Kubernetes HPA 과도한 스케일링 원인 진단 및 대응 가이드 AI 생성 이미지: Kubernetes HPA 과도한 스케일링 원인 진단 문제 정의 — HPA가 과도하게 스케일링하는 증상과 위험 HPA의 과도한 스케일링은 대체로 두 가지 형태로 나타납니다. 하나는 짧은 주기로 빈번히 증감하는 플래핑으로 운영의 안정성을 해치는 경우이고, 다른 하나는 트래픽 버스트나 설정 오류로 인해 수십에서 수백 레플리카로 갑작스럽게 폭발적으로 확장되어 비용과 인프라 한계를 압박하는 경우입니다. Kubernetes HPA 과도한 스케일링 원인 진단에서는 이 두 유형을 구분하는 것이 진단의 출발점입니다. 주요 증상: 잦은 스케일 업/다운으로 인한 불안정, 목표치 근처에서 반복적으로 왕복(oscillation), 단번에 비정상적으로 큰 확장, 그리고 메트릭 지연이 쌓여 증폭되는 현상 원인 짐작 포인트: 메트릭 노이즈(짧은 윈도우), 비현실적 임계값/타겟 설정, 지나치게 민감한 스케일 정책(짧은 쿨다운·높은 증분 허용), 버스트성 트래픽, 메트릭 수집 지연 또는 잘못된 측정 대상(예: pod-level 대신 container-level). 실무 체크리스트 예: 윈도우 길이, 타겟값, 쿨다운, 메트릭 소스를 우선 점검하세요. 비용 영향: 불필요한 클러스터 자원 소비로 직·간접 비용이 증가합니다. 노드 프로비저닝 비용, 네트워크 사용료, 그리고 운영자 대응에 드는 시간 비용이 늘어납니다. 서비스 영향: 빈번한 인스턴스 시작·종료로 레이턴시가 악화될 수 있습니다. 캐시 미스나 커넥션 손실이 발생하고, 스케줄러·API 서버의 부하가 커지며, 노드 자원 단편화로 OOM이나 스로틀링 같은 장애가 연쇄적으로 발생할 위험이 있습니다. HPA의 동작 원리와 핵심 설정 항목 살펴보기 Kubernetes HPA는 관측된 메트릭을 바탕으로 desiredReplicas를 계산해 ReplicaSet이나 Deployment의 크기를 조정합니다. 이 동작 과정...