[ko] Update outdated files in dev-1.23-ko.1 M1-M12

2021-12-14 19:47:42 +09:00 · 2021-12-14 19:47:42 +09:00 · aa161ad833
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commit aa161ad833
9 changed files with 205 additions and 88 deletions
--- a/content/ko/_index.html
+++ b/content/ko/_index.html
@ -30,7 +30,7 @@ Google이 일주일에 수십억 개의 컨테이너들을 운영하게 해준
 {{% blocks/feature image="suitcase" %}}
 #### K8s를 어디서나 실행

-쿠버네티스는 오픈소스로서 온-프레미스, 하이브리드, 또는 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처를 활용하는데 자유를 제공하며, 워크로드를 사용자에게 관건이 되는 곳으로 손쉽게 이동시켜 줄 수 있습니다.
+쿠버네티스는 오픈소스로서 온-프레미스, 하이브리드, 또는 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처를 활용하는 데 자유를 제공하며, 워크로드를 사용자에게 관건이 되는 곳으로 손쉽게 이동시켜 줄 수 있습니다.

 {{% /blocks/feature %}}

@ -43,12 +43,12 @@ Google이 일주일에 수십억 개의 컨테이너들을 운영하게 해준
        <button id="desktopShowVideoButton" onclick="kub.showVideo()">Watch Video</button>
        <br>
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-        <a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna21" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon North America on October 11-15, 2021</a>
+        <a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">KubeCon Europe (2022년 5월 17~20일) 참가하기</a>
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-        <a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon Europe on May 17-20, 2022</a>
+        <a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna22" button id="desktopKCButton">KubeCon North America (2022년 10월 24~28일) 참가하기</a>
 </div>
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--- a/content/ko/community/_index.html
+++ b/content/ko/community/_index.html
@ -19,6 +19,7 @@ cid: community

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+<a href="https://www.kubernetes.dev/">기여자 커뮤니티</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
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--- a/content/ko/docs/concepts/architecture/cloud-controller.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/architecture/cloud-controller.md
@ -44,10 +44,10 @@ weight: 40
 ### 노드 컨트롤러

 노드 컨트롤러는 클라우드 인프라스트럭처에 새 서버가 생성될 때 {{< glossary_tooltip text="노드" term_id="node" >}}
-오브젝트를 생성하는 역할을 한다. 노드 컨트롤러는 클라우드 공급자의 사용자
+오브젝트를 업데이트하는 역할을 한다. 노드 컨트롤러는 클라우드 공급자의 사용자
 테넌시 내에서 실행되는 호스트에 대한 정보를 가져온다. 노드 컨트롤러는 다음 기능들을 수행한다.

-1. 컨트롤러가 클라우드 공급자 API를 통해 찾아내는 각 서버에 대해 노드 오브젝트를 초기화한다.
+1. 클라우드 공급자 API를 통해 획득한 해당 서버의 고유 ID를 노드 오브젝트에 업데이트한다.
 2. 클라우드 관련 정보(예를 들어, 노드가 배포되는 지역과 사용 가능한 리소스(CPU, 메모리 등))를
   사용해서 노드 오브젝트에 어노테이션과 레이블을 작성한다.
 3. 노드의 호스트 이름과 네트워크 주소를 가져온다.
--- a/content/ko/docs/concepts/architecture/nodes.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/architecture/nodes.md
@ -385,7 +385,7 @@ kubelet은 노드의 `.status` 생성과 업데이트 및
 자세한 내용은
 [노드의 컨트롤 토폴로지 관리 정책](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)을 본다.

-## 그레이스풀(Graceful) 노드 셧다운 {#graceful-node-shutdown}
+## 그레이스풀(Graceful) 노드 셧다운(shutdown) {#graceful-node-shutdown}

 {{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.21" >}}

@ -402,7 +402,7 @@ Kubelet은 노드가 종료되는 동안 파드가 일반 [파드 종료 프로
 제어된다.

 기본적으로, 아래 설명된 두 구성 옵션,
-`ShutdownGracePeriod` 및 `ShutdownGracePeriodCriticalPods` 는 모두 0으로 설정되어 있으므로,
+`shutdownGracePeriod` 및 `shutdownGracePeriodCriticalPods` 는 모두 0으로 설정되어 있으므로,
 그레이스풀 노드 셧다운 기능이 활성화되지 않는다.
 기능을 활성화하려면, 두 개의 kubelet 구성 설정을 적절하게 구성하고 0이 아닌 값으로 설정해야 한다.

