이코에코(Eco²) Streams & Scaling for SSE #4: KEDA 기반 이벤트 드리븐 오토스케일링

 

k6 부하 테스트 결과를 기반으로 KEDA와 Prometheus Adapter를 활용한 스케일링 전략을 수립하고 적용합니다.
Redis Streams 적용, 50VU 기준 Success Rate 86.3% (직전 테스트 Success Rate: 35%)

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1. 배경: CPU 기반 HPA의 한계

문제 상황

기존 Kubernetes HPA(Horizontal Pod Autoscaler)는 CPU/Memory 사용률 기반으로 동작합니다.

# 기존 HPA (CPU 기반)
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
spec:
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

문제: Scan Worker는 I/O-bound 워크로드다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ scan-worker 리소스 사용량 (k6 50 VU 테스트 중)                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ CPU:    37m / 1000m (3.7%)    ← CPU 거의 미사용               │
│ Memory: 199Mi / 1Gi (19.4%)   ← 메모리도 여유                 │
│                                                                 │
│ 실제 병목: OpenAI API 대기 (6~10초/요청)                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

CPU 사용률이 낮아 HPA가 트리거되지 않지만, RabbitMQ 큐에는 메시지가 쌓이는 상황이 발생한다.

해결 방향

워크로드	특성	스케일링 기준	도구
scan-worker	I/O-bound (OpenAI API)	RabbitMQ 큐 길이	KEDA
scan-api	SSE 연결 유지	활성 SSE 연결 수	Prometheus Adapter + HPA

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2. KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling)

KEDA란?

KEDA는 이벤트 소스(RabbitMQ, Kafka, Redis 등)를 기반으로 Kubernetes 워크로드를 스케일링하는 오픈소스 프로젝트다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         KEDA 아키텍처                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  ┌──────────┐    ┌────────────┐    ┌────────────────────────┐  │
│  │ RabbitMQ │───▶│ KEDA       │───▶│ HPA                    │  │
│  │ Queue    │    │ Operator   │    │ (자동 생성)            │  │
│  └──────────┘    └────────────┘    └────────────────────────┘  │
│       │                                      │                  │
│       │         메시지 10개 이상             │                  │
│       └──────────────────────────────────────┤                  │
│                                              ▼                  │
│                                   ┌────────────────────────┐   │
│                                   │ scan-worker            │   │
│                                   │ replicas: 1 → 3        │   │
│                                   └────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

핵심 개념

리소스	설명
ScaledObject	스케일링 대상과 트리거를 정의하는 CR
TriggerAuthentication	외부 시스템 인증 정보
ScaledJob	Job 기반 스케일링 (배치 처리용)

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3. 설치 및 구성

ArgoCD Application 정의

# clusters/dev/apps/35-keda.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: dev-keda
  namespace: argocd
  annotations:
    argocd.argoproj.io/sync-wave: '35'
spec:
  project: dev
  source:
    repoURL: https://kedacore.github.io/charts
    chart: keda
    targetRevision: 2.12.1
    helm:
      releaseName: keda
      valuesObject:
        metricsServer:
          replicaCount: 1
        operator:
          replicaCount: 1
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: keda
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
    - CreateNamespace=true

Sync-wave 순서

24: PostgreSQL
25: Prometheus Adapter
27: Redis Operator
28: Redis Cluster (CRs)
...
35: KEDA          ← 메트릭 시스템 이후
36: Scaling       ← ScaledObject, HPA

---

4. scan-worker ScaledObject

설계 원칙

1. RabbitMQ 큐 길이 기반: 메시지가 쌓이면 스케일 아웃
2. 다중 트리거: vision, answer, rule 큐 모두 모니터링
3. 보수적 스케일 다운: 갑작스러운 축소 방지

ScaledObject 정의

# workloads/scaling/base/scan-worker-scaledobject.yaml
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: scan-worker-scaledobject
  namespace: scan
spec:
  scaleTargetRef:
    name: scan-worker
    kind: Deployment

  # 스케일링 범위
  minReplicaCount: 1
  maxReplicaCount: 10

  # 빠른 감지 & 스케일다운
  cooldownPeriod: 30      # 60s → 30s
  pollingInterval: 10     # 15s → 10s

  # 고급 설정
  advanced:
    horizontalPodAutoscalerConfig:
      behavior:
        scaleDown:
          stabilizationWindowSeconds: 120  # 2분간 안정화
          policies:
          - type: Percent
            value: 50
            periodSeconds: 60
        scaleUp:
          stabilizationWindowSeconds: 0    # 즉시 스케일업
          policies:
          - type: Pods
            value: 2
            periodSeconds: 30

  # RabbitMQ 트리거
  triggers:
  - type: rabbitmq
    metadata:
      protocol: amqp
      queueName: scan.vision
      mode: QueueLength
      value: '10'  # 10개 이상 → 스케일업
    authenticationRef:
      name: rabbitmq-trigger-auth

  - type: rabbitmq
    metadata:
      protocol: amqp
      queueName: scan.answer
      mode: QueueLength
      value: '10'
    authenticationRef:
      name: rabbitmq-trigger-auth

  - type: rabbitmq
    metadata:
      protocol: amqp
      queueName: scan.rule
      mode: QueueLength
      value: '20'  # rule은 빠르므로 임계값 높게
    authenticationRef:
      name: rabbitmq-trigger-auth

TriggerAuthentication

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: TriggerAuthentication
metadata:
  name: rabbitmq-trigger-auth
  namespace: scan
spec:
  secretTargetRef:
  - parameter: host
    name: scan-secret
    key: CELERY_BROKER_URL

---

5. scan-api HPA (Prometheus Adapter)

Custom Metrics HPA

scan-api는 SSE 연결 수를 기준으로 스케일링합니다.

