WATCHA - Medium · 2026. 10. 22.

감으로 맞추던 값을 식을 세워서 kubernetes 최적화하기

AI 엔지니어링 브리핑

왓챠는 Kubernetes 환경에서 영상 인코딩의 비용과 처리 시간을 줄이기 위해 경험에 의존하지 않고 변수 간 관계를 식으로 분석해 최적의 설정값을 찾았습니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: 영상을 여러 조각으로 나눠 병렬 처리하는 인코딩 작업을 Kubernetes로 옮기면서 조정해야 할 설정이 많아졌고, 각 설정이 서로 영향을 주어 감으로 최적값을 찾기 어려웠습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: 인코딩 품질은 일정하게 유지된다고 보고 비용과 시간을 핵심 변수로 정한 뒤, Kubernetes의 여러 설정을 반영한 방정식을 세워 값들을 구조적으로 비교하고 최적해를 찾았습니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: VM 단위보다 작은 Pod 단위로 자원을 조정하면 인프라와 서비스의 결합을 줄일 수 있지만, 복잡한 환경에서는 무작정 값을 바꿔 보기보다 변수 간 의존성과 목표를 먼저 정의해야 합니다.

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내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.