pile·
인프라 / DevOps·넷마블netmarble·

리스와 헤이즐캐스트로 구성한 쿠버네티스 파드 클러스터링

문제쿠버네티스의 무상태 파드 구조에서 특정 파드에만 기능을 켜고 파드 사이에 캐시를 공유하기 어려워 심볼리케이션 성능이 떨어졌다.

접근Apache Camel 클러스터링으로 MapReduce 구조를 잡고, 쿠버네티스 Lease 객체로 리더를 선출한 뒤 Hazelcast 분산 캐시로 파드 간 상태를 공유한다.

결과미처리 메시지 적체가 줄고 심볼리케이션 평균 시간이 50% 빨라졌으며, 재배포 후에도 캐시가 유지돼 초기 지연이 사라졌다.

넷마블
넷마블 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. 인프라 / DevOps·베스핀글로벌베스핀글로벌·

    엔비디아 쓰던 빅테크들, 왜 직접 ‘AI 칩’ 설계에 뛰어드나?

    문제2026 년 AI 연산의 66% 가 추론에서 발생할 전망. 범용 GPU 는 학습엔 강하지만 추론 환경에서 전력·단가 비효율.

    접근빅테크들이 ASIC(주문형 반도체) 자체 설계로 전환. 구글 TPU(2015), 아마존 트레이니엄+인퍼런시아 분리, MS 하드웨어·소프트웨어 동시 설계, 메타·OpenAI 는 파트너십.

    결과추론 전용 칩 시장 2026 년 500억 달러 전망. 단순 비용 절감을 넘어 자사 서비스 최적화 인프라로 엔비디아 의존도 분산.

    #gpu#asic#ai-chip+2
  2. 인프라 / DevOps·베스핀글로벌베스핀글로벌·

    AI Paradox (1) | LLM 인프라 비용, 1시간 만에 8,500만 원 날라간 이유

    문제AI PoC 월 300만 원이 본 운영 전환 시 3,800만 원까지 폭증. GPU 유휴율 68%, 토큰 폭주로 71분 만에 8,500만 원 손실 사례.

    접근FinOps 3단계: Inform(GPU 활성화율·토큰 소비 가시화) → Optimize(작업 난이도별 LLM 선택으로 최대 80% 절감) → Operate(자동화 스케줄링·토큰 거버넌스).

    결과LLM 인프라 비용 61% 절감, GPU 유휴율 68% → 12%. 콜드 스타트 우려에 갇혀 유휴 GPU 못 끄던 운영 책임 분담 문제를 자동화로 해결.

    #llm#tokenization#gpu+2
  3. 인프라 / DevOps·AWS KoreaAWS Korea·

    뉴빌리티의 Amazon Kinesis Video Streams 기반 원격 관제 확장 사례

    문제자율주행 로봇 300대를 RTSP + 포트포워딩으로 원격 관제하니 신규 사이트마다 20분~수시간 네트워크 설정이 필요. 운영 확장 불가.

    접근Amazon Kinesis Video Streams 의 WebRTC Signaling Channel 로 P2P 연결 구성. roundTripTime, fractionLost 메트릭 + TWCC 기반 비트레이트 조정으로 LTE 가변 환경 대응.

    결과포트포워딩 제거, 외부 이해관계자도 영상 접근 가능, 네트워크 변동에도 안정 품질 유지.

    #iot#aws#webrtc+2