배경 멀티클러스터 장애예측 아키텍처 CI/CD와 운영 프로세스 통합 보안, 거버넌스, 비용 고려 예시: 예측 모델 기반 알림 파이프라인 FAQ 결론 멀티클러스터 쿠버네티스 장애예측 알림에 AI 활용 구현기: 아키텍처, 거버넌스, 리스크 관리 배경 엔터프라이즈 환경에서 쿠버네티스는 이미 멀티클러스터·멀티리전 구조가 기본이 되었습니다. 이때 가장 큰 운영 리스크는 장애의 조기 징후를 놓쳐 서비스 연쇄적인 불안정으로 이어지는 상황입니다. AI 기반 예측 모델을 활용하면 문제 발생 전 시점에서 알림을 주어 SRE와 개발 조직이 대응할 시간을 확보할 수 있습니다. 본 글은 제가 담당한 조직에서 실제로 추진한 멀티클러스터 장애예측 알림 기능의 구조와 이를 CI/CD 파이프라인에 녹여내는 방법, 그리고 팀 리더 관점에서 성공적으로 운영하기 위한 보안·비용·거버넌스 포인트를 공유합니다. 멀티클러스터 장애예측 아키텍처 멀티클러스터 환경에서는 예측 데이터의 원천이 다양합니다. 각 클러스터의 Metrics API, 로그 수집 파이프라인, 이벤트 스트림을 통합한 데이터 레이크를 구성하고 모델이 접근하기 쉬운 형태로 정규화하는 것이 중요합니다. 저희는 경량화된 inference 서비스를 각 리전에 배치하고, 중앙 제어 플레인에서 알림 정책을 관리하는 구조를 채택했습니다. 이렇게 하면 모델 업데이트와 정책 변경이 개별 클러스터에 영향을 최소화한 채 반영될 수 있습니다. 아키텍처 구성 요소 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. - 데이터 파이프라인(Log, Metrics, Events) - 피처 엔지니어링 및 전처리 서비스 - 모델 Inference API (클러스터별 경량 서비...