많은 기업이 클라우드 비용 절감을 위해 고군분투하지만, 정작 쿠버네티스 환경의 낭비는 속수무책으로 방치되곤 합니다. 최근 조사에 따르면 엔터프라이즈 클라우드 지출의 약 30%가 충분히 해결 가능한 '직접적인 낭비'입니다.
개발자들은 시스템 장애를 막기 위해 "일단 안전하게" 리소스를 실제 필요량보다 훨씬 넉넉하게 할당합니다. 이런 과다 프로비저닝은 식제 사용하지도 않는 인프라 비용으로 고스란히 청구되어 기업의 수익성을 갉아먹습니다. 실제로 쿠버네티스 도입 후 조직의 49%가 비용 증가를 경험했다고 답했습니다.
하지만 수백 개의 워크로드를 사람이 일일이 라이트사이징하는 건 사실상 불가능합니다. 이제는 실시간 데이터 기반 자동화가 이 문제를 해결할 유일한 답으로 주목받고 있습니다.
수동 최적화는 왜 실패할 수밖에 없나
많은 팀이 초기엔 수동으로 리소스를 조절하며 비용을 아끼려 노력합니다. 하지만 시간이 지나면서 워크로드가 늘어나고 환경이 복잡해지면 한계에 부딪힙니다.
설정 드리프트(Configuration Drift): 워크로드 소유자가 요청/제한값을 변경하거나 새로운 서비스가 출시되면서, 어제의 최적화 설정이 금세 무용지물이 됩니다.
보수적인 다운스케일링: 장애를 두려워하는 심리 때문에 오토스케일러 설정을 피크 타임에 맞춰 보수적으로 유지하게 되고, 이는 영구적인 리소스 낭비로 이어집니다.
조직 간 괴리: 플랫폼 팀은 청구서를 보지만, 실제 리소스 스펙은 개별 앱 팀이 결정합니다. 피드백 루프가 원활하지 않죠.
이를 통해 우리는 워크로드 최적화는 '일회성 프로젝트'가 아닌 '지속적인 규율'이라는 점을 알아야 합니다.
클라우드 3사 비용 구조 이해하기
비용을 줄이려면 먼저 사용 중인 서비스의 과금 체계를 정확히 파악해야 합니다.
Azure AKS (Azure Kubernetes Service)
AKS는 관리형 제어 평면 티어에 따라 비용이 달라집니다.
- 무료 티어: 가용성 보장 없음, 개발/테스트용
- 표준 티어: 시간당 $0.10, 99.95% 가용성 보장
- 프리미엄 티어: 시간당 $0.60, 장기 지원(LTS) 포함
Google GKE (Google Kubernetes Engine)
GKE는 컴퓨트 프로비저닝 방식에 따라 두 가지 모드를 제공합니다.
- 표준 모드: 노드를 직접 관리하며 할당된 노드 용량 전체에 대해 과금
- 오토파일럿 모드: 포드가 요청한 vCPU, 메모리, 스토리지 용량에 대해서만 초 단위로 과금
AWS EKS (Amazon Elastic Kubernetes Service)
EKS는 클러스터당 시간당 $0.10의 고정 비용이 발생하며, 버전 관리가 중요합니다.
- 확장 지원 비용: 지원이 종료된 쿠버네티스 버전을 유지할 경우 시간당 $0.60의 추가 수수료가 발생해 총 비용이 $0.70/hr까지 치솟습니다.
비용을 획기적으로 낮추는 10가지 실천 전략
① 정교한 가시성과 태깅: 팀, 서비스, 환경별로 표준화된 태깅 시스템을 구축해 비용의 출처를 명확히 파악할 것
② 데이터 기반 라이트사이징: 실제 사용량 데이터(P90~P95)를 기반으로 포드의 CPU/메모리 요청값 설정. 수동으로 할 경우 보통 2~3배의 안전 마진을 두어 75%의 리소스가 낭비되고 있음.
