쿠버네티스 성능 모니터링: 최적화를 위한 도구 및 기술

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하고 확장하는 사실상의 표준이 되었습니다. 강력한 자동화 기능을 갖추고 있지만, 최적의 성능, 안정성 및 비용 효율성을 보장하려면 세심한 모니터링이 필요합니다. 리소스 사용량, 지연 시간 및 클러스터 상태에 대한 적절한 가시성 없이는 애플리케이션이 예기치 않은 스로틀링, 연쇄 장애 또는 과도한 인프라 비용으로 인해 성능 저하를 겪을 수 있습니다. 이 가이드에서는 쿠버네티스 성능을 모니터링하고 최적화하기 위한 필수 도구와 실행 가능한 기술을 살펴봅니다.

효과적인 쿠버네티스 성능 모니터링은 원시 리소스 사용량과 애플리케이션 경험 사이의 격차를 해소합니다. 클러스터, 노드, 파드 및 컨테이너 전반의 핵심 지표를 이해함으로써 반응적 문제 해결에서 선제적 최적화로 나아갈 수 있습니다. 여기에는 적절한 리소스 경계 설정, 확장 메커니즘 조정 및 컨트롤 플레인 자체의 효율적인 작동 보장이 포함됩니다.

쿠버네티스 성능 모니터링의 핵심 개념

쿠버네티스의 성능 모니터링은 세 가지 주요 영역에서 메트릭을 캡처하고 해석하는 것을 중심으로 이루어집니다: 인프라 계층(노드/네트워크), 오케스트레이션 계층(컨트롤 플레인/Kubelet) 및 애플리케이션 계층(컨테이너/파드).

주요 메트릭 카테고리

포괄적인 감독을 달성하기 위해 다음 중요 메트릭 카테고리에 집중하십시오:

리소스 활용률: 노드 및 개별 컨테이너에 대한 CPU 사용량, 메모리 소비량, 네트워크 I/O 및 디스크 처리량.
지연 시간 및 처리량: 요청 처리 시간(API 서버, 애플리케이션 엔드포인트) 및 초당 처리되는 요청 수.
가용성 및 상태: 파드 재시작률, 준비/활성 프로브 실패 및 노드 준비 상태.
확장 메트릭: HPA 활용률, 관찰된 부하 대 원하는 복제본 수, 확장 이벤트 빈도.

리소스 요청 및 제한의 중요성

성능 관리의 가장 기본적인 측면 중 하나는 파드 사양에서 resources.requests 및 resources.limits를 올바르게 설정하는 것입니다. 이러한 설정은 스케줄링, 서비스 품질(QoS) 및 스로틀링 동작에 직접적인 영향을 미칩니다.

요청(Requests): 스케줄링을 위해 최소한의 리소스를 보장합니다. 요청이 너무 낮으면 파드가 노드에 과도하게 할당되어 경쟁을 유발할 수 있습니다.
제한(Limits): 최대 한도를 정의합니다. 컨테이너가 CPU 제한을 초과하면 스로틀링됩니다. 메모리 제한을 초과하면 OOMKilled(메모리 부족으로 종료)됩니다.

모범 사례: 항상 과거 사용량을 기반으로 합리적인 요청을 설정하고, 비핵심 워크로드의 경우 제한을 요청보다 약간 높게 설정하거나, 스로틀링을 피해야 하는 미션 크리티컬 시스템의 경우 제한을 요청과 엄격하게 일치시킵니다.

필수 쿠버네티스 모니터링 도구

최신 쿠버네티스 환경은 성능 데이터를 수집, 저장 및 시각화하기 위해 표준화된 오픈 소스 도구 세트에 의존합니다.

1. Prometheus: 메트릭 수집을 위한 사실상의 표준

Prometheus는 쿠버네티스에서 시계열 메트릭을 수집하기 위한 업계 선도적인 도구입니다. 이는 서비스, 노드 및 내부 구성 요소에서 노출하는 메트릭 엔드포인트를 스크래핑하여 작동합니다.

핵심 구성 요소:

cAdvisor: Kubelet에 통합되어 노드에서 실행되는 모든 컨테이너에 대한 리소스 사용량 메트릭을 자동으로 검색하고 노출합니다.
Node Exporter: 각 노드에서 실행되어 호스트 수준 메트릭(디스크 I/O, 네트워크 통계, 하드웨어 상태)을 노출합니다.
Kube-State-Metrics (KSM): 배포(Deployments), 파드(Pods), 노드(Nodes)와 같은 쿠버네티스 객체 상태를 Prometheus 메트릭으로 변환하며, 이는 오케스트레이션 상태 모니터링에 중요합니다.

예시: 스크래핑 구성 (간소화됨)

Prometheus는 서비스 검색 통합을 기반으로 대상을 스크랩합니다. 예를 들어, 포트 8080에서 메트릭을 노출하는 애플리케이션을 실행하는 서비스를 검색하는 경우:

- job_name: 'kubernetes-pods'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: pod
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
    action: keep
    regex: true
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
    action: replace
    target_label: __address__
    regex: (.+)
    replacement: '$1'

2. Grafana: 시각화 및 대시보드

Prometheus가 데이터를 저장하는 동안, Grafana는 시각화 계층을 제공합니다. 이는 Prometheus에 데이터 소스로 연결하여 사용자가 풍부하고 상황 인지적인 대시보드를 구축할 수 있도록 합니다.

최적화 팁: 커뮤니티에서 제공하는 Grafana 대시보드(예: Kubelet, Node Exporter 및 Prometheus 자체용으로 설계된 대시보드)를 활용하여 처음부터 대시보드를 생성하지 않고도 기준 가시성을 신속하게 확보하십시오.

