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🔹 개요이번 글에서는 Istio에서 발생하는 네트워크 성능 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.Istio는 서비스 메시 기능을 제공하지만, 잘못된 설정 또는 과도한 네트워크 부하로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다.특히 높은 레이턴시(Latency), 패킷 손실(Packet Loss), 요청 타임아웃(Request Timeout) 등의 문제가 발생할 수 있습니다.이 글에서는 네트워크 성능 문제의 주요 원인, 디버깅 방법 및 해결책을 설명하겠습니다.🔹 1. Istio 네트워크 성능 저하 원인  문제 유형 설명 높은 레이턴시 (Latency 증가)과도한 트래픽 필터링, 잘못된 설정으로 인해 응답 시간이 증가패킷 손실 (Packet Loss)네트워크 혼잡 또는 Envoy Proxy의 리소스 부족으로..

쿠버네티스 클러스터를 운영할 때, 리소스 사용량을 최적화하고 성능을 튜닝하는 것은 클러스터 안정성과 운영 비용 절감에 중요한 요소입니다.이 글에서는 쿠버네티스 환경에서 노드 및 Pod의 리소스를 효율적으로 관리하고 성능을 최적화하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들  1. 리소스 요청(Request) 및 제한(Limit) 설정을 통한 클러스터 안정성 향상 2. Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 및 Vertical Pod Autoscaler(VPA)를 활용한 동적 리소스 최적화 3. kubectl 및 모니터링 도구(Prometheus, Metrics Server)를 활용한 성능 분석 및 리소스 튜닝 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결..

쿠버네티스에서는 애플리케이션 부하가 증가할 때, 자동으로 리소스를 확장하여 서비스 안정성을 유지해야 합니다.이를 위해 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)와 Cluster Autoscaler를 연동하여 Pod 및 노드 수준에서 자동 확장하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들  1. HPA를 활용한 Pod 자동 확장 설정 2. Cluster Autoscaler와 HPA를 연동하여 리소스 최적화 3. kubectl을 활용한 HPA 및 Cluster Autoscaler 작동 상태 모니터링 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ HPA를 활용한 Pod 자동 확장 설정 ❓ 문제 상황 운영팀에서 트래픽 증가 시 Pod이 자..

쿠버네티스 클러스터에서는 노드 장애가 발생했을 때 자동으로 복구되지 않으면 서비스에 영향을 줄 수 있습니다.이를 방지하기 위해 Cluster Autoscaler를 활용하여 장애가 발생한 노드를 자동으로 교체하고, 필요한 경우 노드를 동적으로 추가하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들  1. Cluster Autoscaler를 활용한 노드 자동 스케일링 및 장애 노드 복구 2. 노드 장애 감지 및 자동 교체 설정 3. kubectl 명령어를 활용한 노드 상태 모니터링 및 스케일링 로그 확인 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ Cluster Autoscaler를 활용한 노드 자동 스케일링 및 장애 노드 복구 ❓ 문제 상황 운영팀에..

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 HorizontalPodAutoscaler(HPA)는 Pod의 개수를 자동으로 조절하지만, 클러스터 내 리소스가 부족하면 확장이 제한될 수 있습니다.이를 해결하기 위해 Cluster Autoscaler를 연동하면, 필요한 경우 노드를 자동으로 추가하여 확장성을 극대화할 수 있습니다.이번 글에서는 HPA와 Cluster Autoscaler를 함께 설정하여 원활한 확장 환경을 구축하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들 1️⃣ HPA 적용 후 노드 리소스 부족 시 확장 문제 발생2️⃣ Cluster Autoscaler 연동을 통한 자동 노드 확장 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ HPA 적용 후 노드 리소스 부족 시..

쿠버네티스의 HorizontalPodAutoscaler(HPA)는 CPU뿐만 아니라 메모리 및 사용자 정의 메트릭을 기반으로도 확장할 수 있습니다.이번 글에서는 메모리 사용량을 기반으로 HPA를 설정하는 방법과 사용자 정의 메트릭(Custom Metrics)으로 확장하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들 1️⃣ 메모리 사용량을 기반으로 자동 확장2️⃣ 사용자 정의 메트릭(Custom Metrics) 기반 확장 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ 메모리 사용량을 기반으로 자동 확장 ❓ 문제 상황 운영팀에서 CPU 사용량이 아니라 메모리 사용량을 기준으로 HPA를 설정해야 하는 요구사항이 생겼습니다.애플리케이션이 메모리를 많이 사..

쿠버네티스에서 HorizontalPodAutoscaler(HPA)는 애플리케이션의 부하에 따라 자동으로 Pod 개수를 조절하는 기능을 제공합니다.이번 글에서는 기본적인 HPA 설정 방법과 CPU 사용량을 기반으로 Pod을 자동 확장하는 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들 1️⃣ 기본적인 HPA 설정 및 적용2️⃣ CPU 사용량을 기반으로 자동 확장 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ 기본적인 HPA 설정 및 적용 ❓ 문제 상황 운영팀에서 애플리케이션의 부하가 증가할 경우 Pod 개수를 자동으로 조절하는 기능이 필요합니다.기본적으로 Pod의 개수를 수동으로 조절하는 것이 아니라, CPU 사용량을 기준으로 자동으로 확장되도록 설정해..

이 글에서는 PostgreSQL pgvector를 기반으로 한 AI 검색 시스템을 확장하고 운영하는 방법을 다룹니다.특히, 트래픽 증가에 대비한 확장 전략, Multi-Region 배포, 장애 복구(Failover) 및 성능 최적화 방안을 중심으로 설명합니다. ✅ 벡터 검색 시스템의 트래픽 확장 전략 (수평/수직 확장)✅ Multi-Region 데이터베이스 배포 및 글로벌 서비스 운영✅ 고가용성을 위한 장애 복구 및 Failover 전략 🚀 1. pgvector 기반 AI 검색 시스템의 확장 전략 AI 검색 시스템은 사용량이 증가할수록 데이터베이스 부하가 증가하기 때문에 확장성이 중요합니다.확장 방식에는 수직 확장(Vertical Scaling) 과 수평 확장(Horizontal Scaling) 이 있..

쿠버네티스에서 애플리케이션이 증가하는 트래픽을 자동으로 처리하고, 장애 발생 시 빠르게 대응하는 방법은 필수적입니다.이번 글에서는 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)와 Pod 장애 감지를 위한 Liveness & Readiness Probe 설정 방법을 다룹니다. 📌 글에서 다루는 상황들 1️⃣ Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 적용2️⃣ Liveness & Readiness Probe 설정 각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다. 1️⃣ Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 적용 📍 상황 설명 운영팀에서 트래픽이 증가할 때 자동으로 Pod 개수를 확장하여 처리량을 유지하도록 설정하려 합..