https://www.youngju.dev/blog 천천히 올바르게. AI Researcher & DevOps Engineer Youngju's blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology. ko fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim) fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim) Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT https://www.youngju.dev/blog/kubernetes/2026-07-31-k0s-airgap-install-guide https://www.youngju.dev/blog/kubernetes/2026-07-31-k0s-airgap-install-guide 인터넷 경로가 없는 폐쇄망에서 k0s 클러스터를 세우고 운영하는 절차를 명령어 단위로 정리합니다. k0s airgap list-images와 bundle-artifacts로 이미지 번들을 만드는 세 가지 방법, 자체 워크로드 이미지를 같은 번들에 합치는 요령, k0s가 번들을 자동 임포트하는 디렉터리 규칙, 그리고 default_pull_policy를 Never로 못 박아 외부 pull 시도를 아예 막는 설정을 다룹니다. 이어서 k0sctl로 SSH를 통해 바이너리와 번들을 여러 호스트에 밀어 넣고 한 번의 apply로 클러스터를 구성하는 방법, 업그레이드가 같은 명령으로 이루어지는 이유와 노드 제거가 안 되는 한계를 설명합니다. 마지막으로 k3s 흐름과 정직하게 비교해 k0s가 깔끔한 지점과 손이 더 가는 지점을 나눠 적었습니다. 모든 명령은 k0s v1.36.3+k0s.0과 k0sctl v0.32.2 기준으로 확인했습니다. Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim) kubernetesk0sk0sctlair-gapon-premise https://www.youngju.dev/blog/kubernetes/2026-07-31-k3s-vs-k0s-vs-rke2-onprem-selection https://www.youngju.dev/blog/kubernetes/2026-07-31-k3s-vs-k0s-vs-rke2-onprem-selection 기능 목록을 나열하는 대신 실제로 선택을 결정짓는 축만 놓고 k3s, k0s, RKE2를 비교합니다. 첫 번째 축은 데이터스토어입니다. SQLite로 시작하면 서버 노드를 늘릴 수 없고, 임베디드 etcd는 홀수 노드를 요구하며, 외부 데이터스토어는 운영 대상이 하나 늘어납니다. 두 번째는 무엇을 기본 번들에 넣는가와 그것을 걷어낼 때의 비용, 세 번째는 단일 바이너리와 스태틱 파드 배치의 차이, 네 번째는 RKE2가 존재하는 이유인 CIS 프로파일과 FIPS 대응이 실제로 누구에게 필요한가입니다. 마지막에 축을 한 표로 정리하고, 공장 현장 엣지 노드, 금융·공공 폐쇄망 내부 서비스 클러스터, 개발자 노트북과 CI라는 세 시나리오에 각각 어느 배포판을 권하는지와 그 근거를 적었습니다. Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim) kubernetesk3sk0srke2on-premise