Karpenter vs. Cluster Autoscaler와의 주요 차이점
| 구분 | Cluster Autoscaler (CA) | Karpenter |
|---|---|---|
| 작동 방식 | 클라우드 제공업체의 오토 스케일링 그룹(ASG)을 통해노드 수를 조절합니다. | ASG 없이 직접 EC2 API를 호출하여 노드(인스턴스)를 생성하고 관리합니다. |
| 확장 단위 | 노드 그룹(Node Group) 단위로 노드를 관리하고 확장합니다. 미리 정의된 노드 그룹에 의존합니다. | 노드 그룹 개념 없이, 보류 중인 파드(Pod)의 요구사항에 맞춰 개별 노드를 직접프로비저닝합니다. |
| 확장 속도 | ASG를 거치는 여러 단계로 인해 스케일링 속도가 상대적으로 느립니다1.새로운 노드가 준비되기까지 몇 분이 소요될 수 있습니다. | 클라우드 API를 직접 사용하므로 구조가 단순하고 확장 속도가 빠릅니다. |
| 유연성 | 노드 그룹에 정의된 특정 인스턴스 유형으로만 노드를 생성합니다. 스팟 인스턴스와 온디맨드를 함께 쓰려면 여러 노드 그룹이 필요합니다. | 보류 중인 파드의 요구사항(CPU, 메모리 등)에 가장 적합한 인스턴스 유형을 동적으로 선택하여 프로비저닝하므로 유연성이 높습니다. |
| 관리 | EKS 클러스터의 노드와 ASG의 인스턴스가 별도로 관리되어 동기화 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, kubectl로 노드를 삭제해도 ASG의 인스턴스는 남아있어 수동 정리가 필요합니다. | 쿠버네티스 네이티브(Kubernetes-native) 방식으로, 노드의 전체 생명주기를 직접 관리하여 관리 포인트를 일원화하고 동기화 문제를 해결합니다. |
장단점 비교
Cluster Autoscaler (CA)
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장점
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쿠버네티스에서 오랫동안 사용된 기본적인 자동 확장 기능으로, 안정적이고 검증된 도구입니다.
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단순한 환경에서는 그룹 기반의 직관적인 관리 방식을 제공합니다.
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단점
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느린 확장 속도: ASG를 경유하기 때문에 파드가 새 노드를 기다리는 시간이 길어질 수 있습니다.이를 해결하기 위해 오버프로비저닝을 사용하면 추가 비용이 발생합니다.
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비효율적인 리소스 사용: 약간의 리소스 부족으로 스케일 아웃이 발생할 때, 노드 그룹에 지정된 동일한 스펙의 노드가 생성되어 자원 낭비가 발생할 수 있습니다.
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관리 복잡성: EKS 노드와 ASG가 분리되어 있어 관리가 번거롭고 정보 비대칭 문제가 발생합니다.
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제한된 유연성: 다양한 워크로드 요구사항을 충족시키기 위해서는 여러 개의 노드 그룹을 사전에 정의하고 관리해야 하는 부담이 있습니다.
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Karpenter
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장점
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빠른 오토스케일링: 중간 단계 없이 직접 인스턴스를 프로비저닝하여 확장 속도가 매우 빠릅니다.
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효율적인 자원 관리 및 비용 최적화: 워크로드에 가장 적합한 유형과 크기의 인스턴스를 동적으로 선택하므로 리소스 낭비를 줄이고 비용을 최적화할 수 있습니다.
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뛰어난 유연성 및 간편한 설정: 노드 그룹에 제약받지 않으며, CRD(CustomResourceDefinition)를 통해 다양한 인스턴스 타입, 스토리지 등을 파드 재기동 없이 손쉽게 설정할 수 있습니다.
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단순화된 관리: 쿠버네티스 네이티브 방식으로 작동하여 리소스 관리 포인트를 일원화하고 운영 부담을 줄여줍니다1.
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단점
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Cluster Autoscaler에 비해 비교적 최신 기술이므로, 기존 ASG 기반 운영 모델에서 Karpenter의 작동 방식을 이해하고 적응하는 과정이 필요할 수 있습니다.
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매우 유연한 만큼, 다양한 설정 옵션을 최적화하기 위한 초기 학습이 필요할 수 있습니다.
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요약하자면, Cluster Autoscaler는 안정적이고 전통적인 방식이지만 속도와 유연성에 한계가 있습니다. 반면 Karpenter는 속도, 비용 효율성, 유연성을 극대화한 현대적인 오토스케일러로, 특히 동적이고 다양한 워크로드가 많은 클러스터 환경에 적합합니다.