Kubernetes 상태 모니터링

Kai는 Amazon EKS 클러스터를 지속적으로 모니터링하여, 과도하게 프로비저닝된 파드, 활용률이 낮은 노드, 장애를 일으키기 전에 누락된 오토스케일링 정책을 발견합니다.

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시나리오

플랫폼 팀이 여러 네임스페이스에 걸쳐 프로덕션 EKS 클러스터를 운영하고 있습니다. CPU 알림은 간헐적으로 발생하지만 조사는 느립니다 — 엔지니어들이 수백 개의 파드에 걸쳐 로그, 메트릭, 이벤트를 상관 분석하기 위해 수동으로 kubectl 명령을 실행합니다.

수동 Kubernetes 트러블슈팅의 어려움

팀은 Kai에게 클러스터를 엔드투엔드로 평가하고, 리소스 낭비를 파악하며, 오토스케일링 정책이 없는 곳에 권고안을 제시해 달라고 요청합니다.

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단계별 안내

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효과적인 이유

• **Kai**가 클러스터 API를 직접 쿼리하여 수동 kubectl 세션과 도구 전환을 대체합니다.
• 크로스 레이어 상관 분석이 파드 활용률, 노드 용량, 스케줄링 패턴을 단일 분석 과정에서 연결합니다.
• **#report와 #chart**가 Kai가 발견 사항을 표시하기 전에 추론할 수 있는 구조화된 출력을 생성합니다.
• **#recommend**가 원시 메트릭 덤프 대신 실행 가능한 HPA 정책 변경 사항을 생성합니다.
• **예약된 작업**으로 이 분석을 다시 실행하여 온콜 호출 전에 문제를 확인할 수 있습니다.

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