Kubernetes에서 GPU 워크로드를 운영할 때, 기본 HPA는 CPU/메모리 기준으로만 동작하기 때문에 GPU 활용률 기반의 스케일링이 불가능한 문제가 있다. KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)의 External Scaler 인터페이스를 활용하면 GPU 메트릭을 직접 수집하여 커스텀 스케일링 로직을 구현할 수 있다. 이를 통해 GPU 리소스의 과잉 프로비저닝을 줄이고, 실제 워크로드 부하에 맞는 탄력적인 클러스터 운영이 가능해진다.
본 기사는 CNCF Blog의 내용을 기반으로 AI가 백엔드 개발자 관점에서 자동 요약한 스크랩입니다. 카테고리는 인프라 분야에 해당하며, 관련 분야의 최신 동향 파악을 위해 매일 자동 수집됩니다.
아래 원문 링크를 통해 전체 내용을 확인할 수 있습니다.