@ -412,32 +412,116 @@ Kubelet은 노드가 종료되는 동안 파드가 일반 [파드 종료 프로
 2. 노드에서 실행 중인 [중요(critical) 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료시킨다.

 그레이스풀 노드 셧다운 기능은 두 개의 [`KubeletConfiguration`](/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/) 옵션으로 구성된다.
-* `ShutdownGracePeriod`:
+* `shutdownGracePeriod`:
  * 노드가 종료를 지연해야 하는 총 기간을 지정한다. 이것은 모든 일반 및 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)의 파드 종료에 필요한 총 유예 기간에 해당한다.
-* `ShutdownGracePeriodCriticalPods`:
-  * 노드 종료 중에 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료하는 데 사용되는 기간을 지정한다. 이 값은 `ShutdownGracePeriod` 보다 작아야 한다.
+* `shutdownGracePeriodCriticalPods`:
+  * 노드 종료 중에 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료하는 데 사용되는 기간을 지정한다. 이 값은 `shutdownGracePeriod` 보다 작아야 한다.

-예를 들어, `ShutdownGracePeriod=30s`,
-`ShutdownGracePeriodCriticalPods=10s` 인 경우, kubelet은 노드 종료를 30초까지
+예를 들어, `shutdownGracePeriod=30s`,
+`shutdownGracePeriodCriticalPods=10s` 인 경우, kubelet은 노드 종료를 30초까지
 지연시킨다. 종료하는 동안 처음 20(30-10)초는 일반 파드의
 유예 종료에 할당되고, 마지막 10초는
 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)의 종료에 할당된다.

 {{< note >}}
-그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 축출된 파드는 `Failed` 라고 표시된다.
-`kubectl get pods` 명령을 실행하면 축출된 파드의 상태가 `Shutdown`으로 표시된다.
+그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 축출된 파드는 셧다운(shutdown)된 것으로 표시된다.
+`kubectl get pods` 명령을 실행하면 축출된 파드의 상태가 `Terminated`으로 표시된다.
 그리고 `kubectl describe pod` 명령을 실행하면 노드 셧다운으로 인해 파드가 축출되었음을 알 수 있다.

 ```
-Status:         Failed
-Reason:         Shutdown
-Message:        Node is shutting, evicting pods
+Reason:         Terminated
+Message:        Pod was terminated in response to imminent node shutdown.
 ```

-실패한 파드 오브젝트는 명시적으로 삭제하거나 [가비지 콜렉션에 의해 정리](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-garbage-collection)되기 전까지는 보존된다.
-이는 갑작스러운 노드 종료의 경우와 비교했을 때 동작에 차이가 있다.
 {{< /note >}}

