GKE vs. EKS vs. AKS? Which is best for a beginner to learn? Which is most used is production environments?
GKE vs. EKS vs. AKS? 초보자가 배우기에 가장 좋은 것은 무엇입니까? 프로덕션 환경 중 가장 많이 사용되는 것은 무엇입니까?
Hi everyone, I have recently started learning kubernetes, ansible, docker, and etc around two weeks ago to become either a jr. dev ops engineer or something related to it. I have experience setting up my own local clusters with kubeadm and minikube. I also have experience setting up clusters on linode but, I would like to use one of the big three cloud providers because I know most companies are using them. I only used linode because of how cheap and easy it was to use.
안녕하세요 여러분, 저는 주니어가 되기 위해 최근 약 2주 전부터 kubernetes, ansible, docker 등을 배우기 시작했습니다. 개발 운영 엔지니어 또는 이와 관련된 것. 저는 kubeadm 및 minikube를 사용하여 자체 로컬 클러스터를 설정한 경험이 있습니다. 나는 또한 linode에 클러스터를 설정한 경험이 있지만 대부분의 회사가 이를 사용하고 있다는 것을 알고 있기 때문에 Big 3 클라우드 공급자 중 하나를 사용하고 싶습니다. 저렴하고 사용하기 쉽기 때문에 linode만 사용했습니다.
Which of them would be best for a beginner and what are the pros and cons of all three?
초보자에게 가장 적합한 것은 무엇이며, 세 가지 모두 장단점은 무엇입니까?
I use all 3. They are pretty much the same until you start bumping against some of the edges when you get deep into the ops side and each has their own quirks, especially when it comes to autoscaling. I think EKS is probably the most widely used, but it’s also my least favourite and has the most confusing concepts to deal with.
저는 3개를 모두 사용합니다. 운영 측면에 깊이 들어가고 각 가장자리에 고유한 특징이 있을 때 일부 가장자리에 부딪치기 시작할 때까지는 거의 동일합니다. 특히 자동 크기 조정과 관련하여 더욱 그렇습니다. 내 생각에 EKS는 아마도 가장 널리 사용되는 것 같지만, 내가 가장 선호하지 않는 것이기도 하고 다루기 가장 혼란스러운 개념이기도 합니다.
Can I ask what the concepts are that you find confusing? I've just started with a company that wants me to move them into EKS, and I'd love to not have to find this stuff out by myself.
당신이 혼란스러워하는 개념이 무엇인지 물어봐도 될까요? 나는 EKS로 옮기기를 원하는 회사에서 막 시작했는데, 이 물건을 혼자서 찾을 필요가 없었으면 좋겠습니다.
Both AKS and GCP are pretty straight forward when it comes to node pools and autoscaling: you create a node pool, specify the VM type and specify min/max node counts. But with EKS you need to deal with LaunchTemplates, AMIs and Auto Scaling Groups as separate concepts. For autoscaling you also need to separately deploy and configure an autoscaler and there is some special config needed as well for it to be able to scale from 0 if your pods use node selectors based on labels on the node groups.
AKS와 GCP는 모두 노드 풀 및 자동 크기 조정과 관련하여 매우 간단합니다. 즉, 노드 풀을 만들고 VM 유형을 지정하고 최소/최대 노드 수를 지정합니다. 그러나 EKS를 사용하면 LaunchTemplate, AMI 및 Auto Scaling 그룹을 별도의 개념으로 처리해야 합니다. 자동 크기 조정을 위해서는 자동 크기 조정기를 별도로 배포하고 구성해야 하며, 포드가 노드 그룹의 레이블을 기반으로 하는 노드 선택기를 사용하는 경우 0에서 크기를 조정할 수 있으려면 몇 가지 특별한 구성도 필요합니다.
Have a look at Karpenter as an autoscaler. It is quite nice and takes away a bit of the problems you are facing.
자동 크기 조정기로 Karpenter를 살펴보십시오. 그것은 매우 좋으며 당신이 직면하고 있는 문제를 약간 없애줍니다.
