📘 Autoscaling in Kubernetes (개요)

✅ Scaling 이란?

옛날 물리 서버 시절 예시:

• Vertical Scaling (수직 확장)
  • 기존 서버에 CPU, 메모리 등 자원을 더 추가
  • 즉, 서버 크기를 키움
• Horizontal Scaling (수평 확장)
  • 서버를 여러 대 추가 → 같은 애플리케이션을 여러 인스턴스로 실행
  • 즉, 서버 개수를 늘림

✅ Kubernetes에서의 Scaling

Kubernetes에서는 두 가지 영역에서 Scaling 가능:

1. Workload Scaling (워크로드 확장)
   • 파드(Pod) 개수를 늘리거나 줄이는 방식
   • (Horizontal) 더 많은 Pod 추가
   • (Vertical) 기존 Pod에 더 많은 CPU/메모리 할당
2. Cluster Scaling (클러스터 확장)
   • 노드(Node) 자체를 확장
   • (Horizontal) 노드 추가
   • (Vertical) 기존 노드의 자원(CPU/메모리) 업그레이드

✅ 수동(Manual) vs 자동(Automatic) Scaling

• Manual (수동 방식)
  • 클러스터 수평 확장: 새 VM/서버를 프로비저닝 후 kubeadm join 으로 추가
  • 클러스터 수직 확장: VM 리사이즈 → 클러스터에 교체
  • 워크로드 수평 확장: kubectl scale 명령으로 Pod 수 조절
  • 워크로드 수직 확장: kubectl edit 으로 Deployment/StatefulSet의 리소스 요청·제한 수정
• Automatic (자동 방식)
  • Cluster Autoscaler: 클러스터 노드 자동 증감
  • Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Pod 개수 자동 증감
  • Vertical Pod Autoscaler (VPA): Pod 리소스 자동 조정

✅ 요약

• Scaling = 자원 확장 (수직 = 리소스 증가, 수평 = 인스턴스 증가)
• Kubernetes는 워크로드 확장과 클러스터 확장 둘 다 지원
• 수동 방법도 있지만 실제 운영에서는 Autoscaler (HPA, VPA, Cluster Autoscaler) 를 많이 사용