+### 파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운 {#pod-priority-graceful-node-shutdown}
+
+{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.23" >}}
+
+그레이스풀 노드 셧다운 시 파드 셧다운 순서에 더 많은 유연성을 제공할 수 있도록, 
+클러스터에 프라이어리티클래스(PriorityClass) 기능이 활성화되어 있으면 
+그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드의 프라이어리티클래스가 고려된다. 
+이 기능으로 그레이스풀 노드 셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 클러스터 관리자가 
+[프라이어리티클래스](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-priority-preemption/#프라이어리티클래스) 
+기반으로 명시적으로 정할 수 있다.
+
+위에서 기술된 것처럼, [그레이스풀 노드 셧다운](#graceful-node-shutdown) 기능은 파드를 
+중요하지 않은(non-critical) 파드와 
+중요한(critical) 파드 2단계(phase)로 구분하여 종료시킨다. 
+셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 명시적으로 더 상세하게 정해야 한다면, 
+파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운을 사용할 수 있다.
+
+그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드 우선순위가 고려되기 때문에, 
+그레이스풀 노드 셧다운이 여러 단계로 일어날 수 있으며, 
+각 단계에서 특정 프라이어리티 클래스의 파드를 종료시킨다. 
+정확한 단계와 단계별 셧다운 시간은 kubelet에 설정할 수 있다.
+
+다음과 같이 클러스터에 커스텀 파드 
+[프라이어리티 클래스](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-priority-preemption/#프라이어리티클래스)가 있다고 
+가정하자.
+
+|파드 프라이어리티 클래스 이름|파드 프라이어리티 클래스 값|
+|-------------------------|------------------------|
+|`custom-class-a`         | 100000                 |
+|`custom-class-b`         | 10000                  |
+|`custom-class-c`         | 1000                   |
+|`regular/unset`          | 0                      |
+
+[kubelet 환경 설정](/docs/reference/config-api/kubelet-config.v1beta1/#kubelet-config-k8s-io-v1beta1-KubeletConfiguration) 안의
+`shutdownGracePeriodByPodPriority` 설정은 다음과 같을 수 있다.
+
+|파드 프라이어리티 클래스 값|종료 대기 시간|
+|------------------------|---------------|
+| 100000                 |10 seconds     |
+| 10000                  |180 seconds    |
+| 1000                   |120 seconds    |
+| 0                      |60 seconds     |
+
+이를 나타내는 kubelet 환경 설정 YAML은 다음과 같다.
+
+```yaml
+shutdownGracePeriodByPodPriority:
+  - priority: 100000
+    shutdownGracePeriodSeconds: 10
+  - priority: 10000
+    shutdownGracePeriodSeconds: 180
+  - priority: 1000
+    shutdownGracePeriodSeconds: 120
+  - priority: 0
+    shutdownGracePeriodSeconds: 60
+```
+
+위의 표에 의하면 우선순위 값이 100000 이상인 파드는 종료까지 10초만 주어지며, 
+10000 이상 ~ 100000 미만이면 180초, 
+1000 이상 ~ 10000 미만이면 120초가 주어진다.
+마지막으로, 다른 모든 파드는 종료까지 60초가 주어질 것이다.
+
+모든 클래스에 대해 값을 명시할 필요는 없다. 
+예를 들어, 대신 다음과 같은 구성을 사용할 수도 있다.
+
+|파드 프라이어리티 클래스 값|종료 대기 시간|
+|------------------------|---------------|
+| 100000                 |300 seconds    |
+| 1000                   |120 seconds    |
+| 0                      |60 seconds     |
+
+
+위의 경우, custom-class-b에 속하는 파드와 custom-class-c에 속하는 파드는 
+동일한 종료 대기 시간을 갖게 될 것이다.
+
+특정 범위에 해당되는 파드가 없으면, 
+kubelet은 해당 범위에 해당되는 파드를 위해 기다려 주지 않는다. 
+대신, kubelet은 즉시 다음 프라이어리티 클래스 값 범위로 넘어간다.
+
+기능이 활성화되어 있지만 환경 설정이 되어 있지 않으면, 
+순서 지정 동작이 수행되지 않을 것이다.
+
+이 기능을 사용하려면 `GracefulNodeShutdownBasedOnPodPriority` 기능 게이트를 활성화해야 하고, 
+kubelet 환경 설정의 `ShutdownGracePeriodByPodPriority`를 
+파드 프라이어리티 클래스 값과 
+각 값에 대한 종료 대기 시간을 명시하여 지정해야 한다.
+
 ## 스왑(swap) 메모리 관리 {#swap-memory}

 {{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.22" >}}
@ -451,6 +535,11 @@ kubelet은 노드에서 스왑을 발견하지 못한 경우 시작과 동시에
 [구성 설정](/docs/reference/config-api/kubelet-config.v1beta1/#kubelet-config-k8s-io-v1beta1-KubeletConfiguration)에서 `failSwapOn`가
 false로 지정되어야 한다.

+{{< warning >}}
+메모리 스왑 기능이 활성화되면, 시크릿 오브젝트의 내용과 같은 
+tmpfs에 기록되었던 쿠버네티스 데이터가 디스크에 스왑될 수 있다.
+{{< /warning >}}
+
 사용자는 또한 선택적으로 `memorySwap.swapBehavior`를 구성할 수 있으며, 
 이를 통해 노드가 스왑 메모리를 사용하는 방식을 명시한다. 예를 들면,

