대규모 쿠버네티스 클러스터 비용 최적화 실무사례 AI 생성 이미지: 대규모 쿠버네티스 클러스터 비용 최적화 실무사례 문제 정의 — 대규모 클러스터에서 비용이 비정상적으로 증가하는 이유 리소스 스폴 — 종료되지 않은 파드, 남아있는 데몬셋 또는 빌드 잡, 사용하지 않는 PersistentVolume과 오랫동안 방치된 네임스페이스가 비용을 잠식합니다. 여기에 과도한 리소스 요청(오버프로비저닝)이나 잘못된 HPA 설정까지 겹치면 실제 사용량보다 할당량이 크게 늘어납니다. 그 결과 유휴 노드·미사용 스토리지·미할당 IP 등으로 비용이 꾸준히 누적됩니다. 체크리스트 예: 먼저 종료되지 않은 워크로드, 미사용 PV, 과도한 리소스 요청을 우선 확인하세요. 고정비·변동비 혼동 — 컨트롤플레인, 관리형 서비스, 고정형 노드풀, 퍼시스턴트 스토리지처럼 정기적으로 발생하는 비용과 스팟 인스턴스나 오토스케일로 조정 가능한 변동비용을 구분하지 못하면 예약 할인이나 탄력적 배치 기회를 놓치게 됩니다. 결국 불필요한 고정비가 늘어나 비용 효율이 악화됩니다. 가시성 부족 — 라벨링이나 네임스페이스 기반 비용 연계가 제대로 되어 있지 않으면 애플리케이션·팀별 소비 분석이 어렵습니다. 세부 메트릭, 태깅, 알림 체계가 부족하면 비용 발생 원인을 빠르게 식별하거나 할당하기 힘들어 최적화 조치가 지연됩니다. 대규모 쿠버네티스 클러스터 비용 최적화 실무사례를 참고하면 태깅과 알림의 우선순위를 정해 신속하게 개선할 수 있습니다. 측정과 분류 — 비용 가시화와 서비스별 할당 방법 대규모 클러스터의 비용을 정확히 파악하려면 메트릭 수집, 태깅, 네임스페이스 기반 매핑으로 해상도를 높여야 합니다. 주요 데이터 소스는 kubelet/cAdvisor, kube-state-metrics, Prometheus이고 컨테이너 CPU(mcpu), 메모리(GB·시간), PVC 용량·IO, 네트워크 egress를 시간 단위로 집계합니다. Prometheus에서 recording...