CPU/Mem reactive · K8s default
Pod CPU/Memory
↓
threshold >70%
↓
Replica ±1 · ~30s
- ✕Usage ≠ performance
- ✕Reactive only
- ✕Manual tuning
Wave
Wave는 Kubernetes의 오토스케일링, 리소스 사이징, 장애 진단과 노드 프로비저닝을 통합 자동화하는 운영 플랫폼입니다.
THE PROBLEM설정은 끝났지만,
설정은 끝났지만,
운영은 시작도 안 했습니다.
K8s 환경의 문제는 조용히 쌓입니다. 인지하지 못한 낭비, 예고 없는 장애, 신뢰를 잃게 만드는 불공정한 트래픽 처리 — 그 피해는 고스란히 비즈니스로 돌아옵니다.
보이지 않게 새는 비용
컨테이너의 65%가 요청한 CPU/메모리의 절반도 쓰지 않습니다. 쓰지 않는 자원에 매달 비용을 냅니다.
피크 때마다 무너지는 스케일링
사용률이 임계값 아래라 HPA는 움직이지 않습니다. 세일이 시작되고 나서야 파드가 늘기 시작합니다.
결제까지 함께 밀리는 트래픽
K8s에는 요청 우선순위가 없습니다. 부하가 걸리면 결제 요청도 단순 조회와 같은 순서로 처리됩니다.
HPA는 사용률에 반응,
Autopilot은 성능을 학습
Autopilot은 서비스의 실제 동작을 학습한 성능 모델로 파드를 스케일링합니다.
약 10초 안에 결정하며, HPA 대비 약 2배 빠르고 안정성 가드레일이 내장되어 있습니다.
Autopilot
Autopilot Scheduler
Min/Max 권장
Monitor Only
Workload-aware · ML model
latency · throughput
↓
ML auto-decision
↓
accurate · ~10s
- ✓Performance model
- ✓~2× faster than HPA
- ✓No threshold tuning
파드 request를 정확히, 노드는 더 적게
Wave Sizing은 각 워크로드의 실수요를 학습해 CPU와 메모리 request를 추천합니다.
버스트 여유는 남긴 채 쓰지 않는 request가 사라지면, 노드도 비용도 함께 줄어듭니다.
Smart Sizing
실시간 리사이징
Smart Sizing 리포트
Without Smart Sizing
With Smart Sizing
Free
Free
Free
Free
Free
Free
oversizedright-sizedfreed
Karpenter는 더 빠르게,
Spot은 더 안전하게
Node Warmup이 수요보다 먼저 노드를 띄워 콜드 스타트 대기를 없애고, Spot Placement가 워크로드마다 온디맨드 최소 대수를 보장한 뒤 그 이상만 Spot으로 보냅니다. 대시보드로 노드와 Spot 구성, 비용을 한 화면에서 봅니다.
Karpenter 대시보드
Node Warmup
Spot Placement
K8S SCHEDULING PIPELINE→→Wave
Pod Created
Pending · Karpenter 프로비저닝 대기
(+30~90s)
Scheduled
ready✓
Node Warmup
Pre-provisions nodes ahead of demand — No waiting for node provisioning
RESULT
~70%↓
node cost대시보드는 지표를,
Diagnosis는 원인을 짚다
메모리 누수·Pod/Container 장애·Pod 스케줄링 지연·유휴 노드를 상시 분석해, 알람이 울리기 전에 위험을 표면화합니다.
메모리 누수
Pod/Container 장애
Pod 스케줄링 지연
유휴 노드
Grafana shows metrics. People still guess what went wrong.
ML-driven forecasting, detection, analysis.
No guessing. It's already on the list. ✓
부하가 오르면,
낮은 등급부터 끊습니다
Istio 위에서 동작하는 4단계 우선순위 셰이핑이 핵심 트래픽을 먼저 처리하고 나머지는 부하 상황에 따라 단계적으로 차단합니다. 한 서비스가 급증해도 전체 장애로 번지지 않습니다.
Wave Flow
Without Wave Flow · Istio default→
→
Istio
no priority
✗✗✗✗✗
결제 ~30%
DROP ✗
With Wave Flow · priority shaping→
→
CRITICAL
IMPORTANT
MODERATE
BULK
CRITICAL PROTECTED
결제 100% ✓
PV는 차오르기 전에,
남는 건 드러나게
용량을 예측하고, 파드가 멈추기 전에 볼륨을 확장하며, 사용하지 않는 PV를 회수합니다. 수동 운영 0건.
PVC 자동 확장
용량 예측
미사용 PV 탐지
PERSISTENT VOLUMES · 4
USED
Wave Action
data-postgres-0
87%
+ AUTO-EXPAND ✓
redis-cache
22%
FORECAST · 7d
logs-archive
0%
→ CLEANUP
(Released · PVC 없음)
(Released · PVC 없음)
backup-vol
45%
healthy
설정은 코드로,
결과는 Slack으로
모든 기능을 CR로 선언해 Git에 두면 콘솔 드리프트 없이 GitOps로 관리됩니다. 전 엔드포인트는 OpenAPI 스펙으로 공개되어 클라이언트를 자동 생성할 수 있고, 결과는 Slack과 웹훅으로 도착합니다.
CRD
OpenAPI
Alerts
apiVersion: wavek8s.com/v1alpha1 kind: WaveAutopilotPolicy metadata: name: web-autopilot spec: minReplicas: 2 mode: simulation
POST /v1/clusters "autopilot": true "min": 2 "max": 20 200 OK ✓
설정 (in)통지 (out)
Git → CR apply
API client(OpenAPI)
Wave
# Slack
> Webhook
자주 묻는 질문
제품 도입 전 자주 묻는 질문을 모았습니다. 더 궁금한 점은 언제든 문의해 주세요.
Wave는 Kubernetes의 스케일링, 리소스 사이징, 장애 진단, 트래픽 제어와 노드 프로비저닝 등을 통합 관리하는 Kubernetes 운영 플랫폼입니다. Wave는 단순한 오토스케일링 도구가 아니라 Autoscale, Sizing, Diagnosis, Flow, Karpenter, GPU 등의 기능을 통해 Kubernetes 운영 과정에서 발생하는 성능, 비용, 안정성 문제를 관리합니다.