--- a/content/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons.md
@ -25,7 +25,7 @@ content_type: concept
 * [Contrail](https://www.juniper.net/us/en/products-services/sdn/contrail/contrail-networking/)은 [Tungsten Fabric](https://tungsten.io)을 기반으로 하며, 오픈소스이고, 멀티 클라우드 네트워크 가상화 및 폴리시 관리 플랫폼이다. Contrail과 Tungsten Fabric은 쿠버네티스, OpenShift, OpenStack 및 Mesos와 같은 오케스트레이션 시스템과 통합되어 있으며, 가상 머신, 컨테이너/파드 및 베어 메탈 워크로드에 대한 격리 모드를 제공한다.
 * [Flannel](https://github.com/flannel-io/flannel#deploying-flannel-manually)은 쿠버네티스와 함께 사용할 수 있는 오버레이 네트워크 제공자이다.
 * [Knitter](https://github.com/ZTE/Knitter/)는 쿠버네티스 파드에서 여러 네트워크 인터페이스를 지원하는 플러그인이다.
-* [Multus](https://github.com/Intel-Corp/multus-cni)는 쿠버네티스에서 SRIOV, DPDK, OVS-DPDK 및 VPP 기반 워크로드 외에 모든 CNI 플러그인(예: Calico, Cilium, Contiv, Flannel)을 지원하기 위해 쿠버네티스에서 다중 네트워크 지원을 위한 멀티 플러그인이다.
+* Multus는 쿠버네티스의 다중 네트워크 지원을 위한 멀티 플러그인이며, 모든 CNI 플러그인(예: Calico, Cilium, Contiv, Flannel)과 쿠버네티스 상의 SRIOV, DPDK, OVS-DPDK 및 VPP 기반 워크로드를 지원한다.
 * [OVN-Kubernetes](https://github.com/ovn-org/ovn-kubernetes/)는 Open vSwitch(OVS) 프로젝트에서 나온 가상 네트워킹 구현인 [OVN(Open Virtual Network)](https://github.com/ovn-org/ovn/)을 기반으로 하는 쿠버네티스용 네트워킹 제공자이다. OVN-Kubernetes는 OVS 기반 로드 밸런싱과 네트워크 폴리시 구현을 포함하여 쿠버네티스용 오버레이 기반 네트워킹 구현을 제공한다.
 * [OVN4NFV-K8S-Plugin](https://github.com/opnfv/ovn4nfv-k8s-plugin)은 OVN 기반의 CNI 컨트롤러 플러그인으로 클라우드 네이티브 기반 서비스 기능 체인(Service function chaining(SFC)), 다중 OVN 오버레이 네트워킹, 동적 서브넷 생성, 동적 가상 네트워크 생성, VLAN 공급자 네트워크, 직접 공급자 네트워크와 멀티 클러스터 네트워킹의 엣지 기반 클라우드 등 네이티브 워크로드에 이상적인 멀티 네티워크 플러그인이다.
 * [NSX-T](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf) 컨테이너 플러그인(NCP)은 VMware NSX-T와 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이터 간의 통합은 물론 NSX-T와 PKS(Pivotal 컨테이너 서비스) 및 OpenShift와 같은 컨테이너 기반 CaaS/PaaS 플랫폼 간의 통합을 제공한다.
@ -45,6 +45,11 @@ content_type: concept
 ## 인프라스트럭처

 * [KubeVirt](https://kubevirt.io/user-guide/#/installation/installation)는 쿠버네티스에서 가상 머신을 실행하기 위한 애드온이다. 일반적으로 베어 메탈 클러스터에서 실행한다.
+* [node problem detector](https://github.com/kubernetes/node-problem-detector)는 
+  리눅스 노드에서 실행되며, 
+  시스템 이슈를 
+  [이벤트](/docs/reference/kubernetes-api/cluster-resources/event-v1/) 또는 
+  [노드 컨디션](/docs/concepts/architecture/nodes/#condition) 형태로 보고한다.

 ## 레거시 애드온

--- a/content/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking.md
@ -64,7 +64,7 @@ weight: 50
 VM 내의 프로세스와 동일하다. 이것을 "IP-per-pod(파드별 IP)" 모델이라고 
 한다.

-이것이 어떻게 구현되는 지는 사용 중인 특정 컨테이너 런타임의 세부 사항이다.
+이것이 어떻게 구현되는 지는 사용 중인 특정 컨테이너 런타임의 세부 사항이다. 비슷하게, 사용자가 선택한 네트워킹 옵션이 [IPv4/IPv6 이중 스택](/ko/docs/concepts/services-networking/dual-stack/)을 지원할 수도 있으며, 구현 방법은 다양할 수 있다.

 `Pod` 로 전달하는 `Node` 자체의 포트(호스트 포트라고 함)를
 요청할 수 있지만, 이는 매우 틈새 작업이다. 전달이 구현되는 방법은
@ -169,49 +169,6 @@ Coil은 베어메탈에 비해 낮은 오버헤드로 작동하며, 외부 네
 충족하는 매우 간단한 오버레이 네트워크이다. 많은
 경우에 쿠버네티스와 플라넬은 성공적으로 적용이 가능하다.

