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현대의 복잡한 작업 환경에서는 다양한 작업량과 리소스를 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다. 특히, 컨테이너 기반 환경과 고성능 컴퓨팅(HPC)이 결합된 상황에서는 각 작업의 특성과 우선순위에 맞게 자원을 배정하고 관리해야 합니다. 이번 글에서는 작업량 기반 노드 배정 전략을 시작으로, 이를 효과적으로 실행할 수 있는 스케줄러 도구들의 비교와 컨테이너와 HPC를 모두 지원하는 통합 관리 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 작업량에 따른 개별 노드 배정 전략

모든 작업이 동일한 자원을 요구하는 것은 아닙니다. 연산 집약적인 데이터 분석 작업과 단순한 백업 작업이 동일한 자원을 사용하게 된다면, 시스템 자원의 불균형이 발생하고 작업 지연이나 병목 현상이 생길 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 각 작업이 요구하는 리소스(CPU, 메모리, I/O, 네트워크 등)에 맞춘 작업량 기반 노드 배정 전략이 필요합니다.

(1) CPU 집약적인 작업

• 특징: CPU 사용률이 높은 작업은 복잡한 연산이 많이 필요한 경우가 많습니다. 딥러닝 모델 훈련, 과학적 시뮬레이션, 금융 모델링 등의 작업이 해당됩니다.
• 최적화 전략:
  • 고성능 CPU 노드 배정: CPU 집약적인 작업에는 다수의 코어를 가진 고성능 노드를 배정합니다. 이로써 작업의 연산 시간이 단축되고, 처리 속도가 크게 향상됩니다.
  • 멀티스레드 지원: 작업이 멀티스레드를 사용할 수 있다면, 다중 코어를 활용하여 작업을 병렬 처리할 수 있는 노드가 적합합니다.
• 예시: 대규모 머신러닝 모델을 훈련할 때, AWS의 c5 인스턴스와 같은 고성능 CPU 인스턴스를 사용하여 작업 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

(2) 메모리 집약적인 작업

• 특징: 대규모 데이터를 메모리에 로드하여 처리하는 작업이 메모리 집약적인 작업에 해당합니다. 예를 들어, 인메모리 데이터베이스, 빅데이터 분석, 대형 그래프 처리 작업이 여기에 속합니다.
• 최적화 전략:
  • 대용량 메모리 노드 사용: 이러한 작업에는 RAM이 풍부한 노드를 사용해야 메모리 부족으로 인한 성능 저하를 방지할 수 있습니다.
  • 메모리 스와핑 방지: 작업 중 스와핑이 발생하면 디스크에 데이터를 저장하는 과정에서 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 물리적 메모리가 충분한 노드를 사용하는 것이 중요합니다.
• 예시: 메모리 집약적인 작업을 수행할 때는 AWS의 r5 인스턴스와 같은 메모리 최적화 인스턴스를 사용하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

(3) I/O 집약적인 작업

• 특징: I/O 집약적인 작업은 대량의 데이터를 디스크에 읽거나 쓰는 작업이 빈번히 발생하는 경우에 해당합니다. 예를 들어, 대용량 데이터베이스 처리, 로그 처리, 대규모 파일 시스템 작업이 여기에 속합니다.
• 최적화 전략:
  • 고성능 스토리지 사용: I/O 성능을 극대화하기 위해, 고속 SSD 또는 NVMe 드라이브가 장착된 노드를 사용하는 것이 중요합니다. 이러한 고성능 스토리지는 디스크 I/O 병목을 줄이고 작업 속도를 향상시킵니다.
  • I/O 캐싱: 일부 I/O 집약적인 작업에서는 캐싱 메커니즘을 도입하여 자주 사용되는 데이터를 메모리에 저장함으로써 디스크 액세스 빈도를 줄일 수 있습니다.
• 예시: AWS의 i3 인스턴스는 고속 SSD를 장착하고 있어 대규모 데이터베이스 작업이나 파일 처리에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다.

(4) 네트워크 집약적인 작업

• 특징: 네트워크 트래픽이 많은 작업은 데이터를 빠르게 전송하거나 받아야 하는 작업을 포함합니다. 실시간 스트리밍 서비스, 클라우드 간 데이터 전송, 분산 시스템 간 통신 등이 여기에 속합니다.
• 최적화 전략:
  • 고대역폭 네트워크 지원: 네트워크 집약적인 작업에는 대역폭이 큰 네트워크 인터페이스를 제공하는 노드를 사용하여 트래픽 병목을 줄여야 합니다.
  • 지연 시간 최소화: 네트워크 지연이 중요한 작업에서는 지연 시간을 최소화하기 위해 지리적으로 가까운 데이터센터 또는 노드를 선택하는 것이 중요합니다.
• 예시: AWS의 ENI(Elastic Network Interface)를 통해 고대역폭 네트워크 연결을 사용하는 것은 네트워크 집약적 작업에 적합합니다.

2. 다양한 스케줄러 도구 비교

작업량을 효율적으로 배정하려면 적절한 스케줄러 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 각 스케줄러 도구는 컨테이너 관리, HPC 작업 관리, 대규모 배치 작업 처리 등 각기 다른 장점을 가지고 있습니다. 아래는 대표적인 스케줄러 도구들에 대한 자세한 비교입니다.

(1) Kubernetes

• 정의: Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하는 오케스트레이션 도구로, 클러스터 내의 컨테이너 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 데 사용됩니다.
• 주요 특징:
  • 컨테이너 기반: Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 효율적으로 관리하며, Docker와 같은 컨테이너 런타임과 호환됩니다.
  • 자동 스케일링: 작업 부하에 따라 노드 수를 동적으로 조정할 수 있으며, 자원의 활용도를 극대화할 수 있습니다.
  • 자동 복구: 장애가 발생한 컨테이너를 자동으로 재시작하거나 교체하여 가용성을 보장합니다.
• 장점:
  • 확장성: 대규모 클러스터에서도 수천 개의 컨테이너를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
  • 멀티 클라우드 지원: AWS, GCP, Azure 등 다양한 클라우드 플랫폼에서 Kubernetes를 사용할 수 있습니다.
  • 오픈소스 생태계: 다양한 오픈소스 도구들이 Kubernetes와 통합되어 확장성과 유연성이 뛰어납니다.
• 단점:
  • 복잡한 설정: Kubernetes는 설정이 복잡하고 운영 관리가 어려울 수 있습니다. 특히 중소규모 팀에게는 초기 도입 시 학습 곡선이 큽니다.
  • 오버헤드: 컨테이너 오케스트레이션에서 발생하는 추가적인 오버헤드가 있을 수 있습니다.
• 적합한 사용 시나리오: 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포 및 스케일링이 필요한 경우에 적합합니다. 또한, 클라우드 환경에서 컨테이너 관리가 필수적인 경우에도 많이 사용됩니다.

(2) Slurm

• 정의: Slurm(Scheduled for Large-scale Resource Management)은 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터에서 사용되는 오픈소스 작업 스케줄러입니다.
• 주요 특징:
  • HPC 환경 최적화: Slurm은 대규모 병렬 처리 작업을 효율적으로 관리하며, 슈퍼컴퓨터 및 대규모 클러스터에서 자주 사용됩니다.
  • 배치 작업 지원: Slurm은 배치 작업과 HPC 작업을 위한 강력한 스케줄링 기능을 제공하며, 수천 개의 노드를 동시에 관리할 수 있습니다.
  • 유연한 리소스 할당: 작업 우선순위 및 리소스 요구에 맞춰 세밀하게 자원을 분배할 수 있습니다.
• 장점:
  • 확장성: Slurm은 대규모 클러스터 환경에서 병렬 처리 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.
  • HPC에 특화: Slurm은 HPC 환경에서 CPU, 메모리, GPU 등 자원을 최적화하여 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
  • 우선순위 기반 스케줄링: 중요한 작업에 더 많은 자원을 할당하고, 덜 중요한 작업은 나중에 처리하는 우선순위 기반의 스케줄링이 가능합니다.
• 단점:
  • 컨테이너 지원 부족: Slurm은 컨테이너 환경에 최적화되어 있지 않아, Docker나 Kubernetes 같은 도구와 직접적인 통합 기능이 부족합니다.
  • 복잡한 설정: 대규모 클러스터 환경에서의 설정 및 관리가 복잡할 수 있으며, 이를 운영하려면 고도의 기술력이 필요합니다.
• 적합한 사용 시나리오: 대규모 병렬 처리 작업이나 HPC 환경에서 과학적 계산, 시뮬레이션, 유전체 분석 등 복잡한 작업을 효율적으로 관리해야 할 때 적합합니다.

(3) Apache Mesos

• 정의: Apache Mesos는 클러스터 자원 관리 플랫폼으로, 여러 노드를 하나의 리소스 풀로 통합해 다양한 워크로드를 관리할 수 있습니다.
• 주요 특징:
  • 데이터센터 리소스 관리: Mesos는 CPU, 메모리, 네트워크 자원을 통합 관리하여 클러스터 내에서 다양한 워크로드를 동시에 처리할 수 있습니다.
  • 플러그인 아키텍처: 다양한 애플리케이션 프레임워크와 통합될 수 있는 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다. Spark, Hadoop, Kubernetes 등과의 호환성이 높습니다.
  • 고가용성 지원: 노드 장애 시 자동으로 다른 노드로 작업을 재배정하는 기능을 제공해, 클러스터의 가용성을 높입니다.
• 장점:
  • 유연성: 다양한 워크로드를 하나의 시스템에서 통합 관리할 수 있습니다. 컨테이너, 배치 작업, HPC 작업 등 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.
  • 확장성: 대규모 데이터센터 환경에서도 수천 개의 노드를 관리할 수 있습니다.
  • 플러그인 확장성: Mesos는 다양한 플러그인을 통해 맞춤형 스케줄링을 지원할 수 있습니다.
• 단점:
  • 복잡한 설정 및 운영: Mesos는 설정과 관리가 복잡하여 운영 비용이 높을 수 있습니다.
  • 인기 감소: Kubernetes의 대중화로 인해 Mesos의 사용 빈도가 줄어드는 추세입니다.
• 적합한 사용 시나리오: 데이터센터 환경에서 다양한 워크로드를 동시에 처리하고 자원을 통합 관리해야 하는 경우에 적합합니다. 복잡한 클러스터 환경에서 사용하기 좋습니다.

