autoscaling (2) 썸네일형 리스트형 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.Kubernetes의 Auto-Scaling 이해하기Kubernetes에서 자동 확장은 컨테이너화된 애플리케이션의 실행 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 기능입니다. 이 기능은 애플리케이션이 적절한 자원을 항상 사용할 수 있도록 하며, 수동 개입.. [AutoScaling] Kubernetes AutoScaling에 대해 알아보기! Kubernetes AutoScaling은 Kubernetes 클러스터 내의 애플리케이션 리소스를 자동으로 확장하거나 축소하는 기능을 말합니다. 이를 통해 애플리케이션의 부하 변화에 따라 리소스를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Kubernetes에서 제공하는 주요 AutoScaling 메커니즘에는 다음이 포함됩니다:Horizontal Pod Autoscaler (HPA): 애플리케이션의 부하에 따라 파드(Pod)의 수를 자동으로 조정합니다.Vertical Pod Autoscaler (VPA): 각 파드에 할당된 CPU와 메모리 리소스를 자동으로 조정합니다.Cluster Autoscaler (CA): 클러스터의 노드 수를 자동으로 조정하여 클러스터 내의 리소스를 최적화합니다.주요 AutoScaling 메.. 이전 1 다음
