

[0]
ECS(Fargate)
서비스 -> 태스크 -> 컨테이너
EKS
컨트롤 플레인 -> node -> pod -> 컨테이너
-
[1]
컨트롤 플레인 (= 마스터 노드)
k8s의 API서버, 스케쥴러, 컨트롤러 매니저, etcd 같은 핵심 구성요소 묶음
EKS는 이 컨트롤 플레인을 AWS가 관리 (사용자가 직접x)
-
[2]
Node
파드가 직접 뛰는 워커 머신
EC2 인스턴스 라고 생각하면 됨 (Managed Node Group이면 ASG로 관리)
포드(컨테이너들) 은 결국 노드 위에서 실행
-
[3]
Pod = k8s의 최소 실행 단위
- 컨테이너 1개 이상을 묶는 단위
- 같은 파드 안 컨테이너들은 IP/포트 네임스페이스를 공유 (그래서 Localhost로 서로 붙을 수 있음)
- ECS의 TASK와 제일 비슷한 포지션이 Pod (또는 Deployment의 Replica)
-
[4]
deployment / Replia Set / K8s Service
- deployment : 파드를 몇 개 (Replica) 유지할지 선언하고 롤링 업데이트
- Service : 파드가 늘었다 줄었다 해도 고정된 접속점 (가상 IP/DNS) 제공
- 외부 노출은 보통 Service + Ingress(ALB Ingress Controller) 조합으로 간다
-
[5]
ECS -> EKS
- ECS(fargate) + TASK/Service 로 컨테이너 1개 띄우고(8080) + 퍼블릭으로 붙이는 그림
- 이걸 EKS로 옮기면, 컨테이너를 띄우는 주체와 '서비스 노출' 방식이 완전히 바뀐다.
- 핵심은 AWS가 태스크를 직접 관리(ECS) 하던 걸, K8s가 Pod/Service를 관리 하도록 바뀜
-
[6]
ECS(Fargate)
ECS cluster : 논리 컨테이너 풀
Task Definition : 컨테이너 스펙(이미지 / 포트 / 로그)
Service : desired_count + awsvpc(ENI) 붙여 실행
Networking : assign_public_ip = true면 Task ENI가 퍼블릭 IP 받아서 바로 접근 가능
IAM: Task Execution Role (로그 / ECR pull 등)
EKS
- EKS cluster(Control Plane) : K8 API 관리
- Worker Node(노드 그룹) 또는 Fargate Profile: 실제 Pod가 실행될 컴퓨트
- Deployment : Pod를 몇 개 유지할지 선언 (ECS의 Service와 유사)
- Service : Pod에 접근하는 고정 엔드포인트(L4 / L7 노출)
ㄴ type=LoadBalancer쓰면 AWS가 ELB / NLB를 만들어 외부로 노출
- Networking(CNI) : 기본은 VPC CNI라서 Pod도 VPC IP를 쓰지만, 외부 노츨은 보통 서비스(LB)를 통해 들어옴
- IAM : EKS Cluster Role + Node Role(또는 Pod단위 IRSA) 로 분리
정리하면
ECS는 AWS가 Service/Task로 컨테이너를 직접 스케쥴링
EKS는 K8s가 Deployment/Pod로 스케쥴링하고, AWS는 클러스터/노드/로드밸런서 인프라를 제공
-
[7]
SIDECAR
메인 컨테이너 옆에서 보조 기능 수행하는 컨테이너
Task / Pod
├─ App Container
└─ Sidecar Container
대표 역할 4개
- 프록시 / 트래픽 제어
- 로그 수집
- 설정 동기화
- 보안 / 인증
-
[8]
같은 IP(당연)
Network Namespace
VOl(공유 가능)
-
[9]
Metrics 컨테이너
애플리케이션의 상태를 수치로 수집하는 컨테이너
- CPU
- Memory
- Request count
- Latency
- Error rate
- Queue Length
앱 : 8080 for service
sidecar 15001 for proxy
metrics 9090 for Exporter
Client
↓
Envoy Sidecar
↓
App (8080)
↓
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