3. 컨테이너와 HPC를 모두 지원하는 도구

컨테이너와 HPC 환경을 함께 사용하는 경우, 이 두 가지 작업 유형을 모두 처리할 수 있는 통합 관리 도구가 필요합니다. 이러한 도구들은 컨테이너 기반 애플리케이션과 HPC 작업을 하나의 플랫폼에서 통합하여 관리할 수 있어 자원의 활용도를 극대화할 수 있습니다.

(1) Kubernetes + HPC

• 정의: Kubernetes는 기본적으로 컨테이너 오케스트레이션 도구지만, Kube-batch나 MPI Operator와 같은 추가 플러그인을 사용하면 HPC 작업을 처리할 수 있습니다.
• 주요 특징:
  • Kube-batch: Kubernetes에서 배치 작업과 HPC 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 스케줄링 플러그인입니다. 이 플러그인을 통해 HPC 작업을 컨테이너화하여 Kubernetes 클러스터에서 실행할 수 있습니다.
  • MPI Operator: MPI(Massive Parallel Processing) 작업을 Kubernetes에서 쉽게 실행할 수 있도록 해주는 플러그인으로, 분산 컴퓨팅 및 HPC 작업에 최적화되어 있습니다.
  • GPU 지원: Kubernetes는 GPU 자원을 사용해야 하는 작업을 위해 GPU 노드를 자동으로 할당할 수 있습니다. 딥러닝과 같은 고성능 컴퓨팅 작업에 유용합니다.
• 장점:
  • 컨테이너와 HPC 통합: Kubernetes 클러스터에서 컨테이너 기반 애플리케이션과 HPC 작업을 함께 관리할 수 있습니다.
  • 확장성: 클라우드 환경에서 노드 수를 동적으로 조정할 수 있어, 필요한 리소스를 즉각적으로 확장할 수 있습니다.
• 적합한 시나리오: 컨테이너화된 애플리케이션과 HPC 작업을 동시에 관리하려는 경우에 적합합니다. 클라우드 기반 환경에서의 유연한 확장성과 관리 기능이 필요할 때 특히 유용합니다.

(2) Slurm + Singularity

• 정의: Slurm은 HPC 작업을 관리하기 위한 스케줄러로, Singularity와 같은 컨테이너 기술을 사용하면 HPC 작업을 컨테이너화하여 배포할 수 있습니다.
• 주요 특징:
  • Singularity: Singularity는 Docker와 유사한 방식으로 컨테이너를 관리할 수 있지만, 특히 HPC 환경에서 보안 요구 사항을 충족시킵니다. Singularity는 루트 권한이 없는 사용자도 안전하게 컨테이너를 실행할 수 있어, HPC 클러스터에서 자주 사용됩니다.
  • Slurm 통합: Slurm은 Singularity 컨테이너를 직접 실행할 수 있으며, 이를 통해 HPC 작업을 손쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 장점:
  • 보안성: Singularity는 HPC 환경에서 보안 요구 사항을 충족하며, 컨테이너 작업을 안전하게 관리할 수 있습니다.
  • HPC 환경 최적화: Slurm의 HPC 작업 최적화 기능을 그대로 유지하면서, Singularity 컨테이너를 통해 유연성을 추가할 수 있습니다.
• 적합한 시나리오: 전통적인 HPC 클러스터 환경에서 컨테이너화를 도입하려는 경우, Slurm과 Singularity를 결합하여 사용하면 보안성과 성능을 유지하면서도 유연한 작업 관리가 가능합니다.

(3) OpenShift + HPC

• 정의: OpenShift는 Kubernetes 기반의 엔터프라이즈급 컨테이너 관리 플랫폼으로, HPC 작업을 지원하는 기능을 강화한 도구입니다.
• 주요 특징:
  • GPU 가속 지원: OpenShift는 GPU 자원이 필요한 작업(예: 딥러닝 모델 훈련)을 위한 GPU 가속 기능을 제공합니다.
  • 엔터프라이즈 보안 및 관리: OpenShift는 기업 환경에 적합한 보안 기능과 중앙 관리 기능을 제공하여, 안정적인 클러스터 운영을 보장합니다.
  • 배포 자동화: Kubernetes의 확장성을 바탕으로 애플리케이션 배포 및 업데이트를 자동화할 수 있습니다.
• 장점:
  • 안정성: OpenShift는 기업용 클러스터 환경에서의 높은 안정성을 보장하며, 확장성이 뛰어납니다.
  • 컨테이너와 HPC 통합: HPC 작업과 컨테이너 기반 애플리케이션을 함께 운영할 수 있어 다양한 작업을 하나의 환경에서 처리할 수 있습니다.
• 적합한 시나리오: 엔터프라이즈 환경에서 컨테이너와 HPC 작업을 통합하여 관리하고, 강력한 보안 및 관리 기능이 필요한 경우 적합합니다.

(4) Mesosphere DC/OS + HPC

• 정의: Mesosphere DC/OS는 Apache Mesos 기반의 클러스터 관리 플랫폼으로, HPC 작업과 컨테이너 워크로드를 동시에 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다.
• 주요 특징:
  • 데이터센터 리소스 통합 관리: DC/OS는 데이터센터 내의 모든 리소스를 하나의 시스템처럼 통합 관리할 수 있어, 다양한 워크로드를 동시에 처리할 수 있습니다.
  • 컨테이너와 HPC 지원: DC/OS는 컨테이너화된 워크로드뿐만 아니라, 전통적인 HPC 작업도 지원하여 다양한 환경에서 유연하게 사용할 수 있습니다.
  • 고가용성 및 확장성: DC/OS는 대규모 클러스터에서 노드 장애 시에도 자동으로 작업을 다른 노드로 재배정할 수 있는 고가용성 기능을 제공합니다.
• 장점:
  • 다양한 워크로드 통합 관리: HPC와 컨테이너, 배치 작업 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있습니다.
  • 확장성: 대규모 데이터센터 환경에서도 수천 개의 노드를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
• 적합한 시나리오: 데이터센터에서 다양한 워크로드를 통합 관리하고, HPC 작업과 컨테이너 기반 애플리케이션을 동시에 처리해야 하는 환경에 적합합니다.

결론: 작업 특성과 환경에 맞는 도구 선택

작업량에 따른 노드 배정 전략과 다양한 스케줄러 도구는 팀의 요구사항과 작업 환경에 따라 최적의 결과를 만들어낼 수 있습니다. 특히, 컨테이너와 HPC 작업을 함께 사용하는 환경에서는 각 작업 유형에 맞는 적절한 도구를 선택하는 것이 매우 중요합니다.

• Kubernetes + HPC는 클라우드 기반 컨테이너 작업과 HPC 작업을 통합 관리하려는 팀에게 적합합니다. 클라우드에서의 유연한 확장성과 자동화된 자원 관리가 필요할 때 추천됩니다.
• Slurm + Singularity는 전통적인 HPC 클러스터 환경에서 보안과 성능을 유지하면서 컨테이너화를 도입하고자 할 때 이상적인 선택입니다.
• OpenShift는 엔터프라이즈 환경에서 보안과 관리 기능을 강화한 컨테이너 및 HPC 작업 통합 플랫폼을 필요로 할 때 적합합니다.
• Mesosphere DC/OS는 데이터센터 환경에서 다양한 워크로드를 통합 관리하고, HPC와 컨테이너를 함께 처리해야 할 때 유용합니다.

최적의 도구 선택을 통해 자원의 활용도를 극대화하고, 작업을 더 빠르고 안정적으로 처리할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

효율적인 노드 배정을 위해서는 작업량, 우선순위, 그리고 자원의 활용도를 고려해야 합니다. 팀원 개개인이 수행하는 작업이나 프로젝트마다 자원의 요구가 다르기 때문에, 각 작업의 특성에 맞춰 노드를 배정하는 것이 매우 중요합니다. 여기에 더해, 공용 노드를 활용하여 자원을 유연하게 사용할 수 있도록 하는 전략도 매우 유용합니다. 아래에서는 공용 노드와 작업량에 기반한 노드 배정 방법을 설명하고, 공용 노드의 비율 설정과 우선순위 규칙에 대해서도 설명하겠습니다.

1. 작업량에 기반한 개인 또는 프로젝트별 노드 배정

작업량에 맞춘 노드 배정은 각각의 작업 특성과 요구 자원에 따라 노드를 할당하는 방식입니다. 개인이나 프로젝트에 배정되는 노드는 다음과 같은 기준에 따라 달라질 수 있습니다.

(1) 작업의 리소스 요구 분석

• CPU 집약적인 작업: 연산량이 많은 작업에는 CPU 코어가 많은 노드를 배정합니다. 예: 딥러닝 모델 훈련, 과학적 시뮬레이션.
• 메모리 집약적인 작업: 대규모 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는 작업에는 대용량 RAM을 가진 노드를 배정합니다.
• I/O 집약적인 작업: 대량의 디스크 읽기/쓰기 작업에는 고속 SSD 또는 NVMe 드라이브를 사용하는 노드를 배정합니다.
• 네트워크 집약적인 작업: 데이터 전송량이 많은 네트워크 기반 작업에는 고대역폭 네트워크 인터페이스를 지원하는 노드를 배정합니다.

