[웨이브 오토스케일 Story #2] 쿠버네티스 운영에서 HPA만으로는 충분하지 않은 이유

쿠버네티스 운영에서 HPA만으로는 충분하지 않은 이유

 

#. 들어가며

Kubsernetes(쿠버네티스)는 컨테이너화 된 애플리케이션을 실행하는 가장 인기있는 방법이지만, 확장성 관리에는 여전히 어려움이 따릅니다. 많은 팀이 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 이용해 애플리케이션을 자동으로 Scaling(확장)하면 모든 것이 원활하게 실행될 것이라고 생각합니다. 하지만 HPA는 Scaling 속도가 느려지고, 리소스 낭비를 초래하며, 트래픽 급증 시 성능이 저하될 수 있다는 한계가 존재합니다. 

이 포스팅에서는 아래와 같은 내용을 다룰 것입니다. 
1. HPA란 무엇인가? 
2. HPA는 어떻게 작동하는가
3. 최신 Kubernetes 워크로드 운영에서, HPA만으로는 충분하지 않은 이유
4. HPA의 한계를 극복하는 방법
5. Wave Autoscale이 HPA를 뛰어넘어 AI 기반의 효율적인 Scaling 방안을 제공하는 방식

 

 

1. HPA란 무엇인가?

HPA란 또는 메모리 사용량을 기반으로 실행중인 Pod(파드) 개수를 자동으로 조정하는, Kubernetes의 기본 기능입니다. 

1) 왜 HPA를 사용할까?

HPA가 인기 있는 이유는 아래와 같습니다. 
- 트래픽 급증 대응: 갑작스러운 트래픽 증가를 자동으로 처리할 수 있습니다. 
- 서버 과부하 방지: 리소스 사용량이 높아지면 자동으로 Pod를 추가하여 시스템 장애를 예방합니다.
- 비용 절감: 불필요한 Pod를 제거하여 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 

2) HPA 구성 예시

아래는 CPU 사용량을 기준으로 Pod를 Scaling하는 HPA 설정 예시입니다.

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

이 설정은 최소 2개에서 최대 10개의 Pod를 유지하면서, 평균 CPU 사용률이 50%를 초과하면 자동으로 Pod를 Scaling시키는 기능을 수행합니다. 

 

 

2. HPA는 어떻게 작동하는가

HPA는 애플리케이션의 리소스 사용량을 지속적으로 모니터링하고, 미리 정의된 규칙을 기반으로 Pod를 자동으로 Scaling합니다.

 

1) HPA Scaling 프로세스
① 메트릭 수집: CPU 또는 메모리 사용량을 15초마다 모니터링

② 사용량과 목표값 비교: 현재 사용량이 설정된 임계치를 초과하는지, 미만인지 확인

③ 필요한 Pod 수 계산: 추가 또는 제거해야 할 Pod 개수를 결정

④ Deployment 조정: Pod 수 변경 사항 반영한 Kubernetes Deployment 업데이트

 

2) 예제 시나리오

① Black Friday 기간 동안 특정 쇼핑 앱이 갑작스러운 트래픽 증가를 경험

② HPA가 CPU 사용량이 70%를 초과한 것을 감지하고, 3개의 Pod를 추가

③ 트래픽이 줄어들면, HPA는 불필요한 Pod를 제거하여 비용 절감

 

완벽해 보이죠? 하지만, 여기에는 몇 가지 문제가 있습니다. 

 

 

3. 왜 HPA만으로는 충분하지 않을까?

HPA는 CPU와 메모리 사용량만을 고려하며, 이는 항상 실제 트래픽 수요를 반영하는 최적의 지표가 아닙니다.

 

문제점 #1. 너무 느린 HPA 반응 속도

HPA는 CPU 또는 메모리 사용량이 증가한 후에야 Scaling을 시작합니다. 그러나, HPA가 Scaling을 시작할 때는 이미 속도 저하나 장애가 발생할 수 있습니다. 

예제)
① 비디오 스트리밍 앱에 갑자기 100,000명의 새로운 시청자가 접속
② HPA는 부하를 감지하고 Scaling을 시작하는 데 30초 이상 소요
③ 새로운 Pod가 실행되기까지 시간이 걸려, 이미 사용자들은 버퍼링 문제를 겪음

 

문제점 #2. 트래픽 패턴을 고려하지 않는 HPA

HPA는 과거 CPU 및 메모리 사용량을 기반으로 Scaling 결정을 내리지만, 트래픽 급증을 예측하지 못합니다.

