엔터프라이즈 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 AI 생성 이미지: 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 문제 정의와 목표 설정 — 왜 비용 효율화가 필요한가 대규모 Kubernetes 환경에서는 비용이 시간에 따라 꾸준히 늘기도 하고, 예기치 않은 스파이크를 보이기도 합니다. 흔히 관찰되는 패턴은 장기간 사용되지 않는 노드·볼륨의 유휴 비용, 요청과 리소스 할당의 불일치로 인한 과다 예약, 그리고 네트워크 요금이나 스냅샷 같은 부수 비용의 누적입니다. 근본 원인은 부정확한 리소스 사이징, 네임스페이스별 거버넌스 부재, 오토스케일 정책의 미비, 그리고 개발용 클러스터의 과도한 프로비저닝 관행 등으로 정리할 수 있습니다. 이러한 문제는 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 관점에서 반드시 다뤄야 합니다. 이해관계자: 플랫폼 SRE, 서비스 오너(개발팀), 클라우드 재무/FinOps, 보안 및 거버넌스 팀 핵심 KPI 설정: 총비용 (Total Cloud/K8s Spend) — 월별·분기별로 추적 단위 리소스당 비용 (예: vCPU당 비용, GB당 메모리 비용, PersistentVolume당 비용) 리소스 사용률 (CPU/메모리 평균·P95, 노드 활용률, Pod 밀도) 목표 예시: 3개월 내 총비용 15% 절감, 노드 평균 채움률을 20%포인트 향상, 불필요한 PV 90% 제거. 실무 체크리스트 예: 주기적 미사용 PV·이미지 정리, 네임스페이스별 비용 센터와 할당량 설정, 오토스케일 정책 점검 및 튜닝. 관찰성 및 비용 배분 설계 — 무엇을 측정하고 태깅할 것인가 대규모 클러스터의 비용 정확도를 높이려면 메트릭, 로그, 트레이스를 결합한 멀티소스 계측이 필수다. 핵심 측정값은 네임스페이스·애플리케이션·태그별 CPU·메모리 실사용량, 요청·리밋 대비 실제 사용률, 노드·GPU·스토리지...