EKS 노드를 재단하는 목수 : 당근의 Karpenter 도입 여정 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근은 Cluster Autoscaler 환경에서 토폴로지 스프레드 제약 때문에 노드 증설이 지연되고, 오버프로비저닝 파드를 써도 한 번에 필요한 노드를 만들기 어려운 문제를 겪었다. 이를 해결하기 위해 기존 EKS 클러스터에서 노드 그룹별로 Karpenter를 점진 도입하고, NodeClass·NodePool과 consolidation 정책을 구성했으며 PDB와 로드 밸런서 타깃 타입도 함께 조정했다. 전환 후 평균 파드 대기 시간이 약 30초로 줄었고, 오버프로비저닝 파드를 제거해 비용과 운영 복잡도를 낮췄다. 이후 워크로드의 리소스 특성에 맞춰 노드 그룹을 분리해 추가 비용 절감을 얻었으며, Karpenter의 유연성은 배포 중 노드 변동성과 PDB 설정 같은 운영 요소를 함께 다뤄야 효과적이라는 점을 확인했다.
- Karpenter의 NodeClass는 네트워크·스토리지를, NodePool은 인스턴스 타입과 스케일링 정책을 정의하는 데 사용한다.
- 노드 그룹을 점진적으로 옮길 때는 Karpenter 전용 ASG 노드를 먼저 마련하고, 기존 노드를 cordon·drain하는 방식으로 전환한다.
- PDB가 너무 엄격하면 노드 축소가 막힐 수 있으므로 서비스 안정성과 스케일인 효율을 함께 고려해 값을 조정해야 한다.
- Karpenter 노드에 트래픽을 연결하려면 AWS Load Balancer의 타깃 타입을 인스턴스에서 IP로 바꾸고, 워크로드 이전 전에 확인한다.
- 인스턴스 타입 혼용만으로 비용 최적화가 보장되지는 않는다. 워크로드의 CPU·메모리 특성에 따라 노드 그룹을 나누는 방식을 검토한다.
소개
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