현대 애플리케이션 인프라 환경에서는 수요 변화에 따라 자동으로 리소스를 조절하는 기능이 필수적이다. 쿠버네티스(Kubernetes)는 이러한 요구에 대응하기 위해 다양한 오토스케일링 메커니즘을 제공한다. 특히 CPU나 메모리 사용량에 따라 Pod 수를 자동으로 조정하거나, 노드 자체를 추가 및 제거할 수 있도록 설계되어 클라우드 환경에 최적화된 유연성을 보장한다. 본 글에서는 쿠버네티스 오토스케일링의 구조와 실제 작동 방식, 그리고 리소스 할당 전략을 정리한다.
오토스케일링이 필요한 이유
웹 서비스, 백엔드 API, 머신러닝 인퍼런스 등 다양한 워크로드는 시간대나 트래픽에 따라 요구되는 리소스가 달라진다. 이를 수동으로 대응하는 것은 비효율적이며, 비용과 운영 리스크를 증가시킨다. 자동 스케일링은 다음과 같은 이점을 제공한다.
- 필요한 시점에 필요한 만큼의 리소스만 사용
- 비용 최적화 및 성능 유지
- 인프라 운영 자동화 및 인적 개입 최소화
쿠버네티스의 주요 오토스케일링 방식
쿠버네티스는 크게 세 가지 오토스케일링 메커니즘을 제공한다. 각각은 작동 계층과 트리거 조건이 다르며, 조합하여 사용할 수도 있다.
1. HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
HPA는 CPU, 메모리, 또는 커스텀 메트릭을 기준으로 Pod의 수를 자동으로 늘리거나 줄인다.
- 작동 대상: 디플로이먼트, 레플리카셋, 스테이트풀셋 등
- 기준 지표: 기본적으로 CPU 사용률, 필요 시 커스텀 메트릭도 연동 가능
- 스케일 주기: 기본 15초 주기로 메트릭 확인, 필요 시 리소스 조정
예를 들어, CPU 사용률이 80%를 초과하면 설정된 최대 레플리카 수까지 자동으로 스케일업이 발생한다.
2. VPA (Vertical Pod Autoscaler)
VPA는 Pod에 할당된 CPU 및 메모리 리소스를 자동으로 조정한다. 이는 Pod 수를 변경하지 않고, 개별 Pod의 리소스 요청/제한 값을 수정하는 방식이다.
- 적합한 경우: 워크로드 수는 일정하지만 리소스 사용량이 변동하는 경우
- 제한 사항: 기존 Pod는 자동 업데이트되지 않으며 재배포가 필요
- 적용 방식: Recommender, Updater, Admission Controller 세 컴포넌트로 구성
VPA는 주로 배치 작업이나 리소스 사용 패턴이 뚜렷한 애플리케이션에 효과적이다.
3. Cluster Autoscaler
Cluster Autoscaler는 노드 수 자체를 조정하는 기능이다. 노드 그룹 내에 스케줄 불가능한 Pod이 존재할 경우 새로운 노드를 생성하고, 유휴 노드는 자동으로 제거한다.
- 대상 환경: GKE, EKS, AKS 등 클라우드 기반 노드 그룹
- 작동 조건: 스케줄링 실패 발생 시 노드 그룹 확장
- 비용 최적화: 비활성 노드는 자동 축소
이는 클라우드 자원의 과금 기반 구조와 직접적으로 연결되므로, 전체 인프라 비용 최적화에 중요한 역할을 한다.
리소스 할당 전략의 핵심 요소
오토스케일링이 효과적으로 작동하기 위해서는, 사전에 올바른 리소스 할당 전략이 수립되어야 한다. 대표적인 요소는 다음과 같다.
1. 리소스 요청(request) 및 제한(limit) 설정
Pod마다 CPU와 메모리의 요청/제한 값을 정의하면, 쿠버네티스 스케줄러는 이를 기준으로 노드에 배치한다.
- 요청(request): 스케줄링 기준이 되는 최소 자원
- 제한(limit): Pod이 초과해서 사용할 수 없는 최대 자원
- 설정 미비 시: 노드 리소스 부족, 과도한 스케줄 실패, 오토스케일링 실패 가능성 증가
2. 메트릭 수집 도구 연동
정확한 오토스케일링을 위해서는 메트릭 서버(Metrics Server) 또는 Prometheus, Custom Metrics Adapter 등의 연동이 필수적이다.
- Metrics Server: 기본 CPU/메모리 사용률 수집
- Custom Metrics Adapter: 애플리케이션 지표 기반 스케일링 지원
- External Metrics: 외부 시스템 상태 기반 확장 조건 설정 가능
3. 최소/최대 스케일 값 정의
HPA 및 Cluster Autoscaler에서는 스케일 업/다운의 범위를 제한하는 설정이 존재한다. 이를 통해 리소스 남용 또는 과도한 축소를 방지할 수 있다.
실무 적용 시 고려사항
- HPA와 VPA는 함께 사용할 수 있지만, 충돌 방지를 위해 설정에 주의해야 한다
- 스케일링 반응 시간은 메트릭 수집 주기와 관찰 기간에 따라 달라진다
- 애플리케이션의 초기 부팅 시간과 스케일링 속도를 조율해야 사용자 경험에 영향을 주지 않는다
- 스팟 인스턴스 기반의 노드 그룹과 함께 사용 시 예상치 못한 노드 삭제에 대비한 전략 필요
결론: 쿠버네티스 오토스케일링은 효율적인 리소스 관리의 핵심
오토스케일링은 쿠버네티스가 가진 자동화의 강점을 가장 잘 보여주는 기능 중 하나다. 트래픽 변화나 사용 패턴에 따라 실시간으로 리소스를 조절함으로써, 성능 저하 없이 비용 효율을 극대화할 수 있다.
HPA, VPA, Cluster Autoscaler의 특성을 이해하고 상황에 맞게 조합하여 사용하는 것이 핵심이다. 동시에 정확한 리소스 요청 값 설정과 메트릭 기반 의사결정 구조를 갖춰야 오토스케일링의 효과를 극대화할 수 있다.