CNCF 자격증 도전기

AI 사용과 실제로 알고 있는 것의 경계

CNCF의 기술들은 참 많으면서도 회사에서도 주로 사용하는 기술들입니다. Kubernetes부터 시작해서 Helm, Prometheus, containerd, CoreDNS, Envoy까지, 클러스터 하나만 띄워도 CNCF 프로젝트를 여러 개 쓰게 되니까요.

평소 업무할 때는 사실 필요한 부분만 찾아서 쓰거나, 요즘에는 AI에게 아예 조사를 맡겨 버리죠. “이 namespace에서 Pod가 왜 계속 재시작되는지 원인 좀 찾아 줘” 같은 지시를 해 버리면, AI가 kubectl describe와 로그를 뒤져 보고 결론까지 자연어로 잘 설명해 주고 시간도 빠르니까요.

이 블로그 글도 AI로 최종 검수를 하고 있는 마당에, AI를 사용하는 게 정말 아는 게 맞냐와 같은 다소? 구시대적인 이야기를 하려는 건 아닙니다.

다만 일도 어느 정도 익숙해지다 보니, 이론을 좀 더 알고 싶다는 생각이 들었습니다.

저는 새 언어나 기술을 배울 때도 이론부터가 아니라 튜토리얼부터 하는 타입이라서요.

실무에서도 자주 쓰는 명령어나 Helm chart, YAML 수정부터 해 왔으니까요.

예를 들면, init container라는 개념을 모르는 상태에서 AI에게 “애플리케이션이 시작되기 전에 DB 접속이 정상적으로 되는지 먼저 확인하고 싶다”고 요청했다고 해 볼게요. AI가 init container를 추천해 주면, 그게 뭔지 이해하는 데 한 번 더 시간이 듭니다. 반대로 AI가 애플리케이션 코드에 접속 재시도 로직을 넣자고 하면, Kubernetes 쪽에서 푸는 방법이 따로 있다는 걸 떠올리기 어렵겠죠.

비슷해 보이는 probe와 헷갈리기도 쉽습니다. startup probe는 애플리케이션이 다 떴는지를, readiness probe는 트래픽을 받아도 되는지를 확인하고 init container는 애플리케이션 컨테이너가 뜨기 전에 먼저 실행돼서 끝나야 하는 작업이에요. 이 차이를 모르면 AI가 내놓은 답이 맞는지 판단하는 데 시간이 걸리겠죠.

내가 정말 “알고” 있다면, 사용 방법은 바로 기억나지 않더라도 “이런 개념이 있었지” 정도는 머릿속에 떠올라야 하는 게 아닐까, 그런 생각이 들었습니다.

CNCF 자격증

AI 시대에 이제는 이런 자격증이 의미가 있을까? 하는 솔직한 의문도 있습니다. 그리고 CNCF 자격증이 한두 푼 하는 것도 아니잖아요?

유효기간이 2년인 데다, Kubernetes 이외의 자격증까지 하면 10개가 넘어가는 양은 사실 다소 버겁습니다.

다만 자격증 준비를 해 보자고 생각한 건 앞서 말한 이론 공부를 해 보기 위해서이기도 하고 회사에서 자격증 2개를 지원해 준다고 해서도 큽니다.

일단 목표는 아래 언급할 Kubestronaut으로 잡았습니다.

CNCF 자격증은 어떻게 나뉘어 있나

CNCF 자격증, 실제로는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)와 Linux Foundation이 함께 운영하는 Kubernetes 자격증은 다섯 개라고 합니다.

다섯 개를 모두 유효한 상태로 갖고 있으면 Kubestronaut이라는 칭호를 줍니다. 2년 안에 전부 보유가 필요하다는 이야기네요.

순서

CKS는 CKA가 있어야 볼 수 있고 나머지는 자유입니다. 저는 CKAD, CKA를 회사 지원으로 봐 보려고 합니다.

CKAD라면 평소 하는 업무와도 비슷해서 먼저 CKAD부터 시작해 보고 싶었어요.

이후 CKA를 준비하고 2026년 11월에 정기 할인이 있다는데 그즈음 CKS와 KCNA와 KCSA를 자비로 봐 보려고 해요.

시작

AI에게 물어보기 전에 “이런 개념이 있었지”가 먼저 떠오르게 하는 게 이번 목표입니다.

앞으로 CKAD 시험 범위를 따라가며 공부한 내용을 주제별로 올려 보려고 합니다.

레퍼런스

• 연습 문제: CKAD-exercises
• 공식 문서: Kubernetes Documentation
  • 공식 문서는 시험장에서도 볼 수 있어서, 자료를 빠르게 찾는 준비도 해야 합니다.
• 강의: Kubernetes for Developers (LFD259)