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들어가며

Kubernetes에서 워크로드의 리소스를 자동으로 조정하는 **Vertical Pod Autoscaler(VPA)**는 오랫동안 "Pod를 재시작해야 한다"는 치명적인 단점이 있었습니다. 하지만 Kubernetes 1.35(2025년 12월)에서 **In-Place Pod Resize**가 GA로 승격되면서, 드디어 **재시작 없이 CPU/메모리를 실시간 조정**할 수 있게 되었습니다.

이 글에서는 VPA의 기본 개념부터 In-Place Resize 연동, 프로덕션 배포 전략까지 단계별로 살펴봅니다.

VPA란 무엇인가?

VPA(Vertical Pod Autoscaler)는 Pod의 **CPU/메모리 requests와 limits를 자동으로 조정**하는 Kubernetes 컴포넌트입니다.

HPA vs VPA

| 구분 | HPA | VPA |

| --------------- | ------------------ | ----------------------------------- |

| 스케일링 방향 | 수평 (Pod 수 증감) | 수직 (리소스 크기 조정) |

| 적합한 워크로드 | Stateless 서비스 | Stateful, 단일 인스턴스 |

| 다운타임 | 없음 | 기존: 재시작 필요 → **1.35+: 없음** |

VPA 구성 요소

VPA는 세 가지 컴포넌트로 구성됩니다:

1. Recommender: 리소스 사용량을 분석하고 추천값 계산

2. Updater: 추천값에 따라 Pod 업데이트 트리거

3. Admission Controller: 새로 생성되는 Pod에 추천값 적용

VPA 설치

Helm으로 설치

VPA Helm chart 추가

helm repo add fairwinds-stable https://charts.fairwinds.com/stable

helm repo update

VPA 설치

helm install vpa fairwinds-stable/vpa \

--namespace vpa-system \

--create-namespace \

--set recommender.enabled=true \

--set updater.enabled=true \

--set admissionController.enabled=true

설치 확인

kubectl get pods -n vpa-system

수동 설치 (공식 저장소)

git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git

cd autoscaler/vertical-pod-autoscaler

CRD 및 컴포넌트 설치

./hack/vpa-up.sh

확인

kubectl get customresourcedefinitions | grep verticalpodautoscaler

기본 VPA 설정

VPA 리소스 생성

vpa-nginx.yaml

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1

kind: VerticalPodAutoscaler

metadata:

namespace: default

spec:

targetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

updatePolicy:

updateMode: 'Auto' # Off, Initial, Recreate, Auto

resourcePolicy:

containerPolicies:

- containerName: nginx

minAllowed:

cpu: '50m'

memory: '64Mi'

maxAllowed:

cpu: '2'

memory: '2Gi'

controlledResources: ['cpu', 'memory']

controlledValues: RequestsAndLimits

kubectl apply -f vpa-nginx.yaml

VPA 추천값 확인

kubectl get vpa nginx-vpa -o yaml

updateMode 옵션 비교

Off: 추천값만 제공, 자동 업데이트 없음 (모니터링용)

updateMode: "Off"

Initial: Pod 생성 시에만 추천값 적용

updateMode: "Initial"

Recreate: 추천값이 변경되면 Pod를 재생성

updateMode: "Recreate"

Auto: 최적의 방법 자동 선택 (1.35+에서는 In-Place 포함)

updateMode: "Auto"

InPlaceOrRecreate: In-Place 우선, 불가능하면 재생성 (1.35+ Beta)

updateMode: "InPlaceOrRecreate"

In-Place Pod Resize 활성화 (Kubernetes 1.35+)

Feature Gate 확인

Kubernetes 1.35부터 In-Place Pod Resize는 **기본 활성화**입니다:

클러스터 버전 확인

kubectl version --short

Feature gate 상태 확인 (1.35+에서는 기본 true)

kubectl get --raw /api/v1/nodes | jq '.items[0].status.features'

resizePolicy 설정

Pod가 In-Place Resize를 지원하려면 `resizePolicy`를 명시해야 합니다:

deployment-with-resize.yaml

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

spec:

replicas: 3

selector:

matchLabels:

app: web-app

template:

metadata:

labels:

app: web-app

spec:

containers:

