컨테이너 및 Kubernetes

거버넌스가 기본 제공되는 AI 지원 EKS에서 GKE로의 마이그레이션을 위한 GKE 에이전트형 마이그레이션 소개

2026년 10월 6일

Sunny Hwang

Product Manager, GKE

Hamed Seifoddini

Engineering Manager, GKE

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많은 기업이 가장 중요한 워크로드와 AI 기반 워크로드를 실행하기 위해 Google Kubernetes Engine(GKE)을 표준 플랫폼으로 채택하는 추세입니다. 높은 처리량의 데이터 액세스를 위한 Cloud Storage FUSE부터 커스텀 컴퓨팅 클래스(CCC)와 고급 GPU 슬라이싱에 이르기까지 GKE는 최신 애플리케이션에 필요한 확장성과 효율성을 제공합니다.

하지만 복잡한 Kubernetes 환경을 AWS EKS에서 GKE로 마이그레이션하는 작업은 그동안 엔지니어들에게 매우 까다롭고 고된 여정이었습니다. 플랫폼팀은 무분별하게 뻗어 있는 코드형 인프라(IaC)를 수동으로 분석하고, 클라우드마다 다른 아키텍처의 차이를 직접 파악하며, 커스텀 변환 스크립트까지 빌드해야 합니다.

엔지니어링 팀에서 변환 초안을 작성하기 위해 범용 LLM을 실험적으로 사용하는 경우가 많지만, 체계적이지 않은 임시 프롬프팅은 순식간에 운영상의 함정이 될 수 있습니다. 원시 모델은 존재하지 않는 리소스 속성을 할루시네이션하고, 중요한 네트워크 또는 ID 구성을 누락하며, 상호 의존적인 파일 간의 컨텍스트를 상실합니다. 플랫폼 엔지니어가 모델 오류를 감사하고, 해결하고, 디버깅하는 데 시간을 소비하면 결국 초기 속도 향상 효과가 상쇄되고 수동 반복 업무와 예측 불가능성이 발생합니다.

오늘 Google Cloud는 GKE 에이전트형 마이그레이션의 오픈소스 출시 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 도구는 불안정하고 일시적인 프롬프팅 방식 대신, 결정론적 가드레일로 보호되는 AI 지원 마이그레이션 파이프라인을 제공하는 전용 에이전트 플러그인입니다.

“대기업 고객의 경우 클라우드 현대화의 가장 큰 장벽은 실행 위험과 예측 불가능성입니다. 컨텍스트를 잃고 구성을 할루시네이션하는 원시 채팅 프롬프트와 달리, Google의 GKE 에이전트형 마이그레이션은 생성형 AI의 속도와 기업에 필요한 결정론적 가드레일(정형 상태 지속성, 플랫폼팀과 앱팀 간의 멀티 페르소나 경계, 타협할 수 없는 인간 승인 게이트)을 결합합니다. 이를 통해 글로벌 엔지니어링 실무에 검증 가능하고 컴파일러 수준의 정교함을 갖춘 마이그레이션 팩토리를 제공하여, 배포 위험을 줄일 수 있습니다.- 라훌 슈리바스타바, Persistent 부사장

인프라 마이그레이션의 과제

인프라 마이그레이션 여정에 대해 고객과 이야기를 나누다 보면, 공통적으로 몇 가지 거버넌스 관련 어려움을 듣게 됩니다.

자동화 신뢰 격차: Kubernetes 구성을 수동으로 리팩터링하는 작업은 고통스러울 정도로 느릴 수 있습니다. 그러나 일반적인 AI 코딩 어시스턴트를 사용하면 감당할 수 없는 위험이 발생합니다. 표준 LLM은 인프라 코드에 할루시네이션을 일으키거나, 지원 중단된 API 필드를 사용하거나, 중요한 보안 규칙을 누락할 수 있습니다. '거의 정확한' 코드를 생성하는 것은 코드 작성의 병목 현상을 디버깅 단계로 옮기는 것에 불과합니다.
라이브 클러스터 변경 가능성의 위험(ClickOps): 기존 마이그레이션 도구는 라이브 클러스터에 직접 연결하고 API 호출을 통해 배포하는 경우가 많습니다. 이는 조직의 Git 저장소(신뢰할 수 있는 정보 소스)를 우회하고, CI/CD 파이프라인을 중단하며, 롤백을 매우 어렵게 만듭니다.
사일로화된 핸드오프 병목 현상: 마이그레이션은 몇 주에 걸쳐 장기적으로 진행되는 경우가 많습니다. 플랫폼 엔지니어가 시작 영역을 빌드하면 애플리케이션 개발자가 워크로드를 마이그레이션합니다. 표준 AI 도구는 핸드오프 과정에서 맥락을 잃습니다.
분산된 도구 모음: Velero와 같은 백업 도구는 재해 복구에 탁월하지만, AWS 관련 구성(예: ALB)을 Google Cloud에 맞게 변환하지 못하고 그대로 캡처합니다. 반면 리버스 엔지니어링 도구는 개발자의 원래 논리적 의도를 무시한 채 플랫 구성을 생성합니다.

