IT/Cloud

KRR을 통한 쿠버네티스 클러스터 최적화

동구멍폴로 2024. 10. 28. 22:49
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쿠버네티스 환경에서 리소스 관리는 항상 까다로운 과제입니다. 너무 많은 리소스를 할당하면 비용이 증가하고, 너무 적게 할당하면 성능 문제가 발생합니다. Robusta의 Kubernetes Resource Recommender(KRR)는 이러한 고민을 해결하기 위한 강력한 도구입니다.

KRR의 이해

기본 개념

KRR은 Prometheus 메트릭 데이터를 기반으로 컨테이너의 리소스 요청(requests)과 제한(limits)에 대한 최적화된 값을 추천하는 도구입니다. 실제 사용량 데이터를 분석하여 과학적이고 실용적인 추천값을 제공합니다.

주요 특징

기능설명

 

설치 용이성 클러스터 외부에서 실행 가능
즉시 분석 기존 Prometheus 데이터 활용
다양한 출력 JSON, CSV, Markdown 지원
자동화 지원 CI/CD 파이프라인 통합 가능

기술적 요구사항

필수 구성요소

  • Prometheus 2.26 이상 버전
  • kube-state-metrics 설치
  • cAdvisor 설치
  • node-exporter 설치

핵심 메트릭 요구사항

  • CPU 사용량 메트릭
  • 메모리 사용량 메트릭
  • 컨테이너 상태 메트릭
  • 노드 리소스 메트릭
# CPU 사용량 측정
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{
  container!="",
  pod!=""
}[5m])) by (pod, namespace)

# 메모리 사용량 측정
sum(container_memory_working_set_bytes{
  container!="",
  pod!=""
}) by (pod, namespace)

최적화 프로세스

1. 초기 분석 단계

  • 현재 리소스 사용량 베이스라인 측정
  • 워크로드 패턴 분석
  • 최적화 목표 설정
  • 리스크 평가

2. 구현 단계

  • 테스트 환경 구성
# config.yaml
analysis:
  cpu:
    percentile: 95
    min_request: 100m
    buffer: 20
  memory:
    percentile: 99
    min_request: 128Mi
    buffer: 15
  • 모니터링 설정
  • 알림 규칙 설정
  • 자동화 파이프라인 구성
automation:
  schedule: "0 0 * * *"  # 매일 자정
  namespaces:
    - production
    - staging
  alerts:
    slack: true
    email: true

3. 운영 단계

  • 실시간 모니터링
  • 성능 영향 분석
  • 비용 절감 효과 측정
  • 지속적인 최적화

비용 최적화 효과

현재 리소스 낭비 현황

  • CPU: 평균 69% 미사용
  • 메모리: 평균 18% 미사용
  • 스토리지: 45% 미사용

최적화 후 개선효과

적용 예시
 
최적화 전 
resources:
  requests:
    cpu: 1000m
    memory: 1Gi
  limits:
    cpu: 2000m
    memory: 2Gi

 

최적화 후

resources:
  requests:
    cpu: 400m
    memory: 750Mi
  limits:
    memory: 1.2Gi

 

비용 절감 효과

 

월간 인프라 비용 $10,000 $4,500 55%
CPU 활용률 31% 75% +44%
메모리 활용률 82% 85% +3%

 

 

모니터링 및 관리 전략

핵심 모니터링 지표

metrics:
  - resource_usage_ratio
  - cost_per_pod
  - optimization_potential
  - stability_index
  • 리소스 사용률
  • 파드별 비용
  • 최적화 가능성
  • 안정성 지수

알림 설정 전략

alerts:
  resource_underutilization:
    threshold: 40%
    duration: 7d
  cost_spike:
    threshold: 30%
    window: 24h
  • 리소스 부족 알림
  • 비용 급증 알림
  • 성능 저하 알림
  • 최적화 기회 알림

실제 구현 가이드

1. 단계적 접근법

  1. 테스트 환경 구성
  2. 파일럿 워크로드 선정
  3. 점진적 확대 적용
  4. 효과 측정 및 피드백

2. 모니터링 체계 구축

monitoring:
  prometheus:
    retention: 30d
    scrape_interval: 30s
  grafana:
    dashboards:
      - resource
  • Prometheus 기반 메트릭 수집
  • Grafana 대시보드 구성
  • 알림 시스템 연동
  • 리포팅 자동화

3. 지속적 개선

  • 정기적인 리소스 검토
  • 워크로드 패턴 분석
  • 비용 효율성 평가
  • 최적화 전략 조정

결론

KRR을 활용한 쿠버네티스 클러스터 최적화는 단순한 비용 절감을 넘어 전반적인 운영 효율성 향상으로 이어집니다. 자동화된 추천 시스템과 지속적인 모니터링을 통해 최적의 리소스 활용이 가능하며, 이는 곧 비즈니스의 경쟁력 강화로 이어집니다.

도입 시 고려사항

  • 점진적 접근으로 리스크 최소화
  • 워크로드 특성에 따른 차별화된 전략 수립
  • 지속적인 모니터링과 피드백 루프 구축
  • 운영팀의 역량 강화 및 교육

향후 발전 방향

  • 머신러닝 기반 예측 분석 도입
  • 자동화 수준 향상
  • 멀티 클러스터 환경 지원
  • 고급 비용 최적화 기능 확장
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