- name: web

image: nginx:1.27

resources:

requests:

cpu: '100m'

memory: '128Mi'

limits:

cpu: '500m'

memory: '512Mi'

resizePolicy:

- resourceName: cpu

restartPolicy: NotRequired # CPU는 재시작 없이 조정

- resourceName: memory

restartPolicy: NotRequired # 메모리도 재시작 없이 조정

kubectl apply -f deployment-with-resize.yaml

VPA + InPlaceOrRecreate 연동

vpa-inplace.yaml

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1

kind: VerticalPodAutoscaler

metadata:

spec:

targetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

updatePolicy:

updateMode: 'InPlaceOrRecreate'

minReplicas: 2 # 최소 유지 replica 수

resourcePolicy:

containerPolicies:

- containerName: web

minAllowed:

cpu: '50m'

memory: '64Mi'

maxAllowed:

cpu: '4'

memory: '4Gi'

controlledResources: ['cpu', 'memory']

kubectl apply -f vpa-inplace.yaml

In-Place resize 발생 확인

kubectl get pods -w

STATUS가 Running 유지되면서 resources가 변경됨

리사이즈 과정 모니터링

Pod 리소스 변경 확인

Pod의 현재 리소스 확인

kubectl get pod web-app-xxx -o jsonpath='{.spec.containers[0].resources}'

allocated resources 확인 (실제 할당된 리소스)

kubectl get pod web-app-xxx -o jsonpath='{.status.containerStatuses[0].allocatedResources}'

resize 상태 확인

kubectl get pod web-app-xxx -o jsonpath='{.status.resize}'

"InProgress", "Proposed", "Deferred", "" (완료)

VPA 추천값 모니터링 스크립트

#!/bin/bash

watch-vpa.sh - VPA 추천값 실시간 모니터링

VPA_NAME=${1:-web-app-vpa}

NAMESPACE=${2:-default}

while true; do

echo "=== $(date) ==="

kubectl get vpa $VPA_NAME -n $NAMESPACE -o jsonpath='

Target:

CPU: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.cpu}

Memory: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].target.memory}

Lower Bound:

CPU: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].lowerBound.cpu}

Memory: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].lowerBound.memory}

Upper Bound:

CPU: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].upperBound.cpu}

Memory: {.status.recommendation.containerRecommendations[0].upperBound.memory}

echo ""

sleep 30

done

Prometheus 메트릭

VPA 관련 주요 메트릭

kube_verticalpodautoscaler_status_recommendation_target

vpa_recommender_recommendation_latency

vpa_updater_evictions_total

Pod CPU 추천값 vs 실제 사용량

rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])

vs

kube_verticalpodautoscaler_status_recommendation_target{resource="cpu"}

프로덕션 베스트 프랙티스

1. 점진적 도입 전략

Step 1: Off 모드로 추천값만 관찰 (1-2주)

updateMode: "Off"

Step 2: Initial 모드로 새 Pod에만 적용

updateMode: "Initial"

Step 3: InPlaceOrRecreate로 자동 조정

updateMode: "InPlaceOrRecreate"

2. PDB(PodDisruptionBudget)와 함께 사용

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

spec:

minAvailable: 2

selector:

matchLabels:

app: web-app

VPA가 Recreate 폴백 시 PDB를 존중함

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1

kind: VerticalPodAutoscaler

metadata:

spec:

targetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

updatePolicy:

updateMode: 'InPlaceOrRecreate'

minReplicas: 2

evictionRequirements:

- resources: ['cpu', 'memory']

changeRequirement: TargetHigherThanRequests

3. HPA와 VPA 동시 사용

HPA: CPU 기반 수평 스케일링

apiVersion: autoscaling/v2

kind: HorizontalPodAutoscaler

metadata:

spec:

scaleTargetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

minReplicas: 2

maxReplicas: 10

metrics:

- type: Resource

resource:

target:

type: Utilization

averageUtilization: 70

VPA: 메모리만 수직 스케일링 (CPU는 HPA가 관리)

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1

kind: VerticalPodAutoscaler

metadata:

spec:

targetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

updatePolicy:

updateMode: 'InPlaceOrRecreate'

resourcePolicy:

containerPolicies:

