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Amazon EKS 데이터 전송 비용 절감 사례 | 당근 SRE 밋업 3회
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Amazon EKS 데이터 전송 비용 절감 사례 | 당근 SRE 밋업 3회

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AI 핵심 요약

멀티 AZ Amazon EKS에서 파드 간 크로스존 트래픽이 늘면서 데이터 전송 비용이 커지는 문제를 다뤘다. VPC Flow Logs와 파드 메타데이터를 수집해 S3에 저장하고 Athena로 조인해 트래픽을 분석한 뒤, Istio를 쓰는 서비스에는 로컬리티 로드 밸런싱과 아웃라이어 디텍션을 적용하고 그 외에는 Kubernetes 토폴로지 힌트를 활용했다. 발표자는 두 방안을 적용한 뒤 비용이 다음 날 절반으로 줄었고, 이후 월간 집계에서도 큰 절감 효과를 확인했다고 설명했다. 다만 특정 존에 파드가 몰리면 부하가 편중될 수 있어 균등한 배포가 중요하다는 점도 강조했다.

  • VPC Flow Logs와 파드 메타데이터를 S3에 모은 뒤 Athena에서 조인하면 크로스존 트래픽의 발생 지점과 규모를 파악할 수 있다.
  • Istio의 로컬리티 로드 밸런싱은 설정만 켜서는 충분하지 않을 수 있으므로, 장애 엔드포인트를 제외하고 다른 존으로 우회할 수 있도록 아웃라이어 디텍션도 구성한다.
  • 서비스의 `service.kubernetes.io/topology-mode: Auto` 어노테이션을 활용하면 지원되는 경우 토폴로지 힌트를 적용할 수 있다.
  • 로컬리티 라우팅을 적용할 때는 파드가 특정 존에 쏠리지 않도록 배포 균형을 살펴야 한다.

소개

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