Kueue

개요

클라우드 네이티브 환경에서 AI/ML, HPC(고성능 컴퓨팅), 데이터 분석 등 배치 워크로드(batch workload) 실행 수요가 급격히 증가하고 있습니다. 하지만 기본 Kubernetes 스케줄러는 배치 처리에 특화되지 않아, 대규모 리소스 관리와 공정성(Fairness) 보장에 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 CNCF 산하에서 개발된 프로젝트가 바로 Kueue입니다.

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1. 개념 및 정의

Kueue는 Kubernetes 환경에서 배치 워크로드를 효율적으로 스케줄링하고 큐 관리 기능을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다.

주요 목적은 리소스 활용 최적화, 공정한 배치 실행, 클라우드 네이티브 워크로드 자동화입니다.

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2. 특징

특징	기존 Kubernetes 스케줄러	Kueue
배치 처리	제한적	대규모 배치 워크로드 지원
큐 관리	없음	다중 큐 관리 가능
공정성	리소스 선점 불가	FIFO, 가중치 기반 공정성 제공
통합성	Pod 중심	Job, CronJob, RayJob 등 배치 워크로드 통합

Kueue는 기본 스케줄러를 확장하는 형태로, 배치 워크로드 관리에 최적화된 기능을 제공합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Queues	워크로드를 대기열에 등록	리소스 요청 관리
ClusterQueue	클러스터 전반의 큐 집합	다중 워크로드 통합 관리
Admission Checks	리소스 가용성 검증	안전한 실행 보장
Job Integration	Kubernetes Job API와 통합	실행 단위 관리

이 구성 요소는 대규모 클러스터 환경에서 효율적이고 신뢰성 있는 배치 처리를 보장합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	관련 스택
Multi-tenant Scheduling	다중 사용자 환경 지원	클라우드 공유 클러스터
Fair Sharing	공정한 리소스 분배	FIFO, PriorityClass
Preemption	자원 선점 기능	고우선순위 작업 보장
Job Framework Integration	Job, Ray, MPIJob 등과 통합	AI/ML 워크로드 지원

Kueue는 특히 AI/ML 학습 파이프라인과 데이터 분석 배치 처리에 적합합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
리소스 효율성	클러스터 자원 활용 극대화	비용 절감
공정성	다중 사용자·워크로드 간 공정성 확보	사용자 만족도 향상
확장성	대규모 배치 워크로드 지원	연구·산업 전반 활용
클라우드 네이티브	Kubernetes 네이티브 통합	운영 단순화

Kueue는 클라우드 네이티브 배치 워크로드의 사실상 표준 스케줄러로 자리잡고 있습니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
AI/ML 학습	GPU·TPU 자원 기반 대규모 학습	리소스 선점 및 효율적 분배 필요
HPC 워크로드	대규모 계산 작업 관리	MPIJob 통합 활용
데이터 분석	배치형 Spark, Ray Job 실행	다중 큐 정책 설정 필요

Kueue 도입 시에는 자원 정책 설계, 다중 테넌트 관리, Job API 통합성을 고려해야 합니다.

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7. 결론

Kueue는 Kubernetes 네이티브 배치 워크로드 스케줄링 프레임워크로, 대규모 자원 활용과 공정성을 동시에 보장하는 혁신적 솔루션입니다. AI/ML, HPC, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 클라우드 네이티브 배치 처리의 핵심 인프라로 자리잡을 전망입니다.