It does.... It is also complicated AF if you want anything more configured than basic autoscaling. But the ability to cost promise is pretty insane
그렇습니다.... 기본 자동 크기 조정보다 더 많은 구성을 원하는 경우 AF도 복잡합니다. 하지만 약속을 지키는 능력은 정말 미친 짓이야
AKS autoscaler is nice to begin with but quickly shows its limitations. I'd rather have more upfront cost but get more longterm flexibility now that I have experience with it. It's not the end of the world but we want to use it in part to ensure that things feel "snappy" by allocating resources slightly before they're needed and there are basically no levers to make that happen -- you get a new node only once you have a pod that cannot fit anywhere on any current node.
AKS 자동 크기 조정기는 처음에는 좋지만 금방 한계를 드러냅니다. 초기 비용이 더 많이 들지만 이제 경험이 있으므로 더 장기적인 유연성을 얻고 싶습니다. 세상의 종말은 아니지만 우리는 리소스가 필요하기 조금 전에 리소스를 할당하여 상황이 "빠른" 느낌을 갖도록 부분적으로 사용하고 싶습니다. 기본적으로 그렇게 할 수 있는 수단은 없습니다. 새 노드만 얻을 수 있습니다. 현재 노드 어디에도 들어갈 수 없는 포드가 있는 경우.
In the portal there are no levers, but the API (Azure CLI/Terraform/ARM) allows quite a bit of customization.
포털에는 레버가 없지만 API(Azure CLI/Terraform/ARM)를 사용하면 상당한 사용자 지정이 가능합니다.
Yep I'm familiar, none of them apply to the concern I mention
네, 잘 알고 있습니다. 그 중 어느 것도 제가 언급한 우려 사항에 적용되지 않습니다.
Could you explain what kind of levers you're looking for? Metrics-based, similar to HPA (with custom metrics) or KEDA?
어떤 종류의 레버를 찾고 있는지 설명해 주시겠어요? HPA(사용자 정의 측정항목 포함) 또는 KEDA와 유사한 측정항목 기반인가요?
I want to overprovision nodes to allow for a certain percentage of available resources at a given time, so things can scale up without needing to always wait for node provisioning
주어진 시간에 특정 비율의 사용 가능한 리소스를 허용하기 위해 노드를 초과 프로비저닝하고 싶습니다. 그러면 항상 노드 프로비저닝을 기다릴 필요 없이 확장할 수 있습니다.
Still don't understand how you wouldn't be able to do this with the current available options by just setting a low threshold.
낮은 임계값을 설정하는 것만으로는 현재 사용 가능한 옵션으로 어떻게 이를 수행할 수 없는지 여전히 이해하지 못합니다.
The current available options don't allow for what I describe. I will assume if you knew specifically of which options would provide that you would've pasted them and since you didn't include any specific recommendations that you're just saying "I feel like it should be possible" and since I have looked at all the available options and haven't found any that would directly manage what I'm after, I'm saying to the best of my knowledge it is not possible. Of course there may be some other options than those that are documented on the docs that describe the auto-scaler config options.
현재 사용 가능한 옵션은 제가 설명하는 것을 허용하지 않습니다. 어떤 옵션을 제공할지 구체적으로 알고 붙여넣었을 것이며 특정 권장 사항을 포함하지 않았으므로 "가능할 것 같다"고만 말하고 있다고 가정하겠습니다. 사용 가능한 모든 옵션이 있지만 내가 원하는 것을 직접 관리할 수 있는 옵션은 찾지 못했습니다. 제가 아는 한 그것은 불가능하다는 것입니다. 물론 자동 크기 조정기 구성 옵션을 설명하는 문서에 설명된 옵션 외에 다른 옵션이 있을 수도 있습니다.
If you want to have a node spun up ready to go. Check out my blog post on how to do this using pause pods and priority. https://pixelrobots.co.uk/2021/03/aks-how-to-over-provision-node-pools/
노드를 가동할 준비가 되기를 원하는 경우. 일시 중지 포드와 우선 순위를 사용하여 이 작업을 수행하는 방법에 대한 내 블로그 게시물을 확인하세요. https://pixelrobots.co.uk/2021/03/aks-how-to-over-provision-node-pools/
You could also look at the scale down mode of deallocate rather than delete.
삭제 대신 할당 취소의 축소 모드를 볼 수도 있습니다.
Nice!!! 멋진!!!
It’s worth mentioning that it is the most flexible. Also if you learn this one first the rest are trivial.
가장 유연하다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 또한 이것을 먼저 배우면 나머지는 사소한 것입니다.