CPU/Mem reactive · K8s default
Pod CPU/Memory
↓
threshold >70%
↓
Replica ±1 · ~30s
- ✕Usage ≠ performance
- ✕Reactive only
- ✕Manual tuning
최고의 성능, 최소 비용으로
Kubernetes를 운영하세요
Wave는 스케일링, 사이징, 트래픽, 진단, 노드 관리를 위한 통합 K8s 솔루션입니다.
Amazon EKS, OpenShift와 같은 K8s 플랫폼이 다루지 않는 운영 신뢰성 케이스를 다룹니다.
Wave
Wave는 Kubernetes의 오토스케일링, 리소스 사이징, 장애 진단과 노드 프로비저닝을 통합 자동화하는 운영 플랫폼입니다.
THE PROBLEM설정만 해두면 괜찮다는 믿음,
설정만 해두면 괜찮다는 믿음,
그 순간 비용이 새기 시작합니다
K8s 환경의 문제는 조용히 쌓입니다. 인지하지 못한 낭비, 예고 없는 장애, 신뢰를 잃게 만드는 불공정한 트래픽 처리 — 그 피해는 고스란히 비즈니스로 돌아옵니다.
보이지 않는 과금 낭비
컨테이너 65%가 요청 리소스의 절반도 쓰지 않습니다. 쓰지 않는 자원에 매달 비용을 냅니다.
피크 때마다 무너지는 스케일링
HPA가 정상이라 보고해도 서비스는 멈춥니다. 플래시 세일마다 반복되는 장애입니다.
트래픽 폭증이 곧 매출 손실
주요 트래픽이 배치 작업과 같은 우선순위로 처리됩니다. 한 시간에 100만 달러를 잃을 수 있습니다.
HPA는 CPU만,
Autopilot은
워크로드를 학습
Autopilot은 서비스의 실제 동작을 학습한 성능 모델로 파드를 스케일링합니다.
약 10초 안에 결정하며, HPA 대비 약 2배 빠르고 안정성 가드레일이 내장되어 있습니다.
Autopilot
Scheduler
Min/Max
Workload-aware · ML model
latency · throughput
↓
ML auto-decision
↓
accurate · ~10s
- ✓Performance model
- ✓~2× faster than HPA
- ✓No threshold tuning
파드 요청을 정확히, 노드는 절반
Wave Sizing은 각 워크로드의 실수요를 학습해 10대의 노드를 4대로 통합합니다.
여유 공간은 유지하면서 인프라 비용을 약 60% 절감합니다.
Smart Sizing
Right Sizing
Without right-sizing
With right-sizing
Free
Free
Free
Free
Free
Free
oversizedright-sizedfreed
빠른 Karpenter,
노드 비용 약 70% 절감
Node Warmup으로 콜드 스타트 지연을 제거하고, Spot Workload Placement로 상태 저장·핵심 파드를 중단 가능 노드에서 분리합니다. 노드 비용 약 70% 절감.
Dashboard
Node Warmup
Spot Placement
K8S SCHEDULING PIPELINE→→→Wave
Pod Created
Pending
+30~90s✗
Karpenter
provision
Scheduled
ready✓
Node Warmup
Pre-provisions nodes ahead of demand — Pending step eliminated
RESULT
~70%↓
node cost대시보드는 지표를,
Diagnosis는 원인을 짚다
5가지 ML 진단(자원 예측·메모리 누수·CPU 포화·스케줄링 지연·유휴 노드)이 알람이 울리기 전에 위험을 표면화합니다.
Forecast
Memory Leak
CPU Analysis
Sched Delay
Idle Node
Grafana shows metrics. People still guess what went wrong.
ML-driven forecasting, detection, analysis.
Catch leaks weeks before OOMKill. ✓
체크아웃은 살아남고,
나머지는 점진적으로 줄이고
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→ pass
STANDARD→ queue
BACKGROUND→ defer
CRITICAL PROTECTED
결제 100% ✓
PV 운영을 티켓 없이
용량을 예측하고, 파드가 멈추기 전에 볼륨을 확장하며, 사용하지 않는 PV를 회수합니다. 수동 운영 0건.
PV Auto-Expansion
Capacity Forecast
PV Cleanup
Unused PV Detection
PERSISTENT VOLUMES · 4
USED
Wave Action
data-postgres-0
87%
+ AUTO-EXPAND ✓
redis-cache
22%
FORECAST · 14d
logs-archive
0%
→ CLEANUP (31d idle)
backup-vol
45%
healthy
zero ops tickets
기존 스택 위에서
그대로
CI/CD와 Terraform을 위한 프로그래머블 API, 블랙박스가 아닌 Slack과 웹훅으로 도착하는 알림.
Programmable API
Alerts
POST /v1/clusters "autopilot": true "min": 2 "max": 20 200 OK ✓
→
Wave
→Slack alerts
→Webhook
→Terraform · CI/CD
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.
써 보는게 가장 빠릅니다.
서비스 환경 변화 없이 원하는 방식에 따라 빠르게 테스트 및 적용 가능합니다
(Server Side 에이전트의 경우 별도 적용 요청 필요)