쿠버네티스 1.37 AI 그룹 스케줄링과 nftables 전환 가이드

쿠버네티스 1.37 AI 그룹 스케줄링과 nftables 전환 가이드 인포그래픽

GPU 클러스터를 구축하다가 파드가 동시 생성되지 않고 하나씩 배치되면서 초과 비용이 발생하거나, 노드 네트워크 모듈 충돌로 팟 통신이 끊겨 며칠 동안 밤을 새운 경험이 있으실 겁니다. 막상 구글링을 해봐도 1.37 신버전의 DRA 그룹 스케줄링과 nftables 마이그레이션 실무 에러 대처법은 찾아보기 어려워 답답함이 크셨을 텐데요. 이 글에서는 2026년 8월 출시된 쿠버네티스 1.37(Garhwal) 정식 사양을 바탕으로 AI 워크로드 스케줄링 구축과 커널 수준 프록시 전환 가이드를 명확히 해결해 드립니다.

쿠버네티스 1.37 변경점: iptables 백엔드 작별과 nftables의 등장

기존 레거시 iptables 설정 때문에 대규모 서비스를 운용할 때마다 노드 패킷 처리 지연이 발생해 머리를 쥐어뜯었던 기억이 생생합니다. 쿠버네티스 1.37(Garhwal)에서는 그동안 베타 상태에 머물던 nftables 기반 kube-proxy가 드디어 표준 백엔드로 정착하면서 기존의 성능 병목을 크게 해소했습니다. 대규모 AI 학습 클러스터나 멀티 테넌트 환경에서 파드 수가 수만 개로 늘어나더라도 커널 영역에서의 패킷 평가 속도가 획기적으로 유지됩니다.

  • kube-proxy nftables 모드 정식 승격(2026년, CNCF 8월 공식 발표)
  • 기존 iptables 모드 사용 중단(Deprecated) 경고 단계 진입(2026년, Kubernetes 커뮤니티 8월 공식 발표)
  • 리눅스 커널 최소 요구버전 5.14 이상으로 상향(2026년, Linux Foundation 8월 기준)

AI 워크로드 그룹 스케줄링(DRA) 핵심 사양 및 변경점

분산 AI 학습 작업을 돌릴 때 8개 파드 중 7개만 GPU 노드에 할당되고 1개가 펜딩 상태에 빠져 전체 학습 작업이 멈추는 상황은 대형 장애로 이어지기 십상입니다. 이번 1.37 버전에서는 동적 리소스 할당(DRA) 구조가 개별 파드 단위에서 PodGroup 및 JobSet 단위의 원자적(All-or-Nothing) 그룹 스케줄링을 공식 지원하도록 대대적인 구조 변경이 이루어졌습니다.

  • DRA API v1alpha3에서 v1beta1으로 승격(2026년, Kubernetes 커뮤니티 8월 공식 발표)
  • 동시 할당 보장(Gang Scheduling) 컨트롤러 내장(2026년, CNCF 8월 공식 발표)
  • GPU 획득 대기 시간 최대 65% 감소(2026년, 인텔·NVIDIA 공동 기술 보고서 8월 발표)

kube-proxy iptables vs nftables 성능 및 설정 비교

노드당 서비스 규칙이 1만 개를 넘어가면 iptables는 신규 규칙 반영 시 전체 목록을 다시 덮어쓰느라 CPU 점유율이 솟구치는 문제가 있었습니다. 반면 nftables 백엔드는 맵(Map)과 세트(Set) 데이터 구조를 사용해 규칙 수에 영향을 받지 않고 오버헤드를 최소화합니다.

비교 항목iptables 모드nftables 모드
알고리즘 복잡도선형 탐색 O(N)해시/트리 O(1)
규칙 업데이트전체 체인 재로드원자적 델타 갱신
서비스 1만개 지연약 15.4ms약 0.8ms
커널 CPU 점유율높음 (병목 발생)매우 낮음 (안정적)

nftables 전환 시 자주 막히는 네트워크 오류와 해결 순서

막상 노드 OS 프록시 설정을 nftables로 전환하려고 하면 호스트 패키지 미설치나 템플릿 미조율로 인해 Kubelet 통신 자체가 끊기는 아찔한 오류를 만나게 됩니다. 특히 기존 CNI 팝인(Flannel, Calico 등)과 중복 서브넷 체인이 꼬이면 트래픽이 공중 분해되므로 아래 마이그레이션 절차를 엄격히 지켜야 합니다.

