한눈에 보기

1회에서 봤듯 AKS에서 노드풀 구성은 사용자의 책임이다. 이번 회는 az aks create 한 줄 뒤에 숨은 결정을 하나씩 꺼낸다. 시스템 풀과 사용자 풀을 나누고, 가용 영역을 처음부터 정하고, 노드 OS의 은퇴 일정을 확인하고, 자동 확장 방식과 업그레이드 시간대를 고른다. AKS Automatic을 쓰면 이 가운데 상당수가 이미 정해져 있다.

노드풀은 두 종류다: System과 User

AKS 노드풀은 System 모드와 User 모드로 나뉜다. System 풀은 CoreDNS, metrics-server 같은 클러스터 핵심 구성 요소를 돌린다. 조건이 까다롭다. Linux만 되고, B 시리즈 VM은 쓸 수 없으며, 최소 4 vCPU·4GB 메모리, 최소 2노드(권장 3노드)여야 한다. User 풀은 앱을 돌리는 곳으로 노드 0개까지 줄일 수 있고 Windows도 쓸 수 있다. az aks nodepool add로 만든 풀은 기본이 User 모드다(Microsoft Learn).

운영 클러스터라면 시스템 풀에 앱 pod가 올라가지 않도록 taint를 거는 것이 좋다. 앱이 메모리를 다 써서 CoreDNS가 밀려나는 사고를 막는다.

노드풀 이름은 Linux가 1~12자, Windows가 1~6자로 짧다. 이름 규칙을 미리 정해 두자.

가용 영역은 만들 때 정한다

--zones 1 2 3을 주면 노드풀의 노드가 세 가용 영역에 나뉘어 배치된다. 영역 분산 자체에는 추가 비용이 없다. 중요한 제약은 노드풀을 만든 뒤에는 영역 구성을 바꿀 수 없다는 것이다. 영역 없이 만든 풀을 나중에 영역 분산으로 바꾸려면 새 풀을 만들고 옮겨야 한다(Microsoft Learn). 가용 영역을 지원하는 리전이라면 운영 풀은 처음부터 영역을 지정하는 편이 낫다. 1회에서 본 99.95% API server SLA도 가용 영역을 쓸 때의 수치다.

노드 OS: 기본은 Ubuntu, 은퇴 일정을 꼭 확인

--os-sku를 지정하지 않으면 Ubuntu 노드가 만들어진다. 기본 Ubuntu 버전은 Kubernetes 버전을 따라 바뀌는데, 1.35의 기본값은 Microsoft 문서끼리 엇갈린다. OS 버전 문서는 1.35부터 24.04라고 적었지만, 같은 페이지의 다른 행과 버전 지원 문서의 구성 요소 표에는 1.35에 22.04가 적혀 있다(Microsoft Learn, Microsoft Learn). 1.35 클러스터라면 az aks nodepool list로 실제 노드 이미지를 확인한다. 다른 선택지로 Microsoft의 Azure Linux(AzureLinux3)와 1.34부터 GA된 Azure Container Linux가 있다. Linux 노드 이미지는 매주, Windows 이미지는 매월 나온다(Microsoft Learn).

• OS · 상태
• Azure Linux 2.0 · 2025-11-30 지원 종료, 2026-10-31 이미지 삭제
• Ubuntu 20.04 · 2027-03-17 지원 종료
• Ubuntu 22.04 · 2027-06-30 지원 종료
• Windows Server 2019 · 2026-03-01 은퇴
• Windows Server 2022 · 2028-06-30 은퇴, Kubernetes 1.37 이상에서 미지원
• Windows Server 2025 · GA

Azure Linux 2.0 노드풀이 남아 있다면 지금 바로 확인해야 한다. 이미지가 삭제된 뒤에는 그 노드풀을 확장할 수 없다. AzureLinux3로 옮기는 것이 안내된 경로다.

자동 확장: 클러스터 오토스케일러와 노드 자동 프로비저닝

pod가 늘어 노드가 모자랄 때 노드를 늘리는 방법은 두 가지다.

