numerous resources, but you must have a solid understanding of these three to start:

• Pod: The smallest and simplest unit in the Kubernetes object model that you create or deploy. It represents a group of one or more containers.
• Deployment: Manages the number of Pod replicas and defines the deployment strategy (e.g., rolling updates). It's responsible for maintaining the health of Pods and auto-recovery.
• Service: Provides a stable, single point of access (a network endpoint) to a set of Pods. It's used for external access or inter-Pod communication.

Tip 4: Always Configure Health Checks.

The self-healing power of Kubernetes relies on health checks. You must configure livenessProbe and readinessProbe to inform Kubernetes about the health of your application.

• Liveness Probe: Checks if the container is alive (i.e., not deadlocked). If it fails, Kubernetes will restart the container.
• Readiness Probe: Checks if the container is ready to accept traffic. If it fails, Kubernetes will temporarily remove the Pod from the service's load balancing pool.

Closing Thoughts

Docker brought the innovation of packaging applications into a standardized unit called a container. Kubernetes provided the standard for orchestrating and managing these containers at scale. The two technologies are not in opposition; they are powerful partners, each playing a crucial role in completing the modern software development and operations paradigm.

If your project is still small and simple, Docker alone may be sufficient. However, if you anticipate future growth, a transition to microservices, or the need for zero-downtime services, then Kubernetes is no longer an option—it's a necessity. I hope this article has helped you make a wiser choice for your technology stack.

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Dockerの先へ：賢い選択のためのKubernetes徹底比較

クラウドネイティブの時代において、開発者であれば「Docker」と「Kubernetes」という言葉を何度も耳にしてきたことでしょう。多くの人がこの2つの技術を競合関係にあると誤解していますが、実際には、これらはお互いを補完し合い、現代のアプリケーションデプロイメントの中核を成すパートナーに近い存在です。それはまるで、金槌と電動ドリルのように、それぞれの役割と用途が明確に異なっているのです。

この記事では、単に両者の機能を羅列するのではなく、「なぜ私たちはDockerだけでは不十分だと感じ、Kubernetesを選ぶようになるのか？」という、より根本的な問いに答えることを目指します。実際のプロジェクトで直面しうるシナリオを通じて、2つの技術の役割と関係を明確に理解し、あなたのプロジェクトに最適な技術を賢く選択するための一助となることが、この記事の目標です。

1. すべての始まり、コンテナとDocker

Kubernetesを理解するためには、まずコンテナとDockerについての理解が不可欠です。「自分のPCでは動くのに、なぜかサーバー上では動かない」という開発者の長年の悩みを解決したのが、コンテナ技術でした。

コンテナとは何か？

コンテナとは、アプリケーションと、その実行に必要なすべての依存関係（ライブラリ、システムツール、コード、ランタイムなど）をパッケージ化した、隔離された実行環境です。海外に物を送る際に使われる「輸送コンテナ」を思い浮かべると分かりやすいでしょう。中身が何であれ、規格化されたコンテナに収めれば、どんな船やトラックでも運べるように、ソフトウェアコンテナはどんな環境（開発者のPC、テストサーバー、本番サーバー）でも全く同じように実行されることを保証します。

Dockerの役割

Dockerは、このコンテナ技術を誰もが簡単に利用できるようにした、最も代表的なツールです。Dockerは以下の役割を担います。

• ビルド(Build): Dockerfileという設計図に基づき、アプリケーションと依存関係を「コンテナイメージ」というテンプレートにまとめます。
• 共有(Ship): ビルドしたイメージをDocker Hubのような「レジストリ」に保存し、他の人と共有します。
• 実行(Run): 共有されたイメージを取得し、実際に隔離された環境である「コンテナ」として実行します。

Dockerのおかげで、開発者はインフラを気にすることなくアプリケーション開発に集中できるようになり、開発・テスト・デプロイのプロセスは驚くほどシンプルかつ高速になりました。

2. スケールの問題：なぜDockerだけでは不十分なのか？

小規模なプロジェクトや単一のアプリケーションを運用する場合、Dockerだけで十分なこともあります。しかし、サービスが成長し、数十、数百ものコンテナを複数のサーバー（ノード）にまたがって運用する必要が出てくると、問題は複雑化します。これが「スケールの問題」です。

