Kubernetes 비용 모니터링: 리소스 사용량을 재무 인사이트로 전환

Source: Dev.to

Kubernetes에서 리소스 사용량 추적

Kubernetes는 애플리케이션이 컴퓨팅 리소스를 어떻게 사용하는지에 대한 상세 메트릭을 생성하며, 이러한 측정값은 인프라 비용을 계산하는 기반이 됩니다. 사용 패턴을 분석함으로써 팀은 비용을 정확히 할당하고, 애플리케이션 성능을 유지하면서 비용을 절감할 수 있는 방법을 발견할 수 있습니다.

비용을 결정하는 주요 메트릭

CPU 사용량

CPU 사용량은 클라우드 인프라에서 주요 비용 요인으로, 청구는 할당된 가상 CPU 시간 기준으로 이루어집니다. Kubernetes는 코어와 밀리코어 단위로 처리 능력을 측정하며, 1000m은 하나의 전체 CPU 코어에 해당합니다. 파드가 500m을 요청하면 실제 사용량이 100m에서 800m 사이로 변동하더라도 반 코어 용량을 예약하게 됩니다. 예약된 리소스와 실제 사용량 사이의 차이는 더 나은 사이징을 통해 비용 절감 기회를 제공하는 경우가 많습니다.

메모리 할당

메모리는 인스턴스 가격에 직접 영향을 미치며, 클라우드 플랫폼은 프로비저닝된 RAM을 기준으로 청구합니다. Kubernetes는 working set memory를 추적하는데, 이는 캐시된 데이터를 제외하고 실제로 사용 중인 메모리를 나타냅니다. 애플리케이션이 2 GB를 예약했지만 지속적으로 800 MB만 사용한다면, 초과 할당으로 인해 불필요한 비용이 발생합니다.

스토리지 사용량

스토리지 비용은 실제 사용량이 아니라 프로비저닝된 볼륨 용량을 기준으로 부과됩니다. 과도하게 큰 영구 볼륨은 실제 사용량과 관계없이 비용을 증가시키므로 정확한 스토리지 사이징이 필수적입니다.

네트워크 트래픽

네트워크 비용은 클라우드 제공업체마다 다르며, 일반적으로 가용 영역이나 리전 간 데이터 전송에 대한 요금이 포함됩니다. Kubernetes는 기본적으로 상세 네트워크 메트릭을 수집하지 않으므로, 컨테이너 네트워크 인터페이스 플러그인(CNI)이나 서비스 메시를 사용해 대역폭 비용을 발생시키는 트래픽 패턴을 캡처해야 합니다.

메트릭을 재무 데이터로 변환하기

효과적인 비용 모니터링은 리소스 사용량을 클라우드 가격 모델에 연결합니다. 제공업체는 인스턴스 유형 및 지리적 리전에 따라 CPU, 메모리, 스토리지에 서로 다른 요금을 적용합니다. 메모리‑최적화 인스턴스에서 대량의 CPU를 소비하는 워크로드는 컴퓨트‑최적화 인프라에서 동일한 워크로드보다 훨씬 높은 비용이 발생할 수 있습니다.

시간당 비용 계산은 리소스 사용량에 제공업체 가격을 곱해 수행합니다. 예를 들어 AWS에서는 하나의 CPU 코어와 2 GB 메모리를 사용하는 파드가 표준 인스턴스에서는 $0.05 / hour, 스팟 인스턴스에서는 $0.03 / hour 정도의 비용이 듭니다. 수백 개 파드에 걸쳐 이러한 계산을 추적하면 워크로드 배치에 따른 큰 비용 차이를 확인할 수 있습니다.

시간 기반 분석도 중요합니다. 지속적으로 낮은 활용도를 보이는 애플리케이션은 과다 프로비저닝을 의미할 가능성이 높으며, 가끔씩 스파이크가 발생하는 워크로드는 지속적인 높은 할당보다 버스트 용량을 활용하는 것이 더 효율적입니다.

비용 가시성을 확보하는 데 직면한 과제

Kubernetes는 기존 인프라 비용 추적과 비교해 고유한 도전을 안겨줍니다. 클라우드 청구서는 컴퓨트, 스토리지, 데이터 전송에 대한 비용을 나열하지만, 어떤 애플리케이션이나 팀이 해당 리소스를 사용했는지는 표시하지 않습니다.

예를 들어 월간 컴퓨트 청구서가 $50,000이라고 해도 인증 서비스가 $500인지 $5,000인지, 혹은 어느 팀이 갑작스러운 지출 증가를 일으켰는지는 알 수 없습니다. 이러한 가시성 부족은 최적화를 방해하는 책임 공백을 만들게 됩니다.