③ 스팟(Spot) 인스턴스 적극 활용: 내결함성이 있는 워크로드라면 최대 90~91% 저렴한 스팟 인스턴스 활용을 고려할 것
④ 예약 및 약정 할인(CUD/SP): 안정적인 베이스라인 부하는 예약 인스턴스(RI)나 저축 계획(Savings Plans)으로 할인 받을 것. 단, 약정 체결 전 반드시 라이트사이징을 거쳐 유휴 자원에 할인을 적용하는 실수를 피할 것.
⑤ 오토스케일러의 올바른 구성: HPA(수평 확장)와 VPA(수직 확장)를 동시에 사용할 경우, 동일한 지표를 모니터링하여 서로 충돌(Thrashing)하지 않도록 주의 필요.
⑥ 비프로덕션 환경 스케줄링: 개발/테스트 환경은 근무 시간 외에 가동을 중단하거나 복제본을 0으로 줄여 비용을 절감할 것
⑦ 좀비 리소스 및 스토리지 정리: 연결되지 않은 디스크, 미사용 로드밸런서, 오래된 스냅샷을 주기적으로 삭제할 것
⑧ 스토리지 타입 최적화: AWS의 경우 gp2 대신 gp3를 사용하면 성능은 유지하면서 비용을 절감할 수 있음
⑨ 네트워크 데이터 전송 최소화: 교차 가용 영역(Cross-AZ)이나 교차 지역(Cross-Region) 트래픽은 숨겨진 비용 요인으로 가능한 동일 영역 내에 서비스를 배치할 것
⑩ 거버넌스 및 가드레일 설정: 네임스페이스별 리소스 쿼터를 설정해 특정 팀이 자원을 독점하지 못하도록 제한할 것
AI 시대를 위한 GPU 최적화 전략
최근 AI 워크로드가 늘어나며 GPU 비용이 급증하고 있습니다. 하지만 쿠버네티스는 GPU를 '원자적' 리소스로 취급해 포드 하나가 GPU 전체를 점유하게 만듭니다.
GPU 활용률의 현실: 실제 연산 부하는 낮아도 쿠버네티스는 '사용 중'으로 간주해 다른 포드가 접근하지 못하게 차단합니다. 이로 인해 실제 활용률은 20~30%에 그칩니다.
해결책: 분할 GPU 할당(Fractional GPU)을 통해 하나의 물리 GPU를 여러 포드가 공유하게 하면 인프라 비용을 50~70% 절감할 수 있습니다.
ScaleOps: 자율적 리소스 관리의 혁신
결국 이 모든 과정을 사람이 수동으로 수행하는 건 불가능합니다. ScaleOps는 실시간 워크로드 동작을 분석해 리소스 관리를 자동화합니다.
- 실시간 라이트사이징: 실시간 모니터링을 통해 포드에 필요한 최적의 리소스를 즉각 조정합니다.
- 스케일링 조율: HPA와 리소스 조정을 유기적으로 결합해 성능 저하 없는 효율성을 제공합니다.
- 자율 운영: 개발자가 YAML 파일을 직접 수정할 필요 없이 플랫폼이 스스로 문맥에 맞는 최적화 결정을 내립니다.
2026년 인프라 경쟁력의 핵심은 '자동화'
쿠버네티스 비용 최적화는 단순한 지출 절감을 넘어, 기업이 기술 부채를 줄이고 혁신에 더 많은 예산을 투자할 수 있게 돕는 전략적 선택입니다.
지금 바로 클러스터의 낭비 요소를 진단하고, 수동 유지 관리의 고통에서 벗어나 자율적인 최적화 환경을 구축해 보세요. 비용은 80% 줄이고 성능은 극대화하는 인프라의 미래, ScaleOps와 함께 시작할 수 있습니다.
원문 출처:
What Is Amazon EKS Cost Optimization? (And How to Actually Do It)
AKS Pricing Explained: 10 Best Practices to Cut Kubernetes Costs on Azure
GKE Cost Optimization: How to Cut Kubernetes Spend at Scale in 2026
AI Infra for Production: Why GPU Resource Management in Kubernetes Demands a New Approach
GKE Workload Optimization: 9 Best Practices for Performance, Reliability, and Cost
참고 링크:
