AI 기반 Kubernetes Autoscaling으로 미래를 준비하세요!

현대 애플리케이션의 효율적인 자원 관리는 필수입니다. Kubernetes의 자동 확장 기능은 뛰어난 성능을 보장하기 위해 개발되었지만, 기존 방식은 현재 수요에 반응할 뿐 미래를 예측하지 못한다는 한계가 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝(ML)을 활용하여 Kubernetes에서 AI 기반의 자동 확장을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 접근법은 애플리케이션의 안정성과 성능을 개선할 뿐만 아니라 비용도 절감하여 동적 워크로드를 처리하는 데 최적화된 솔루션을 제공합니다.

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Kubernetes의 Auto-Scaling 이해하기

Kubernetes에서 자동 확장은 컨테이너화된 애플리케이션의 실행 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 기능입니다. 이 기능은 애플리케이션이 적절한 자원을 항상 사용할 수 있도록 하며, 수동 개입 없이 자원을 동적으로 조정해 애플리케이션 성능을 유지하고 자원 사용을 최적화합니다.

주요 Autoscaling 방식

1. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): CPU 사용률이나 사용자 정의 메트릭과 같은 데이터를 기반으로 Pod 복제본 수를 조정합니다.
2. Vertical Pod Autoscaler (VPA): 개별 Pod의 CPU 및 메모리 자원 요청과 제한을 조정합니다.
3. Cluster Autoscaler: 클러스터의 전체 자원 사용량에 따라 노드 수를 조정합니다.
4. Custom Metrics: Prometheus와 같은 외부 모니터링 도구를 사용하여 맞춤 메트릭을 제공합니다.

하지만 기존 방식은 주로 현재 상태에 반응하기 때문에 급격한 트래픽 변동에는 대응이 어렵습니다.

AI 기반 예측 확장 (Predictive Scaling) 개념

AI 기반 예측 확장은 과거 데이터를 분석하여 미래의 수요를 예측하고, 자원 할당을 선제적으로 조정합니다. 머신러닝 모델은 애플리케이션의 성능 데이터, 트래픽 패턴, 사용 추이를 분석해 트래픽 급증이나 감소를 예측합니다. 예를 들어, 대규모 쇼핑몰의 세일 기간에는 트래픽이 급증할 가능성이 높습니다. 예측 확장은 이러한 패턴을 학습하여 트래픽 증가 전에 자원을 준비함으로써 성능 저하를 방지합니다.

AI 기반 Autoscaling 구현하기

데이터 수집

먼저 애플리케이션의 과거 성능 데이터와 메트릭을 수집해야 합니다. Prometheus를 활용하여 Kubernetes 클러스터에서 시간 시리즈 데이터를 수집할 수 있습니다.

1. Helm을 사용하여 Prometheus를 설치합니다:

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus prometheus-community/prometheus
helm repo update

1. values.yaml 파일에서 스크레이프 설정을 업데이트합니다:

scrape_configs:
  - job_name: <job_name>
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    scrape_interval: 5s
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
        action: keep
        regex: <label_name>

1. 설정 적용:

helm upgrade -i prometheus prometheus-community/prometheus -f values.yaml

머신러닝 모델 학습

수집된 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 학습시킵니다. 여기에서는 간단한 Neural Network 예제를 사용합니다:

from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    keras.layers.Dropout(0.3),
    keras.layers.Dense(32, activation='relu', kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)),
    keras.layers.Dense(1)
])

모델은 Prometheus 메트릭을 사용해 학습한 후, Kubernetes 클러스터에 배포하여 실시간으로 작동하도록 구성합니다.

Kubernetes와 통합

모델을 Autoscaler로 설정하고 Prometheus와 통합하여 원하는 Pod 복제본 수를 메트릭으로 제공합니다:

from prometheus_client import Gauge

desired_replicas = Gauge('custom_autoscaler_desired_replicas', 'Desired number of replicas based on ML model', ['namespace', 'deployment'])

values.yaml 파일에서 Autoscaler 메트릭 수집 설정:

- job_name: <job_name>
  kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
  scrape_interval: 15s
  metrics_path: /metrics
  relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
      action: keep
      regex: <label>

아키텍처 개요

1. Prometheus: 클러스터 메트릭 수집
2. ML Autoscaler: 메트릭 기반 예측 및 Pod 복제본 수 제공
3. HPA: Prometheus에서 예측된 메트릭을 가져와 Pod 스케일 조정

간단한 사용 예제

1. Prometheus와 Autoscaler를 클러스터에 배포합니다.
2. Prometheus에서 제공한 메트릭을 사용해 머신러닝 모델을 학습시킵니다.
3. Autoscaler를 통해 HPA가 실시간으로 Pod 복제본 수를 조정하도록 설정합니다.

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결론

AI 기반 Autoscaling은 Kubernetes 자원 관리의 새로운 표준을 제시합니다. 이 솔루션은 기존 방식의 한계를 극복하며, 효율적이고 안정적인 애플리케이션 운영을 지원합니다. 특히 트래픽 변동이 큰 환경에서 비용 최적화와 사용자 경험 개선을 동시에 달성할 수 있습니다. 이제 AI를 활용해 Kubernetes에서 한 차원 높은 자동 확장을 경험해보세요!

https://medium.com/@shivangx27/ai-powered-kubernetes-autoscaler-1590a5207b4e

AI Powered Kubernetes Autoscaler