StormForge를 사용하여 Kubernetes 워크로드 사이즈 조정 자동화

Kubernetes 작업 부하가 복잡해짐에 따라 성능을 유지하면서 최적의 자원 활용을 보장하는 것이 중요한 도전 과제가 됩니다. 과잉 프로비저닝은 비용 낭비를 초래하고, 부족한 프로비저닝은 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있습니다. StormForge는 작업 부하의 크기를 자동으로 조정하는 기계 학습 기반 접근 방식을 제공하여 팀이 비용과 성능 간의 완벽한 균형을 찾도록 도와줍니다.

이 문서는 Kubernetes 작업 최적화를 위한 StormForge 구현에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

전제 조건

시작하기 전에, 작동하는 Kubernetes 클러스터가 있는지 확인하세요 (minikube, kind와 같은 도구 또는 RKS, GKE, EKS, AKS와 같은 관리형 서비스를 사용). Helm, kubectl, StormForge CLI가 설치되어 있어야 하며, 활성 StormForge 계정도 필요합니다. Prometheus와 같은 모니터링 솔루션은 권장되지만 선택 사항입니다.

환경 설정

Kubernetes 클러스터 접근 보장

작동하는 Kubernetes 클러스터가 필요합니다 (예: Minikube, Kind, GKE, EKS 또는 AKS).

클러스터 연결성을 확인하세요:

kubectl get nodes

Helm 설치

Helm 설치를 확인하세요:

helm version

필요한 경우 Helm 설치 지침을 따라 Helm을 설치하세요.

샘플 애플리케이션 배포

Nginx와 같은 간단한 예제 애플리케이션을 사용하세요:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml

애플리케이션이 실행 중인지 확인하세요:

kubectl get pods

StormForge CLI 설치

StormForge CLI 다운로드 및 설치:

curl -fsSL https://downloads.stormforge.io/install | bash

StormForge 계정으로 CLI 인증:

stormforge login

StormForge 에이전트 배포

StormForge CLI를 사용하여 Kubernetes 클러스터 초기화:

stormforge init

StormForge 에이전트가 배포되었는지 확인:

kubectl get pods -n stormforge-system

StormForge 실험 생성

실험 YAML 파일 정의 (예: experiment.yaml):

apiVersion: optimize.stormforge.io/v1

kind: Experiment

metadata:

  name: nginx-optimization

spec:

  target:

    deployments:

    - name: nginx-deployment

      containers:

      - name: nginx

        requests:

          cpu: "100m"

          memory: "128Mi"

        limits:

          cpu: "500m"

          memory: "256Mi"

실험 구성 적용:

stormforge apply -f experiment.yaml

최적화 프로세스 실행

최적화 시작:

stormforge optimize run nginx-optimization

CLI 또는 StormForge 대시보드를 사용하여 최적화 진행 상황 모니터링.

검토 및 권장 사항 적용

최적화가 완료되면 권장 사항 검색:

stormforge optimize recommendations nginx-optimization

추천 사항으로 Kubernetes 배포 매니페스트 업데이트:

requests:

  cpu: "200m"

  memory: "160Mi"

limits:

  cpu: "400m"

  memory: "240Mi"

업데이트된 구성 적용:

kubectl apply -f updated-deployment.yaml

변경 사항 유효성 검사

업데이트된 설정으로 배포가 실행 중인지 확인:

kubectl get pods

향상된 점을 확인하기 위해 자원 이용률 모니터링:

kubectl top pods

모니터링 도구와 통합(옵션)

Prometheus가 설치되지 않았다면 추가 메트릭을 위해 설치할 수 있습니다:

helm install prometheus prometheus-community/prometheus

자원 사용량 및 성능에 대한 추가 통찰력을 위해 Prometheus 메트릭 사용.

지속적 최적화를 위한 자동화

CI/CD 파이프라인을 사용하여 반복되는 최적화 일정을 설정하십시오. 그런 다음 애플리케이션 워크로드가 진화함에 따라 권장 사항을 정기적으로 검토하십시오.

결론

StormForge는 기계 학습을 활용하여 성능과 자원 활용을 균형있게 조정하는 Kubernetes 워크로드를 최적화하기 위한 효율적이고 자동화된 솔루션을 제공합니다. 단계별 안내에 따라 StormForge를 쉽게 Kubernetes 환경에 통합하고 실험을 배포하고 데이터 기반 권장 사항을 적용하여 응용 프로그램을 최적의 크기로 조정할 수 있습니다. 

이 프로세스는 자원 낭비를 제거하여 비용을 최소화하고 일관된 응용 프로그램 성능을 보장합니다. StormForge를 DevOps 워크플로에 통합하면 지속적인 최적화를 가능하게 하여 팀이 효율적이고 신뢰할 수 있는 Kubernetes 운영을 유지하면서 혁신에 집중할 수 있습니다.