여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 2. How?
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 2. How?
여기어때의 통합 알림 플랫폼 NotiHub 설계와 핵심 의사결정을 정리했습니다. Kafka, Redis, HPA, 샤딩으로 안정성과 확장성을 함께 확보했습니다.
#Kafka#Redis
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100만 TPS 로그 시스템, KEDA를 이용한 오토스케일링 적용기
100만 TPS 로그 시스템, KEDA를 이용한 오토스케일링 적용기
KEDA로 Loki 로그 시스템의 오토스케일링을 재구성해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다. CPU·메모리뿐 아니라 Fluentd 버퍼 메트릭을 활용하고 HPA 제약으로 과대 확장도 줄였습니다.
#KEDA#HPA
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nGrinder를 활용한 부하테스트
nGrinder를 활용해 네이버페이 부동산 상세 페이지의 부하테스트 과정을 정리했습니다. 최대 TPS와 병목을 확인하고 SSR, 캐시, HPA 설정을 개선한 사례입니다.
#nGrinder#부하테스트
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루다 선톡을 대비하는법
선톡으로 인한 급격한 트래픽에 대비해 발송 예정 메시지 수 기반의 Prescaler를 설계했습니다.\nCustom Resource와 Controller로 HPA의 minReplicas를 사전 조정했습니다.
#Kubernetes#HPA
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새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 2편: ArgoCD와 모델 서빙
ArgoCD와 Helm Chart로 모델 서빙 인프라 및 A/B 테스트 환경을 배포하는 구조를 소개했습니다.\n파이프라인 추상화, SyncWave 종료 순서, 블루/그린 배포와 RPS 기반 확장 전략을 설명합니다.
#Argo#Kubernetes
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Custom Metric(ex. RPS)으로 HPA 설정하기
Kubernetes HPA에서 Prometheus와 prometheus-adapter로 RPS Custom Metric을 노출하는 방법을 설명했습니다. Istio 메트릭 기반 RPS와 CPU 기준을 함께 설정해 pod 수를 확장합니다.
#Kubernetes#HPA
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