• 手動管理の限界: 100個のコンテナを10台のサーバーに適切に分散配置し、特定のサーバーに障害が発生した際に、そのサーバー上のコンテナを他のサーバーに移動させる作業を手動で行えるでしょうか？ ほとんど不可能です。
• ネットワーキングの複雑さ: 複数のサーバーに散らばったコンテナ同士は、どのように通信すればよいのでしょうか？ 外部のユーザーは、この複雑な内部構造を知ることなく、どうやってサービスにアクセスできるのでしょうか？
• 無停止デプロイの難しさ: 新しいバージョンのアプリケーションをデプロイする際、古いコンテナを停止して新しいコンテナを起動する間に、サービスが中断してしまう可能性があります。
• 自動復旧の不在: 特定のコンテナがエラーで停止してしまった場合、誰かがそれを検知して再起動してあげる必要があります。

このような大規模なコンテナ環境の複雑さを解決するために登場したのが、「コンテナオーケストレーション(Container Orchestration)」技術であり、Kubernetesはこの分野における事実上の標準（デファクトスタンダード）となっています。

3. オーケストラの指揮者、Kubernetes

Kubernetes（K8sと略されることもあります）は、複数のサーバー（ノード）で構成されたクラスタ環境において、多数のコンテナを自動的にデプロイ、スケーリング、管理するためのオーケストレーションツールです。オーケストラの指揮者が数多くの演奏者たちを調和させて美しいハーモニーを創り出すように、Kubernetesは数多くのコンテナを調和させて安定したサービスを創り出します。

Kubernetesが解決してくれる中心的な課題は以下の通りです。

• 自動スケジューリング: コンテナが必要とするリソース（CPU、メモリ）を考慮し、クラスタ内で最も適切なノードに自動的に配置します。
• 自己修復（セルフヒーリング）: 実行中のコンテナが応答しなくなったり、障害が発生したりすると、自動的に再起動または別のコンテナに置き換えます。ノード自体に問題が発生した場合は、そのノード上のコンテナを健全な別のノードに移動させて実行します。
• サービスディスカバリと負荷分散: 複数の同一コンテナ群に固有のDNS名を割り当て、それらの間のネットワークトラフィックを分散（ロードバランシング）することで、安定したサービスエンドポイントを提供します。
• 自動化されたロールアウトとロールバック: 新しいバージョンのアプリケーションをデプロイする際に、段階的に新しいコンテナを展開し（ローリングアップデート）、問題が発生した場合は迅速に以前のバージョンに戻す（ロールバック）ことができます。
• 機密情報と設定の管理: パスワードやAPIキーのような機密情報（Secret）やアプリケーションの設定を、コンテナイメージから分離して安全かつ柔軟に管理できます。

4. 核心比較：Docker vs Kubernetes、何をいつ使うべきか？

これで、「DockerとKubernetesは競合関係ではない」という言葉の意味がご理解いただけたかと思います。Dockerはコンテナを作成・実行するための「実行ツール」であり、Kubernetesはそのコンテナ群を管理・調整するための「管理ツール」です。 Kubernetesは内部的にDocker（あるいはcontainerdのような他のコンテナランタイム）を使ってコンテナを実行します。

したがって、より正確な比較対象は「Docker単体での利用」対「Docker + Kubernetesでの利用」、あるいは「Docker Swarm」対「Kubernetes」となります。（Docker SwarmはDockerが提供するネイティブのオーケストレーションツールですが、現在ではKubernetesが圧倒的な市場シェアを占めています。）

観点	Docker (単体利用)	Kubernetes
主な目的	個々のコンテナのビルド、実行、管理	複数ホストにまたがるコンテナクラスタの自動化とオーケストレーション
スコープ	単一ホスト（サーバー）	複数ホストからなるクラスタ
スケーラビリティ	手動、または簡単なスクリプトによる拡張	宣言的な設定（YAML）による自動水平スケーリング（HPA）
高可用性/自動復旧	標準では提供されない。コンテナ停止時は手動での再起動が必要。	中核機能。コンテナやノードの障害から自動的に復旧。
ネットワーキング	単一ホスト内のブリッジネットワーク。ホスト間の通信は複雑。	クラスタ全体を覆う仮想ネットワーク（オーバーレイネットワーク）。Pod間の通信が容易。
最適な環境	ローカル開発環境、CI/CDパイプライン、小規模な単一アプリケーション	本番環境、マイクロサービスアーキテクチャ、高可用性が求められる大規模システム

