YG Tech Blog

✅ 목표: MinIO의 성능 테스트와 스트레스 테스트를 통해,대규모 데이터 처리 시 발생할 수 있는 성능 문제를 식별하고, 최적화 방안을 실습합니다.🔎 이번 글에서 수행할 작업 요약MinIO 성능 테스트 개념 이해MinIO 성능 테스트 도구 소개MinIO 스트레스 테스트 설정 및 실행성능 최적화 및 문제 해결을 위한 팁🧠 1단계: MinIO 성능 테스트 개념 이해이 단계의 목적: MinIO 성능 테스트의 중요성을 이해하고,성능 테스트를 통해 성능 병목을 찾아내는 방법을 배웁니다.성능 테스트는 MinIO 클러스터가 높은 부하에서 어떻게 동작하는지 평가하는 과정입니다.스트레스 테스트는 최대 부하를 시뮬레이션하여 시스템의 한계를 확인하는 과정입니다.성능 문제를 사전에 파악하고 최적화하기 위해서는 성능 테스..

쿠버네티스에서 애플리케이션의 부하가 증가할 때 자동으로 Pod 개수를 조정하는 것이 중요합니다.이를 위해 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)를 활용하여 CPU 및 메모리 사용량을 기준으로 동적으로 확장하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들  1. HPA를 활용한 CPU 기반 자동 확장 설정 2. HPA를 활용한 메모리 기반 자동 확장 설정 3. HPA의 동작 방식 및 리소스 활용 최적화 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ HPA를 활용한 CPU 기반 자동 확장 설정 ❓ 문제 상황 운영팀에서 애플리케이션의 CPU 부하가 증가할 경우, Pod의 개수를 자동으로 확장해야 합니다.CPU 사용률이 50%를 초과하면 ..

쿠버네티스에서 Pod이 과도한 리소스를 사용하면 클러스터 전체 성능에 영향을 줄 수 있습니다.따라서 CPU 및 메모리 사용량을 적절하게 설정하여 리소스를 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다.이 글에서는 Pod의 리소스 요청(Request) 및 제한(Limit)을 설정하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들  1. Pod의 CPU 및 메모리 요청(Request) 설정 2. Pod의 CPU 및 메모리 제한(Limit) 설정 3. 리소스 요청(Request)과 제한(Limit)을 활용한 최적의 운영 전략 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ Pod의 CPU 및 메모리 요청(Request) 설정 ❓ 문제 상황 운영팀에서 애플리케이션이 실..

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 →..