(2) 작업별 우선순위에 따른 배정

• 긴급 작업: 긴급하게 처리해야 하는 작업은 더 많은 자원을 할당받으며, 공용 노드를 우선 사용할 수 있습니다.
• 일상적인 작업: 정기적으로 수행되지만 급하지 않은 작업은 상대적으로 적은 자원을 할당받으며, 필요할 경우 공용 노드를 활용할 수 있습니다.
• 장기 프로젝트: 장기 프로젝트는 일정 기간 동안 일정량의 자원을 지속적으로 할당받아 안정적으로 운영됩니다.

(3) 프로젝트 또는 팀 단위 노드 배정

• 팀 단위 배정: 대규모 프로젝트의 경우 팀 단위로 일정한 수의 노드를 배정하여 팀 내에서 자원을 공유할 수 있습니다.
• 프로젝트 기반 배정: 여러 프로젝트가 병렬로 진행되는 경우, 각 프로젝트의 요구 자원을 평가하여 프로젝트별로 노드를 배정합니다.

2. 공용 노드 배정 전략

공용 노드는 팀 전체가 공유하는 자원으로, 특정 작업이나 프로젝트에서 자원이 부족할 때 추가적으로 사용할 수 있는 노드입니다. 공용 노드를 적절히 활용하면 자원을 유연하게 할당하고, 자원 낭비를 줄일 수 있습니다.

(1) 공용 노드의 역할

• 유연한 자원 활용: 작업 중 예상보다 많은 자원이 필요한 경우 공용 노드를 할당하여 작업이 중단되지 않고 진행되도록 합니다.
• 예상치 못한 리소스 수요 대응: 갑작스럽게 긴급 작업이 발생하거나 리소스 수요가 급증할 때 공용 노드를 통해 빠르게 대응할 수 있습니다.
• 자원 효율성 극대화: 공용 노드는 필요할 때만 사용되므로 자원이 유휴 상태로 남지 않고, 자원의 활용도를 극대화할 수 있습니다.

(2) 공용 노드의 비율 설정

공용 노드의 비율은 팀의 작업 패턴과 자원 사용 예측에 따라 결정됩니다. 일반적으로 공용 노드는 전체 노드의 20%에서 30% 정도로 설정하는 것이 적절합니다.

• 유동적인 작업 환경: 작업량이 자주 변동하고 예상치 못한 자원 수요가 자주 발생하는 환경에서는 공용 노드의 비율을 30% 이상으로 설정하는 것이 좋습니다. 이를 통해 긴급 상황에 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 안정적인 작업 환경: 작업량이 비교적 일정하고 예측 가능한 환경에서는 공용 노드의 비율을 20% 내외로 설정하여 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

(3) 공용 노드 사용 규칙과 우선순위 정의

공용 노드를 사용하는 작업들은 우선순위에 따라 노드를 사용할 수 있어야 하며, 이를 위해 사전에 우선순위를 정의하는 것이 필요합니다.

우선순위 정의

1. 긴급 우선순위 (Priority 1: Critical):
   • 정의: 즉시 처리하지 않으면 시스템 중단이나 프로젝트에 큰 영향을 미칠 수 있는 작업.
   • 예시: 서버 복구, 긴급 버그 수정, 데이터 복구 작업.
   • 공용 노드 사용 규칙: 긴급 작업은 공용 노드의 모든 자원을 우선적으로 사용할 수 있으며, 다른 작업을 중단하고 자원을 할당받을 수 있습니다.
2. 높은 우선순위 (Priority 2: High):
   • 정의: 일정 지연 시 프로젝트 마감일에 영향을 미칠 수 있는 중요한 작업.
   • 예시: 주요 마일스톤에 맞춘 분석 작업, 중요한 고객 요청 처리.
   • 공용 노드 사용 규칙: 긴급 작업이 없을 경우, 공용 노드를 우선적으로 사용할 수 있습니다. 자원이 부족할 때는 중간 우선순위 작업을 중단하고 자원을 할당받을 수 있습니다.
3. 중간 우선순위 (Priority 3: Medium):
   • 정의: 일정에 따라 처리되어야 하지만 즉각적인 대응이 필요하지 않은 작업.
   • 예시: 데이터 분석, 기능 개선 작업.
   • 공용 노드 사용 규칙: 긴급 및 높은 우선순위 작업이 없을 때 공용 노드를 사용할 수 있으며, 더 높은 우선순위 작업이 들어올 경우 사용 중단될 수 있습니다.
4. 낮은 우선순위 (Priority 4: Low):
   • 정의: 장기적으로 처리해야 하지만 당장 급하지 않은 작업.
   • 예시: 시스템 유지보수, 비핵심 데이터 처리.
   • 공용 노드 사용 규칙: 자원이 남아 있을 때 공용 노드를 사용할 수 있으며, 더 높은 우선순위 작업이 들어오면 즉시 중단될 수 있습니다.

우선순위 기반 자원 할당

• 긴급 작업이 발생하면 공용 노드의 모든 자원이 해당 작업에 할당됩니다.
• 긴급 작업이 없으면, 높은 우선순위 작업이 공용 노드를 사용할 수 있습니다. 공용 노드가 부족하면 중간 우선순위 작업을 중단하고 자원을 재할당합니다.
• 중간 우선순위 작업은 더 높은 우선순위 작업이 없을 때만 자원을 사용할 수 있습니다. 자원 사용 중에 긴급 작업이 발생하면 중단됩니다.
• 낮은 우선순위 작업은 공용 노드가 여유가 있을 때만 자원을 사용할 수 있으며, 다른 우선순위 작업이 들어오면 언제든지 중단될 수 있습니다.

이와 같은 사전 정의된 우선순위는 공용 노드를 효율적으로 활용하고, 자원이 가장 필요한 곳에 우선 배정될 수 있도록 도와줍니다.

3. 개인 또는 프로젝트별 노드와 공용 노드의 균형

작업량에 맞춘 개인 또는 프로젝트별 노드 배정과 공용 노드의 활용은 상호 보완적으로 작용하여 팀 전체의 자원 사용 효율을 극대화할 수 있습니다. 공용 노드는 유연하게 사용되며, 개인이나 프로젝트에 필요한 필수 자원은 고정적으로 할당함으로써 안정적인 작업 흐름을 보장할 수 있습니다.

(1) 개인 또는 프로젝트별 고정 자원 배정

• 필수 자원 보장: 각 작업이 성공적으로 수행되기 위해 필수적으로 필요한 자원을 고정적으로 할당합니다. 이를 통해 예기치 못한 자원 부족 문제를 방지하고, 각 작업의 안정성을 보장합니다.
• 예시: 각 팀원 또는 프로젝트별로 CPU, 메모리, 스토리지 등을 필요한 만큼 고정적으로 배정하여, 기본적인 작업을 언제든지 안정적으로 진행할 수 있도록 합니다.

(2) 공용 자원의 유연한 활용

• 유동적 자원 할당: 고정적으로 배정된 자원 외에도, 급격한 자원 수요가 발생하거나 추가 자원이 필요한 경우 공용 노드를 통해 유동적으로 자원을 할당받을 수 있습니다. 공용 노드를 통해 자원 부족을 즉시 해결함으로써 작업 지연을 방지할 수 있습니다.
• 우선순위 기반 동적 배정: 긴급하거나 중요한 작업이 있을 때는 공용 노드를 우선적으로 할당하고, 상대적으로 중요도가 낮은 작업은 후순위로 자원을 배정받습니다.

(3) 공용 노드의 비율 설정에 따른 자원 관리

• 공용 노드의 비율은 팀의 작업 패턴과 자원 사용 예측을 기반으로 설정됩니다. 예측 가능한 환경에서는 낮은 비율로, 자원 수요가 유동적인 환경에서는 더 높은 비율로 설정할 수 있습니다.
• 20%에서 30% 사이의 공용 노드 비율이 일반적이지만, 이는 팀의 작업 환경에 따라 유연하게 조정될 수 있습니다.
  • 20%: 비교적 안정적인 작업 환경에서, 고정 자원이 대부분의 작업을 처리할 수 있는 경우.
  • 30% 이상: 작업량 변동이 많거나, 긴급한 작업이 자주 발생하는 환경에서는 더 많은 공용 노드를 할당하여 유연성을 극대화합니다.

결론: 공용 노드와 작업량 기반 노드 배정의 균형 잡기

작업량 기반의 노드 배정과 공용 노드 활용은 효율적인 자원 관리를 위해 필수적입니다. 개인 또는 프로젝트별 고정 자원 배정은 안정적인 작업 환경을 보장하며, 공용 노드는 자원 수요가 급증하는 경우 이를 보완하는 역할을 합니다. 이 두 가지 요소가 균형을 이루면 자원 낭비를 줄이고, 작업 효율을 극대화할 수 있습니다.

우선순위에 따른 자원 배정 규칙을 사전에 정의하여 긴급하고 중요한 작업이 항상 자원을 우선적으로 사용할 수 있도록 하고, 필요할 때마다 공용 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 설정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 팀의 작업 흐름이 원활하게 진행되고, 자원의 최적 활용이 가능해집니다.

이번 포스팅에서는 GNU Parallel이 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 사용하는지에 대해 알아보겠습니다. 특히, 병렬 처리가 필요한 작업에서 매우 유용하게 쓰일 수 있는 이 도구의 기능과 예시를 중심으로 설명하겠습니다.

GNU Parallel이란?