3. Alertmanager: 선제적 알림

Alertmanager는 Prometheus에서 보낸 알림을 처리합니다. 알림을 그룹화, 집계, 무음 처리하고 적절한 수신자(Slack, PagerDuty, 이메일)에게 라우팅합니다. 효과적인 알림은 성능 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 해결되도록 보장합니다.

성능 최적화 기술

모니터링 데이터는 실행 가능한 변경 사항을 유도하는 데 사용될 때만 가치가 있습니다. 다음은 관찰된 메트릭을 활용하는 기술입니다.

HPA 및 VPA를 사용한 확장 최적화

쿠버네티스는 리소스 할당을 자동으로 관리하기 위해 수평적 파드 자동 스케일러(HPA) 및 수직적 파드 자동 스케일러(VPA)를 제공합니다.

수평적 파드 자동 스케일러 (HPA)

HPA 효과를 모니터링하려면 관찰된 메트릭을 대상과 비교해야 합니다. CPU 활용률이 지속적으로 대상 임계값에 도달하여 잦은 확장 이벤트가 발생하는 경우, 대상을 조정하거나 안정화 기간을 조정해야 할 수 있습니다.

CPU 기반 HPA 정의 예시:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70 # 평균 CPU 사용량이 70% 초과 시 확장

수직적 파드 자동 스케일러 (VPA)

VPA는 과거 사용량을 모니터링하여 최적의 리소스 요청 및 제한을 자동으로 권장합니다. '추천' 또는 '자동' 모드로 배포될 때, 실제 관찰된 필요에 따라 컨테이너 크기를 조정하는 데 도움을 주며, 종종 불필요한 리소스 독점이나 만성적인 리소스 부족을 발견하게 합니다.

애플리케이션 스로틀링 분석

CPU 스로틀링은 애플리케이션 지연 시간이 급증할 때까지 종종 간과되는 일반적인 성능 저해 요소입니다. 컨테이너가 CPU 제한에 도달하면 쿠버네티스는 스로틀링을 적용하며, 이는 평균 CPU 사용량이 괜찮아 보여도 처리량을 크게 줄일 수 있습니다.

Prometheus를 사용하여 스로틀링을 감지하는 방법:

컨테이너에 대한 메트릭 container_cpu_cfs_throttled_periods_total을 모니터링하십시오. 증가하는 카운트는 Kubelet이 정의된 CPU 제한을 초과하여 컨테이너를 스로틀링하고 있음을 나타냅니다.

rate(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{namespace="production", container="my-app"}[5m]) > 0

이 알림이 자주 발생하면 CPU 제한을 늘리거나 애플리케이션 코드를 최적화하여 CPU 사용량을 줄여야 합니다.

클러스터 상태 및 컨트롤 플레인 모니터링

클러스터 인프라 자체를 소홀히 하지 마십시오. API 서버 또는 etcd의 성능 저하는 느린 배포 및 응답하지 않는 확장 작업으로 이어질 수 있습니다.

API 서버 지연 시간: API 서버 구성 요소에서 노출하는 Prometheus 메트릭을 사용하여 API 요청 지연 시간을 모니터링합니다. 높은 지연 시간은 종종 etcd 압력 또는 과도한 부하를 나타냅니다.
노드 압력: 디스크 압력 또는 메모리 압력과 관련된 Kubelet 상태 메트릭을 모니터링합니다. 노드가 압력을 보고하면 Kubelet이 파드를 제거하기 시작하여 불안정성을 초래할 수 있습니다.

문제 해결 워크플로우: 알림에서 해결까지

성능 문제가 보고되면 모니터링 스택을 활용하는 구조화된 워크플로우를 따르십시오:

알림 확인: Alertmanager/Grafana에서 알림이 발생했는지 확인합니다.
범위 식별: 문제가 단일 파드, 단일 노드에 국한됩니까, 아니면 전체 서비스에 영향을 미칩니까?
애플리케이션 메트릭 확인 (Grafana): 영향받는 서비스의 응답 시간(SLO) 및 오류율을 확인합니다.
컨테이너 메트릭 확인 (Prometheus/cAdvisor): 응답 시간이 높은 경우, 파드의 CPU 스로틀링 비율 및 정의된 제한 대비 메모리 사용량을 확인합니다.
노드 상태 확인 (Node Exporter): 단일 노드의 여러 파드에 영향을 미치는 경우, 노드 수준 메트릭(I/O 대기, 디스크 공간, 네트워크 포화)을 확인합니다.
오케스트레이션 상태 확인 (KSM): HPA가 올바르게 반응하는지, 파드가 효율적으로 스케줄링되었는지, Kubelet/API 서버 로그가 깨끗한지 확인합니다.

서비스 계층에서 리소스 계층으로 체계적으로 드릴다운하면 애플리케이션 비효율성, 부적절한 리소스 정의 또는 기본 인프라 포화 중 근본 원인을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

결론

쿠버네티스 성능 모니터링을 마스터하려면 Prometheus 및 Grafana와 같은 강력한 도구를 핵심 쿠버네티스 리소스 동작에 대한 명확한 이해와 통합해야 합니다. 활용률을 지속적으로 관찰하고, HPA/VPA 구성을 선제적으로 관리하며, 스로틀링 이벤트를 즉시 조사함으로써 운영자는 컨테이너화된 워크로드가 안정적으로 실행되고, 적절하게 확장되며, 기본 인프라 리소스를 효율적으로 활용하도록 보장할 수 있습니다.