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Kubernetes 지능형 리소스 최적화 / if(kakaoAI)2024
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Kubernetes 지능형 리소스 최적화 / if(kakaoAI)2024

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AI 핵심 요약

여러 Kubernetes 클러스터에서 서비스별 리소스 설정이 고정되어 노드 자원 부족과 비용 증가, 수동 모니터링 부담이 발생하자 카카오페이증권 DevOps팀은 ‘닥터 핌’을 구축했다. Prometheus 메트릭과 Recording Rule을 활용해 2주간의 CPU·메모리 권장치를 계산하고, 대시보드와 Jenkins 배포 파이프라인에서 추천값을 적용하도록 했다. 이어 HPA를 보완하는 KEDA를 도입하고, 요청 수·응답 시간·replica 수를 분석해 replica 증감과 트래픽 변화를 추천하도록 기능을 확장했다. 발표에서 개발 환경 CPU 46%·메모리 17%, 운영 환경 CPU 54%·메모리 32% 절감을 보고했으며, CPU limit 제거에 따른 JVM 스레드 문제와 실제 트래픽 분석에는 애플리케이션 지표가 필요하다는 점도 공유했다.

  • Prometheus Recording Rule로 장기간 메트릭 쿼리 결과를 미리 계산하면 조회 지연과 Prometheus 부하를 줄일 수 있다.
  • CPU와 메모리는 특성이 다르므로 CPU는 사용량 분위값을, 메모리는 관측 최댓값에 여유분을 더해 권장치를 산정한다.
  • CPU limit 제거는 처리량과 안정성에 도움이 될 수 있지만, JVM의 가용 프로세서 인식처럼 런타임 동작을 점검하고 보완해야 한다.
  • KEDA 도입 시 자동으로 변하는 replica 수가 배포 파라미터에 덮이지 않도록 파이프라인의 기본값을 최신 상태로 맞춘다.
  • CPU·메모리 사용량만으로 트래픽 패턴을 설명하기 어려우면 요청 수와 응답 시간 등 애플리케이션 지표를 함께 활용한다.

소개

"쿠버네티스 클러스터에 구성된 서비스의 리소스를 어떻게 관리하고 계신가요?" 에서 비롯된 지능형 리소스 최적화 시스템 구축 프로젝트 과정을 소개합니다. 이 영상을 통해 효율적 리소스 관리를 통한 비용절감 방법을 공유합니다. #Kubernetes #리소스최적화 #finops 카카오페이증권 DevOps팀 Steve입니다. 카카오페이증권 서비스들을 위한 플랫폼 구축 및 운영, 표준화를 담당하고 있습니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-74 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024

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