GNU Parallel은 많은 작업을 동시에 실행하거나, 여러 파일, 명령어, 데이터를 병렬로 처리할 수 있게 해주는 명령어 기반의 도구입니다. 대규모 데이터 처리, 반복적인 명령어 실행 등에서 CPU와 시스템 자원을 최대한 활용하여 작업을 더 빠르게 처리할 수 있게 도와줍니다.

주요 기능

• 병렬 처리: 여러 개의 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.
• 동적 자원 관리: 시스템 자원(CPU, 메모리 등)에 따라 병렬 작업의 수를 조정할 수 있습니다.
• 다양한 입력 방식: 파일, 표준 입력, 명령어 출력 등 다양한 방식으로 입력을 받을 수 있습니다.
• 복구 기능: 작업이 중단된 경우, 마지막에 실행된 위치부터 작업을 재개할 수 있습니다.

GNU Parallel 설치 방법

GNU Parallel은 대부분의 배포판에서 기본적으로 설치되어 있지 않으므로, 다음 명령어를 통해 설치해야 합니다.

Ubuntu

sudo apt-get install parallel

macOS (Homebrew 사용 시)

brew install parallel

설치 후 parallel 명령어를 터미널에서 사용할 수 있습니다.

기본 사용법

GNU Parallel의 기본 구문은 아래와 같습니다:

parallel [옵션] 명령어 ::: 입력값1 입력값2 입력값3 ...

• 명령어: 병렬로 실행할 명령어입니다.
• :::: 뒤에 오는 값들은 각각의 작업에 대한 입력값입니다. 이 값들을 기준으로 병렬로 작업이 수행됩니다.

간단한 예시

parallel echo ::: Hello World GNU Parallel

이 명령어는 echo 명령어를 각각 "Hello", "World", "GNU", "Parallel"에 대해 병렬로 실행하게 됩니다.

출력 결과:

Hello
World
GNU
Parallel

실용적인 예시

1. 여러 파일에 대해 병렬로 명령어 실행하기

다음은 여러 파일에 대해 병렬로 작업을 수행하는 예시입니다. 예를 들어, 각각의 텍스트 파일에 대해 wc -l 명령어로 파일의 줄 수를 계산하고 싶을 때 사용할 수 있습니다.

parallel wc -l ::: file1.txt file2.txt file3.txt

이 명령어는 file1.txt, file2.txt, file3.txt에 대해 각각의 파일의 줄 수를 계산하는 작업을 병렬로 처리합니다.

2. 여러 디렉토리에 대해 스크립트 실행하기

디렉토리 내에 여러 하위 디렉토리가 있을 때, 각 디렉토리에 대해 특정 스크립트를 병렬로 실행할 수 있습니다.

ls -d */ | parallel -j 4 /bin/bash run.sh {}

• -j 4: 동시에 4개의 작업을 병렬로 실행합니다.
• ls -d */: 현재 디렉토리 내 하위 디렉토리를 나열합니다.
• run.sh {}: 각 디렉토리(여기서 {}는 병렬 작업에 대한 인수로, parallel이 알아서 각각의 디렉토리 이름으로 대체합니다)에 대해 run.sh 스크립트를 실행합니다.

3. 원격 서버에서 병렬 작업 실행

GNU Parallel은 원격 서버에서도 병렬 작업을 실행할 수 있습니다. 여러 서버에서 명령어를 동시에 실행하고 싶을 때 유용합니다.

parallel -S server1,server2,server3 echo Hello ::: World

• -S server1,server2,server3: 명령을 실행할 서버 목록을 지정합니다.
• 각 서버에서 동시에 echo Hello 명령을 실행하고, 그 결과로 "World"를 출력합니다.

4. 대용량 파일 다운로드

여러 개의 파일을 병렬로 다운로드할 수 있습니다. 예를 들어, 아래는 세 개의 파일을 동시에 다운로드하는 예시입니다.

parallel wget ::: http://example.com/file1 http://example.com/file2 http://example.com/file3

• wget 명령을 세 개의 파일에 대해 동시에 실행하여 병렬로 다운로드합니다.

고급 사용법

1. CPU 코어 수에 맞춰 작업 자동 병렬 처리

GNU Parallel은 시스템의 CPU 코어 수에 맞춰 자동으로 작업의 수를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 리소스를 최적으로 활용할 수 있습니다.

parallel -j+0 echo ::: task1 task2 task3 task4

• -j+0: CPU 코어 수에 맞춰 병렬 작업의 개수를 조정합니다. 예를 들어, 4코어 CPU에서는 4개의 작업을 동시에 처리합니다.

2. 작업 출력 관리

각 작업의 출력 결과를 별도의 파일로 저장할 수 있습니다. 아래는 각각의 작업 결과를 output1.log, output2.log 형식으로 저장하는 예시입니다.

parallel --results output echo ::: task1 task2 task3

• --results output: 작업 결과를 output 디렉토리 하위에 로그로 저장합니다.

3. 중단된 작업 복구

대규모 작업을 수행하다가 중단되었을 경우, --resume 옵션을 사용하여 작업을 이어서 실행할 수 있습니다.

parallel --resume echo ::: task1 task2 task3 task4

• 중단된 위치부터 작업을 재개합니다.

결론

GNU Parallel은 대규모 데이터 처리, 반복 작업, 시스템 자원의 효율적 사용이 필요한 환경에서 매우 유용한 도구입니다. 간단한 사용법으로도 병렬 작업을 쉽게 처리할 수 있으며, 복잡한 작업이나 고급 기능이 필요한 경우에도 매우 강력한 옵션을 제공합니다. 특히, 시스템 리소스를 최적화하고, 작업의 복구와 관리 기능을 지원하기 때문에 장기 작업에서도 신뢰할 수 있습니다.

필요에 따라 병렬 작업을 효율적으로 처리하고 싶다면, GNU Parallel을 적극적으로 활용해 보시기 바랍니다!

1. 개요

클라우드 환경에서 비용 효율적인 Docker 기반의 분석 파이프라인을 구성하려면, 자동 확장 및 필요한 리소스를 유동적으로 사용하는 방식이 필수적입니다. AWS와 GCP와 같은 클라우드 서비스는 EKS (Elastic Kubernetes Service)와 Spot Instances, 또는 Preemptible VMs와 같은 저비용 인스턴스를 통해 이러한 요구를 충족시킬 수 있습니다. 이 글에서는 AWS와 EKS를 사용하여 Docker 기반의 분석 파이프라인을 구성하고, 비용을 최소화하는 방법을 설명합니다. 또한, 여러 Docker 이미지를 사용하는 경우와 하나의 Docker 이미지로 결합하는 경우의 장단점에 대해 논의하고, Argo Workflows를 사용한 워크플로우 자동화 방법도 다룹니다.

2. AWS에서 Docker 기반 파이프라인 구성 및 비용 절감 방안

AWS는 EKS (Elastic Kubernetes Service)를 통해 Docker 기반의 파이프라인을 유연하게 관리할 수 있으며, 필요한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다. 또한, Spot Instances를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다.

2.1. AWS EKS와 Spot Instances 사용

EKS는 AWS에서 관리형 Kubernetes 서비스를 제공하여 Docker 컨테이너의 배포 및 관리를 쉽게 할 수 있습니다. EKS를 사용하면 Spot Instances와 같은 저비용 인스턴스를 활용해 비용을 절감할 수 있습니다. Spot Instances는 AWS에서 남는 자원을 저렴한 가격에 제공하는 방식으로, 최대 90%까지 비용을 절감할 수 있습니다. 이때, Auto Scaling을 통해 클러스터의 리소스를 유연하게 확장 및 축소할 수 있습니다.

2.2. AWS Fargate 사용

작업이 짧고 일시적인 경우, AWS Fargate를 사용하여 서버리스 환경에서 Docker 컨테이너를 실행하는 것이 비용 절감에 유리할 수 있습니다. Fargate는 EC2 인스턴스를 직접 관리할 필요 없이, 작업량에 따라 자동으로 리소스를 할당하고 종료하므로 필요한 만큼만 비용을 지불하게 됩니다.

3. 여러 Docker 이미지를 사용하는 방식 vs 하나의 Docker 이미지로 결합

Docker 기반의 분석 파이프라인을 구성할 때, 파이프라인의 각 단계를 별도의 Docker 이미지로 나누어 관리할지, 아니면 하나의 Docker 이미지로 통합할지 선택할 수 있습니다. 이 두 가지 방식은 각각의 장단점이 있습니다.

3.1. 여러 Docker 이미지를 사용하는 경우

장점:

• 모듈화: 각 단계가 독립적으로 관리되므로, 특정 단계에 대한 변경 사항이 생겼을 때 개별 이미지만 수정하면 됩니다. 파이프라인이 유연하게 확장됩니다.
• 의존성 충돌 방지: 각 Docker 이미지마다 다른 라이브러리와 환경 설정을 사용하여 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다.
• 스케일링 최적화: 각 단계마다 리소스 사용량이 다르다면, 단계별로 리소스를 조정하여 효율적으로 운영할 수 있습니다.
• 병렬 처리 가능: 파이프라인의 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

단점:

• 복잡성 증가: 여러 Docker 이미지를 관리해야 하므로 빌드, 배포, 버전 관리가 복잡해질 수 있습니다.
• 데이터 전달 필요: 각 단계 간의 데이터를 외부 스토리지(S3, EFS 등)를 통해 주고받아야 할 경우 데이터 전달 설정이 필요합니다.
• 네트워크 비용 증가 가능성: 컨테이너 간 통신이나 데이터 전달이 빈번할 경우 네트워크 비용이 증가할 수 있습니다.

