[Tech 031] 구글 쿠버네티스 엔진을 비용 최적화하여 사용하는 전략

안녕하세요, 클루커스 구글 클라우드 컨설턴트 최찬회입니다.

GKE(Google Kubernetes Engine)를 효율적으로 최적화 하기 위한 방법으로 다음과 같이 알아 보았습니다.

✅ 적합한 모드 선택 (Autopilot, Standard)

✅ Auto Scaling 종류와 적합한 환경

해당 내용에 조금 더 자세한 설명은 해당 영상을 참고 해주시길 바랍니다.

추가로 알아 볼 내용은 GKE Autopilot을 생성 해보셨다면 Standard에 생성할 때 자유롭게 머신을 선택할 수 있는 것과 달리 Autopilot에 경우 클러스터 생성할 때 머신 타입을 선택 할 수 없는걸 확인 하셨을텐데요.

영상에서 소개 드린 것처럼 Autopilot의 경우 GKE Autopilot는 웹 제공 및 일괄 작업을 위한 범용 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다.

Autopilot에서 GPU 사용하기

고객 상황에 따라 머신 러닝 또는 AI 테스크, 실시간 높은 트래픽 데이터베이스 실행 같은 특정 아키텍처에서는 GPU가 필요할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Autopilot을 사용할 때 머신 타입을 변경 하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

✅ Autopilot에서 파드의 Yaml 메타데이터 설정을 통해 머신 타입을 선택 할 수 있습니다.

✅ GPU 옵션을 활성화 시 사용가능한 GPU_TYPE 및 수량입니다.

채널	속성
신속	– 최신 기능을 테스트하려는 개발자나 테스트 환경에 적합 – 최신 기능을 제공하지만 안정성은 보장되지 않아 프로덕션 환경에 적합하지 않음
일반(기본)	– 신속 채널에서 오랜 기간 동안 검증된 버전을 사용 – 기능과 안정성의 균형이 유지되어 대부분 사용자에게 권장됨
정식	– 최신 기능 보다 안정성을 우선시하는 사용자를 위한 채널입니다. – 신속 채널 및 일반 채널에서 검증된 후 가장 마지막으로 출시되므로 안정적입니다.

✅ 아래는 NodeSelector를 이용한 배포 예시입니다.

이렇게 Autopilot에서 GPU 옵션을 사용하는 방법에 대하여 알아보았습니다.
앞서 설명드린 옵션 활용을 통해 가용성 확보와 비용 최적화까지 함께 챙겨 가시길 바랍니다.

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