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Business/Wave Autoscale

[Red Hat Summit: Connect 2025] OpenShift 운영 자동화로 주목! STCLab은 Etiverse와 함께 Red Hat Summit: Connect 2025 서울 행사에 참가해 AI 기반 OpenShift 운영 자동화 솔루션 ‘Wave Autoscale’을 소개했습니다. AI가 클러스터를 예측·최적화해 운영 효율을 높이는 방안을 제시했으며, 설문 이벤트와 함께 “운영 효율화로 남는 시간을 운동으로!”라는 메시지를 전했습니다. 목차Red Hat Summit: Connect 2025 서울 서밋 개최에스티씨랩 x 에티버스 공동 부스 전시AI 기반 오픈시프트 운영 자동화: 웨이브 오토스케일설문 이벤트: 운영 효율화로 남는 시간을 운동으로!오픈소스 생태계를 만들어가는 많은 기업들과 함께... Red Hat Summit: Connect 2025 서울 서밋 개최Red Hat Summ.. 더보기
[Case Study - 비씨카드] 오토스케일링만 잘 해줘도 노드 절감, 지연시간 단축까지! 페이북의 쿠버네티스 전환, 이걸로 끝?! '페이북'은 11개 은행, 26개 제휴 카드를 앱 하나로 간편하게 관리할 수 있는 비씨카드의 메인 금융 서비스 앱 입니다. 결제는 물론, 내게 맞는 혜택, 쿠폰, 금융 상품 및 대출 비교, 카드 추천과 발급 등을 통해 부자되는 습관을 만들어줍니다. 1,300만 가입자와 함께 매일 100만명이 사용하는 서비스인 만큼, 단일 모놀리식 구조의 기존 레거시 시스템에서는 점점 앱이 느려졌고 장애 발생이 잦았으며 무엇보다 트래픽 급증에 대처하기 힘들었습니다. 이에 비씨카드는 대규모 트래픽을 수용하고 서비스 속도를 개선하며, 유연한 확장을 통해 언제든지 배포 및 테스트할 수 있는 환경을 구축하고자 쿠버네티스 환경의 모던 아키텍처로 전환하였습니다. 수십개의 MSA, 수백개의.. 더보기
Wave Autoscale 2.7.0 릴리즈 안내 Wave Autoscale(웨이브 오토스케일)*은 1개월 단위로 고객들의 보이스를 반영한 기능 추가 및 개선을 진행하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자동화 영역에서의 가치를 넓혀가고, 타 솔루션과의 기술적 격차를 벌리고 있습니다. *Wave Autoscale은 쿠버네티스 클라우드 환경에서 오토스케일링 및 리소스 최적화 등을 제공하는 클라우드 네이티브 운영 자동화 솔루션입니다. 머신러닝을 활용해 클라우드 기본 오토스케일링 기능의 한계를 극복하고, 리소스를 자동으로 조정함으로써 클라우드 인프라 관리 부담을 줄이고, 비용 절감과 성능 최적화를 지원합니다. Wave Autoscale 2.7.0 버전은 오토스케일링 인사이트를 외부 모니터링 스택과 통합하고, AWS Fargate 및 OpenShift 환경까지 .. 더보기
Wave Autoscale 2.6.0 릴리즈 안내 Wave Autoscale(웨이브 오토스케일)*은 1개월 단위로 고객들의 보이스를 반영한 기능 추가 및 개선을 진행하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자동화 영역에서의 가치를 넓혀가고, 타 솔루션과의 기술적 격차를 벌리고 있습니다. *Wave Autoscale은 쿠버네티스 클라우드 환경에서 오토스케일링 및 리소스 최적화 등을 제공하는 클라우드 네이티브 운영 자동화 솔루션입니다. 머신러닝을 활용해 클라우드 기본 오토스케일링 기능의 한계를 극복하고, 리소스를 자동으로 조정함으로써 클라우드 인프라 관리 부담을 줄이고, 비용 절감과 성능 최적화를 지원합니다. Wave Autoscale 2.6.0 버전은 더 깊은 메트릭 인사이트, 스마트한 트래픽 제어, 그리고 더 효율적인 리소스 모델링으로 Kubernetes.. 더보기
Wave Autoscale 2.5.0 릴리즈 안내 Wave Autoscale(웨이브 오토스케일)*은 1개월 단위로 고객들의 보이스를 반영한 기능 추가 및 개선을 진행하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자동화 영역에서의 가치를 넓혀가고, 타 솔루션과의 기술적 격차를 벌리고 있습니다. *Wave Autoscale은 쿠버네티스 클라우드 환경에서 오토스케일링 및 리소스 최적화 등을 제공하는 클라우드 네이티브 운영 자동화 솔루션입니다. 머신러닝을 활용해 클라우드 기본 오토스케일링 기능의 한계를 극복하고, 리소스를 자동으로 조정함으로써 클라우드 인프라 관리 부담을 줄이고, 비용 절감과 성능 최적화를 지원합니다. Wave Autoscale 2.5.0 버전은 클러스터 전체 리소스 리포트, HPA 설정 마이그레이션, 사용성 개선을 포함한 다양한 기능을 추가했습니다... 더보기
Wave Autoscale 2.4.0 릴리즈 안내 Wave Autoscale(웨이브 오토스케일)*은 1개월 단위로 고객들의 보이스를 반영한 기능 추가 및 개선을 진행하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자동화 영역에서의 가치를 넓혀가고, 타 솔루션과의 기술적 격차를 벌리고 있습니다. *Wave Autoscale은 쿠버네티스 클라우드 환경에서 오토스케일링 및 리소스 최적화 등을 제공하는 클라우드 네이티브 운영 자동화 솔루션입니다. 머신러닝을 활용해 클라우드 기본 오토스케일링 기능의 한계를 극복하고, 리소스를 자동으로 조정함으로써 클라우드 인프라 관리 부담을 줄이고, 비용 절감과 성능 최적화를 지원합니다. Wave Autoscale 2.4.0 버전을 통해 구현된 주요 기능을 간략히 업데이트해 드립니다. 해당 버전은 가시성 강화 및 더 똑똑한 스케일링 전략.. 더보기
[웨이브 오토스케일 Story #3] 클라우드 네이티브 인프라에서 SRE를 위한 LLM의 역할 아래 글은 CNCF(Cloud Native Computing Foundation, 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단)의 면밀한 검토를 통해, CNCF 블로그 내에도 포스팅되어 있습니다. https://www.cncf.io/blog/2025/04/14/what-llms-can-do-for-sres-in-cloud-native-infrastructure/ What LLMs can do for SREs in Cloud Native InfrastructureCloud native infrastructure continues to scale, and with it, so does operational overhead. Kubernetes has become the backbone of modern platforms,.. 더보기
[웨이브 오토스케일 Story #2] 쿠버네티스 운영에서 HPA만으로는 충분하지 않은 이유 #. 들어가며Kubsernetes(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 A.. 더보기

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