KEDA로 100만 TPS 로그 시스템 오토스케일링 구축
by DD
7개월 전
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100만 TPS 로그 시스템의 Fluentd, Loki에 KEDA를 도입하여 오토스케일링을 구현함
HPA의 한계로 인해 Prometheus 메트릭 기반의 KEDA를 활용, 유연한 스케일링을 달성함
KEDA와 클러스터 오토스케일링 연동을 통해 비용 절감 및 시스템 안정성을 확보함
HPA의 한계와 KEDA 도입 배경
HPA는 CPU, 메모리 사용률 기반으로 스케일링을 수행하지만, Fluentd 버퍼와 같은 특정 지표를 고려하지 못한다. 따라서 OOM Kill 발생 시, 평균 사용률 왜곡으로 인해 적절한 스케일 아웃이 어려웠다. KEDA는 이러한 한계를 극복하기 위해 도입되었다.
KEDA ScaledObject 설정 심층 분석
ScaledObject를 통해 Prometheus 메트릭을 기반으로 스케일링을 설정하고, 을 모니터링하여 스케일 아웃을 트리거링한다. 설정 오류로 인한 문제를 해결하기 위해 를 활용하여 스케일 아웃 정책을 제어했다.