# workloads/scaling/base/scan-api-hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: scan-api-hpa
  namespace: scan
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: scan-api

  minReplicas: 1
  maxReplicas: 3

  metrics:
  # 커스텀 메트릭: SSE 활성 연결 수
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: scan_sse_connections_active
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "50"  # Pod당 50개 연결

  # 백업: Memory 사용률
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60

  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300  # 5분 안정화
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 0
      policies:
      - type: Pods
        value: 1
        periodSeconds: 30

Prometheus Adapter 설정

# clusters/dev/apps/25-prometheus-adapter.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: dev-prometheus-adapter
  annotations:
    argocd.argoproj.io/sync-wave: '25'
spec:
  source:
    repoURL: https://prometheus-community.github.io/helm-charts
    chart: prometheus-adapter
    targetRevision: 4.3.0
    helm:
      valuesObject:
        prometheus:
          url: http://kube-prometheus-stack-prometheus.prometheus:9090
        rules:
          custom:
          - seriesQuery: '{__name__="scan_sse_connections_active"}'
            resources:
              template: <<.Resource>>
            name:
              matches: "scan_sse_connections_active"
              as: "scan_sse_connections_active"
            metricsQuery: sum(scan_sse_connections_active{namespace="scan"}) by (pod)

---

6. NetworkPolicy 업데이트

KEDA가 RabbitMQ에 접근할 수 있도록 NetworkPolicy를 업데이트합니다.

# workloads/network-policies/base/allow-rabbitmq-access.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-rabbitmq-access
  namespace: rabbitmq
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: rabbitmq
  ingress:
  - from:
    # KEDA에서 RabbitMQ 큐 조회 허용
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          kubernetes.io/metadata.name: keda
    # scan-worker에서 메시지 처리
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          kubernetes.io/metadata.name: scan
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 5672

---

7. 모니터링

KEDA 상태 확인

# ScaledObject 상태
kubectl get scaledobject -n scan -o wide

# 생성된 HPA 확인
kubectl get hpa -n scan -o wide

# KEDA 로그
kubectl logs -n keda -l app=keda-operator --tail=50

Grafana 대시보드 쿼리

# RabbitMQ 큐 길이
rabbitmq_queue_messages{queue=~"scan.*"}

# KEDA 스케일링 이벤트
keda_scaler_metrics_latency_seconds_bucket

# scan-worker Replica 수
kube_deployment_status_replicas{deployment="scan-worker"}

---

8. k6 테스트 결과 기반 튜닝

k6 50 VU

지표	값
Total Requests	658
Completed	537 (81.6%)
Partial	55 (8.4%)
Failed	66 (10.0%)
Reward Null	144 (21.9%)

튜닝 포인트

항목	Before	After	이유
cooldownPeriod	60s	30s	빠른 스케일다운
pollingInterval	15s	10s	빠른 감지
scaleDown.stabilization	300s	120s	비용 최적화
queueLength (rule)	10	20	rule은 빠름

Exponential Backoff 재시도

# domains/scan/tasks/vision.py
@celery_app.task(
    bind=True,
    max_retries=2,
    default_retry_delay=1,
)
def vision_task(self, ...):
    try:
        result = analyze_images(...)
    except Exception as exc:
        # Exponential backoff: 1s, 2s, 4s
        countdown = 2 ** self.request.retries
        raise self.retry(exc=exc, countdown=countdown)

Reward Fallback

# domains/scan/tasks/reward.py
def _dispatch_character_match(...):
    try:
        result = async_result.get(timeout=MATCH_TIMEOUT)
        return result
    except CeleryTimeoutError:
        # Fallback: 전체 파이프라인 실패 방지
        logger.warning("Character match timeout - returning fallback")
        return None

---

9. 결론

스케일링 전략 요약

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Eco² 스케일링 아키텍처                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  scan-api                        scan-worker                    │
│  ┌──────────────────┐           ┌──────────────────┐           │
│  │ HPA              │           │ KEDA             │           │
│  │ (Prometheus      │           │ (RabbitMQ        │           │
│  │  Adapter)        │           │  ScaledObject)   │           │
│  └────────┬─────────┘           └────────┬─────────┘           │
│           │                              │                      │
│           ▼                              ▼                      │
│  scan_sse_connections_active    rabbitmq_queue_messages        │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

9. 적용 결과 검증

ArgoCD 동기화 상태

$ kubectl get applications -n argocd | grep -E 'scaling|redis-cluster|scan'
dev-api-scan         Synced   Healthy
dev-redis-cluster    Synced   Healthy
dev-scaling          Synced   Healthy
dev-scan-worker      Synced   Healthy

KEDA 설정 적용 확인

$ kubectl get scaledobject scan-worker-scaledobject -n scan \
    -o jsonpath='{.spec.cooldownPeriod} {.spec.pollingInterval}'
30 10   # ✅ cooldownPeriod=30, pollingInterval=10

Redis Streams 메트릭 수집

$ kubectl exec -n prometheus prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0 \
    -c prometheus -- wget -qO- \
    'http://localhost:9090/api/v1/label/__name__/values' | jq -r '.data[]' | grep redis_stream

redis_stream_first_entry_id
redis_stream_groups
redis_stream_last_entry_id
redis_stream_length      # ✅ Stream별 이벤트 수 수집
redis_stream_radix_tree_keys
redis_stream_radix_tree_nodes

Prometheus Stream 메트릭 샘플

{"stream": "scan:events:04299bb1-...", "length": "9"}
{"stream": "scan:events:0bb4a2b7-...", "length": "8"}
// 현재 35개 Stream 키 활성

---

관련 문서

• KEDA 공식 문서
• Prometheus Adapter
• RabbitMQ KEDA Scaler