모든 기능 살펴보기

실제 사용량 기반 지속적인 Pod 리소스 최적화

파드 재시작 없이 라이브 워크로드의 CPU/메모리를 실시간으로 조정합니다.

네임스페이스별 AS-IS → TO-BE 절감액을 정량화합니다.

10초 이내 ML 기반 실시간 수평 스케일링

예측 가능한 트래픽 이벤트를 위한 스케일링 예약

HPA를 위한 AI 권장 최소/최대 복제본 경계

Karpenter 노드 실시간 모니터링, 비용 추적 및 중단 감지

사전 노드 프로비저닝 및 이미지 사전 캐싱 — 10배 빠른 Pod 시작

Webhook 주입을 통한 무손실 spot/on-demand 분할

CrashLoopBackOff와 컨테이너 장애의 근본 원인을 빠르게 진단합니다.

OOM 장애 발생 전에 메모리 누수 패턴 감지

Pod 스케줄링 지연이 성능에 영향을 미치기 전에 식별

Pod 재시작, 스로틀링, 리소스 비효율성 감지

활용도가 낮은 노드를 자동으로 식별하고 회수

미사용 PersistentVolume을 감지하고 정리하여 비용 절감

7-30일 전에 CPU/메모리/Pod 수 한계 위반 예측

PersistentVolume 용량 고갈을 7-30일 전에 예측

우선순위 큐잉 및 스로틀링을 통한 트래픽 관리

NetFUNNEL + 오토스케일링 통합 트래픽 제어

클러스터의 모든 카드를 한 화면에서. GPU 100장 이상을 염두에 두고 설계

예약값이 아니라 GPU 워크로드가 실제로 무엇을 하고 있는지 확인

29가지 점검: 하드웨어 12가지, 카드를 나눠 쓸 때 공유 계층 17가지

추측으로 잡은 GPU 예약을 측정한 사용량으로 교정

카드 한 장을 여러 워크로드가 MiB 단위로 나눠 사용

쉬는 모델을 호스트 메모리로 내려 일하는 모델이 카드를 씁니다

운영 서비스를 먼저 보내고, 뒤로 밀린 작업은 죽이지 않고 멈춥니다

메모리 격리는 유지한 채, 나누지 않은 카드에 가까운 속도

트래픽이 튀면 컨테이너를 재시작하지 않고 GPU 메모리 한도를 올립니다