Wave Autoscale 2.6.0 출시
작성자: Hwansoo Kim (opens in a new tab)
날짜: 2025년 6월 24일
Wave Autoscale 2.6.0은 더 깊은 메트릭 인사이트, 스마트한 트래픽 제어, 그리고 더 효율적인 리소스 모델링으로 Kubernetes 최적화 엔진을 확장합니다. 이 릴리스는 특히 Istio와 다중 컨테이너 워크로드가 있는 대규모 환경에서 인프라를 보다 자율적으로 운영할 수 있도록 팀을 지원합니다.
📡 Istio Ingress 메트릭 수집
Istio Ingress Gateway에서 요청 및 지연 시간 메트릭을 자동으로 수집합니다.
- 메트릭을 Kubernetes Deployment에 자동으로 연결하여 트래픽 인식형 스케일링 결정을 가능하게 합니다.
- 수동 계측이나 커스텀 라벨링이 필요 없습니다.
새로운 기능: 🌊 Wave Flow
Wave Flow는 Wave Autoscale에 내장된 트래픽 셰이핑 오케스트레이션 레이어입니다.
Ingress Gateway 및 Service Mesh 프록시 전반에 걸쳐 정교한 트래픽 제어를 설정하고, 관리하며, 자동화할 수 있도록 도와줍니다. 이 기능은 실시간 인프라 메트릭과 Proxy-WASM 모듈(Wave Shaper)을 기반으로 동작합니다.
✅ 목적:
- 부하 상황에서 중요한 서비스를 보호합니다.
- 시스템 탄력성을 최적화합니다.
- 자동화된 적응형 셰딩을 구현합니다.
✅ Wave Flow는 다음과 긴밀히 통합됩니다:
- Kubernetes 네이티브 워크로드 (Ingress, Service Mesh, Waypoint)
- Wave Autoscale의 실시간 메트릭 (CPU, 메모리, I/O)
- Proxy-WASM 확장 기능 (Wave Shaper를 통해)
Wave Shaper는 모든 요청을 다음 네 가지 우선순위 클래스 중 하나로 분류합니다:
| 우선순위 클래스 | 설명 | 우선순위 |
|---|---|---|
| CRITICAL | 결제, 로그인 등 핵심 비즈니스 트랜잭션 처리에 필요한 요청 | 🥇 최고 |
| IMPORTANT | 비즈니스 또는 주요 사용자 경험에 영향을 주는 중요 요청 | 🥈 높음 |
| MODERATE | UX 또는 성능 향상에 기여하지만 필수는 아닌 요청 | 🥉 중간 |
| BULK | 백그라운드 작업 (예: 배치 업로드, 분석 등) | 🥉 낮음 |
⚙️ 직접 Kubelet 메트릭 접근
메트릭을 이제 API 서버를 우회하여 직접 Kubelet에서 가져옵니다.
- 더 빠른 메트릭 전달.
- API 서버 부하 감소 및 향상된 내결함성.
🧹 컨테이너 메트릭 제외
특정 컨테이너(예: 사이드카, init 컨테이너)를 오토스케일링 로직 및 ML 학습에서 제외합니다.
- 신호 명확성 향상.
- 주석 기반 제외 지원.
🤖 향상된 Autopilot ML 성능
Autopilot의 ML 모델이 낮은 CPU 및 메모리 사용 환경에서 더 효과적으로 동작합니다.
- 낮은 부하 상태에서 예측력 향상.
🛠 소규모 수정 및 개선
- WA Metrics Agent의 안정성 향상.
- 대시보드 반응성 및 UX 개선.
- 내부 모델 튜닝 및 메타데이터 처리 수정.
Wave Autoscale 2.6.0은 정밀하고 탄력적인 인프라 운영 자동화라는 우리의 미션을 계속 이어갑니다—수동 작업을 줄이고 모든 규모에서 더 스마트한 결정을 가능하게 합니다.