-### Google 컴퓨트 엔진(GCE)
-
-Google 컴퓨트 엔진 클러스터 구성 스크립트의 경우, [고급
-라우팅](https://cloud.google.com/vpc/docs/routes)을 사용하여
-각 VM에 서브넷을 할당한다(기본값은 `/24` - 254개 IP). 해당 서브넷에 바인딩된
-모든 트래픽은 GCE 네트워크 패브릭에 의해 VM으로 직접 라우팅된다. 이는
-아웃 바운드 인터넷 접근을 위해 NAT로 구성된 VM에 할당된 "기본"
-IP 주소에 추가된다. 리눅스 브릿지(`cbr0`)는 해당 서브넷에 존재하도록
-구성되며, 도커의 `--bridge` 플래그로 전달된다.
-
-도커는 다음의 설정으로 시작한다.
-
-```shell
-DOCKER_OPTS="--bridge=cbr0 --iptables=false --ip-masq=false"
-```
-
-이 브릿지는 노드의 `.spec.podCIDR`에 따라 Kubelet(`--network-plugin=kubenet`
-플래그로 제어되는)에 의해 생성된다.
-
-도커는 이제 `cbr-cidr` 블록에서 IP를 할당한다. 컨테이너는 `cbr0` 브릿지를
-통해 서로 `Node` 에 도달할 수 있다. 이러한 IP는 모두 GCE 프로젝트 네트워크
-내에서 라우팅할 수 있다.
-
-그러나, GCE 자체는 이러한 IP에 대해 전혀 알지 못하므로, 아웃 바운드 인터넷 트래픽을 위해
-IP를 NAT하지 않는다. 그것을 달성하기 위해 iptables 규칙을 사용하여
-GCE 프로젝트 네트워크(10.0.0.0/8) 외부의 IP에 바인딩된 트래픽을
-마스커레이드(일명 SNAT - 마치 패킷이 `Node` 자체에서 온 것처럼
-보이게 함)한다.
-
-```shell
-iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE
-```
-
-마지막으로 커널에서 IP 포워딩이 활성화되어 있으므로, 커널은 브릿지된 컨테이너에
-대한 패킷을 처리한다.
-
-```shell
-sysctl net.ipv4.ip_forward=1
-```
-
-이 모든 것의 결과는 모든 `Pod` 가 서로에게 도달할 수 있고 인터넷으로 트래픽을
-송신할 수 있다는 것이다.
-
 ### 재규어(Jaguar)

 [재규어](https://gitlab.com/sdnlab/jaguar)는 OpenDaylight 기반의 쿠버네티스 네트워크를 위한 오픈소스 솔루션이다. 재규어는 vxlan을 사용하여 오버레이 네트워크를 제공하고 재규어 CNI 플러그인은 파드별로 하나의 IP 주소를 제공한다.
@ -246,7 +203,7 @@ Lars Kellogg-Stedman이 제공하는

 ### Multus(멀티 네트워크 플러그인)

-[Multus](https://github.com/Intel-Corp/multus-cni)는 쿠버네티스의 CRD 기반 네트워크 오브젝트를 사용하여 쿠버네티스에서 멀티 네트워킹 기능을 지원하는 멀티 CNI 플러그인이다.
+Multus는 쿠버네티스의 CRD 기반 네트워크 오브젝트를 사용하여 쿠버네티스에서 멀티 네트워킹 기능을 지원하는 멀티 CNI 플러그인이다.

 Multus는 CNI 명세를 구현하는 모든 [레퍼런스 플러그인](https://github.com/containernetworking/plugins)(예: [플라넬](https://github.com/containernetworking/cni.dev/blob/main/content/plugins/v0.9/meta/flannel.md), [DHCP](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/ipam/dhcp), [Macvlan](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/main/macvlan)) 및 써드파티 플러그인(예: [캘리코](https://github.com/projectcalico/cni-plugin), [위브(Weave)](https://github.com/weaveworks/weave), [실리움](https://github.com/cilium/cilium), [콘티브](https://github.com/contiv/netplugin))을 지원한다. 또한, Multus는 쿠버네티스의 클라우드 네이티브 애플리케이션과 NFV 기반 애플리케이션을 통해 쿠버네티스의 [SRIOV](https://github.com/hustcat/sriov-cni), [DPDK](https://github.com/Intel-Corp/sriov-cni), [OVS-DPDK 및 VPP](https://github.com/intel/vhost-user-net-plugin) 워크로드를 지원한다.

