한 회사에서 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler를 사용하여 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행합니다. 워크로드는 하루 종일 변동합니다. 클러스터 노드가 최대 용량에 도달하면 노드 수가 자동으로 스케일 아웃되지 않아 성능 문제가 발생합니다. 관리 오버헤드가 가장 적은 솔루션은 무엇입니까?

Kubernetes Cluster Autoscaler는 EKS 클러스터의 노드 수를 자동으로 관리하여 워크로드 수요에 따라 노드를 추가하거나 제거합니다. 이는 관리 오버헤드가 가장 적은 솔루션입니다. Horizontal Pod Autoscaler는 파드 수를 스케일링하지만, 클러스터 노드가 부족하면 파드를 더 이상 스케일링할 수 없습니다. 메모리 사용량 모니터링은 스케일링 트리거가 될 수 있지만, 노드 스케일 아웃을 직접 관리하지는 않습니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 EKS 클러스터 크기를 조정하는 것은 사용자 지정 스크립트와 추가 관리 오버헤드가 필요합니다. Amazon EC2 Auto Scaling 그룹은 EKS 클러스터의 노드 스케일링을 직접 관리하기보다는 워크로드를 분산하는 데 중점을 둡니다.