Amazon Managed Service for Prometheus 메트릭을 활용해 KEDA로 쿠버네티스 워크로드 오토스케일링하기

본 글은 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 환경에서 KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)를 활용하여 워크로드를 자동으로 확장하는 방법을 설명합니다. 기존의 수동 확장 방식은 비효율적이며 오버/언더 프로비저닝 문제를 야기할 수 있습니다.

KEDA는 다양한 이벤트 소스를 기반으로 워크로드를 동적으로 확장할 수 있는 솔루션입니다. 특히, Amazon Managed Service for Prometheus (AMP)의 메트릭을 활용하여 KEDA가 오토스케일링 결정을 내리도록 구성하는 방법을 다룹니다.

이를 통해 초당 요청 수(RPS)와 같은 애플리케이션 메트릭을 기반으로 EKS 워크로드를 효율적으로 확장하여 실제 수요에 맞춰 리소스를 최적화할 수 있습니다. 또한, Amazon Managed Grafana를 사용하여 메트릭을 시각화하고 오토스케일링 패턴을 분석하는 방법도 간략히 소개합니다.