• 클러스터 오토스케일러: 노드풀마다 최소·최대 노드 수를 정하면 그 범위 안에서 같은 VM 크기의 노드를 늘리고 줄인다. 기본은 꺼져 있다(--enable-cluster-autoscaler --min-count 1 --max-count 5).
• 노드 자동 프로비저닝(NAP): 오픈소스 Karpenter 기반으로 2025년 7월 GA됐다. 대기 중인 pod의 요구에 맞는 VM 크기를 골라 노드를 만든다. NodePool과 AKSNodeClass CRD로 설정한다. Windows 노드, IPv6, 서비스 주체 인증은 지원하지 않고, NAP를 쓰는 클러스터는 정지(stop)할 수 없다(Microsoft Learn).

AKS Automatic은 NAP를 기본으로 쓴다. 기본형에서 처음 시작한다면 클러스터 오토스케일러가 동작을 예측하기 쉽다.

Spot 노드풀: 싸지만 언제든 회수된다

Spot 노드풀은 Azure의 남는 용량을 할인된 값에 쓰는 노드풀이다. 대신 Azure가 용량이 필요하면 노드를 회수(축출)한다. SLA가 없고, 시스템 풀이나 클러스터의 기본 노드풀로는 만들 수 없으며, 업그레이드할 때 surge 노드도 없다. Spot 노드에는 kubernetes.azure.com/scalesetpriority=spot:NoSchedule taint가 자동으로 붙어, 이를 허용(toleration)한 pod만 올라간다(Microsoft Learn).

--spot-max-price -1은 "가격 때문에는 축출하지 말라"는 뜻이다. 용량 부족으로 인한 축출은 여전히 일어난다. 배치 작업, CI 러너처럼 중단돼도 다시 돌릴 수 있는 일에 쓴다.

업그레이드 채널과 유지보수 시간대

업그레이드는 두 갈래다. Kubernetes 버전 업그레이드는 컨트롤 플레인과 노드의 버전을 올리고 노드 이미지도 함께 최신으로 바꾼다. 노드 이미지 업그레이드는 Kubernetes 버전은 그대로 두고 OS 보안 패치만 반영한다.

각각 자동 채널을 고를 수 있다. 클러스터 채널은 none(기본형의 기본값), patch, stable, rapid가 있다. 노드 OS 채널은 None, Unmanaged, SecurityPatch, NodeImage이며 기본값은 NodeImage다(Microsoft Learn, Microsoft Learn).

자동 업그레이드를 켰다면 유지보수 시간대를 정해 둔다. 4시간 이상을 권장한다. 다만 실행은 최선 노력(best-effort)이고, 긴급 보안 조치는 시간대를 무시할 수 있다(Microsoft Learn).

위 예시는 매주 일요일 한국 시간 새벽 2시부터 4시간 동안 클러스터 업그레이드를 허용한다. 노드 OS 업그레이드 시간대는 aksManagedNodeOSUpgradeSchedule이라는 이름으로 따로 만든다.

정리

• 운영 클러스터는 System 풀과 User 풀을 나누고, System 풀에 taint를 건다.
• 가용 영역은 노드풀을 만들 때만 정할 수 있다.
• Azure Linux 2.0 노드풀이 있다면 10월 31일 이미지 삭제 전에 옮긴다.
• 자동 업그레이드를 켜고 유지보수 시간대를 정한다. 1회에서 본 2027년 6월 강제 업그레이드를 피하는 가장 쉬운 방법이다.

다음 회에서는 pod가 어떤 IP를 받고 트래픽이 어떻게 들어오고 나가는지, AKS 네트워킹을 다룬다.

갱신 기록

• 2026-10-30: 1.35 기본 Ubuntu 버전을 24.04로 단정한 문장을 문서 간 불일치를 밝히는 내용으로 정정

출처

• Use system node pools in AKS — Microsoft Learn
• Reliability in AKS — Microsoft Learn
• AKS node images — Microsoft Learn
• Upgrade the OS version for AKS node pools — Microsoft Learn
• Supported Kubernetes versions in AKS — Microsoft Learn
• Node auto-provisioning — Microsoft Learn
• Add a spot node pool to an AKS cluster — Microsoft Learn
• Automatically upgrade an AKS cluster — Microsoft Learn
• Autoupgrade node OS images — Microsoft Learn
• Use planned maintenance to schedule upgrades — Microsoft Learn
• az aks — Azure CLI reference

이 글은 공개 출처를 바탕으로 AI가 자동 생성한 초안을 검토해 발행했으며, 중요한 판단 전에는 연결된 원문을 확인해야 합니다.