마이크로서비스 아키텍처(MSA)로의 전환은 개발의 민첩성을 가져왔지만, 동시에 인프라 비용의 통제 불능 상태를 초래하기도 했습니다. 특히 쿠버네티스(Kubernetes) 환경은 '어떻게' 설정하느냐에 따라 동일한 트래픽을 처리하더라도 비용 차이가 30%에서 최대 70%까지 발생할 수 있습니다. AWS EKS와 같은 관리형 서비스를 사용할 때 발생하는 '숨겨진 비용'을 찾아내고, 엔터프라이즈 환경에서 즉시 적용 가능한 비용 최적화 아키텍처를 설계하는 방법을 심층적으로 다룹니다.
1. 리소스 요청과 제한의 정밀 타격
비용 최적화의 시작점은 파드(Pod) 수준의 리소스 할당입니다. 많은 엔지니어가 requests(요청)와 limits(제한)를 혼동하거나, 안정성을 이유로 과도하게 높게 설정하는 경향이 있습니다. 하지만 클라우드 비용은 주로 requests 값에 의해 결정되는 노드 스케일링에 종속됩니다.
QoS 클래스와 비용의 상관관계
쿠버네티스는 리소스 설정에 따라 세 가지 QoS(Quality of Service) 클래스를 부여합니다. 비용 효율성을 위해서는 워크로드의 특성에 맞는 QoS 설계가 필수적입니다.
- Guaranteed: Requests와 Limits가 동일함. 핵심 데이터베이스나 미션 크리티컬 앱에 적합하지만 비용이 가장 높습니다.
- Burstable: Requests보다 Limits가 높음. 트래픽 변동이 심한 웹 서버에 적합하며, 리소스를 효율적으로 오버커밋(Overcommit)할 수 있어 비용 절감에 유리합니다.
- BestEffort: 리소스 설정 없음. 개발/테스트 환경이나 배치 작업에 적합하며 유휴 자원을 활용합니다.
적절한 리소스 값을 찾기 위해서는 VPA(Vertical Pod Autoscaler)를 'Recommend' 모드로 실행하여 실제 사용량 데이터를 수집한 후 값을 조정하는 것이 좋습니다.
2. 스팟 인스턴스와 Karpenter의 결합
AWS EC2 스팟 인스턴스를 활용하면 온디맨드 대비 최대 90%의 비용을 절감할 수 있습니다. 하지만 스팟 인스턴스의 중단(Interruption) 가능성은 프로덕션 환경 도입을 주저하게 만드는 요인입니다. 이를 기술적으로 해결하는 방법이 있습니다.
우아한 종료(Graceful Shutdown) 처리
스팟 인스턴스가 회수되기 2분 전에 경고가 발생합니다. 이를 감지하여 파드를 안전하게 다른 노드로 대피시켜야 합니다. AWS Node Termination Handler 혹은 Karpenter를 사용하면 이 과정을 자동화할 수 있습니다.
Karpenter를 이용한 지능형 프로비저닝
기존의 Cluster Autoscaler보다 더 빠르고 유연한 Karpenter는 비용 최적화의 핵심 도구입니다. 파드의 요구 사항에 딱 맞는 가장 저렴한 인스턴스 타입을 실시간으로 계산하여 노드를 생성합니다.
apiVersion: karpenter.sh/v1beta1
kind: Provisioner
metadata:
name: default
spec:
requirements:
- key: "karpenter.sh/capacity-type"
operator: In
values: ["spot"] # 스팟 인스턴스 우선 사용
- key: "node.kubernetes.io/instance-type"
operator: In
values: ["m5.large", "m5.xlarge", "c5.large"] # 다양한 패밀리 지정으로 가용성 확보
limits:
resources:
cpu: 1000
ttlSecondsAfterEmpty: 30 # 빈 노드는 30초 후 즉시 종료하여 비용 절감
3. 보이지 않는 비용: 네트워크와 스토리지
컴퓨팅 리소스 외에도 클라우드 청구서에서 상당한 비중을 차지하는 것이 데이터 전송료와 스토리지 비용입니다.
AZ 간 데이터 전송 최소화
AWS 환경에서 가용 영역(Availability Zone, AZ) 간의 데이터 전송은 비용을 발생시킵니다. 쿠버네티스 서비스가 트래픽을 로드밸런싱할 때 다른 AZ에 있는 파드로 트래픽을 보내지 않도록 설정해야 합니다.
Topology Aware Hints를 활성화하면 쿠버네티스 컨트롤 플레인이 동일한 AZ 내의 엔드포인트를 우선적으로 사용하도록 유도하여 전송 비용과 레이턴시를 동시에 줄일 수 있습니다.
EBS 볼륨 및 스냅샷 관리
파드가 삭제되어도 PersistentVolumeClaim(PVC) 정책이 Retain으로 설정되어 있다면 EBS 볼륨은 남아 계속 과금됩니다. 주기적으로 연결되지 않은(Unattached) EBS 볼륨을 스캔하여 삭제하는 스크립트나 정책이 필요합니다. 또한, 개발 환경에서는 고성능 IOPS 볼륨 대신 gp3와 같은 범용 볼륨을 사용하는 것이 경제적입니다.
4. FinOps 도입과 Kubecost 활용
기술적인 최적화만으로는 한계가 있습니다. 조직 차원에서 비용을 추적하고 책임을 부여하는 FinOps 문화가 정착되어야 합니다. 클라우드 비용은 통합 청구서로 나오기 때문에, 어떤 팀의 어떤 서비스가 비용을 유발했는지 파악하기 어렵습니다.
Kubecost를 통한 가시성 확보
Kubecost는 쿠버네티스 비용 모니터링의 표준 도구입니다. 다음과 같은 기능을 제공하여 비용 통제권을 확보할 수 있습니다.
- 네임스페이스/레이블 별 비용 분해: 팀별, 프로젝트별 비용을 정확히 산출합니다.
- 유휴 자원 식별: 할당되었으나 사용되지 않는 리소스를 시각화하여 Right-sizing을 돕습니다.
- 경고 알림: 예산 초과나 비용 급증 패턴이 감지될 때 Slack 등으로 알림을 보냅니다.
5. 지속적인 최적화 사이클 구축
쿠버네티스 비용 최적화는 일회성 이벤트가 아닙니다. 애플리케이션이 업데이트되고 트래픽 패턴이 변함에 따라 인프라 요구사항도 달라집니다.
| 단계 | 액션 아이템 | 사용 도구 |
|---|---|---|
| 측정 (Measure) | 네임스페이스/파드 별 비용 상세 분석 | Kubecost, AWS Cost Explorer |
| 분석 (Analyze) | 유휴 자원 및 오버 프로비저닝 식별 | Prometheus, Grafana |
| 최적화 (Optimize) | 리소스 사이징, 스팟 인스턴스 적용, 오토스케일링 튜닝 | Karpenter, VPA, HPA |
| 검증 (Verify) | 성능 저하 여부 확인 및 비용 절감액 산출 | Load Testing Tools |
처음에는 VPA 추천 값을 기반으로 리소스를 조정하고, 그 다음 단계로 Karpenter를 도입하여 스팟 인스턴스 비중을 높이십시오. 마지막으로 Kubecost를 통해 비용 누수를 실시간으로 감시하는 체계를 갖춘다면, 클라우드 비용은 더 이상 예측 불가능한 리스크가 아닌 관리 가능한 운영 변수가 될 것입니다.
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