@ -260,12 +217,6 @@ Multus는 CNI 명세를 구현하는 모든 [레퍼런스 플러그인](https://

 [NSX-T 컨테이너 플러그인(NCP)](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf)은 NSX-T와 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이터 사이의 통합은 물론, NSX-T와 Pivotal 컨테이너 서비스(PKS) 및 OpenShift와 같은 컨테이너 기반 CaaS/PaaS 플랫폼 간의 통합을 제공한다.

-### OpenVSwitch
-
-[OpenVSwitch](https://www.openvswitch.org/)는 다소 성숙하지만
-오버레이 네트워크를 구축하는 복잡한 방법이다. 이것은 네트워킹 분야의 몇몇
-"대형 벤더"에 의해 승인되었다.
-
 ### OVN(오픈 버추얼 네트워킹)

 OVN은 Open vSwitch 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 네트워크
@ -274,10 +225,6 @@ OVN은 Open vSwitch 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 네트워크
 [ovn-kubernetes](https://github.com/openvswitch/ovn-kubernetes)에
 특정 쿠버네티스 플러그인 및 문서가 있다.

-### 로마나
-
-[로마나](https://romana.io)는 오버레이 네트워크 없이 쿠버네티스를 배포할 수 있는 오픈소스 네트워크 및 보안 자동화 솔루션이다. 로마나는 쿠버네티스 [네트워크 폴리시](/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/)를 지원하여 네트워크 네임스페이스에서 격리를 제공한다.
-
 ### Weaveworks의 위브넷

 [위브넷](https://www.weave.works/products/weave-net/)은
--- a/content/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
@ -74,8 +74,7 @@ CPU와 메모리를 통칭하여 *컴퓨트 리소스* 또는 *리소스* 라고
 수량이다. 이것은
 [API 리소스](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/)와는 다르다. 파드 및
 [서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)와 같은 API 리소스는
-쿠버네티스 API 서버를 통해 읽고 수정할 수
-있는 오브젝트이다.
+쿠버네티스 API 서버를 통해 읽고 수정할 수 있는 오브젝트이다.

 ## 파드와 컨테이너의 리소스 요청 및 제한

@ -100,9 +99,10 @@ CPU와 메모리를 통칭하여 *컴퓨트 리소스* 또는 *리소스* 라고
 CPU 리소스에 대한 제한 및 요청은 *cpu* 단위로 측정된다.
 쿠버네티스의 CPU 1개는 클라우드 공급자용 **vCPU/Core 1개** 와 베어메탈 인텔 프로세서에서의 **1개 하이퍼스레드** 에 해당한다.

-분수의 요청이 허용된다.
-`0.5` 의 `spec.containers[].resources.requests.cpu` 요청을 가진
-컨테이너는 CPU 1개를 요구하는 컨테이너의 절반만큼 CPU를 보장한다. `0.1` 이라는 표현은
+요청량을 소수점 형태로 명시할 수도 있다. 컨테이너의 
+`spec.containers[].resources.requests.cpu`를 `0.5`로 설정한다는 것은, 
+`1.0` CPU를 요청했을 때와 비교하여 절반의 CPU 타임을 요청한다는 의미이다. 
+CPU 자원의 단위와 관련하여, `0.1` 이라는 표현은
 "백 밀리cpu"로 읽을 수 있는 `100m` 표현과 동일하다. 어떤 사람들은
 "백 밀리코어"라고 말하는데, 같은 것을 의미하는 것으로 이해된다.
 `0.1` 과 같이 소수점이 있는 요청은 API에 의해 `100m` 으로 변환되며, 
@ -115,12 +115,12 @@ CPU는 항상 절대 수량으로 요청되며, 상대적 수량은 아니다.
 ### 메모리의 의미

 `memory` 에 대한 제한 및 요청은 바이트 단위로 측정된다.
-E, P, T, G, M, K와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 메모리를
+E, P, T, G, M, k, m(millis) 와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 메모리를
 일반 정수 또는 고정 소수점 숫자로 표현할 수 있다. Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki와
 같은 2의 거듭제곱을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음은 대략 동일한 값을 나타낸다.

 ```shell
-128974848, 129e6, 129M, 123Mi
+128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi
 ```

 다음은 예제이다.
--- a/content/ko/docs/concepts/configuration/secret.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/configuration/secret.md
@ -244,7 +244,7 @@ kubectl create secret docker-registry secret-tiger-docker \

 `kubernetes.io/basic-auth` 타입은 기본 인증을 위한 자격 증명을 저장하기
 위해 제공된다. 이 시크릿 타입을 사용할 때는 시크릿의 `data` 필드가
-다음의 두 키를 포함해야 한다.
+다음의 두 키 중 하나를 포함해야 한다.

