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[if(kakaoAI)2024] 카카오페이증권의 Kubernetes 지능형 리소스 최적화 (feat. Dr.Pym Project 공유)

문제IDC 온프레미스 노드 리소스가 부족하고 EKS 비용이 증가했으며, 수동 대응으로 OOM/스로틀링이 잦고 적정 리소스 산정 기준이 없었다.
접근Prometheus recording rule로 CPU 99p, 메모리 최댓값에 마진 15~20%를 더해 권장값을 산출하고, KEDA로 CPU 100%/메모리 80% 임계 기반 오토스케일을 한다. Check Enough Pod, Scheduled Scaling, RPS Volatility 검사를 추가한다.
결과운영환경 CPU 54%, 메모리 32%를 절감하고 EKS 비용 21%를 줄였다. IDC 워커노드는 18% 여유가 생겼다.
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