K8s HPA 과잉 스케일링: 비용과 성능의 트레이드오프 관리 AI 생성 이미지: K8s HPA 과잉 스케일링으로 인한 비용·성능 트레이드오프 문제 정의 — HPA 과잉 스케일링이란 무엇인가 쿠버네티스의 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)는 CPU, 메모리 또는 커스텀 메트릭을 바탕으로 파드 수를 자동으로 조정해 SLO를 지키고 리소스 낭비를 줄이는 도구다. 과잉 스케일링은 실제 트래픽이 이를 필요로 하지 않는데도 불필요하게 파드 복제본이 과다 생성되는 상태를 뜻한다. 발생 원인: 지나치게 낮은 목표 임계값, 노이즈·버스트성 메트릭, 메트릭 지연이나 스파이크, 부정확한 resource requests/limits, 짧은 안정화(스케일 다운) 윈도우 전형적 시나리오: 외부 지표의 순간적 급등으로 다수의 파드가 늘어나고, 메트릭이 정상화되어도 다운스케일이 늦어 비용이 계속 발생한다 핵심 트레이드오프는 비용과 성능 사이의 균형이다. 이는 K8s HPA 과잉 스케일링으로 인한 비용·성능 트레이드오프의 본질이기도 하다. 여분의 복제본은 지연 시간과 오류율을 낮춰 사용자 경험을 개선하지만, 그만큼 클러스터 용량과 노드 비용, 운영 복잡도가 커진다. 반대로 보수적으로 스케일링하면 비용은 절감되지만 피크 대응 능력과 SLO 달성 가능성이 떨어질 수 있다. 실무 체크리스트(우선순위): 1) 목표 임계값 재검토, 2) 메트릭 필터링으로 노이즈 제거, 3) 안정화 윈도우 연장, 4) resource requests/limits 정확화 — 이 네 가지를 먼저 점검하라. 원인 분석 — 과다 스케일링을 촉발하는 설정과 워크로드 특성 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)가 과도하게 확장하는 주된 원인은 설정값과 메트릭 특성의 불일치입니다. 주요 원인과 특징은 다음과 같습니다: 잘못된 목표치(Target) : CPU, 메모리, RPS 등 설정된 목표가 실제 SLO보다 낮거나 현실과 ...