VKE - Vultr Kubernetes Engine

💡 개인 프로젝트 용도로 사용할 수 있는 관리형 쿠버네티스를 찾아보자..!

개요

저렴하고 안전한 관리형 쿠버네티스를 찾아보자!!

로컬 쿠버네티스(Kind)를 MacBook에서 구동하던 중 오픈 소스가 점점 많아짐에 따라 리소스 부족이 발생했다…

외부에서 작업할 때 MacBook이 없으면 집에 가서 설치를 진행해보곤 하는데 너무 번거로웠다.

사실 집에 도착하면 자동으로 눕게되는 것도 한몫했다..

그래서 이 참에 외부 관리형 쿠버네티스 서비스를 합리적으로 이용할 수 있는 업체를 찾아서 이용해보기로 결정!

관리형 쿠버네티스 서비스

개인이 사용하기에 EKS는 비싼것같다.. ㅠ

종류

먼저 크게 관리형 쿠버네티스 서비스를 떠올리면 3사가 있다.

• AWS의 EKS (Elastic Kubernetes Service)
• GCP의 GKE (Google Kubernetes Engine)
• Azure의 AKS (Azure Kubernetes Service) 마소 주가 좀 올려주세요..! 여기 사람있어요!

기업에서 가장 많이 사용하고 있는 3가지가 아닐까 싶다. 자료도 엄청 많고 다른 서비스들과 지원해주는 부분도 많아서 사용하기에 가장 편리하고 검증된(?) 서비스다.

안정적이고 문제가 생겼을때 즉시 대응해줄 수 있는 서비스가 필요한 환경이라면 사용할 것 같다.

하지만 개인이 사용하려고 했을때 문제는 비용적인 문제가 가장 큰 부분을 차지한다..

트래픽 비용, 리소스 비용, 스토리지 비용까지 고려하면 비어있는 통장의 모습을 직면하게 될 것 같다. (차라리 라즈베리파이를 몇대 사서 구동하는게 나을지도??)

이때 눈에 들어온 곳이 있었으니 “Vultr” 기업에서 Kubernetes Engine 비용이 내가 부담하기에 합리적으로 눈에 들어왔다!

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Vultr Kubernetes Engine(VKE)

여담으로 처음 이름을 보고 벌처를 떠올렸다…

발음 주의. 스타크래프트 벌처 아님.

과금 구조

마스터 노드가 무료다! 다른 업체의 경우 $10~$15까지 기본적으로 추가되는데 VKE는 클러스터의 마스터 노드는 비용에 따로 추가되지 않는다.

컴퓨팅 리소스 같은 경우에는 “공유형”, “점유형”으로 크게 2가지가 있다. 기본적으로 “공유형”이 더 싸기 때문에 공유형으로 선택해서 가격을 확인해보자!

Region 선택 시에 Seoul도 가능하다..! 사실 일본이나 싱가폴이 있을꺼라고 생각했는데 예상외로 한국도 지원해준다!

Image는 Debian으로 선택 후에 리소스 비용을 확인하면 아래 표와 같다. (2vCPU, 4GB 기준으로 작성)

AMD High Performance	Intel High Performance	High Frequency	Regular Cloud Compute
100GB, 5TB(Bandwidth)	100GB, 5TB(Bandwidth)	128GB, 3TB(Bandwidth)	80GB, 3TB(Bandwidth)
$24/month ($0.036/hour)	$24/month ($0.036/hour)	$24/month ($0.036/hour)	$20/month ($0.030/hour)

여러 노드를 추가해서 사용한다고 생각하면 “Regular Cloud Compute”가 가장 저렴한 것 같다!

LoadBalancer 과금도 한달에 $10로 고정이다.

추가적으로 Block Stoage도 추가할 수 있는데 HDD는 40GB/$1(month), NVMe는 10GB/$1(month).

과금 예상

VKE에서도 유동적으로 노드 Scale를 조정할 수 있어서 기존에 사용했던 리소스를 기준으로 과금을 예상해야겠다. 4vCPU/8GB를 기준으로 과금을 계산해보자!

계산기 터짐 주의..

	Compute	LoadBalancer	Storage
Capacity	2 Node	1	200GB
Price	$20 * 2 = $40	$10	$1 * 5 = $5

총합 : $40(Compute) + $10(LoadBalancer) + $5(Storage) = $55

(분명 AWS 기준으로 했을때는 $100가 넘어갔던걸로 기억하는데..)

트래픽 비용을 따로 계산하지 않는 이유는 노드별 3TB 대역폭까지 지원해주고 Data Transfer 비용은 없다는 점에서 제외했다!

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사용 후기

2달정도 사용해봤을때 느낀점을 간단하게 정리해보면 너무너무 만족하면서 사용하고 있다.

민감 개인정보 블러 처리. blurblurblur

장점부터 나열해보자!

첫번째로 예상했던 과금과 정확하게 일치했다는 점과
프로모션 코드를 입력하면 한달동안 사용할 수 있는 $200 크레딧을 제공해준 점이 너무 마음에 들었다.
(한달동안 노드를 왕창 추가해서 사용했다 ㅎㅎ)

회사에서 사용했었던 GKE는 클러스터에 접근할때 많은 세팅이 필요했었는데 VKE는 kubeconfig 파일을 내려받아서 context에 바로 등록해서 사용할 수 있다는 점에서 엄청 편리했다!
(물론 보안적으로는 좋지 않지만 편리함에 있어서는 최고다…)

두번째로 대시보드가 깔끔해서 얼만큼 사용했는지 한 눈에 알기 쉽다!

내가 사용하고 있는 서비스에 관련해서 현재 얼만큼 비용이 나왔는지 한 눈에 들어와서 너무 편리했다. 매달 말에 한번씩 들어가서 확인했었는데 비용 관련해서 복잡하게 확인할 필요가 없어서 좋았다!

단점을 나열해보자..

사용하면서 큰 단점을 느끼진 않았는데 딱 하나 불편했던 점이 있었던 것 같다.

클러스터를 구성하면 기본적으로 vultr-csi가 설치되어 있는데 요놈이 40GB 이상부터 PVC가 생성되게 된다.

Helm 차트로 설치를 하게되면 PVC를 적게 설정해도 되는 친구들도 있는데 csi 조건으로 무조건 40GB 이상으로 맞춰줘야 생성된다.
(처음에 이것때문에 다른 방법으로 하려고 삽질을 좀 많이 했었는데 $1니까 참고 쓰기로 했다..)

그 외에는 딱히 단점으로 생각했던 부분은 없었던 것 같다.

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개인 프로젝트 용도로 사용했었는데 과금도 선명하게 알 수 있어서 좋았고 무엇보다도 가성비라고 많이 느껴졌다!

지금은 노드를 3개로 늘려서 사용하고 있는데 Node Scale도 3분내로 업그레이드가 가능해서 굉장히 만족!!

(한달 치킨 한 번 줄이면 노드 1개 추가 가능…)