- containerName: web

controlledResources: ['memory']

minAllowed:

memory: '128Mi'

maxAllowed:

memory: '4Gi'

4. Goldilocks로 VPA 추천값 시각화

Goldilocks 설치 (VPA 추천값 대시보드)

helm install goldilocks fairwinds-stable/goldilocks \

--namespace goldilocks \

--create-namespace

네임스페이스에 Goldilocks 활성화

kubectl label namespace default goldilocks.fairwinds.com/enabled=true

대시보드 접속

kubectl port-forward -n goldilocks svc/goldilocks-dashboard 8080:80

트러블슈팅

In-Place Resize가 작동하지 않을 때

1. Kubernetes 버전 확인

kubectl version --short

1.35+ 필요

2. 노드의 Container Runtime 확인

kubectl get nodes -o jsonpath='{.items[*].status.nodeInfo.containerRuntimeVersion}'

containerd 1.7+ 또는 CRI-O 1.29+ 필요

3. Pod의 resizePolicy 확인

kubectl get pod <pod-name> -o jsonpath='{.spec.containers[0].resizePolicy}'

4. resize 상태 확인

kubectl get pod <pod-name> -o jsonpath='{.status.resize}'

"Deferred" -> 노드에 리소스 부족

"Infeasible" -> 노드가 resize 지원하지 않음

5. 이벤트 확인

kubectl describe pod <pod-name> | grep -A5 "Events"

VPA가 추천값을 생성하지 않을 때

VPA Recommender 로그 확인

kubectl logs -n vpa-system -l app=vpa-recommender --tail=50

metrics-server 동작 확인

kubectl top pods

VPA 상태 확인

kubectl describe vpa <vpa-name>

실전 예제: Java 앱에 VPA 적용

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

spec:

replicas: 3

selector:

matchLabels:

app: spring-boot

template:

metadata:

labels:

app: spring-boot

spec:

containers:

- name: app

image: myregistry/spring-boot-app:latest

resources:

requests:

cpu: '500m'

memory: '512Mi'

limits:

cpu: '2'

memory: '2Gi'

resizePolicy:

- resourceName: cpu

restartPolicy: NotRequired

- resourceName: memory

restartPolicy: RestartContainer # JVM은 힙 재설정 필요

env:

- name: JAVA_OPTS

value: '-XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=75.0'

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1

kind: VerticalPodAutoscaler

metadata:

spec:

targetRef:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

updatePolicy:

updateMode: 'InPlaceOrRecreate'

resourcePolicy:

containerPolicies:

- containerName: app

minAllowed:

cpu: '200m'

memory: '256Mi'

maxAllowed:

cpu: '4'

memory: '4Gi'

마무리

Kubernetes 1.35의 In-Place Pod Resize GA와 VPA의 InPlaceOrRecreate 모드는 프로덕션 환경에서의 리소스 최적화를 한 단계 끌어올립니다. 핵심 포인트:

1. **In-Place Resize**로 Pod 재시작 없이 CPU/메모리 조정 가능

2. **VPA + InPlaceOrRecreate**로 자동화된 수직 스케일링

3. **HPA와 VPA 병용** 시 관리 리소스를 분리 (HPA=CPU, VPA=Memory)

4. **점진적 도입**: Off → Initial → InPlaceOrRecreate

**Q1. VPA의 세 가지 구성 요소는?**

Recommender, Updater, Admission Controller

**Q2. In-Place Pod Resize가 GA된 Kubernetes 버전은?**

Kubernetes 1.35 (2025년 12월)

**Q3. VPA의 updateMode 중 추천값만 제공하고 자동 업데이트하지 않는 모드는?**

Off

**Q4. HPA와 VPA를 동시에 사용할 때 권장되는 리소스 분리 방법은?**

HPA가 CPU 기반 수평 스케일링, VPA가 메모리만 수직 스케일링

**Q5. JVM 기반 앱에서 메모리 In-Place Resize 시 restartPolicy를 RestartContainer로 설정하는 이유는?**

JVM이 힙 메모리를 동적으로 재설정해야 하므로 컨테이너 재시작이 필요함