3.2. 하나의 Docker 이미지로 결합하는 경우

장점:

• 단순화: 모든 파이프라인 단계를 하나의 Docker 이미지로 통합하면, 빌드와 배포가 단순해집니다.
• 빠른 데이터 처리: 데이터가 같은 컨테이너 내에서 처리되므로, 외부 데이터 전달이 필요 없고, 처리 속도가 빨라질 수 있습니다.
• 데이터 관리 용이: 데이터가 한 컨테이너 내부에서 처리되므로, 외부 저장소나 데이터 전달 방식을 고려할 필요가 적습니다.

단점:

• 의존성 관리 어려움: 여러 단계가 하나의 Docker 이미지 내에 포함되므로, 서로 다른 라이브러리나 환경을 관리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
• 확장성 제한: 단계별로 리소스를 최적화하기 어렵습니다. 파이프라인의 일부 단계에서 리소스를 많이 요구하더라도, 개별적으로 조정할 수 없습니다.
• 유지보수 어려움: 파이프라인의 일부가 변경되면 전체 이미지를 다시 빌드하고 배포해야 하므로 비효율적일 수 있습니다.

4. Argo Workflows를 통한 자동화된 파이프라인 관리

Argo Workflows는 Kubernetes 기반의 워크플로우 관리 도구로, 복잡한 파이프라인을 체계적으로 관리하고 자동화할 수 있도록 돕습니다. 특히 Argo Workflows는 여러 단계로 나뉜 작업의 의존성을 관리하고, 순차적 또는 병렬적으로 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.

4.1. Argo Workflows에서 여러 Docker 이미지 사용

Argo Workflows에서는 여러 Docker 이미지를 활용하여 각 단계별로 컨테이너를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 여러 작업을 병렬 또는 순차적으로 처리할 수 있습니다.

Argo Workflows 예시: Job 간 의존성 설정

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: pipeline-
spec:
  entrypoint: main
  templates:
  - name: main
    steps:
    - - name: preprocessing
        template: preprocessing-job
    - - name: analysis
        template: analysis-job
    - - name: postprocessing
        template: postprocessing-job

  - name: preprocessing-job
    container:
      image: <aws_account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/my-preprocessing:latest
      command: ["python", "preprocessing.py"]

  - name: analysis-job
    container:
      image: <aws_account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/my-analysis:latest
      command: ["python", "analysis.py"]

  - name: postprocessing-job
    container:
      image: <aws_account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/my-postprocessing:latest
      command: ["python", "postprocessing.py"]

이 예시는 Argo Workflows에서 여러 Docker 이미지를 사용하여 Preprocessing, Analysis, Postprocessing을 순차적으로 실행하는 방식입니다. 각 작업이 완료되면 다음 작업이 실행됩니다.

5. Argo Workflows에서 스토리지 마운트 사용

Argo Workflows는 Kubernetes 기반으로 동작하기 때문에, Persistent Volume (PV)와 Persistent Volume Claim (PVC) 또는 외부 스토리지를 사용하여 데이터를 공유할 수 있습니다.

5.1. PVC 마운트 사용 예시

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: pvc-workflow-
spec:
  entrypoint: main
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: workflow-pvc
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      resources:
        requests:
          storage: 5Gi
  templates:
  - name: main
    steps:
    - - name: preprocess
        template: preprocess
    - - name: analyze
        template: analyze

  - name: preprocess
    script:
      image: python:3.8
      command: [python]
      source: |
        with open('/mnt/data/preprocessed.txt', 'w') as f:
            f.write('Preprocessed data')
      volumeMounts:
      - name: workflow-pvc
        mountPath: /mnt/data

  - name: analyze
    script:
      image: python:3.8
      command: [python]
      source: |
        with open('/mnt/data/preprocessed.txt', 'r') as f:
            print(f.read())
      volumeMounts:
      - name: workflow-pvc
        mountPath: /mnt/data

이 예시는 Persistent Volume Claim (PVC)를 사용하여 여러 단계 간 데이터를 공유하는 방식입니다.

5.2. 외부 스토리지 (S3) 사용 예시

Argo Workflows에서 S3와 같은 외부 스토리지를 활용하여 데이터를 주고받을 수 있습니다. 이를 위해 AWS CLI나 Boto3와 같은 SDK를 사용합니다.

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: s3-workflow-
spec:
  entrypoint: main
  templates:
  - name: main
    steps:
    - - name: preprocess
        template: preprocess
    - - name: analyze
        template: analyze

  - name: preprocess
    script:
      image: amazon/aws-cli
      command: [sh, -c]
      source: |
        echo "Preprocessing data" > /tmp/data.txt
        aws s3 cp /tmp/data.txt s3://my-bucket/preprocessed_data.txt

  - name: analyze
    script:
      image: amazon/aws-cli
      command: [sh, -c]
      source: |
        aws s3 cp s3://my-bucket/preprocessed_data.txt /tmp/data.txt
        cat /tmp/data.txt

이 예시는 데이터를 S3에 업로드하고, 다음 단계에서 다시 S3에서 다운로드하여 사용하는 방식입니다.

6. 결론

AWS EKS를 사용하여 Docker 기반의 파이프라인을 구성하는 것은 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. Spot Instances나 Fargate를 활용하면 비용을 최소화할 수 있으며, Argo Workflows는 복잡한 파이프라인을 자동화하고 관리하는 데 매우 유용합니다. 파이프라인을 구성할 때 여러 Docker 이미지를 사용할지, 하나의 Docker 이미지로 통합할지는 파이프라인의 복잡성과 요구사항에 따라 결정할 수 있습니다. 또한, Argo Workflows를 통해 저장소 마운트를 활용하거나 외부 스토리지를 사용하여 데이터를 유연하게 관리할 수 있습니다.

이 블로그 글을 통해 클라우드 환경에서 Docker 기반 파이프라인을 구성하고, Argo Workflows를 활용하여 자동화하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

리눅스 프롬프트 스트링 (PS1) 완벽 가이드

리눅스 또는 유닉스 기반 시스템에서 터미널을 사용하면 명령어를 입력하기 전에 보이는 프롬프트(예: user@localhost:~$)가 있습니다. 이 프롬프트는 PS1이라는 환경 변수를 통해 설정되며, 원하는 대로 커스터마이징할 수 있습니다. 이번 글에서는 PS1 프롬프트 스트링에 대해 설명하고, 다양한 예제를 통해 프롬프트를 자유롭게 설정하는 방법을 보여드리겠습니다.

PS1이란?

PS1은 Prompt String 1의 약자로, 터미널에서 명령을 입력하기 전에 표시되는 프롬프트 문자열을 의미합니다. 기본적으로 리눅스 배포판에서는 아래와 같은 형태로 설정되어 있습니다:

user@localhost:~$

이 프롬프트는 PS1 변수를 통해 정의되며, 사용자가 원하는 정보(예: 현재 디렉터리, 사용자명, 호스트명 등)를 포함할 수 있습니다.

기본 PS1 예시

PS1="\u@\h:\w\$ "

• \u: 사용자명 (예: user)
• \h: 호스트명 (예: localhost)
• \w: 현재 작업 중인 디렉터리 (예: /home/user)
• \$: 일반 사용자면 $, 루트 사용자면 #로 표시

위 설정의 결과는 다음과 같습니다:

user@localhost:/home/user$

PS1에서 사용되는 특수 문자

PS1에서 사용할 수 있는 특수 문자들은 다음과 같습니다:

• \u: 현재 사용자의 이름
• \h: 호스트명 (도메인 제외)
• \H: 호스트의 전체 도메인명
• \w: 현재 작업 중인 디렉터리
• \W: 현재 작업 중인 디렉터리의 마지막 폴더명만 표시
• \d: 현재 날짜 (요일 월 일)
• \t: 현재 시간 (24시간 형식, HH:MM)
• \T: 현재 시간 (12시간 형식)
• \A: 현재 시간 (24시간 형식, HH)
• \!: 현재 명령의 히스토리 번호
• \#: 현재 명령의 번호
• \n: 줄 바꿈 (새 줄)
• \[\e[컬러코드\]: 텍스트 색상 변경

다양한 PS1 설정 예제

1. 기본 프롬프트

PS1="\u@\h:\w\$ "

결과:

user@localhost:/home/user$

2. 현재 시간과 함께 표시

PS1="\A \u@\h:\w\$ "

결과:

14:35 user@localhost:/home/user$

3. 디렉터리의 마지막 폴더명만 표시

PS1="\u@\h \W\$ "

결과:

user@localhost user$

4. 프롬프트에 날짜와 시간 추가 (ISO 8601 형식)

ISO 8601식 날짜와 시간을 표시하고 싶다면 \d와 \A를 사용하여 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

PS1="\[\e[35m\][\D{%Y-%m-%d %H:%M:%S}]\[\e[0m\] \u@\h:\w\$ "

결과 (예시):

[2024-09-26 14:35:50] user@localhost:/home/user$

5. 루트 사용자 여부에 따라 프롬프트 기호 변경

루트 사용자는 #가, 일반 사용자는 $가 표시됩니다.

PS1="\u@\h:\w\$ "

결과:

• 일반 사용자: user@localhost:/home/user$
• 루트 사용자: root@localhost:/root#

6. 프롬프트에 명령 히스토리 번호 추가

PS1="\! \u@\h:\w\$ "

결과:

123 user@localhost:/home/user$

여기서 123은 명령 히스토리 번호입니다.

7. 컬러 프롬프트 설정

터미널에서 색상을 추가해 더 직관적인 프롬프트를 만들 수 있습니다. 이를 위해 ANSI 색상 코드를 사용합니다.