結論：いつKubernetesを導入すべきか？

• ローカルでの開発・テスト： Dockerとdocker-composeで十分です。Kubernetesはオーバーヘッドが大きすぎます。
• 小規模アプリケーション： 単一サーバーで数個のコンテナを動かすだけなら、あえてKubernetesを導入する必要はありません。
• マイクロサービスアーキテクチャ(MSA)： 複数のサービスが独立してデプロイされ、互いに通信する必要がある場合、Kubernetesはほぼ必須と言えます。
• 高い可用性と拡張性が必要な場合： サービスの停止が許されず、トラフィックに応じて柔軟にスケールイン・アウトする必要がある本番サービスには、Kubernetesが最適解です。

5. Kubernetes実践活用のヒント

Kubernetesの学習曲線は急ですが、いくつかの核となる原則を理解すれば、はるかにスムーズにアプローチできます。

ヒント1：マネージドKubernetesから始めましょう

自分でサーバーを用意してKubernetesクラスタを構築するのは非常に複雑で困難です。AWSのEKS、Google CloudのGKE、AzureのAKSといったクラウドプロバイダーのマネージドサービスを利用すれば、数クリックで安定したクラスタを作成できます。コントロールプレーンの管理はクラウド事業者に任せ、私たちはアプリケーションのデプロイに集中できます。

ヒント2：宣言的(Declarative)アプローチを理解しましょう

Kubernetesは「命令的」ではなく「宣言的」に動作します。「AコンテナをBノードで実行せよ」と命令するのではなく、「私はこの種類のコンテナが3つ常に実行されている状態が欲しい」とYAMLファイルに「あるべき状態(Desired State)」を宣言します。すると、Kubernetesのコントローラーが現在の状態を継続的に監視し、宣言された状態と一致するように調整し続けます。これこそがKubernetesの自動化の核心です。

# 例: nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3 # <-- 「nginxコンテナを3つ維持してほしい」と宣言
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

ヒント3：中核リソース（Pod, Deployment, Service）をまず習得しましょう

Kubernetesには数多くのリソースが存在しますが、まずはこの3つを確実に理解することが重要です。

• Pod: Kubernetesで作成・管理できる最小のデプロイ単位。1つ以上のコンテナのグループを意味します。
• Deployment: Podの数（Replica）を管理し、デプロイ戦略（ローリングアップデートなど）を定義します。Podの状態を管理し、自動復旧を担います。
• Service: 複数のPodに対する安定した単一のアクセスポイント（ネットワークエンドポイント）を提供します。外部からPodにアクセスしたり、Pod同士が通信したりする際に使用されます。

ヒント4：ヘルスチェックは必ず設定しましょう

Kubernetesの自己修復機能はヘルスチェックを通じて動作します。livenessProbeとreadinessProbeを設定し、Kubernetesにアプリケーションの健康状態を伝える必要があります。

• Liveness Probe: コンテナが生きているか（応答不能になっていないか）を検査します。失敗した場合、Kubernetesはそのコンテナを再起動します。
• Readiness Probe: コンテナがトラフィックを受け付ける準備ができているかを検査します。失敗した場合、Kubernetesはそのコンテナを一時的にサービスの負荷分散対象から外します。

おわりに

Dockerは、アプリケーションをコンテナという標準化された単位にパッケージングする革新をもたらしました。そしてKubernetesは、これらのコンテナを大規模に指揮・管理するための標準を提示しました。この2つの技術は対立するものではなく、それぞれの持ち場で現代的なソフトウェア開発・運用のパラダイムを完成させる、強力なパートナーなのです。

あなたのプロジェクトがまだ小規模でシンプルなら、Dockerだけで十分かもしれません。しかし、将来的な成長の可能性、マイクロサービスへの移行、無停止サービスへの要求といった課題を抱えているのであれば、Kubernetesはもはや選択肢ではなく、必須の技術となるでしょう。この記事が、あなたの賢明な技術スタック選択の一助となれば幸いです。

