지난 1월, 쿠버네티스 비용관리 이야기를 포스팅하였습니다. 해당 포스팅에서는 쿠버네티스 비용 분석과 정산이라는 테마로 이야기를 했었는데, 오늘은 비용 최적화에 대한 이야기를 하려고 합니다.
이제 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션의 표준이 되었습니다. 확장성, 안정성 유연성이 장점으로 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
쿠버네티스의 비용 최적화가 효율적인 자원사용과 예산 관리에 필수적이며, 비용 최적화 모범관행을 도입하여 비용절감과 운영효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 쿠버네티스 환경이 애플리케이션과 서비스의 요구사항을 충족하기 위해 확장되면 리소스 관리의 복잡성과 어려움이 커집니다. 이런 빠른 확장은 비효율적인 자원 활용을 가져오고 즉각적으로 비용 증가와 예산 부족과 같은 이슈를 야기합니다.
적절한 자원 및 비용 관리 도구를 통해 조직은 쿠버네티스 비용의 복잡성에 대한 충분한 이해와 함께 성능과 비용의 균형을 통해 지속가능한 비즈니스의 성장이 가능합니다.
쿠버네티스 비용 최적화의 모범 관행
| 모범 관행 | 상세 설명 |
| 쿠버네티스 노드 Right-size | 노드의 과도한 프로비져닝은 불필요한 비용의 주요 원인입니다. 유휴 자원을 남기지 않으면서 워크로드가 충분한 용량을 배정받도록 해야 합니다. |
| 효율적인 클러스터 확장 | 클러스터는 요구사항에 맞춰 확장과 삭제가 탄력적으로 가능해야 합니다. 이런 유연성을 제공하는 툴의 부정확한 설정은 비용의 증가를 야기합니다. |
| 스토리지 사용량 최적화 | 클러스터 내에 분리된 볼륨은 비용을 발생합니다. 쿠버네티스의 모든 기능을 활용하여 불륨이 어떻게 프로비저닝 되고 제대로 연결되었는지 확인해야합니다. |
| 지속적인 모니터링과 로깅 | 모니터링과 로깅은 클러스터 운영의 전체 모습을 파악하는데 중요한 역할을 합니다. 조직의 비즈니스 목적에 맞는 적절한 툴의 선정이 중요합니다. |
| 네임스페이스 내의 쿼타를 활용 | 네임스페이스 내에서 리소스 쿼터를 사용하여 리소스 소비를 제한합니다. 이에 따른 영향을 이해하고, 조직 내에서 적용 가능여부를 확인합니다. |
| Request 와 Limits 사용 | Request와 limits는 정확한 자원 할당을 지원합니다. Limit 설정을 통해 단일 어플리케이션이 너무 많은 자원을 소비하는 것을 방지합니다. Request는 기능의 작동에 필요한 정확한 최소의 자원을 할당해 줍니다. |
| 사용량 기반의 할당 리포트와 알림 설정 | 알림과 리포팅은 성공적인 비용 최적화의 핵심입니다. 모든 유관 팀이 명확하고 정확한 리포트를 받아 비용을 확인하고 threshold를 넘었을 때 알림을 받도록 합니다. |
쿠버네티스 비용에 영향을 미치는 요소
- 컴퓨팅 자원: 모든 쿠버네티스 클러스터는 AWS EC2 인스턴스, Azure VMs, GCP 인스턴스나 전통적인 온프레미스 서버 등의 컴퓨팅 자원에서 운영됩니다. 이 자원은 애플리케이션이 필요로 하는 컴퓨팅 용량을 결정하며, 주요 플랫폼별로 제공 방식이 다릅니다.
- 스토리지 비용: 스토리지 비용은 용량과 액세스 스피드에 따라 달라집니다. 이는 높은 I/O 쓰루풋을 요구하는 애플리케이션에게 매우 중요합니다.
- 네트워크 비용: 네트워크 비용은 간과하기 쉽지만, 데이터 전송, 클라우드 리전간 밴드위드 소비 비용이 생각보다 높을 수 있습니다. 이 비용에 대한 모니터링은 예기치 않은 비용을 절감하는데 도움이 됩니다.