기본 색상 코드

• \e[0m: 모든 속성을 초기화
• \e[31m: 빨간색
• \e[32m: 초록색
• \e[33m: 노란색
• \e[34m: 파란색
• \e[35m: 보라색
• \e[36m: 청록색

컬러를 추가한 프롬프트 예시

PS1="\[\e[32m\]\u@\h \[\e[34m\]\w\$ \[\e[0m\]"

결과:

• 사용자명과 호스트명은 초록색, 현재 디렉터리는 파란색으로 표시되고 $ 이후로는 기본 색상으로 돌아갑니다.

user@localhost /home/user$

8. 줄 바꿈이 포함된 프롬프트

프롬프트를 두 줄로 나누고 싶다면 \n을 사용하면 됩니다.

PS1="\u@\h:\w\n\$ "

결과:

user@localhost:/home/user
$

PS1 설정을 영구적으로 저장하는 방법

위에서 설정한 프롬프트는 현재 터미널 세션에만 적용됩니다. 시스템에 영구적으로 적용하려면 ~/.bashrc 파일에 PS1 설정을 추가해야 합니다.

1. ~/.bashrc 파일을 편집합니다:

nano ~/.bashrc

1. 파일의 끝에 PS1 설정을 추가합니다:

PS1="\u@\h:\w\$ "

1. 설정을 적용하기 위해 파일을 다시 로드합니다:

source ~/.bashrc

이제 프롬프트 설정이 영구적으로 적용됩니다.

마치며

프롬프트는 단순히 명령어를 입력하는 공간 이상의 의미를 가질 수 있습니다. 사용자 환경을 직관적이고 생산적으로 만들기 위해 PS1을 커스터마이징하는 방법을 알아두면 터미널 작업이 더욱 효율적일 수 있습니다. 여러 예제를 활용해 나만의 프롬프트를 설정해 보세요!

Docker Compose 사용법과 예시: 효율적인 컨테이너 관리 도구

Docker는 애플리케이션을 컨테이너로 격리하여 실행하는 강력한 도구입니다. 여러 컨테이너로 구성된 애플리케이션을 쉽게 관리하고 실행하기 위해 Docker Compose라는 도구가 제공됩니다. Docker Compose는 여러 컨테이너의 설정을 YAML 파일로 정의하고, 한 번의 명령으로 손쉽게 컨테이너를 관리할 수 있습니다.

이번 글에서는 Docker Compose의 사용법, 예시 파일, 환경 변수 파일(.env) 사용법, 그리고 단일 이미지 vs. Docker Compose의 장단점에 대해 설명해 보겠습니다.

Docker Compose란?

Docker Compose는 여러 개의 Docker 컨테이너를 정의하고, 이 컨테이너들을 한 번에 실행하고 관리할 수 있는 도구입니다. **docker-compose.yml**이라는 설정 파일에 컨테이너 구성을 정의하고, docker-compose up 명령어로 전체 서비스를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 복잡한 애플리케이션의 컨테이너를 일일이 실행할 필요 없이, 간편하게 일괄 관리할 수 있습니다.

Docker Compose 예시 파일

아래는 Node.js 애플리케이션과 MySQL 데이터베이스를 포함한 간단한 Docker Compose 파일의 예시입니다.

#docker-compose.yaml

version: '3'

services:
  web:
    image: node:14
    container_name: node_web
    volumes:
      - ./app:/usr/src/app
    working_dir: /usr/src/app
    command: npm start
    ports:
      - "3000:3000"
    env_file:
      - .env
    depends_on:
      - db

  db:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql_db
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: mydatabase
      MYSQL_USER: user
      MYSQL_PASSWORD: password
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql

volumes:
  db_data:

설명:

• version: Compose 파일의 버전을 지정합니다.
• services: 컨테이너를 정의하는 부분으로, web과 db 두 개의 서비스가 있습니다.
  • web: Node.js 컨테이너를 정의하며, .env 파일을 사용하여 환경 변수를 설정합니다.
  • db: MySQL 데이터베이스 컨테이너로, 환경 변수로 데이터베이스 설정을 지정합니다.
• volumes: 컨테이너의 데이터를 유지할 수 있는 볼륨을 정의하여, 컨테이너가 종료되더라도 데이터가 유지되도록 설정합니다.

환경 변수 파일 (.env) 사용법

환경 변수 파일을 사용하면 민감한 정보나 설정 값을 코드에서 분리할 수 있어 보안성과 가독성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, .env 파일을 작성하여 다음과 같이 환경 변수를 설정할 수 있습니다:

#.env file
MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpassword
MYSQL_DATABASE=mydatabase
MYSQL_USER=user
MYSQL_PASSWORD=password

Compose 파일 내에서 env_file 지시어를 통해 이 파일을 참조함으로써, 환경 변수를 손쉽게 적용할 수 있습니다. 이는 유지보수를 용이하게 하고, 환경 설정을 보다 유연하게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

Docker Compose 사용법

Docker Compose의 사용법은 매우 간단합니다. 아래는 기본적인 사용 명령어입니다.

Docker Compose 파일 작성: docker-compose.yml 파일을 작성합니다.

서비스 실행:이 명령어를 실행하면 docker-compose.yml에 정의된 모든 서비스가 실행됩니다.

docker-compose logs

백그라운드에서 실행:-d 옵션을 사용하면 컨테이너가 백그라운드에서 실행됩니다.

docker-compose down

서비스 중지:모든 서비스를 중지하고 컨테이너를 삭제합니다.

docker-compose up -d

로그 확인:각 컨테이너에서 발생하는 로그를 확인할 수 있습니다.

docker-compose up

Docker Compose의 장점

1. 간편한 멀티 컨테이너 관리: 여러 컨테이너를 동시에 관리할 수 있어 복잡한 애플리케이션 구성도 쉽게 실행 가능합니다.
2. YAML 파일을 통한 설정: docker-compose.yml 파일로 구성 요소를 쉽게 정의하고 관리할 수 있습니다.
3. 환경 의존성 제거: 로컬 개발 환경에서도 쉽게 컨테이너를 실행할 수 있으며, 배포 환경에서도 동일한 설정을 사용할 수 있습니다.
4. 컨테이너 간 의존성 관리: depends_on 옵션을 사용해 컨테이너 간 의존성을 쉽게 정의할 수 있어, 서비스 실행 순서를 보장합니다.
5. 데이터 유지: 볼륨을 정의해 데이터를 영구적으로 저장할 수 있어 컨테이너 종료 후에도 데이터가 유지됩니다.

Docker Compose의 단점

1. 복잡한 설정 관리: 많은 컨테이너와 설정이 포함된 경우, docker-compose.yml 파일이 복잡해질 수 있습니다.
2. 성능 이슈: 다수의 컨테이너를 로컬에서 실행할 경우, 시스템 리소스를 많이 소모할 수 있습니다.
3. 초기 설정 어려움: 도커와 Compose에 익숙하지 않은 사용자에게는 초기 설정 과정이 다소 어려울 수 있습니다.
4. 네트워크 이슈: Docker Compose의 기본 네트워크 설정으로 인한 포트 충돌이 발생할 수 있으며, 복잡한 네트워크 설정이 필요한 경우 추가적인 조정이 필요합니다.

단일 Docker 이미지 vs. Docker Compose

단일 Docker 이미지 사용의 장점

1. 간편한 배포: 하나의 이미지만 있으면 배포가 용이합니다.
2. 단순한 설정: 단일 애플리케이션을 실행할 때 설정이 간단합니다.
3. 리소스 관리: 리소스 소모가 상대적으로 적습니다.

단일 Docker 이미지 사용의 단점

1. 확장성 부족: 여러 서비스나 데이터베이스와의 연결이 필요할 경우 복잡해질 수 있습니다.
2. 환경 관리 어려움: 각 서비스의 환경 설정을 별도로 관리해야 합니다.

Docker Compose 사용의 장점

1. 복잡한 애플리케이션 구성: 여러 서비스를 쉽게 연결하고 관리할 수 있습니다.
2. 환경 설정 통합: 모든 서비스의 환경 설정을 하나의 YAML 파일로 관리할 수 있습니다.
3. 서비스 간 의존성 처리: 서비스 간의 실행 순서를 관리할 수 있습니다.

Docker Compose 사용의 단점

1. 복잡한 설정 관리: 설정이 많아질수록 YAML 파일이 복잡해질 수 있습니다.
2. 성능 소모: 여러 컨테이너를 동시에 실행하면 시스템 리소스 사용량이 증가할 수 있습니다.

결론

Docker Compose는 여러 컨테이너로 이루어진 애플리케이션을 손쉽게 관리하고 실행할 수 있는 강력한 도구입니다. YAML 파일을 통한 설정 관리와 환경 변수 파일을 활용한 민감한 정보 보호로 개발 환경과 운영 환경에서의 일관성을 유지할 수 있습니다. 복잡한 컨테이너 의존성도 간단히 관리할 수 있으며, 다양한 프로젝트에 적용해 보시기 바랍니다.

Docker Compose를 통해 개발과 운영 환경에서의 생산성을 크게 향상시킬 수 있으므로, 효율적인 컨테이너 관리를 위한 도구로 적극 활용해 보세요!

Dockerfile은 Docker 이미지를 빌드하기 위한 설정 파일입니다. 이 파일은 애플리케이션을 어떻게 컨테이너로 패키징할지 정의하는 스크립트입니다. Dockerfile을 통해 필요한 베이스 이미지부터 애플리케이션의 의존성 설치, 환경 변수 설정, 실행 명령어까지 정의할 수 있습니다. 아래는 Dockerfile을 작성하는 방법을 단계별로 설명합니다.

