20개의 독립 CKAD형 도전 과제로 Kubernetes 애플리케이션을 설계, 배포, 구성, 관찰, 연결하는 능력을 점검합니다. 각 과제는 준비된 시나리오와 합격 기준을 제공하며 필요한 실제 상태를 만들고 자동 검사를 통과할 명령이나 매니페스트는 직접 선택합니다.
이미지 전달, 예약·다중 컨테이너 워크로드, 릴리스 전략, 상태와 디버깅, 애플리케이션 ID와 보안, 구성, 스토리지, Service, Ingress, NetworkPolicy를 다룹니다. 이미 기초를 아는 학습자의 준비도 검사이며 입문 과정이나 공식 CKAD 시험의 대체물이 아닙니다.
학습 내용
- 로컬 애플리케이션 이미지를 빌드하고 외부 Registry에 게시하지 않고 Kubernetes에 제공·배포하기
- CronJob, init container, sidecar,
emptyDir와 PVC 스토리지를 결합한 워크로드 만들기 - 제약된 rolling update, 한 Service 뒤의 stable/canary, 준비된 Helm 및 Kustomize 패키지 배포하기
- startup, readiness, liveness probe를 구성하고 상태, Event, 로그로 CrashLoop 애플리케이션 복구하기
- 애플리케이션 동작을 유지하며 사용 중단된 CronJob과 PodDisruptionBudget API 버전 이전하기
- ConfigMap과 Secret을 주입하고 ResourceQuota와 컨테이너 리소스, 최소 권한 ServiceAccount 적용하기
- Restricted 호환 SecurityContext와 준비된 CRD 스키마에 맞는 사용자 정의 리소스 만들기
- Service, Ingress, ingress NetworkPolicy, EndpointSlice를 이용해 애플리케이션 트래픽 구성·복구하기
추천 대상
단계별 명령 없이 요구 사항을 작동하는 Kubernetes 리소스로 바꿀 수 있는지 확인하려는 애플리케이션 개발자, 플랫폼 엔지니어, CKAD 응시자를 위한 시험입니다. 가이드형 CKAD 학습이나 동등한 실습 경험 후에 가장 유용합니다.
선수 지식: Linux CLI, Kubernetes YAML, kubectl, Pod, Deployment, Job과 CronJob, ConfigMap, Secret, volume, Service, label, selector, 기본 트러블슈팅에 익숙해야 합니다. 이미지 빌드, probe, RBAC, 리소스, Helm, Kustomize, Ingress, NetworkPolicy, SecurityContext 경험을 권장합니다.
학습 환경: Ubuntu 22.04 CKAD 터미널 환경과 단일 노드 Kubernetes 프로필 labex-v135에서 20개의 개별 과제를 수행합니다. 17개는 중급, 3개는 고급입니다. 각 과제는 별도의 준비된 VM에서 시작하며 시나리오, 범위, 합격 기준, 제한된 힌트를 제공하고 두 개의 자동 검사로 필요한 상태를 검증합니다.
자주 묻는 질문
공식 CKAD 시험이나 공식 문제 모음인가요?
아니요. LabEx가 독립적으로 만든 자료이며 The Linux Foundation 또는 CNCF와 제휴하거나 승인·후원받지 않았습니다. 공개 CKAD 영역을 참고하지만 과제와 배점 분포는 실제 시험 문제나 정확한 구성을 나타내지 않습니다.
시간과 점수는 어떻게 적용되나요?
전체 시도 권장 시간은 120분입니다. 20개 과제는 각각 모의 5점으로 총 100점이며 66점은 LabEx의 모의 연습 기준입니다. 자기 평가용일 뿐 공식 CKAD 결과를 예측하거나 구성하지 않습니다.
CKA 연습과 어떻게 다른가요?
워크로드 설계, 릴리스, probe, 로그, 구성, SecurityContext, 애플리케이션 RBAC, Service, 트래픽 정책 등 애플리케이션에 집중합니다. CKA의 노드 유지 관리, kubeadm 수명 주기, Control Plane 복구, etcd 백업은 평가하지 않습니다.
외부 이미지 Registry나 원격 Chart 저장소가 필요한가요?
아니요. 이미지는 로컬에서 빌드하고 공개 Registry 없이 준비된 클러스터에 제공합니다. Helm Chart와 Kustomize Base는 워크스페이스에 준비되어 있습니다. 다른 워크로드도 로컬, 준비, 가져오기, 캐시된 이미지를 사용하므로 자체 산출물을 외부에 게시하지 않습니다.
