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Wave Autoscale
시작하기

Autopilot 시작하기

이 빠른 시작 가이드는 전용 Autopilot 페이지에서 Kubernetes 워크로드에 Autopilot을 활성화하는 과정을 안내합니다.

사전 요구사항

Autopilot을 활성화하기 전에 워크로드에 다음이 설정되어 있어야 합니다.

  • 워크로드 spec에 정의된 CPU Request
  • 워크로드 spec에 정의된 Memory Request
  • 클러스터에서 메트릭을 수집하는 WA Metrics Agent
⚠️

워크로드에 활성 HPA가 있다면, 전체 Autopilot 모드로 전환하기 전에 제거하세요. Monitoring 모드는 HPA와 함께 사용해도 괜찮습니다.

1단계: Autopilot 페이지 열기

사이드바의 Wave Autoscale 아래에서 Autopilot을 열고, 우측 상단의 선택기에서 클러스터를 선택합니다.

Wave Autoscale Autopilot page with fleet KPIs and the per-workload table

상단에는 fleet 단위 KPI가 표시됩니다.

  • Total: Wave가 관리하는 워크로드 수
  • Automation: Autopilot이 실제로 스케일링 중인 워크로드 수
  • Monitoring: 관찰만 하고 스케일링은 적용하지 않는 워크로드 수
  • Disabled: Autopilot이 꺼져 있는 워크로드 수
  • Model Trained: ML 모델 학습이 끝난 워크로드 수

각 행에는 워크로드의 Autopilot 토글과 모드(Autopilot 또는 Monitoring), ML Status(Model Trained 또는 Model Deactivated), Strategy(Performance 또는 Cost), App Type(CPU 또는 Memory Intensive), Attention 상태(Warming up → Shadow ready → Healthy, 또는 Fallback), HPA, 현재 Replicas가 표시됩니다. 전체를 보려면 **Show all workloads (including Disabled)**를 체크하세요.

2단계: Monitoring 모드 활성화

먼저 스케일링 값을 적용하지 않고 산출 결과만 관찰하는 것부터 시작합니다.

  1. 테이블에서 워크로드를 찾습니다.
  2. Autopilot 스위치를 켭니다. 처음에는 Monitoring 모드로 시작합니다.
  3. ML 모델이 워크로드의 패턴을 학습하도록 24~48시간 기다립니다.

Monitoring 모드에서 Autopilot은 메트릭을 수집하고 산출 결과를 생성하지만 스케일링은 적용하지 않습니다. Attention 열이 Warming up에서 Shadow ready로 바뀌고, ML Status가 Model Trained에 도달하는지 확인하세요.

3단계: 설정 후 Autopilot으로 전환

모델 학습이 끝나면 워크로드를 열고(이름을 클릭) Autopilot 설정을 구성합니다.

  • Strategy: Performance 최적화 또는 Cost 최적화 중 선택 (자세한 내용은 Cost vs Performance 참고)
  • App Type: CPU Intensive 또는 Memory Intensive
  • Scaling metric: Network In 또는 Requests
  • Min / Max Replicas: 레플리카 범위, 예를 들어 2~10
  • Gradual Scaling: 급격한 scale-down을 막으려면 켜기

그런 다음 모드를 Monitoring에서 Autopilot으로 변경하면 Wave가 스케일링 결정을 적용합니다. 전체 옵션 목록은 Core Configuration을 참고하세요.

4단계: 모니터링

Autopilot 페이지로 돌아와 워크로드 상태를 추적합니다.

  • Attention은 결국 Healthy로 안정되어야 합니다. Fallback은 Autopilot이 일시적으로 HPA 방식 스케일링을 사용 중이라는 뜻이므로, 워크로드를 열어 원인을 확인하세요.
  • Automation과 Model Trained KPI로 fleet 전체의 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
  • 워크로드를 열면 결정별 스케일링 로그를 볼 수 있습니다.

문제 해결

⚠️

Autopilot이 활성화되지 않나요? "Please set 'CPU Request' and 'Memory Request' first" 메시지가 표시되면, 워크로드 매니페스트에 리소스 요청을 추가하세요.

resources:
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "512Mi"

HPA 충돌이 발생하나요? "Remove HPA to control autopilot" 메시지가 표시되면, Autopilot을 사용하기 위해 HPA를 삭제하거나 HPA를 유지한 채 Monitoring 모드에 머무르세요.

스케일링이 되지 않나요? 모드가 Autopilot인지(Monitoring이 아닌지), ML 모델이 학습되었는지, WA Metrics Agent가 데이터를 수집 중인지 확인하세요.

다음 단계

개요핵심 구성