성능

CPU 사용률 분석

CPU 사용량 대역별로 워크로드를 분류하여 과소 활용 및 최적화가 필요한 핫스팟을 식별하고 리소스 할당을 개선합니다.

개요

Kubernetes 클러스터는 종종 불균형한 CPU 사용률을 보입니다—일부 워크로드는 과소 활용되어 비용을 낭비하고, 다른 일부는 과부하로 성능 병목 현상을 일으킵니다. 개별 워크로드 메트릭을 수동으로 검토하는 것은 확장성이 없습니다.

CPU 사용률 분석은 자동으로 클러스터의 모든 배포를 분류하여 어떤 워크로드가 과소 프로비저닝되었는지(높은 CPU), 적정하게 사이징되었는지, 또는 과도하게 프로비저닝되었는지(낮은 CPU) 보여줍니다. 이를 통해 팀은 사이징 최적화에 우선순위를 둘 수 있습니다.

	수동 메트릭 검토	Wave CPU 분석
Analysis Method	SREs manually review Grafana/Prometheus dashboards for each service	Automatic categorization of all workloads by CPU usage bands
Categorization	No systematic categorization—relies on tribal knowledge	Identifies over-provisioned, under-provisioned, and optimal workloads
Actionability	Unclear what action to take after viewing metrics	Direct recommendations: apply Smart Sizing, adjust HPA, investigate

100%

워크로드 가시성

클러스터의 모든 배포에 대한 CPU 사용률을 한눈에 파악

30-40%

리소스 최적화

과소 활용 및 과도한 프로비저닝 제거로 비용 절감

90%

Faster Analysis

Eliminate manual dashboard review and metric correlation

Wave는 모든 Pod 및 배포에서 실시간 CPU 사용률 데이터를 수집합니다.

워크로드는 CPU 사용률에 따라 자동으로 분류됩니다: 낮음(<30%), 중간(30-70%), 높음(>70%).

대시보드가 성능 병목(높은 CPU) 및 비용 낭비(낮은 CPU)를 강조하여 즉시 조치 가능.

Wave는 Smart Sizing을 통해 과소/과도 프로비저닝된 워크로드의 리소스를 자동 조정.

CPU 병목 현상을 제거하고 낭비를 줄이세요. CPU 사용률 분석을 데모로 경험해보세요.