 - `username`: 인증을 위한 사용자 이름
 - `password`: 인증을 위한 암호나 토큰
--- a/content/ko/docs/concepts/containers/images.md
+++ b/content/ko/docs/concepts/containers/images.md
@ -54,13 +54,15 @@ weight: 10
 컨테이너에 대한 `imagePullPolicy`와 이미지의 태그는
 [kubelet](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/)이 특정 이미지를 풀(다운로드)하려고 할 때 영향을 준다.

-다음은 `imagePullPolicy`에 설정할 수 있는 값의 목록과 효과이다.
+다음은 `imagePullPolicy`에 설정할 수 있는 값의 목록과 
+효과이다.

 `IfNotPresent`
 : 이미지가 로컬에 없는 경우에만 내려받는다.

 `Always`
-: kubelet이 컨테이너를 기동할 때마다, kubelet이 컨테이너 이미지 레지스트리에 이름과 이미지의
+: kubelet이 컨테이너를 기동할 때마다, kubelet이 컨테이너 
+  이미지 레지스트리에 이름과 이미지의
  [다이제스트](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/pull/#pull-an-image-by-digest-immutable-identifier)가 있는지 질의한다.
  일치하는 다이제스트를 가진 컨테이너 이미지가 로컬에 있는 경우, kubelet은 캐시된 이미지를 사용한다.
  이외의 경우, kubelet은 검색된 다이제스트를 가진 이미지를 내려받아서
@ -78,7 +80,8 @@ weight: 10

 {{< note >}}
 프로덕션 환경에서 컨테이너를 배포하는 경우 `:latest` 태그 사용을 지양해야 하는데,
-이미지의 어떤 버전이 기동되고 있는지 추적이 어렵고 제대로 롤백하기 어렵게 되기 때문이다.
+이미지의 어떤 버전이 기동되고 있는지 추적이 어렵고 
+제대로 롤백하기 어렵게 되기 때문이다.

 대신, `v1.42.0`과 같이 의미있는 태그를 명기한다.
 {{< /note >}}
@ -90,7 +93,8 @@ weight: 10

 이미지 태그를 사용하는 경우, 이미지 레지스트리에서 한 이미지를 나타내는 태그에 코드를 변경하게 되면, 기존 코드와 신규 코드를 구동하는 파드가 섞이게 되고 만다. 이미지 다이제스트를 통해 이미지의 특정 버전을 유일하게 식별할 수 있기 때문에, 쿠버네티스는 매번 해당 이미지 이름과 다이제스트가 명시된 컨테이너를 기동해서 같은 코드를 구동한다. 이미지를 명시하는 것은 구동할 코드를 고정시켜서 레지스트리에서의 변경으로 인해 버전이 섞이는 일이 발생하지 않도록 해준다.

-파드(및 파드 템플릿)가 생성될 때 구동 중인 워크로드가 태그가 아닌 이미지 다이제스트를 통해 정의되도록 조작해주는
+파드(및 파드 템플릿)가 생성될 때 구동 중인 워크로드가 
+태그가 아닌 이미지 다이제스트를 통해 정의되도록 조작해주는
 서드-파티 [어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)가 있다.
 이는 레지스트리에서 태그가 변경되는 일이 발생해도
 구동 중인 워크로드가 모두 같은 코드를 사용하고 있다는 것을 보장하기를 원하는 경우 유용할 것이다.
@ -104,7 +108,9 @@ weight: 10
  `:latest`인 경우, `imagePullPolicy`는 자동으로 `Always`로 설정된다.
 - `imagePullPolicy` 필드를 생략하고 컨테이너 이미지의 태그를 명기하지 않은 경우,
  `imagePullPolicy`는 자동으로 `Always`로 설정된다.
- `imagePullPolicy` 필드를 생략하고, 명기한 컨테이너 이미지의 태그가 `:latest`가 아니면, `imagePullPolicy`는 자동으로 `IfNotPresent`로 설정된다.
+- `imagePullPolicy` 필드를 생략하고, 
+  명기한 컨테이너 이미지의 태그가 `:latest`가 아니면, 
+  `imagePullPolicy`는 자동으로 `IfNotPresent`로 설정된다.

