평균 CPU 사용률은 이제 버려야 한다

(theocharis.dev)

평균 CPU 사용률은 서비스의 지연 시간을 예측하는 데 불충분하며, 특히 Kubernetes 환경에서 발생하는 CFS Throttling으로 인한 급격한 p99 지연 시간 상승을 포착하지 못할 위험이 크다는 점을 경고합니다.

이 글의 핵심 포인트

1평균 CPU 사용률은 비용 측정에는 적합하나 지연 시간 예측에는 부적합함
2CPU 사용률이 임계치를 넘어서면 대기 시간은 비선형적으로 급증함 (M/M/1 모델)
3Kubernetes의 CFS Throttling은 CPU 버스트 발생 시 컨테이너를 강제로 중단시킴
4낮은 평균 CPU 사용률에서도 p99 지연 시간이 급격히 상승할 수 있음
5CPU Limit 설정 시 단순 용량이 아닌 시간 예산(Time Budget) 개념으로 접근해야 함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

평균 지표의 함정을 지적하며, 인프라 비용 최적화와 서비스 안정성 사이의 간극을 설명합니다. 이는 보이지 않는 성능 병동을 찾아내어 서비스 가용성을 확보하는 데 결정적인 통찰을 제공합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

클라우드 네이티브 환경(Kubernetes, Docker)에서 리소스 제한(Limits)을 설정할 때 발생하는 CFS(Completely Fair Scheduler)의 동작 원리와 큐잉 이론(M/M/1)을 바탕으로 기술적 원인을 분석합니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

개발자와 DevOps 엔지니어들이 단순 CPU 사용률이 아닌, CPU Throttling 발생 여부와 Tail Latency(p99)를 핵심 모니터링 지표로 관리해야 함을 시사합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

클라우드 비용 절감을 위해 리소스 제한을 타이트하게 설정하는 한국 스타트업들에게, 비용 최적화 전략이 자칫 서비스 품질(QoS)을 파괴하는 독이 될 수 있음을 경고합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

많은 스타트업이 클라우드 비용 절감을 위해 CPU Limit을 타이트하게 설정하고 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 운영합니다. 하지만 이 글은 '평균의 함정'이 어떻게 서비스 장애로 이어지는지 기술적으로 증명합니다. 단순히 CPU 사용률이 낮다고 안심할 것이 아니라, CPU Throttling 지표를 반드시 모니터링 대시보드에 포함해야 합니다.

창업자와 CTO는 인프라 비용(Cost)과 사용자 경험(Latency) 사이의 트레이드오프를 명확히 이해해야 합니다. 비용을 위해 CPU Limit을 낮추는 전략은 트래픽 버스트가 발생하는 서비스에서 치명적인 독이 될 수 있습니다. 따라서 인프라 설계 시 'Average'가 아닌 'Tail Latency'와 'Throttling'에 집중하는 관점의 전환이 필요합니다.

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