쿠버네티스 노드 Right-size
쿠버네티스 노드의 적절한 크기 조정은 잘못된 인스턴스 유형 선택이나 컨테이너 수준에서의 한계 및 요청 오용으로 인해 발생할 수 있는 문제를 해결합니다. 이는 전체 비용에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 고려할 사항을 살펴보았습니다.
- 모니터링 및 경고 설정: Kubecost와 같은 도구를 사용하여 노드와 컨테이너의 사용률을 파악하고, 사용량이 임계값을 초과할 때 관리자에게 알림을 설정합니다.
- 클라우드 플랫폼 할인 활용: 장기 약정을 통해 할인받을 수 있는 기회를 활용합니다. 이는 스팟 인스턴스나 1~3년 계약이 필요한 컴퓨팅 리소스를 포함하며, 이는 공급자에 따라 30%에서 최대 72%까지 절약할 수 있습니다.
컨테이너 Right-size
컨테이너 최적화는 클러스터 활용을 극대화합니다.
Limits 및 request: 적절한 리소스 한계와 요청을 설정하여 노드 성능을 균형 있게 유지하고, Kubecost 같은 도구를 사용해 사용량을 분석하고 실제 필요에 맞는 리소스 구성을 추천받아 리소스 낭비를 방지합니다. 이를 통해 엔지니어와 관리자는 비용 최적화를 이루어 조직의 수익성에 기여할 수 있습니다.
효율적인 클러스터 확장
효과적인 클러스터 확장은 쿠버네티스 비용 관리에 필수적입니다. 동적 확장을 통해 애플리케이션 수요에 맞춰 리소스를 조정하면, 잘못된 설정으로 인한 비용 증가를 방지할 수 있습니다.
주요 도구로는 Vertical Pod Autoscaler(VPA)와 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)가 있습니다. VPA는 현재 소비 패턴에 맞춰 CPU와 메모리 한계를 조정하고, HPA는 CPU 사용량이나 기타 지정된 메트릭에 따라 Pod 복제 수를 조정합니다. 또한 Cluster Autoscaler와 Karpenter 같은 솔루션은 클라우드 기반 쿠버네티스 환경에서 노드 레벨의 확장을 가능하게 하여, 워크로드 요구에 맞춰 클러스터 크기를 자동으로 조정합니다.
리소스 기반 확장 정책을 활용하여 CPU와 메모리 메트릭을 사용해 실시간 수요에 맞춘 리소스 분배를 보장하세요. Keda와 같은 도구는 이벤트 기반 확장 옵션을 제공하며, 쿠버네티스는 다양한 메트릭을 기반으로 확장할 수 있어 유연한 설계가 가능합니다.
적절한 확장 솔루션 선택이 중요합니다. 확장성, 통합 용이성, 특정 워크로드 지원 능력을 평가하고 커뮤니티 지원 및 도구의 성숙도를 고려하세요. Kubecost 같은 플랫폼은 HPA와 VPA를 통한 컨테이너 확장, Cluster Autoscaler와 Karpenter를 통한 노드 확장을 최적화하는 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 즉각적인 요구를 충족하고 장기적인 전략 목표에 맞는 확장 솔루션을 구현할 수 있습니다.
스토리지 사용 최적화
쿠버네티스는 스토리지 클래스, 퍼시스턴트 볼륨 클레임(PVC), 자동 볼륨 크기 조정을 통해 동적이고 비용 효율적인 스토리지 관리를 제공합니다. 스토리지 클래스는 다양한 비용과 기능을 가진 스토리지 유형을 정의하며, PVC는 필요한 시점에 스토리지 할당을 가능하게 합니다. 실시간 볼륨 크기 조정은 인프라 최적화에 중요하며, 애플리케이션의 필요에 따라 스토리지를 조정해 과도한 할당을 방지합니다. 정기적인 스토리지 감사, 동적 프로비저닝, 자동 볼륨 크기 조정은 스토리지 최적화의 주요 방안입니다.
모니터링 및 로깅 적용
모니터링 및 로깅은 쿠버네티스의 전체적인 건강 상태 관리에 필수적입니다. Prometheus와 Grafana는 강력한 오픈 소스 도구로, 메트릭 추적과 데이터 시각화를 통해 비효율성을 식별하고 자원을 조정할 수 있습니다. Azure Monitor와 AWS Cloudwatch는 각 클라우드 환경에 맞춘 통합 솔루션을 제공해 세부적인 인사이트와 자원 메트릭을 제공합니다.