 {{< note >}}
 컨테이너의 `imagePullPolicy` 값은 오브젝트가 처음 _created_ 일 때 항상
@ -127,6 +133,7 @@ weight: 10
  그러면 사용자가 파드를 요청할 때 쿠버네티스가 정책을 `Always`로 설정한다.
 - [AlwaysPullImages](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages) 어드미션 컨트롤러를 활성화 한다.

+
 ### 이미지풀백오프(ImagePullBackOff)

 kubelet이 컨테이너 런타임을 사용하여 파드의 컨테이너 생성을 시작할 때, 
@ -258,6 +265,73 @@ kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep 'Failed'
 프라이빗 레지스트리 키가 `.docker/config.json`에 추가되고 나면 모든 파드는
 프라이빗 레지스트리의 이미지에 읽기 접근 권한을 가지게 될 것이다.

+### config.json 파일 해석 {#config-json}
+
+`config.json` 파일의 해석에 있어서, 기존 도커의 구현과 쿠버네티스의 구현에 차이가 있다. 
+도커에서는 `auths` 키에 특정 루트 URL만 기재할 수 있으나, 
+쿠버네티스에서는 glob URL과 접두사-매칭 경로도 기재할 수 있다. 
+이는 곧 다음과 같은 `config.json`도 유효하다는 뜻이다.
+
+```json
+{
+    "auths": {
+        "*my-registry.io/images": {
+            "auth": "…"
+        }
+    }
+}
+```
+
+루트 URL(`*my-registry.io`)은 다음 문법을 사용하여 매치된다.
+
+```
+pattern:
+    { term }
+
+term:
+    '*'         구분자가 아닌 모든 문자와 매치됨
+    '?'         구분자가 아닌 문자 1개와 매치됨
+    '[' [ '^' ] { character-range } ']'
+                문자 클래스 (비어 있으면 안 됨))
+    c           문자 c에 매치됨 (c != '*', '?', '\\', '[')
+    '\\' c      문자 c에 매치됨
+
+character-range:
+    c           문자 c에 매치됨 (c != '\\', '-', ']')
+    '\\' c      문자 c에 매치됨
+    lo '-' hi   lo <= c <= hi 인 문자 c에 매치됨
+```
+
+이미지 풀 작업 시, 모든 유효한 패턴에 대해 크리덴셜을 CRI 컨테이너 런타임에 제공할 것이다. 
+예를 들어 다음과 같은 컨테이너 이미지 이름은 
+성공적으로 매치될 것이다.
+
+- `my-registry.io/images`
+- `my-registry.io/images/my-image`
+- `my-registry.io/images/another-image`
+- `sub.my-registry.io/images/my-image`
+- `a.sub.my-registry.io/images/my-image`
+
+kubelet은 인식된 모든 크리덴셜을 순차적으로 이용하여 이미지 풀을 수행한다. 즉,
+`config.json`에 다음과 같이 여러 항목을 기재할 수도 있다.
+
+```json
+{
+    "auths": {
+        "my-registry.io/images": {
+            "auth": "…"
+        },
+        "my-registry.io/images/subpath": {
+            "auth": "…"
+        }
+    }
+}
+```
+
+이제 컨테이너가 `my-registry.io/images/subpath/my-image` 
+이미지를 풀 해야 한다고 명시하면,
+kubelet은 크리덴셜을 순차적으로 사용하여 풀을 시도한다.
+
 ### 미리 내려받은 이미지 {#pre-pulled-images}

 {{< note >}}
@ -383,3 +457,4 @@ Kubelet은 모든 `imagePullSecrets` 파일을 하나의 가상 `.docker/config.

 * [OCI 이미지 매니페스트 명세](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/master/manifest.md) 읽어보기.
 * [컨테이너 이미지 가비지 수집(garbage collection)](/docs/concepts/architecture/garbage-collection/#container-image-garbage-collection)에 대해 배우기.
+* [프라이빗 레지스트리에서 이미지 받아오기](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/pull-image-private-registry)