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비용 최적화

사용하지 않는 K8s 리소스에 과도한 비용을 지불하지 마세요.

컨테이너의 65%가 요청한 CPU와 메모리의 절반도 사용하지 않습니다. Wave가 낭비를 찾아 제거합니다.

문제

Kubernetes 클러스터는 세 가지 원인으로 낭비가 누적됩니다: 개발자가 감에 의존해 크기를 정한 과도하게 프로비저닝된 컨테이너, 배포가 변경된 후 남아 있는 유휴 노드, 아무도 정리하지 않은 Orphan 영구 볼륨. CNCF와 Flexera 데이터는 지속적으로 65% 이상의 컨테이너가 50% 미만의 사용률로 실행된다는 것을 보여줍니다 — 그러나 팀은 수치를 신뢰하지 않기 때문에 적정 크기 조정을 두려워합니다.

Wave 솔루션

  • 1Smart Sizing은 실제 CPU와 메모리 소비를 분석하고 적정 크기의 requests와 limits를 권장합니다 — 추측이 아닌 퍼센타일 데이터 기반.
  • 2유휴 노드 감지는 클러스터 전체에서 임계값 이하로 실행되는 노드를 표시하여 통합하거나 드레인할 수 있게 합니다.
  • 3미사용 PV 감지 및 PV 정리가 Orphan 볼륨을 식별하고 안전한 제거를 자동화합니다 — 수동 감사 불필요.
  • 4Karpenter Spot Workload Placement가 임계값 기반 Spot/On-Demand 분할을 자동화합니다 — 안정적인 기준은 On-Demand, 버스트 오버플로우는 Spot.

예상 결과

  • ✓적정 사이징만으로 컴퓨팅 비용 20–40% 절감
  • ✓안전한 Spot 도입으로 노드 비용 최대 70% 절감
  • ✓모든 Orphan 스토리지 볼륨의 100% 자동 정리

"컨테이너가 요청한 리소스의 절반도 사용하지 않습니다"

개발자들은 안전을 위해 CPU와 메모리를 과도하게 요청하며, 워크로드가 실제로 필요한 것을 알려주는 것이 없습니다. 결과: 컨테이너의 65% 이상이 50% 미만 사용률로 실행되며, 실제로 움직이지 않는 용량에 비용을 지불합니다.

컴퓨팅 비용 20–40% 절감
Smart Sizing

"워크로드가 없는 노드가 실행 중입니다"

노드는 이전 배포, 정렬되지 않은 오토스케일러, 또는 잘 통합되지 않는 Karpenter 구성에서 누적됩니다. 수동으로 감사하기 전까지는 어떤 노드가 유휴 상태인지 알 수 없습니다.

자동 유휴 노드 탐지, 클러스터 전체 인벤토리
유휴 노드 감지Spot Workload Placement

"청구서에 아무도 소유하지 않는 PV가 가득합니다"

영구 볼륨은 생성한 워크로드보다 오래 살아남습니다. 아무도 고아 볼륨을 추적하지 않고, 아무도 정리하지 않으며, 청구서의 스토리지 항목은 계속 증가합니다.

미사용 PV 자동 탐지 및 정리
미사용 PV 감지PV 정리

자주 묻는 질문

Wave는 Kubernetes 클라우드 비용을 어떻게 줄이나요?▼
Wave는 클러스터 전체의 리소스 사용률을 분석하여 세 가지 주요 낭비 원인을 식별합니다: 낮은 사용률로 유휴 상태인 노드, 아무도 사용하지 않는 Orphan PV, 과다 프로비저닝된 컨테이너 리소스. 통합, 정리, 적정 크기 조정을 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 성능에 영향을 주지 않으면서 일반적으로 20–40% 비용 절감을 달성합니다.
Wave로 Spot 인스턴스 사용을 최적화할 수 있나요?▼
네. Wave는 On-Demand와 Spot 인스턴스 간의 임계값 기반 분리를 자동화합니다. 안정적인 베이스라인 워크로드는 안정성을 위해 On-Demand에 유지하고, 오버플로우 및 장애 허용 워크로드는 Spot에 배치하여 노드 비용을 최대 70%까지 절감합니다.
Wave 배포 후 얼마나 빨리 비용 절감을 확인할 수 있나요?▼
Wave는 배포 직후 클러스터 분석을 시작합니다. 현재 사용률 데이터를 기반으로 몇 시간 내에 초기 권장 사항이 나타납니다. 대부분의 팀은 적정 크기 조정 및 유휴 노드 권장 사항을 적용하면서 첫 주 내에 측정 가능한 절감 효과를 경험합니다.

절감 가능한 비용을 확인하세요

데모 예약
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