1. Dockerfile 기본 구조

Dockerfile의 기본적인 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 베이스 이미지 설정: FROM 키워드를 사용하여 어떤 베이스 이미지를 사용할지 정의합니다.
2. 의존성 설치: RUN 명령어로 애플리케이션이 실행되는 데 필요한 패키지나 의존성을 설치합니다.
3. 작업 디렉토리 설정: WORKDIR 명령어로 애플리케이션을 실행할 디렉토리를 설정합니다.
4. 파일 복사: COPY나 ADD 명령어로 호스트 시스템의 파일을 컨테이너로 복사합니다.
5. 명령어 실행: CMD나 ENTRYPOINT 명령어로 컨테이너가 실행될 때 기본으로 실행할 명령을 설정합니다.

2. Dockerfile 작성 예제

1. 간단한 Node.js 애플리케이션의 Dockerfile 예제

# 1. 베이스 이미지 설정 (Node.js LTS 버전 사용)
FROM node:16

# 2. 애플리케이션의 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /usr/src/app

# 3. 패키지 파일을 컨테이너로 복사
COPY package*.json ./

# 4. 의존성 설치
RUN npm install

# 5. 소스 코드를 컨테이너로 복사
COPY . .

# 6. 애플리케이션 실행 포트 설정
EXPOSE 8080

# 7. 컨테이너가 실행될 때 실행할 명령어
CMD ["npm", "start"]

이 Dockerfile은 다음 단계를 수행합니다:

• 베이스 이미지 설정: Node.js 16 버전을 사용하는 이미지에서 시작.
• 작업 디렉토리 설정: /usr/src/app 디렉토리를 컨테이너의 기본 작업 디렉토리로 지정.
• 의존성 설치: package.json을 복사하고 npm install 명령어로 의존성을 설치.
• 애플리케이션 복사: 현재 디렉토리의 파일을 컨테이너로 복사.
• 포트 설정: 8080 포트를 컨테이너에서 노출.
• 명령어 설정: 컨테이너가 실행되면 npm start로 애플리케이션을 시작.

2. Python Flask 애플리케이션 Dockerfile 예제

# 1. 베이스 이미지 설정
FROM python:3.9-slim

# 2. 환경 변수 설정
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 3. 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app

# 4. 의존성 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 5. 애플리케이션 소스 복사
COPY . .

# 6. 애플리케이션 실행 명령어
CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0", "--port=5000"]

이 Dockerfile은:

• Python 3.9을 베이스 이미지로 사용하고 있습니다.
• ENV 명령어로 환경 변수를 설정하여 Python 실행 시 캐시 파일을 기록하지 않게 설정.
• requirements.txt 파일을 복사한 후 pip로 의존성을 설치.
• 애플리케이션을 복사한 후 Flask 애플리케이션을 실행.

3. 주요 Dockerfile 명령어 설명

1. FROM

Dockerfile의 첫 번째 명령으로, 사용할 베이스 이미지를 지정합니다. 이 이미지는 모든 Dockerfile이 필수로 포함해야 합니다.

2. WORKDIR

작업 디렉토리를 설정합니다. 이후에 실행되는 모든 명령은 이 디렉토리에서 실행됩니다.

3. COPY

호스트 시스템의 파일을 컨테이너의 특정 경로로 복사합니다.

4. RUN

컨테이너가 빌드될 때 실행할 명령어를 지정합니다. 주로 패키지 설치, 파일 권한 설정 등 이미지 빌드 시 필요한 작업을 처리합니다.

5. CMD

컨테이너가 실행될 때 기본적으로 실행할 명령어를 설정합니다. 컨테이너가 시작할 때마다 이 명령어가 실행됩니다.

6. EXPOSE

컨테이너가 사용할 포트를 지정합니다. 실제 포트 매핑은 docker run 명령어에서 설정합니다.

7. ENTRYPOINT

CMD와 비슷하지만, 컨테이너 실행 시 항상 실행되며 주로 스크립트를 실행할 때 사용합니다. CMD는 추가 명령을 받을 수 있지만, ENTRYPOINT는 고정된 명령을 실행합니다.

4. Dockerfile을 사용하여 이미지 빌드하기

Dockerfile을 작성한 후, Docker 이미지를 빌드하려면 다음 명령어를 실행합니다:

docker build -t my_image_name .

• -t 옵션은 이미지의 태그를 지정하는 데 사용됩니다.
• .는 Dockerfile이 위치한 디렉토리를 의미합니다.

이미지 빌드가 완료되면 docker images 명령어로 빌드된 이미지를 확인할 수 있습니다.

docker images

5. 최적화된 Dockerfile 작성 팁

1. 캐시 활용: RUN, COPY 명령어는 Docker 빌드 중 캐시가 사용됩니다. 의존성을 먼저 설치한 후, 애플리케이션 파일을 복사하면 소스 코드 변경 시에도 의존성 설치 단계는 캐시를 사용하게 되어 빌드 시간을 줄일 수 있습니다.
2. 멀티스테이지 빌드: 애플리케이션 빌드와 런타임 환경을 분리하여 이미지 크기를 줄일 수 있습니다.
3. 이미지 최소화: 불필요한 패키지를 설치하지 않거나, slim 버전과 같은 경량 이미지를 사용하여 이미지 크기를 최소화합니다.

Dockerfile을 통해 애플리케이션을 컨테이너화하고, 어디서나 동일한 환경에서 실행할 수 있는 이미지로 패키징할 수 있습니다. 이를 통해 배포 자동화와 일관된 개발 환경을 유지할 수 있습니다.

Docker란?

Docker는 애플리케이션을 컨테이너로 패키징하여 실행할 수 있는 오픈 소스 플랫폼입니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 의존성을 함께 묶어 격리된 환경에서 실행되도록 합니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션을 어디서나 동일한 환경에서 실행할 수 있으며, 배포 및 관리를 단순화할 수 있습니다. Docker는 특히 가상 머신보다 더 가볍고 빠르게 애플리케이션을 실행할 수 있는 장점을 가지고 있어, 개발과 운영 환경에서 널리 사용되고 있습니다.

Docker의 주요 특징:

• 컨테이너: 격리된 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있어, 다른 컨테이너나 시스템에 영향을 미치지 않음.
• 이미지: 애플리케이션과 의존성을 포함한 패키지로, 한번 빌드하면 어디서나 동일한 환경에서 실행 가능.
• 경량성: 가상 머신보다 적은 리소스를 사용하며, 더 빠른 배포 및 실행이 가능.

Docker의 장점

1. 애플리케이션의 이식성

Docker는 애플리케이션을 컨테이너화하여 운영 체제의 종류나 환경에 상관없이 동일하게 실행할 수 있습니다. 이를 통해 개발, 테스트, 프로덕션 환경 간에 애플리케이션의 이식성을 보장할 수 있습니다.

2. 빠르고 경량

컨테이너는 가상 머신에 비해 매우 가볍고 빠릅니다. 가상 머신은 각각 운영 체제를 포함하는 반면, Docker 컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하므로 시작 속도와 리소스 사용량이 적습니다.

3. 개발 및 배포의 일관성

Docker 이미지를 사용하면 애플리케이션을 어디서나 동일한 환경에서 실행할 수 있습니다. 개발자가 작성한 코드를 프로덕션 환경에 배포할 때, 환경 차이로 인한 문제를 최소화할 수 있습니다.

4. 버전 관리 및 롤백

Docker 이미지는 여러 레이어로 구성되며, 이미지의 버전을 관리할 수 있습니다. 이를 통해 쉽게 롤백하거나 특정 버전의 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

5. 확장성

Docker는 클러스터링 및 오케스트레이션 도구(Kubernetes 등)와 결합하여 대규모 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경에서의 자원 관리와 확장성을 극대화할 수 있습니다.

Docker의 단점

1. 복잡한 네트워킹 설정

Docker의 네트워킹은 복잡할 수 있으며, 특히 여러 컨테이너 간의 통신이나 클러스터링 환경에서는 네트워크 설정에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

2. 컨테이너 보안 문제

Docker는 기본적으로 root 권한으로 실행되기 때문에, 보안 취약점이 발견되면 컨테이너 탈출 공격 등이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 rootless Docker나 보안 강화 설정이 필요합니다.

3. 상태 관리의 어려움

컨테이너는 기본적으로 비상태성(stateless)으로 설계되어 있습니다. 이를 사용하여 영속적인 데이터를 저장하거나 관리하는 것은 다소 복잡할 수 있으며, 적절한 볼륨 관리가 필요합니다.

1. Rootless Docker와 일반 Docker 차이 및 설치 방법

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release

sudo usermod -aG docker $USER

newgrp docker

docker run hello-world

Rootless Docker 설치 방법

Rootless Docker는 root 권한 없이 컨테이너를 실행할 수 있도록 지원하는 도구입니다. 보안이 중요한 환경에서 주로 사용되며, 다음과 같이 설치할 수 있습니다:

1. 일반 Docker를 먼저 설치하고,
2. Rootless 설정을 활성화합니다.

dockerd-rootless-setuptool.sh install
export PATH=/usr/bin:$PATH
export DOCKER_HOST=unix:///run/user/$(id -u)/docker.sock
systemctl --user start docker

Rootless Docker는 루트 권한 없이 실행되기 때문에 보안성 측면에서 매우 유리합니다. 특히 여러 사용자가 동일한 서버에서 컨테이너를 실행하거나, 루트 권한을 요구하지 않는 환경에서 적합합니다.

2. Docker 컨테이너에서 볼륨 권한 문제 해결

Docker 컨테이너에서 호스트 파일 시스템과 볼륨을 마운트할 때, 컨테이너가 생성한 파일은 기본적으로 root 권한으로 작성됩니다. 이로 인해 호스트 시스템에서 권한 문제가 발생할 수 있습니다.

문제 상황

• 컨테이너에서 생성한 파일이 root 소유자로 설정되어, 호스트의 일반 사용자가 해당 파일을 수정하거나 삭제할 수 없습니다.

