성능 최적화
리소스 요청/제한, HPA 및 클러스터 최적화를 포함한 Kubernetes 성능 튜닝
Kubernetes 성능 모니터링: 최적화를 위한 도구 및 기법
Prometheus 및 Grafana와 같은 산업 표준 도구를 사용하여 Kubernetes 성능 모니터링을 마스터하는 방법을 알아보세요. 이 가이드에서는 추적해야 할 필수 메트릭을 자세히 설명하고, CPU 스로틀링이 애플리케이션 응답성에 미치는 영향을 설명하며, 리소스 요청, HPA 활용도 및 전반적인 클러스터 효율성을 최적화하여 뛰어난 컨테이너 오케스트레이션을 달성하기 위한 실행 가능한 기법을 제공합니다.
일반적인 Kubernetes 성능 병목 현상 문제 해결
CPU 스로틀링, 메모리 OOMKills, 스케줄링 지연을 포함한 일반적인 Kubernetes 성능 병목 현상을 체계적으로 진단하고 해결하는 방법을 알아보세요. 이 가이드에서는 리소스 요청 조정, HPA 확장 최적화, 최적의 애플리케이션 성능을 보장하기 위한 기본 클러스터 제약 조건 식별을 위한 실행 가능한 명령과 모범 사례를 제공합니다.
Kubernetes 클러스터 성능 최적화를 위한 모범 사례
이 필수 Kubernetes 성능 최적화 가이드를 통해 컨테이너 오케스트레이션의 잠재력을 최대한 발휘하세요. 정밀한 리소스 요청 및 제한 설정, Horizontal 및 Cluster 오토스케일링의 효과적인 구현, 네트워크 성능 튜닝, 그리고 올바른 스토리지 솔루션 선택을 위한 모범 사례를 배우세요. 지연 시간을 줄이고, 비용을 절감하며, 견고한 클러스터 상태를 보장하는 데 필요한 기술을 마스터하세요.
Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 튜닝 실용 가이드
Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 튜닝에 대한 이 실용 가이드를 통해 최적의 애플리케이션 성능과 비용 효율성을 확보하세요. CPU, 사용자 정의 및 외부 메트릭을 사용하여 HPA를 구성하는 방법을 배우고, `stabilizationWindowSeconds` 및 `policies`를 사용하여 고급 스케일링 동작을 마스터하세요. 이 문서는 Kubernetes 배포가 변동하는 부하에 동적으로 적응하고, 리소스 과잉 프로비저닝을 방지하며, 높은 가용성을 유지하도록 보장하는 실행 가능한 단계, 코드 예제 및 모범 사례를 제공합니다.
최고 성능을 위한 Kubernetes 리소스 요청 및 제한 완벽 이해
CPU 및 메모리에 대한 Kubernetes 리소스 요청과 제한 간의 중요한 차이점을 알아봅니다. 이 가이드는 이러한 설정이 QoS(서비스 품질) 클래스(Guaranteed, Burstable, BestEffort)를 어떻게 결정하고, 노드 불안정성을 방지하며, 클러스터 스케줄링 효율성을 최적화하는지 설명합니다. 실용적인 YAML 예제와 성능 튜닝을 위한 모범 사례도 포함되어 있습니다.