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Dockerでファイルをコピーする方法

Docker ファイルコピーコマンド

Dockerのファイルコピーコマンドは docker cp です。このコマンドは、ホストとコンテナ間でファイルをコピーするために使用されます。

docker cp コマンドの構文

docker cp コマンドの基本的な構文は次のとおりです:

docker cp [オプション] ソースパス ターゲットパス

ここで、

• ソースパスはファイルまたはディレクトリへのパスです。
• ターゲットパスはファイルまたはディレクトリへのパスです。

docker cp コマンドのオプション

docker cp コマンドは以下のオプションをサポートしています:

• -a: ソースとターゲットが両方ディレクトリである場合、すべてのサブディレクトリとファイルをコピーします。
• -i: 入力プロンプトを表示します。
• -v: ソースとターゲットを指定せずに入力から読み取ります。

docker cp コマンドの使用例

例えば、ホストの /path/foo.txt ファイルからコンテナの /path/foo.txt ファイルにコピーするには、次のコマンドを使用します:

docker cp /path/foo.txt mycontainer:/path/foo.txt

逆に、コンテナの /path/foo.txt ファイルからホストの /path/foo.txt ファイルにコピーするには、次のコマンドを使用します:

docker cp mycontainer:/path/foo.txt /path/foo.txt

まとめ

docker cp コマンドを使用すると、ホストとコンテナ間で簡単にファイルをコピーできます。これにより、Dockerを使った開発作業がより便利になります。

この記事がお役に立てば幸いです。他にご質問がありましたら、お気軽にお問い合わせください。

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Docker: Copy files between Host(your PC) and Container

Docker File Copy Command: docker cp

The file copy command in Docker is docker cp. This command is used to copy files between the host and the container. In this post, we will help you understand this command through its usage and examples.

Usage of docker cp command

The basic structure of the docker cp command is as follows.

docker cp [options] source_path destination_path

• source_path is the path of the file or directory.
• destination_path is the path of the file or directory.

Options of docker cp command

The docker cp command supports the following options.

• -a: If both the source and destination are directories, it also copies all subdirectories and files.
• -i: Displays the input prompt.
• -v: Reads the source and destination from the input without specifying them.

Examples of using the docker cp command

For example, to copy the /path/foo.txt file from the host to the /path/foo.txt file in the container, run the command as follows.

docker cp /path/foo.txt mycontainer:/path/foo.txt

To copy the /path/foo.txt file from the container to the /path/foo.txt file on the host, run the command as follows.

docker cp mycontainer:/path/foo.txt /path/foo.txt

Conclusion

With the docker cp command, you can easily copy files between the host and the container. It is important to familiarize yourself with these basic commands for efficient use of Docker.

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Docker에서 Host(내 PC)와 Container 간에 파일 복사하기

Docker 파일 복사 명령어: docker cp

Docker의 파일 복사 명령어는 docker cp입니다. 이 명령어는 호스트와 컨테이너 사이의 파일을 복사하는 데 사용됩니다. 이 포스트에서는 명령어의 사용법과 예제를 통해 이해를 돕도록 하겠습니다.

docker cp 명령어의 사용법

docker cp 명령어의 기본 구조는 다음과 같습니다.

docker cp [옵션] 소스 경로 대상 경로

• 소스 경로는 파일이나 디렉터리의 경로입니다.
• 대상 경로는 파일이나 디렉터리의 경로입니다.

docker cp 명령어의 옵션

docker cp 명령어는 다음과 같은 옵션을 지원합니다.

• -a : 소스와 대상이 모두 디렉터리인 경우, 하위 디렉터리와 파일도 모두 복사합니다.
• -i : 입력 프롬프트를 표시합니다.
• -v : 소스와 대상을 지정하지 않고, 입력으로부터 소스와 대상을 읽습니다.

docker cp 명령어 사용 예제

예를 들어, 호스트의 /path/foo.txt 파일을 컨테이너의 /path/foo.txt 파일에 복사하려면 다음과 같이 명령을 실행합니다.

docker cp /path/foo.txt mycontainer:/path/foo.txt

컨테이너의 /path/foo.txt 파일을 호스트의 /path/foo.txt 파일에 복사하려면 다음과 같이 명령을 실행합니다.

docker cp mycontainer:/path/foo.txt /path/foo.txt

결론

이로써 docker cp 명령어를 사용하여 호스트와 컨테이너 사이의 파일을 쉽게 복사할 수 있습니다. Docker를 효율적으로 사용하려면 이러한 기본 명령어를 숙지하는 것이 중요합니다.

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