쿠버네티스 환경에서 다양한 이미지 풀링 방식에 따른 오토스케일링 성능 분석

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.

김동균; 송충건; 김형준; 유헌창; 길준민

학술대회자료

저자정보: 김동균 (고려대학교) 송충건 (고려대학교) 김형준 (고려대학교) 유헌창 (고려대학교) 길준민 (대구가톨릭대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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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 ... 전체 초록 보기

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