A Performance Analysis on Auto Scaling Using Different Image Pulling Methods in Kubernetes

Q: 이 논문에서 정의한 오토스케일링이란 무엇인가?

애플리케이션을 지속적으로 모니터링하고 리소스 부하율에 따라 자원의 규모를 유동적으로 조정하는 기술이다. 이를 통해 불필요한 운용 비용을 감소시키고 서비스의 전반적인 안정성을 높이는 것을 목적으로 한다.

Q: 쿠버네티스 오토스케일링 시 컨테이너 이미지 풀링 여부가 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 이미지를 사전에 풀링한 경우 파드 생성 시간이 평균 2.12초로 단축되어 성능이 향상되었다. 반면 이미지가 없는 경우 풀링 수행 시간이 전체 생성 시간의 최대 99.4%를 차지하여 심각한 스케일링 지연이 발생한다.

Donggyun Kim; Chunggeon Song; Hyungjun Kim; Heonchang Yu; JoonMin Gil

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Author: Donggyun Kim (고려대학교) Chunggeon Song (고려대학교) Hyungjun Kim (고려대학교) Heonchang Yu (고려대학교) JoonMin Gil (대구가톨릭대학교)

Journal: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 Korea Computer Congress 2023

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Abstract·Keywords

클라우드 서비스를 지원하는 가상화 기술에 대한 운용 비용 감소와 서비스 안정성을 높이는 목적으로 애플리케이션을 모니터링하고 리소스 부하율에 따라 자원의 규모를 조정하는 오토스케일링(Auto Scaling) 기술을 활용한다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스 환경에서의 파드(Pod) 스케일링에 ... View All

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