딥러닝 기반 Kubernetes Autoscaler 성능 개선 프로젝트
OIDC 2022(Open Infra Development Competition) 금상 수상작(링크)
팀명: 스쿠터
팀원
프로젝트 주제: AI-HPA
딥러닝 기반 모델 성능 비교를 통해 최적의 예측 모델 선정
사용자가 predictive scaling을 원하는 특정 서비스에만 적용 가능
Kubernetes의 standard pod의 형태로 실행 가능하게 제공
프로젝트 선정 배경
Kubernetes Default Autoscaler - HPA
Reactive 방식으로 특정 주기마다 metrics server로부터 자원 사용량을 확인하여 미리 지정해둔 threshold를 넘어가면 스케일링이 됨
- 한계점: HPA가 메트릭 서버로부터 폴링하는 주기, 메트릭 서버가 메트릭을 수집하는 주기로 인해 실제 스케일링해야할 값에 대한 대기 시간이 발생하여 적시에 스케일링할 수 없음
Proactive Autoscaler - PHPA
특정 구간의 사용량을 예측하여 미리 스케일링함으로써 HPA에서 발생하는 대기 시간 문제를 해결함
- 한계점: 단순한 통계 모델(Linear Regression, Holt-Winters Smoothing)을 사용하여 높은 예측 정확도를 기대하기 어려움
=> 대기시간을 없애면서 예측 정확도를 높일 수 있는 새로운 Autoscaler의 도입 필요
아키텍처
CPU 분석 기법
| Collect | Update | Predict |
|---|---|---|
| 애플리케이션 메트릭을 수집하여 중앙 집중식 시계열 데이터베이스로 보내 수집된 메트릭을 활용하고 분석 단계에서 사용 | Collector에서 특정 구간의 데이터를 쿼리하여 학습시킨 모델에 적용. 예측된 다음 시점의 워크로드에 대하여 설정한 알고리즘을 바탕으로 다음 시점의 파드 수 예측 | Kubernetes 엔진(kube-apiserver)은 예측 단계로부터 명령을 받아 Pod의 복제본 수를 변경 |
아키텍처 구현
1. 서비스별 메트릭 수집
Autoscaling하려는 deployment로부터 생성된 파드들의 CPU 사용량을 합산해 해당 서비스의 총 CPU 사용량을 수집
2. 트래픽 예측
사용자가 정해둔 CPU limit을 기준으로 딥러닝 모델은 특정 시점의 Pod 개수를 예측
3. Replicaset 업데이트
Kubernetes 엔진(kube-apiserver)은 Automatic Scaler의 명령을 통해 적절한 Pod 복제본 수 변경
딥러닝 모델
Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)
모델 레포지토리 링크
표준 LSTM과 달리 입력이 양방향으로 흐르고, 양방향의 정보를 활용 시퀀스의 양방향에서 순차적 종속성을 모델링하는 도구 정보 흐름의 방향을 반대로 하는 LSTM 레이어를 추가
Hyper-parameter info
최적의 파라미터 및 손실함수 결정
차별성 검증
HPA, PHPA 와의 차별성 검증
학습된 모델, Kubernetes에서 제공하는 기본 Autoscaler HPA, 오픈소스 Predictice HPA, 총 세 가지 모델에 테스트 트래픽 데이터셋의 일부로 성능 비교 예측 정확도를 바탕으로 개발한 모델의 스케일링 효과를 검증
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