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1️⃣ 개요 쿠버네티스에서 ReplicaSet은 Pod의 개수를 일정하게 유지하지만, 클러스터의 리소스가 부족하면 새로운 Pod를 실행할 수 없는 문제가 발생할 수 있습니다.예를 들어, ReplicaSet이 5개의 Pod를 실행하려 해도 노드의 CPU나 메모리가 부족하면 일부 Pod가 Pending 상태로 멈추게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 Cluster Autoscaler를 활용하면 자동으로 노드를 확장하여 Pod가 정상적으로 실행될 수 있도록 조정할 수 있습니다.이번 글에서는 ReplicaSet과 Cluster Autoscaler를 활용하여 리소스를 최적화하는 방법을 설명하겠습니다. 2️⃣ Cluster Autoscaler란? ✅ Cluster Autoscaler의 역할 Cluster Autos..

1️⃣ 개요 쿠버네티스에서 Pod의 리소스 관리는 원활한 운영을 위해 필수적인 요소입니다. 단순히 Pod를 배포하는 것만으로 끝이 아니라, 적절한 CPU와 메모리 설정을 하지 않으면 리소스를 과도하게 사용하거나 OOM(Out of Memory) 오류로 인해 컨테이너가 비정상적으로 종료되는 문제를 겪을 수 있습니다. 실무에서는 리소스를 효과적으로 설정하는 것이 중요하며, 적절한 요청(requests)과 제한(limits) 값을 설정하지 않으면 클러스터의 전체적인 안정성을 해칠 수도 있습니다. 저 역시 처음 쿠버네티스를 운영할 때, Pod가 정상적으로 배포되었지만 예상치 못한 OOM 오류로 서비스가 중단되는 경험을 했습니다. 이 글에서는 Pod의 CPU 및 메모리 관리 원리와 OOM 오류의 원인과 해결 방법..