원문 캡처 · virtualizationhowto.com
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프록스목스(Proxmox) 홈랩을 시작할 때 기업용 랙 서버나 여러 대의 노드, 세프(Ceph), 별도 NAS, 10GbE 네트워크, 최대 용량 메모리, 전용 GPU가 꼭 필요한 것은 아니다. 브랜던 리(Brandon Lee)는 미니 PC와 로컬 저장소처럼 비용과 공간을 덜 들이는 구성으로도 다양한 기능을 배우고 서비스를 운영할 수 있다고 설명한다.

  • 기업용 랙 서버: 기업용 장비는 24시간 연속 운용을 고려해 만들어졌지만 전력 소비와 소음, 발열이 크고 요즘은 중고 장비를 저렴하게 구하기도 어렵다. 리는 과거 슈퍼마이크로(Supermicro)와 델 서버를 사용하다가 현재는 미니 PC와 NAS를 함께 쓰며, 미니 PC 구성에서도 홈랩을 충분히 즐길 수 있다고 말한다. 미니 PC는 작은 크기에 다중 코어 프로세서를 담고, 일부 제품은 최대 128GB 메모리를 지원한다. 그는 현재 미니 클러스터에서 Minisforum MS-01의 vPRO 기능도 사용한다. 다만 지원 용량을 실제로 마련할 수 있는지는 비용과 구입 가능성에 달려 있다.
  • 다중 노드 클러스터: 프록스목스의 여러 기능은 단일 노드에서도 배울 수 있다. 가상 머신(VM)과 LXC 컨테이너, 가상 브리지, 백업 예약, API를 사용할 수 있다. 노드를 하나 더 마련할 수 있다면 독립형 노드 두 대 사이에서 ZFS 데이터 저장소를 복제하는 방법도 있다. QDevice를 실행하면 2노드 클러스터도 구성할 수 있어, 클러스터에 반드시 노드 세 대가 필요하다는 생각은 맞지 않는다. 다만 단일 장비 안에 중첩 가상화를 이용해 프록스목스 노드 세 대 이상을 띄우는 구성은 클러스터 개념을 익히는 용도다. 별도의 장애 도메인을 갖춘 ‘정식’ 클러스터를 대신하지는 않는다. 2노드 클러스터의 세 번째 투표자에 관한 설명은 관련 글에서 볼 수 있다.
  • 세프 분산 스토리지: 리는 미니 PC 다섯 대로 된 클러스터에서 공유 스토리지로 세프를 사용하며 만족하고 있지만, 처음부터 이 구성으로 시작한 것은 아니라고 말한다. 세프는 저장 장치에 쓰기 증폭을 일으킬 수 있어 이를 견딜 특수 드라이브가 필요하고, 클러스터 호스트 사이의 저장소 동기화 등을 위해 최소 10기가비트 네트워크가 필요하다. 더 느린 네트워크에서도 실행할 수는 있지만, 특히 재구축이나 동기화 작업에서 성능에 만족하지 못할 수 있다. 대부분의 홈랩은 로컬 LVM-thin이나 ZFS 볼륨으로 시작하면 저장 장치와 고속 네트워크에 큰돈을 들이지 않아도 된다. ZFS 미러는 드라이브 하나의 고장에 대응해 복원력을 제공할 수 있지만, 백업은 별도 장치에 저장해야 한다. 이후 세프로 넘어가기 전에 프록스목스 VE를 익히는 출발점으로 삼을 수 있다. 세프에 관한 자세한 내용은 세프 공식 사이트에서 확인할 수 있다.
  • VM 저장용 별도 NAS: 프록스목스 호스트의 로컬 저장소에 VM과 LXC 컨테이너를 저장할 수 있으므로 NAS 없이도 시작할 수 있다. NAS는 여러 호스트가 NFS나 iSCSI로 공유 저장소를 사용하는 단계에서 추가해도 된다. NAS를 백업 저장소로 쓰면 운영 데이터는 프록스목스 호스트에, 백업은 별도 장치에 두어 두 저장소의 장애 영역을 분리할 수 있다. 리는 별도 NAS 하드웨어에서 프록스목스 백업 서버(PBS)를 실행하며, 미니 클러스터의 주 백업 저장소로 Beelink ME Pro를 사용한다고 설명한다. TrueNAS 구성 사례는 관련 글에 있다.
  • 10GbE 네트워크: 10기가비트 네트워크가 없어도 홈랩을 운영하고 기술을 익힐 수 있다. 1GbE나 2.5GbE로도 대용량 복사나 세프처럼 네트워크 부하가 큰 작업을 많이 하지 않는다면 충분할 수 있다. 10GbE는 백업과 데이터 복사, 일반 작업을 빠르게 하며 세프를 만족스러운 성능으로 운용할 때 사실상 필요한 조건이다. 반면 네트워크 속도가 낮으면 일반적인 홈랩에서도 백업에 시간이 더 걸리고, 가상 머신 전체를 복원할 때도 시간이 늘어난다. 업그레이드가 유용하더라도 처음부터 갖춰야 하는 것은 아니다. 10GbE로 바꿀 때 고려할 점은 관련 글에서 다룬다.
  • 메모리 최대 장착: 메모리가 많으면 더 밀도 높은 환경을 만들고 여러 프로젝트에 동시에 자원을 배정할 수 있다. 그러나 128GB 대신 32GB를 사용한다고 학습 환경의 가치가 떨어지는 것은 아니다. 제한된 자원으로 요구량을 고려해 설계하는 경험도 실제 환경에서 마주치는 문제와 맞닿아 있다. 컨테이너를 사용하면 자원을 아끼면서 클라우드 네이티브 기술도 익힐 수 있다. 우선 감당할 수 있는 범위에서 원하는 서비스를 실행할 만큼 마련하고, 나중에 업그레이드할 여지를 남기는 편이 낫다. 메모리 가격이 계속 부담스럽다면 한 대의 미니 PC를 128GB로 확장하는 대신 미니 PC 두 대로 규모를 늘리는 방법도 고려할 수 있다. 128GB 메모리를 지원하는 미니 PC 목록은 관련 글에 있다.
  • 전용 GPU: GPU는 홈랩에서 로컬 AI 모델을 실행하는 등 연산이 필요한 작업에 쓸 수 있지만, 홈랩에서 AI를 이용하기 위해 반드시 필요한 것은 아니다. 저렴한 오픈 웨이트 모델을 이용하거나 ChatGPT 프로 구독을 통해 에이전트를 연결하는 방법도 있다고 리는 설명한다. 나중에 GPU를 추가할 가능성을 열어두고 싶다면 OCuLink 확장 카드를 구입하거나 메인보드에 OCuLink 연결부가 있는 미니 PC를 선택할 수 있다. 이를 통해 작은 본체를 유지하다가 필요할 때 외장 GPU 도크를 연결할 수 있다. OCuLink로 미니 PC에 외장 GPU를 추가한 사례는 관련 글에서 볼 수 있다.

리는 과거 27U 서버 랙을 주로 사용했지만 현재는 10인치 12U 미니 랙으로 옮겼다고 말한다. 그 안에서 세프를 사용하는 프록스목스 VE 클러스터를 운영한다. 그가 강조하는 것은 특정 장비나 최신 기업용 서버가 아니라, 학습 과정에서 어떤 프로젝트를 해볼 수 있는지다. 프록스목스 구성 사례는 관련 글에서 확인할 수 있다.