Autoscaling on Joonlog

Kubernetes Autoscaling Overview

Fri, 22 Aug 2025 09:00:00 +0900

오토스케일링 종류

클러스터 레벨 오토스케일링
- 노드 풀의 VM 개수를 오토스케일링
- 클라우드 프로바이더와 같은 환경에서만 가능(EKS, GKE, AKS 등)
파드 레벨 오토스케일링
- 파드의 개수를 오토스케일링

수평적 파드 오토스케일링(HPA)

metrics-server 애드온이 필요
- 각 노드/파드가 사용하는 매트릭(CPU/MEM) 모니터링하고 데이터 수집하는 역할

동작원리

HPA 컨트롤러가 metrics-server에서 Pod 매트릭을 주기적으로 수집하고, 사전에 설정한 임계치 조건을 만족하면 파드의 개수를 자동으로 조정

HPA 동작 조건

기본값 30초 간격으로 Pod 사용량을 점검
임계값을 초과하면 Pod scale out
확장된 이후 3분 대기, scale in은 확장 이후 5분 대기

예시

myapp Deployment가 CPU 사용 평균 50%를 넘기면 Pod 개수가 늘어남
만약 CPU 사용률이 낮아지면, 5분 이후 Pod 개수를 줄임
Pod 개수는 최소 2개, 최대 10개 사이에서 조정됨

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apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
 name: myapp-hpa
spec:
 scaleTargetRef:
 apiVersion: apps/v1
 kind: Deployment
 name: myapp
 minReplicas: 2
 maxReplicas: 10
 metrics:
 - type: Resource
 resource:
 name: cpu
 target:
 type: Utilization
 averageUtilization: 50

애플리케이션 지표 기반 오토스케일링도 가능하지만, prometheus와 같은 툴과 연동 필요