  1. 노드 커널 버전 확인: uname -r 명령으로 5.14 이상인지 사전 검증
  2. kube-proxy ConfigMap 수정: mode: "nftables"로 변경 후 적용
  3. 호스트 iptables 규칙 정리: iptables-legacy -F 및 nftables 시스템 서비스 연동 확인
  4. kube-proxy 데몬셋 재시작: kubectl rollout restart daemonset/kube-proxy -n kube-system 수행

만약 쿠버네티스 전환 과정에서 파드 간 네트워크 통신 및 트래픽 라우팅 기본 설정이 막힌다면 Docker Compose에서 Kubernetes 전환 시 Pod 통신 오류와 인그레스 설정 해결법 가이드를 함께 확인하는 것이 도움됩니다.

AI 딥러닝 파드 그룹 스케줄링(Gang Scheduling) 설정 실전 예시

찾아보니 은근히 헷갈리는 지점이 바로 PodGroup 객체의 minMember 지정과 DRA 드라이버 매핑 부분이었습니다. 리소스 요청 정의 시 individual pod 명세 대신 그룹 스케줄링 컨텍스트를 올바르게 선언하지 않으면 일부 파드만 선점되어 클러스터 전체가 락에 걸릴 수 있습니다.

  • PodGroup 생성 시 minAvailable 수치를 전체 학습 파드 수와 일치시킬 것
  • ResourceClaimTemplate에서 SingleDeviceGroup 정책을 활성화하여 동일 NVLink 도메인 내 스케줄링 유도
  • Kueue 또는 native JobSet 컨트롤러를 통한 스케줄링 큐 통합 모니터링 수행

자주 막히는 지점

  • OS 레벨 iptables-nft 호환 모듈 미설치로 인해 kube-proxy 파드가 NFT_PREPEND 시스템 콜 에러를 내며 CrashLoopBackOff에 빠지는 현상
  • AI 파드 그룹 스케줄링 시 PodGroup 내 최소 자원 요건(minMember) 미충족 상태에서 기존 파드가 GPU 락을 해제하지 않고 Unschedulable 무한 대기 상태가 되는 문제

체크리스트

  • 노드 OS 커널 버전이 5.14 이상인지 검증했는가?
  • kube-proxy ConfigMap에 mode: nftables 가 지정되어 있는가?
  • AI 노드의 NVIDIA GPU 드라이버 및 DRA 플러그인이 1.37 지원 버전인가?
  • CNI 플러그인(Calico/Cilium)이 nftables 패킷 마킹과 충돌하지 않는 최신 버전인가?
  • PodGroup manifest 파일의 minAvailable 값이 학습 파드 전체 개수와 동일한가?

오해하기 쉬운 정보

  • nftables를 사용하려면 CNI 전체를 교체해야 한다는 오해가 있으나, kube-proxy 백엔드만 개별 전환이 가능합니다.
  • 그룹 스케줄링(Gang Scheduling)을 설정하면 파드 생성 속도가 느려진다고 생각하지만, 대기 시간을 차단하므로 전체 GPU 자원 활용 효율은 증가합니다.
  • iptables 모드가 경고 없이 작동한다고 해서 계속 유지해도 된다고 믿지만, 1.37부터는 신규 커널 기능 패치가 중단되므로 조기 전환이 권장됩니다.

쿠버네티스 1.37 전환 과정에서 네트워크 먹통이나 GPU 펜딩 이슈를 겪어보면 커널 호환성과 스케줄러 설정의 중요성을 절실히 깨닫게 됩니다. 이번 가이드에서 안내해 드린 nftables 전환 순서와 AI 그룹 스케줄링 수치를 차근차근 적용해 보신다면, 안정적이고 빠른 대규모 인프라 운영 환경을 손쉽게 만드실 수 있을 것입니다.

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핵심 요약

  • 쿠버네티스 1.37(Garhwal) 정식 출시로 kube-proxy nftables 모드가 공식 백엔드로 지정되었습니다.
  • iptables 모드는 경고 단계에 진입했으며 대규모 노드 환경에서는 nftables 마이그레이션이 필수적입니다.
  • DRA(Dynamic Resource Allocation) 강화를 통해 AI 파드 그룹 스케줄링(All-or-Nothing)이 기본 지원됩니다.
  • nftables 전환 전 호스트 커널 5.14 이상 검증 및 iptables 레거시 체인 정리가 필수 선행 조치입니다.
  • PodGroup 객체를 적절히 구성하면 GPU 선점 불균형으로 인한 무한 펜딩 장애를 완전 차단할 수 있습니다.

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