해결 방법

• 컨테이너 실행 시 특정 사용자로 실행: --user 옵션을 사용하여 컨테이너 내부에서 파일을 생성하는 사용자의 권한을 설정할 수 있습니다. 이 방법은 호스트 시스템의 사용자와 권한을 맞추는 데 유용합니다.

docker run -v /host/path:/container/path --user $(id -u):$(id -g) my_container

• 권한 수정: 컨테이너 내에서 chown 명령을 사용하여 마운트된 디렉토리의 소유권을 변경할 수 있습니다.

docker run -v /host/path:/container/path my_container bash -c "chown -R user:group /container/path && your_command"

이 방법을 통해 컨테이너 내에서 생성된 파일의 소유자를 호스트 시스템의 사용자와 일치시켜, 권한 문제를 해결할 수 있습니다.

3. Rootless Docker 사용이 적합한 상황

Rootless Docker는 다음과 같은 경우에 적합합니다:

보안이 중요한 환경

Rootless Docker는 root 권한을 사용하지 않기 때문에, 컨테이너 내부에서 발생하는 보안 문제가 호스트 시스템에 영향을 미치지 않습니다. 여러 사용자가 동일한 서버에서 컨테이너를 실행하거나, 멀티 테넌트 시스템을 운영하는 환경에서 유용합니다.

루트 권한을 얻기 어려운 환경

루트 권한을 얻을 수 없는 공유 서버나 클라우드 환경에서는 Rootless Docker를 사용하여 비루트 사용자로도 컨테이너를 실행할 수 있습니다.

컨테이너 격리 테스트

보안 취약성 테스트나 컨테이너의 격리성에 대한 테스트를 진행할 때도 Rootless Docker는 유용합니다. 루트 권한을 사용하지 않기 때문에, 더 높은 수준의 보안을 유지하면서 테스트를 수행할 수 있습니다.

Docker는 다양한 환경에서 애플리케이션을 손쉽게 배포하고 관리할 수 있는 도구이지만, 컨테이너와 호스트 시스템 간의 권한 문제는 종종 발생합니다. 특히 컨테이너 내부에서 생성된 파일의 권한 문제를 해결하거나, 보안이 중요한 환경에서 Rootless Docker를 사용하는 방법을 잘 이해하면, 보다 안전하고 효율적인 Docker 사용이 가능합니다.

SLURM 이란

SLURM(Simplified Linux Utility for Resource Management)은 대규모 병렬 컴퓨팅 환경에서 작업 스케줄링과 리소스 관리를 위한 오픈 소스 클러스터 관리 시스템입니다. SLURM은 슈퍼컴퓨터와 대규모 클러스터에서 사용되며, 사용자가 제출한 작업을 효율적으로 스케줄링하고 자원을 배분하는 역할을 합니다. 주요 기능으로는 작업 큐잉, 우선순위 스케줄링, 자원 할당, 작업 모니터링 등이 있습니다.

SLURM 설치 방법

여기서는 SLURM을 설치하고 설정하는 절차를 단계별로 설명합니다.

설치를 위한 절차

1. 컨트롤 서버와 노드 서버를 결정

먼저, SLURM 클러스터에서 컨트롤 서버와 노드 서버를 결정합니다. 컨트롤 서버는 SLURM의 중앙 관리 노드로, 작업 스케줄링과 자원 관리를 담당합니다. 노드 서버는 실제로 작업이 실행되는 컴퓨팅 노드입니다.

2. MUNGE 설치 및 설정

MUNGE(Munge Uid 'N' Gid Emporium)는 SLURM에서 인증을 처리하는 데 사용됩니다. 모든 컨트롤 서버와 노드 서버에 MUNGE를 설치하고 설정합니다.

2.1. MUNGE 설치

모든 서버에서 MUNGE를 설치합니다.

sudo apt install -y munge libmunge-dev

2.2. MUNGE 키 생성 및 배포

컨트롤 서버에서 MUNGE 키를 생성하고, 모든 노드 서버로 배포합니다.

# 컨트롤 서버에서 MUNGE 키 생성 
sudo /usr/sbin/create-munge-key 
# MUNGE 키 파일을 모든 노드 서버로 복사 
sudo scp /etc/munge/munge.key user@node-server:/etc/munge/

2.3. MUNGE 키 파일 권한 설정

각 노드 서버에서 MUNGE 키 파일의 권한을 설정합니다.

sudo chown munge:munge /etc/munge/munge.key 
sudo chmod 400 /etc/munge/munge.key

2.4. MUNGE 데몬 시작 및 활성화

모든 서버에서 MUNGE 데몬을 시작하고 부팅 시 자동으로 시작되도록 설정합니다.

sudo systemctl enable munge 
sudo systemctl start munge

3. SLURM 설치

3.1. 컨트롤 서버에 SLURM 설치

컨트롤 서버에서 SLURM 컨트롤 데몬(slurmctld)을 설치합니다.

sudo apt install -y slurm-wlm

3.2. 노드 서버에 SLURM 설치

모든 노드 서버에서 SLURM 데몬(slurmd)을 설치합니다. 컨트롤 서버에서도 작업을 실행하려면 SLURM 데몬도 함께 설치합니다.

sudo apt install -y slurmd

4. slurm.conf 설정

SLURM의 주요 설정 파일인 slurm.conf를 작성합니다. 이 파일은 클러스터의 구성과 동작을 정의합니다.

# slurm.conf file generated by configurator.html. 
# Put this file on all nodes of your cluster. 
# SLURM 컨트롤러 노드의 호스트 이름 
ControlMachine=controller 

# 인증 방법 설정 
AuthType=auth/munge 

# SLURM 데몬이 사용할 포트 설정 
SlurmdPort=6818 SlurmctldPort=6817 

# 상태 정보 저장 위치 설정 
StateSaveLocation=/var/spool/slurm-llnl/state 
SlurmdSpoolDir=/var/spool/slurmd 

# 프로세스 추적 방법 설정 
ProctrackType=proctrack/cgroup 

# 노드가 서비스로 돌아가는 방식을 제어 
ReturnToService=1 

# 스케줄링 메커니즘 설정 
SchedulerType=sched/backfill 

# SLURM 데몬의 로그 파일 위치 설정 
SlurmdLogFile=/var/log/slurmd.log 
SlurmctldLogFile=/var/log/slurmctld.log 

# SLURM 데몬의 PID 파일 위치 설정 
SlurmctldPidFile=/run/slurm/slurmctld.pid 
SlurmdPidFile=/run/slurm/slurmd.pid 

# 작업 자격 증명에 사용할 키 설정 
JobCredentialPrivateKey=/var/spool/slurm-llnl/cred_priv.pem 
JobCredentialPublicCertificate=/var/spool/slurm-llnl/cred_pub.pem 

# SLURM 데몬의 시간 초과 값 설정 
SlurmdTimeout=300 
SlurmctldTimeout=300 

# 노드 선택 메커니즘 설정 
SelectType=select/cons_tres 
SelectTypeParameters=CR_Core_Memory 

# 작업 관리 플러그인 설정 
TaskPlugin=task/affinity 

# 클러스터 이름 설정 
ClusterName=my_cluster 

# 클러스터의 노드 설정 
NodeName=node[1-4] CPUs=16 RealMemory=64000 State=UNKNOWN 

# 클러스터의 파티션 설정 
PartitionName=debug Nodes=node[1-4] Default=YES MaxTime=INFINITE State=UP

5. cgroup.conf 설정 (GPU 사용 시)

GPU 자원을 관리하려면 cgroup.conf 파일을 설정해야 합니다.

예제: cgroup.conf

CgroupAutomount=yes 
CgroupReleaseAgentDir="/etc/slurm-llnl/cgroup" 
ConstrainCores=yes 
ConstrainRAMSpace=yes 
ConstrainDevices=yes 
AllowedDevicesFile="/etc/slurm-llnl/cgroup_allowed_devices_file.conf"

예제: cgroup_allowed_devices_file.conf

/dev/nvidiactl 
/dev/nvidia-uvm 
/dev/nvidia0 
/dev/nvidia1 ...

6. 설정 파일 배포

작성한 slurm.conf와 cgroup.conf 파일을 모든 노드 서버로 배포합니다.

scp /etc/slurm-llnl/slurm.conf user@node-server:/etc/slurm-llnl/ 
scp /etc/slurm-llnl/cgroup.conf user@node-server:/etc/slurm-llnl/ 
scp /etc/slurm-llnl/cgroup_allowed_devices_file.conf user@node-server:/etc/slurm-llnl/

요약

이 포스트에서는 SLURM 설치 및 설정 절차를 다루었습니다. 다음은 간단한 요약입니다:

1. 컨트롤 서버와 노드 서버를 결정.
2. 모든 서버에 MUNGE 설치 및 설정.
3. 컨트롤 서버에 slurmctld 설치, 노드 서버에 slurmd 설치.
4. slurm.conf 설정 파일 작성.
5. GPU 사용 시 cgroup.conf 설정 파일 작성.
6. 설정 파일을 모든 서버에 배포.

이 단계를 통해 SLURM 클러스터를 구축하고 관리할 수 있습니다. SLURM을 통해 대규모 병렬 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 작업을 스케줄링하고 자원을 관리할 수 있습니다.

주의할 점.

1. munge나 slurm을 실행할 때 로그 파일의 디렉토리가 생성되어 있지 않으면 에러가 날 수 있습니다.

2. 클러스터 노드의 CPU, Memory 등을 설정하기 위해서 $lscpu와 $free -m 명령어를 사용하여 노드의 자원 상태를 파악할 수 있습니다.

3. 설정 파일(slurm.conf, cgroup.conf, munge.key) 등이 노드 서버로 복사 된 이후에 서비스를 재시작하여야 합니다.