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🔹 개요이번 글에서는 Istio의 운영 비용을 절감하고, 성능을 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다.Istio는 서비스 메시 기능을 제공하는 강력한 도구지만,잘못된 설정으로 인해 불필요한 리소스 사용 증가 및 운영 비용 상승이 발생할 수 있습니다.이 글에서는 Istio의 비용을 줄이는 최적화 전략, 리소스 효율화 및 실전 적용 사례를 설명하겠습니다.🔹 1. Istio 운영 비용이 증가하는 원인Istio 운영 비용이 증가하는 주요 원인은 다음과 같습니다.✅ 1.1 불필요한 Sidecar Proxy 사용모든 Pod에 Sidecar(Envoy Proxy)를 주입하면 CPU 및 메모리 사용량이 증가합니다.네트워크 트래픽이 적거나 Sidecar가 필요하지 않은 서비스에도 자동으로 주입되면 불필요한 리소스 낭비가 ..

이 글에서는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색 성능을 최적화하는 방법을 다룹니다.특히, 벡터 데이터 압축(Quantization), 차원 축소(PCA, Autoencoder), 클라우드 비용 최적화 전략을 중심으로 실무적인 접근법을 설명합니다. ✅ 벡터 데이터 압축(Quantization)을 활용한 저장 공간 절약✅ 차원 축소(PCA, Autoencoder)로 검색 성능 개선✅ 클라우드 환경에서 벡터 데이터 비용 절감 전략 🚀 1. 벡터 데이터 최적화가 필요한 이유 벡터 데이터는 일반적으로 1536차원(OpenAI), 768차원(Hugging Face) 등 매우 고차원이므로, 저장 비용 및 검색 속도 최적화가 필수적입니다. ✅ 대규모 벡터 데이터가 초래하는 문제점 문제점설명해결책저장 공간 ..

1️⃣ Kubernetes에서 비용 최적화가 중요한 이유? Kubernetes는 클라우드 환경에서 자동 확장(Auto Scaling)과 리소스 조정을 지원하지만,잘못된 설정이 있으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다.  Kubernetes 비용 절감 & 리소스 최적화를 위해 어떤 전략을 사용할 수 있을까요? ✅ 불필요한 리소스 사용을 줄여 비용 절감✅ 자동 확장(Auto Scaling) 활용으로 최적의 리소스 배분✅ 리소스 요청(Requests) & 제한(Limits) 설정으로 효율적인 클러스터 운영  2️⃣ Kubernetes에서 비용이 발생하는 주요 원인 📌 불필요한 비용 발생 요인 ❌ 오버 프로비저닝(Over-Provisioning) → 필요 이상으로 많은 리소스를 할당❌ 미사용 리소스 유지 →..