GKE 에이전트형 마이그레이션 소개

GKE 에이전트형 마이그레이션은 LLM의 추론 기능과 엄격하고 결정론적인 도구를 결합하여 이러한 과제를 해결합니다. 에이전트 스킬과 로컬 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 결합으로 설계된 이 도구는 AI를 활용하여 복잡한 AWS EKS IaC 및 Kubernetes 매니페스트를 GKE 시작 영역으로 직접 변환하며, 이 모든 과정은 자동화된 pull 요청을 통해 이루어집니다.

GKE 에이전트형 마이그레이션의 차별화된 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 하이브리드 검증 — LLM에서 생성하고 결정론적으로 검증합니다. 위험한 IaC 할루시네이션에 대응하기 위해 LLM 작업자는 Terraform 및 Kubernetes YAML의 복잡한 작성을 처리하고, 서버는 워크로드 아이덴티티 주석 및 이미지 레지스트리와 같은 정확한 매핑을 위해 결정론적 변환을 실행합니다. 무엇보다 중요한 점은, 이렇게 AI가 생성한 변환 결과가 사용자에게 전달되기 전에 엄격한 결정론적 검증(예: terraform validate, Kubernetes 매니페스트 계약)을 반드시 거친다는 사실입니다. 이러한 접근 방식은 할루시네이션으로부터 안전성을 유지하는 동시에, 모든 과정을 휴먼인더루프(HITL) 승인 절차를 거치도록 제한하여 보안을 강화합니다.

2. GitOps 기반 PR 워크플로: 플러그인은 변경사항을 라이브 클러스터에 직접 적용하지 않습니다. 대신 정보 소스를 읽고 대상 상태를 생성한 후 pull 요청을 엽니다. 이렇게 하면 모든 변경사항이 표준 휴먼인더루프(HITL) CI/CD 검토 프로세스를 거치게 됩니다. 더 이상 "ClickOps"는 필요 없습니다.

3. 변환과 전송의 안전한 분리: 플러그인은 아키텍처 변환의 지루한 로직을 자동화하지만, 의도적으로 스테이트풀(Stateful) 데이터를 전송하지는 않습니다. 가장 민감한 애셋을 보호하기 위해 플러그인은 Google Cloud의 Database Migration Service 또는 Storage Transfer Service와 같이 SLA가 지원되는 목적에 맞게 빌드된 도구를 사용하는 방법을 팀에 안내하는 컨텍스트 기반 런북을 생성합니다.

4. 멀티 페르소나 상태 관리: 마이그레이션은 팀의 노력으로 이루어집니다. 플러그인은 장기적으로 진행되는 마이그레이션 상태를 유지합니다. 이를 통해 안전한 비동기식 핸드오프가 가능해집니다. 플랫폼 엔지니어가 기초가 되는 기준 시작 영역을 설정하면, 앱 개발자는 각자의 로컬 머신에서 독립적으로 작업공간에 참여하여 권한이 격리된 폴더 내에서 개별 워크로드를 자유롭게 변환할 수 있습니다.

작동 방식: 마이그레이션 수명 주기

GKE 에이전트형 마이그레이션의 내부 작동 방식을 살펴보면, 실행 가능한 함수로 구성된 마이그레이션 상태 그래프를 활용해 체인을 따라 컨텍스트를 체계적으로 전달합니다. 오픈소스 에이전트 플러그인으로 패키징되어 설치할 커스텀 CLI 바이너리나 관리할 중앙 컨트롤 플레인이 없습니다. 팀은 기존 개발 하네스를 통해 협업하여 검증된 pull 요청과 실행 가능한 런북을 소스 저장소에 직접 제공할 수 있습니다. 다음과 같은 이점을 제공합니다.

심층 EKS 저장소 탐색: 플러그인이 소스 Git 저장소를 클론하거나 EKS 클러스터의 실시간 스캔을 수행하고, 소스 매니페스트를 프로그래매틱 방식으로 색인 생성하고, 종속 항목을 매핑하고, 인벤토리를 빌드합니다.
평가 및 차단 요소 거버넌스: 아키텍처 비호환성을 식별하는 준비 보고서를 생성합니다. 설계를 진행하려면 모든 차단 요소에 담당자와 목표 해결 날짜가 지정되어야 합니다. 플랫폼 엔지니어는 변환이 시작되기 전에 마이그레이션 경계를 승인합니다.
시작 영역 설계: 플러그인은 명시적인 플랫폼 결정(예: GKE Autopilot과 GKE Standard 비교)을 기반으로 기본 Google Cloud Terraform 모듈(VPC, 서브넷, GKE 클러스터, 조직 정책)을 스캐폴딩합니다.
AI 지원 클라우드 변환: 플러그인은 AWS IRSA를 워크로드 아이덴티티로 변환하고, ALB 인그레스를 게이트웨이 API에 매핑하며, Karpenter 노드 클레임을 GKE 노드 자동 프로비저닝(NAP) 또는 커스텀 컴퓨팅 클래스(CCC)로 전환하는 등 클라우드별 특화된 전환 작업을 처리합니다.
오프라인 검증: 생성된 모듈과 매니페스트는 오프라인에서 컴파일되고 검증됩니다(terraform validate, 매니페스트 구조 검사, 출력 계약).
pull 요청을 통한 배포: 최종 구성이 로컬에서 검증되면 검토를 위한 PR이 생성됩니다.