Kubernetes HPA 튜닝: 지연과 스케일링 실패를 가리키는 핵심 지표와 대응 AI 생성 이미지: Kubernetes HPA 튜닝시 지연·스케일링 실패 지표 문제 정의 — HPA가 지연되거나 예상과 다르게 스케일링할 때 서비스 영향 응답 지연 증가: 요청이 큐에 쌓이고 처리 지연이 발생해 SLO/SLA를 위반할 수 있습니다. 사용자 경험도 악화됩니다. 가용성 저하: 과소 스케일링이면 타임아웃과 오류율이 상승합니다. 반대로 과다 스케일링은 비용 증가와 리소스 분산으로 오히려 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 운영 부담 증가: 잦은 플랩(빈번한 up/down)과 예측 불가능한 노드 압박으로 운영 복잡도가 높아집니다. 모니터링과 대응에 더 많은 노력이 필요합니다. 흔한 증상 스케일업/스케일다운 반응 지연: 목표 메트릭에 도달했음에도 파드 수가 늦게 변경됩니다. Kubernetes HPA 튜닝시 지연·스케일링 실패 지표로 자주 관찰되는 증상입니다. 지속적인 과부하: CPU나 메모리 임계치에 자주 도달하거나 컨테이너 내부 대기열이 늘어납니다. 결과적으로 서비스가 안정적으로 버티지 못합니다. 빈번한 트래픽 변동에 따른 플랩: 짧은 주기로 재조정이 반복되어 불필요한 리소스 낭비가 발생합니다. 스케일 이벤트 실패 또는 에러 로그: 권한 문제, API 호출 실패, 또는 메트릭 수집 오류가 원인일 수 있습니다. 시작 지연 문제: 파드 프로비저닝, 이미지 풀링, 런타임 초기화에 시간이 많이 걸리는 경우 실제 스케일 반영이 지연됩니다. 실무 체크리스트 예: readiness/liveness와 프로브 설정 점검, 컨테이너 이미지와 초기화 스크립트 최적화, HPA의 타겟·메트릭·cooldown 값 검토. 스케일 지연을 알려주는 핵심 메트릭들 아래 항목은 HPA가 추천한 스케일 시점과 실제 스케일 간의 지연...