수동 추적의 한계

대규모 Kubernetes 환경에서는 클러스터, 네임스페이스, 파드 전역에 걸쳐 매일 수백만 개의 메트릭 관측값이 생성됩니다. 여러 클라우드 제공업체, 인스턴스 유형, 가격 변동을 고려해 비용을 수동으로 계산하는 것은 비현실적입니다.

Kubernetes의 동적 특성도 추적을 복잡하게 만듭니다. 파드는 자동으로 스케일링하고, 노드 간 이동하며, 자주 재시작됩니다. 수동으로 비용 요약을 작성할 시점에는 데이터가 이미 오래되어 최적화 기회를 놓치게 됩니다. 자동화된 모니터링 시스템은 실시간 인사이트를 제공해 팀이 비효율이나 비용 급증에 즉시 대응할 수 있게 합니다.

다중 클러스터·다중 팀 환경의 복잡성

대부분의 조직은 지역 및 클라우드 제공업체에 걸쳐 여러 클러스터를 운영합니다. 개발 환경은 한 리전에, 스테이징은 다른 리전에, 프로덕션 워크로드는 여러 영역이나 클라우드에 분산될 수 있습니다. 이러한 파편화는 통합된 비용 가시성을 방해합니다.

공유 클러스터는 복잡성을 더욱 높입니다. 여러 팀이 동일 인프라에 워크로드를 배포하면 네임스페이스, 라벨, 애플리케이션 별로 정확한 비용 할당이 필요합니다. 서비스 간 의존성은 할당을 더욱 어렵게 만들죠. 예를 들어:

• 프론트엔드와 백엔드 서비스 간 네트워크 트래픽 비용은 어느 팀이 부담해야 할까?
• 공유 로깅 또는 모니터링 인프라 비용은 어떻게 분배해야 할까?

이러한 질문에 답하려면 다중 팀·다중 클러스터 환경에 맞춘 Kubernetes‑인식 비용 모니터링 솔루션이 필요합니다.

비용 가시성을 위한 솔루션

효과적인 Kubernetes 비용 모니터링은 리소스 메트릭과 클라우드 가격 데이터를 결합해 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 접근 방식에 따라 자동화 수준과 상세도가 달라집니다.

Kubernetes 기본 모니터링 기능

Metrics Server
Kubernetes Metrics Server는 CPU와 메모리 사용량을 수집해 Kubernetes API를 통해 제공합니다. 기본적인 가시성에는 유용하지만 비용 계산 기능은 없으며, 팀이 메트릭을 가격 데이터와 수동으로 매핑해야 합니다.

Prometheus
Prometheus는 Kubernetes와 긴밀히 통합되는 인기 오픈소스 모니터링 시스템입니다. 상세 시계열 메트릭을 수집하고 장기 분석을 지원하지만, 이러한 메트릭을 비용 데이터로 변환하려면 맞춤형 쿼리, 대시보드, 가격 모델 및 청구 연동 유지 관리가 필요합니다.

전문 비용 모니터링 플랫폼

Kubecost
Kubecost는 클러스터 메트릭을 실시간 클라우드 가격과 연계해 상세 Kubernetes 비용 분석을 제공합니다. 네임스페이스, 배포, 서비스, 라벨 별 비용을 분해해 실제 사용량에 비해 과다 할당된 리소스를 강조합니다.

클라우드 제공업체 네이티브 도구
AWS Cost Explorer, Google Cloud Cost Management, Azure Cost Management 등은 해당 인프라에서 실행되는 클러스터에 대한 Kubernetes‑인식 비용 뷰를 제공합니다. 편리하지만 단일 제공업체에 국한되며 다중 클라우드 환경에 대한 통합 가시성이 부족합니다.

OpenCost
OpenCost는 클라우드 제공업체에 구애받지 않는 오픈소스 프로젝트로, 다양한 클라우드 환경에서 Kubernetes 비용 할당을 표준화합니다. 하이브리드·멀티 클라우드 설정에서도 일관된 보고를 가능하게 하며 특정 벤더에 종속되지 않습니다.

결론

Kubernetes 비용 모니터링은 추상적인 리소스 사용을 구체적인 재무 인사이트로 전환합니다. 파드와 클러스터 전역에 걸쳐 애플리케이션이 동적으로 확장됨에 따라 기존 클라우드 청구서는 어느 팀이나 서비스가 비용을 유발하는지 밝히지 못합니다.

효과적인 모니터링을 위해서는 비용을 유발하는 메트릭—CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크—을 정확하고 최신의 가격 정보와 결합해야 합니다. 자동화된 Kubernetes‑인식 도구를 도입하면 조직은 책임 있는 비용 할당, 리소스 사용 최적화, 궁극적인 클라우드 비용 절감에 필요한 가시성을 확보할 수 있습니다.