대규모 쿠버네티스 스케줄링 성능 튜닝 체크리스트 AI 생성 이미지: 대규모 쿠버네티스 스케줄링 성능 튜닝 체크리스트 문제 정의 — 대규모 환경에서 스케줄링 병목이란 무엇인가 스케줄링 병목은 클러스터에서 파드가 제때 노드에 할당되지 못하는 상황을 말한다. 단기적으로는 지연(latency)이 증가하고, 중기적으로는 스케줄링 실패(타임아웃이나 바인드 오류)가 잦아진다. 장기적으로는 Pending 파드가 누적되어 백로그가 형성된다. 결과적으로 사용자 요청 지연, 롤아웃 지체, 자원 불균형, 재시도 폭주 같은 문제가 관찰된다. 주요 증상: 스케줄러 대기시간 증가로 인한 지연, 타임아웃 또는 반복 바인딩 오류에 따른 스케줄링 실패, 그리고 Pending 파드의 축적(백로그) 원인군: 컨트롤플레인: kube-scheduler의 CPU·메모리 포화, API 서버의 QPS 제한 및 watch 지연, etcd 응답 지연 노드: kubelet 응답 지연이나 불안정한 노드 상태, 리소스 사용 보고 지연, 네트워크 패킷 손실 워크로드: 대량 파드 동시 생성, 복잡한 affinity/taint/toleration 규칙, 초기화 단계가 긴(init-heavy) 컨테이너 스케일 영향 요약: 노드와 파드 수가 늘어나면 스케줄러 처리량(pods/sec)과 API 서버가 병목점이 된다. 이로 인해 watch/reflector의 재시도와 큐잉 지연이 급증하며 전체 반응성이 떨어진다. 실무 체크리스트 예: 먼저 kube-scheduler와 API 서버의 CPU 사용량, 큐 길이, watch 지연을 확인하고, 대량 파드 생성 테스트로 처리량 한계를 측정한다. 필요하다면 스케줄러 튜닝 또는 리밸런싱 전략을 적용해 병목을 완화한다. (대규모 쿠버네티스 스케줄링 성능 튜닝 체크리스트로 활용할 수 있다) 측정과 관찰성 확보 — 어떤 메트릭과 로그를 봐야 하는가 대규모 스케줄링 문제는 핵심 지표와 로그를 구조적으...