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# 컴퓨팅 조정
컴퓨팅 규모 조정은 동적 Kubernetes 환경에서 애플리케이션 성능에 중요한 구성 요소입니다. Kubernetes는 실시간 수요에 대응하여 컴퓨팅 리소스(예: CPU 및 메모리)를 동적으로 조정하여 낭비를 줄입니다. 이 기능은 과다 또는 과소 프로비저닝을 방지하여 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. Kubernetes를 사용하면 사용량이 적은 시간에 인프라를 자동으로 확장하고 사용량이 적은 시간에 인프라를 축소할 수 있으므로 수동 개입이 필요하지 않습니다.
Kubernetes의 전체 컴퓨팅 규모 조정은 규모 조정 프로세스를 자동화하여 애플리케이션의 유연성과 확장성을 높이고 내결함성 동작을 개선합니다. 궁극적으로 Kubernetes의 기능은 운영 우수성과 생산성을 향상시킵니다.
이 섹션에서는 다음과 같은 유형의 컴퓨팅 조정에 대해 설명합니다.
+ [Cluster Autoscaler](#autoscaler)
+ [오버프로비저닝을 사용하는 Cluster Autoscaler](#over-provisioning)
+ [Karpenter](#karpenter)
## 클러스터 AutoScaler
포드의 요구 사항에 따라 [Cluster Autoscaler](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/best-practices/cas.html) 도구는 필요한 경우 노드를 추가하거나 필요하지 않고 활용도가 낮은 경우 노드를 제거하여 크기를 자동으로 수정합니다.
Cluster Autoscaler 도구는 수요가 점진적으로 증가하고 조정 지연 시간이 큰 문제가 아닌 워크로드를 위한 조정 솔루션으로 간주합니다.
Cluster Autoscaler 도구는 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.
+ **조정** - 실제 리소스 수요에 따라 노드를 동적으로 확장 및 축소합니다.
+ **포드 일정 **- 모든 포드가 작동하고 작동에 필요한 리소스를 확보하여 리소스의 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다.
+ **비용 효율성 -** 사용률이 낮은 노드를 제거하여 불필요한 운영 비용을 제거합니다.
## 오버프로비저닝을 사용하는 Cluster Autoscaler
노드를 효율적으로 배포하고 노드에서 우선 순위가 낮은 포드를 실행하여 시간을 절약한다는 점에서 클러스터 오토스케일러와 유사한 오버프로비저닝 함수가 있는 클러스터 오토스케일러. 이 기술을 사용하면 갑작스러운 수요 급증에 대응하여 트래픽이 이러한 포드로 리디렉션되므로 애플리케이션이 중단 없이 계속 작동할 수 있습니다.
오버프로비저닝을 사용하는 Cluster Autoscaler는 워크로드가 매우 크고 지연 시간이 필요하지 않으며 규모 조정이 빠를 때 노드를 쉽게 배포하고 실행하는 데 사용할 수 있는 더미 포드의 기능을 제공합니다.
과다 프로비저닝이 있는 Cluster Autoscaler는 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.
+ **응답성 향상 **- 초과 용량에 지속적으로 액세스할 수 있으므로 수요 급증에 대응하여 클러스터를 확장하는 데 걸리는 시간이 줄어듭니다.
+ **리소스 예약** - 예상치 못한 트래픽 급증을 관리하면 가동 중지 시간을 최소화하면서 올바른 관리를 효과적으로 지원할 수 있습니다.
+ **원활한 조정** - 리소스 할당 지연을 최소화하면 보다 원활한 조정 프로세스가 가능합니다.
## Karpenter
Kubernetes용 [Karpenter](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/best-practices/karpenter.html)는 오픈 소스, 성능 및 사용자 지정 가능성 측면에서 기존 Cluster Autoscaler 도구보다 성능이 뛰어납니다. Karpenter를 사용하면 클러스터의 수요를 실시간으로 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스만 자동으로 시작할 수 있습니다. Karpenter는 보다 효율적이고 응답성이 뛰어난 조정을 제공하도록 설계되었습니다.
빠른 조정 결정이 필요한 매우 가변적이거나 복잡한 워크로드가 있는 애플리케이션은 Karpenter를 사용하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 와 통합되어 배포 및 노드 선택 최적화를 AWS개선합니다.
Karpenter에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
+ **동적 프로비저닝** - Karpenter는 목적에 적합한 인스턴스와 크기를 제공하고 포드의 특정 요구 사항에 따라 동적으로 새 노드를 프로비저닝합니다.
+ **고급 예약** - Karpenter는 똑똑한 포드 배치를 사용하여 GPU, CPU, 메모리 및 스토리지와 같은 리소스가 최대한 효과적으로 사용되도록 노드를 정렬합니다.
+ **빠른 조정** - Karpenter는 빠르게 확장할 수 있으며 몇 초 만에 자주 반응합니다. 이러한 응답성은 갑작스러운 트래픽 패턴이나 워크로드에 즉각적인 조정이 필요한 경우에 유용합니다.
+ **비용 효율성** - 가장 효과적인 인스턴스를 신중하게 선택하면 운영 비용을 절감하고 온디맨드 인스턴스 AWS, 스팟 인스턴스, 예약 인스턴스 등에서 제공하는 추가 비용 절감 대안을 활용할 수 있습니다.