엔터프라이즈 Kubernetes 비용 최적화 전략과 실무 가이드 AI 생성 이미지: 엔터프라이즈 Kubernetes 비용 최적화 전략 현황 진단 — 엔터프라이즈 K8s 비용이 비대해지는 이유 엔터프라이즈 환경에서 Kubernetes 비용이 빠르게 증가하는 원인은 크게 네 가지로 볼 수 있다: 과다 프로비저닝과 유휴 자원, 클러스터 설계·운영의 비효율, 이미지·스토리지 관련 누적 비용, 그리고 관측·청구의 가시성 부족. 이 항목들은 엔터프라이즈 Kubernetes 비용 최적화 전략을 세울 때 우선 점검해야 할 지점이다. 과다 프로비저닝: 요청(request)과 한도(limit)이 맞지 않아 CPU·메모리 예약이 과도하게 잡히면 노드 효율이 크게 떨어진다. 유휴 리소스: 장기 대기 중인 파드, 미사용 노드, 해제되지 않은 PV나 스냅샷 등 불필요한 자원이 그대로 남아 운영비가 누적된다. 클러스터 스프롤: 목적에 따라 클러스터를 분리하다 보면 수가 지나치게 늘어나 인프라가 중복·비효율화된다. 이미지·컨테이너 비효율: 크거나 중복된 이미지, 잦은 불필요한 재풀(pull)은 네트워크와 스토리지 비용을 불필요하게 늘린다. 모니터링·로그 과다: 샘플링 전략과 보존 기간을 조정하지 않으면 스토리지와 처리 비용이 급증한다. 오토스케일링 미스컨피그: HPA나 Cluster Autoscaler가 보수적으로 설정되거나 반응이 느리면 자원 회수가 지연된다. 가시성 부족: 태깅과 메트릭이 부재하면 비용 책임을 분리하기 어렵고, 무엇을 먼저 최적화해야 할지 판단할 수 없다. 체크리스트 예: 태그 도입 여부, 메트릭 수집 범위·보존 정책, 오토스케일 정책 점검. 관찰성 우선화 — 비용을 측정하고 가시화하는 실무 방법 노드·파드 수준의 자원 사용량을 정밀히 수집하는 것에서 출발합니다. CPU와 메모리의 요청·한도·실사용 지표를 Prometheus와 MetricServer로 집계하세요. 노드 타입별 단가와 클라우드 청구서(Cost Export)를 정기적으로 ...