예제)
① 뉴스 웹사이트의 속보 기사로 인해, 해당 사이트에 엄청난 트래픽이 발생
② HPA는 트래픽 급중 전에 미리 Pod를 Scaling하지 않음
③ Scaling이 완료될 때까지 사이트는 느려지거나 앱 충돌이 발생

 

문제점 #3. 리소스 낭비가 발생할 수 있는 HPA

HPA는 Scale-up(추가)은 빠르지만, Scale-Down(제거)은 느리게 수행합니다. 이로 인해 불필요한 Pad가 장시간 실행되며, 클라우드 비용이 증가합니다.

예제)
① 점심시간 중 배달앱의 트래픽 증가로 50개의 추가 Pod를 생성하여 트래픽 처리
② 트래픽은 오후 2시 이후 줄어들지만, HPA는 여전히 추가된 Pod를 유지
③ 기업은 사용하지 않는 리소스 비용을 불필요하게 지불하게 됨

 

문제점 #4. 노드 확장을 하지 않는 HPA

HPA는 Pod만 추가합니다. Kubernetes 클러스터의 공간이 부족하면 새로운 Pod를 실행할 작업자 노드가 충분하지 않아 대기 상태로 유지됩니다.

예제)
① 인기 게임의 트래픽 급증으로 HPA가 20개의 추가 Pod를 생성
② 그러나, Kubernetes 클러스터에 남은 노드 공간이 부족하여 새 Pod가 대기 상태로 남음
③ 결국, 게임 서버가 응답하지 않고 다운타임 발생

 

HPA는 유용하지만, 모든 Scaling 문제를 해결할 수는 없습니다.

 

 

4. HPA의 한계를 극복하는 방법

Kubernetes의 Scaling을 더욱 효과적으로 만들기 위해서는, 아래와 같은 솔루션이 필요합니다.

- 너무 늦게 반응하지 않고, Scaling 요구사항을 미리 예측합니다.

- 단순 CPU, 메모리 기반이 아닌 실제 트래픽 패턴을 고려해 Scaling합니다. 

- 워크노드와 Pod를 함께 Scaling하여 대기 중인 작업 부하를 방지합니다. 

- 트래픽 감소 시 빠르게 리소스를 축소하여 운영 비용을 최적화합니다. 

 

일부 팀은 HPA의 문제를 해결하기 위해 커스텀 메트릭(Custom Metrics)을 추가하지만 설정이 너무 복잡해집니다. 만약, Scaling이 자동화되고, AI가 최적의 Scaling 시점을 예측한다면 어떨까요?

 

 

5. Wave Autoscale이 HPA를 대체하고 더 많은 일을 하는 방법

1) Wave Autoscale이란?

Wave Autoscale(웨이브 오토스케일)은 AI 기반의 Kubernetes Scaling 솔루션으로 HPA, VPA(Vertical Pod Autoscaler), 그리고 Cluster Autoscaler를 대체하여 완전 자동화된 예측 기반의 Scaling 시스템을 제공합니다.

 

Wave Autoscale은 어떻게 HPA의 문제를 해결할까?

HPA의 문제	Wave Autoscale의 해결 방법
느린 반응 속도	트래픽 급증을 예측하여, 이슈 발생 전 미리 Scaling
트래픽 패턴 미고려	트래픽 패턴 분석을 위한 AI 활용
불필요한 리소스 낭비	비용 절감을 위한 효율적인 Scaling

 

2) Wave Autoscale 주요 기능

- AI 기반 Scaling: 트래픽 패턴과 시스템 로그를 학습

- 사전 대응 Scaling: 트래픽 급증이 발생하기 전에 미리 대비

- 비용 최적화: 오버 프로비저닝으로 인한 과도한 리소스 할당 방지, 클라우드 비용 절감

- 완전한 Kubernetes 자동화: 수동 운영 불필요

 

3) Wave Autoscale 실제 활용 예시

AI 기반의 오토스케일링 기능을 상상해보세요.
- 트래픽 급증을 사전에 감지하고 예측
- 필요한 Pod와 노드를 자동으로 확장
- 불필요한 리소스를 빠르게 제거하여 클라우드 비용 절감

 

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결론: Kubernetes에는 단순한 HPA 이상의 솔루션이 필요합니다.

 

HPA는 유용하지만, 최신의 클라우드 애플리케이션을 효율적으로 운영하기에는 한계가 존재합니다. 
확장 반응 속도가 느리고, 트래픽을 예측하지 못하며, 불필요한 리소스로 운영 비용이 증가합니다. 
Wave Autoscale은 AI 기반의 실시간 Scaling으로 HPA를 대체합니다. 

 

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