Kubecost는 사용 기반 비용 분석에 중점을 둬 최적화 방안을 제시합니다. 이를 통해 프로젝트, 워크스페이스, 팀 또는 파드 단위로 할당된 비용을 이해하고 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. Kubecost는 예산 초과 시 비용 알림을 생성하며, AWS, Azure, GCP와 통합해 인프라 비용을 종합적으로 파악할 수 있습니다. Kubecost는 개별 클러스터에 무료로 제공되며, 호스팅 서비스로도 이용 가능합니다.
네임스페이스 내의 쿼타를 활용
네임스페이스 내 할당량(쿼터)은 효율적인 리소스 관리에 필수적입니다. 관리자는 CPU, 메모리, 스토리지 등 각 네임스페이스에 할당된 리소스를 제한하여 특정 네임스페이스가 클러스터 리소스를 과도하게 독점하지 않도록 합니다. 이는 클라우드 환경에서 비용 관리에 특히 중요합니다. 리소스 할당량을 정기적으로 모니터링하고 조정하여 워크로드 수요에 맞추고, 컨테이너 크기 조정과 함께 사용해 더 효과적인 리소스 관리를 할 수 있습니다. 이를 통해 쿠버네티스 클러스터의 운영 효율성을 최적화할 수 있습니다.
Request와 Limits 사용
쿠버네티스의 요청(request)과 제한(limit)은 워크로드가 소비할 수 있는 CPU 및 메모리 자원을 제어합니다. 이는 클러스터 자원 할당을 최적화하여 과도한 할당과 낭비를 방지합니다. 2023년 쿠버네티스 보고서에 따르면, 요청 설정은 비용 관리에 가장 중요합니다. 요청은 컨테이너가 실행되기 위해 필요한 최소 자원을 지정하고, 제한은 최대 자원 사용량을 설정하여 공정한 분배를 보장합니다. Kubecost는 실제 사용 데이터를 기반으로 요청을 설정하여 자원 할당을 최적화하고, StormForge와 협력하여 머신 러닝 알고리즘을 사용한 자동 설정을 제공합니다.
사용량 기반의 할당 리포트와 알림 설정
사용량 기반 자원 할당 보고서와 알림 시스템을 구현함으로써 조직은 자원 할당과 지출을 더욱 정밀하게 조정할 수 있습니다. 이러한 기능은 쿠버네티스 비용 최적화에 필수적이며, 실시간 자원 사용 모니터링을 통해 실제 사용량에 맞춘 지출 관리가 가능해집니다. Kubecost와 같은 도구는 클라우드와 온프레미스 환경 모두에서 알림 및 모니터링 기능을 제공합니다. 이를 통해 관리자는 임계값 초과 시 실시간 정보를 받을 수 있으며, 온프레미스 배포에서도 비용 최적화를 위한 데이터를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 자원 사용의 비효율성을 파악하고, 잠재적인 비용 절감 기회를 식별하여 더욱 전략적인 자원 할당이 가능해집니다.
결론
자원 관리를 통한 운영 효율성 향상은 조직의 기술 발전과 프로젝트 수행을 촉진합니다. 비용 최적화의 복잡성을 다루기 위해서는 상세한 인사이트와 실행 가능한 권장사항을 제공하는 고급 도구가 필요하며, Kubecost가 이러한 역할을 수행합니다. 비용 최적화의 진정한 가치는 단순한 비용 절감을 넘어 조직의 혁신과 성장을 위한 재투자 자금을 확보하는 데 있습니다. Kubecost와 같은 플랫폼을 활용하면 최적화 과정을 간소화하고 지출의 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 조직은 성능과 비용의 균형을 맞추고, 클라우드 네이티브 생태계에서 지속 가능한 성장과 첨단 개발을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.
Kubecost는
쿠버네티스 비용 실시간 분석 및 모니터링에서 비용주체별 정산, 리소스 최적화를 통한 비용절감, 비용알람과 퍼블릭 클라우드 비용 통합관리에 이르기까지 종합적인 비용 거버넌스를 제공하는 FinOps 솔루션입니다. Kubecost에 대한 상세소개나 데모를 원하시면 한국파트너 OSC Korea로 문의하세요.
원문링크: Kubernetes Cost Optimization
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