Observability

Kubernetes Autoscaling

Kubernetes 리소스의 규모를 자동으로 적절하게 스케일링하여 성능을 유지하면서 낭비되는 지출을 최소화하세요

기능 개요

Datadog Kubernetes Autoscaling은 Datadog 텔레메트리 신호를 지속적으로 모니터링하여, Kubernetes 워크로드와 클러스터 전반에 걸쳐 지능형 리소스 추천을 생성합니다. 다차원 워크로드 스케일링과 사전 시뮬레이션된 인스턴스 유형 추천을 통해 안전하게 규모 조정을 자동화하여, 애플리케이션 성능을 유지하는 동시에 즉시 클라우드 비용을 줄일 수 있습니다.

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Cloud Cost Management Container Monitoring

유휴 Kubernetes 리소스 식별과 낭비되는 지출 최소화

오버프로비저닝되고 비효율적인 인스턴스 유형 식별
자동화된 추천을 사용하여 Kubernetes의 비용, 성능 또는 밸런스 최적화
시간 경과에 따른 비용 절감 효과를 추적하여 ROI를 입증

유휴 Kubernetes 리소스 식별과 낭비되는 지출 최소화

기본 제공 가드레일로 Kubernetes 규모 조정 자동화

다차원 스케일링을 활용하여 복제본 수와 리소스 요청의 밸런스 조정
자동화된 노드 구성과 마이그레이션을 통해 사전 시뮬레이션된 인스턴스 최적화 적용
기존 워크플로의 변경 사항을 인앱으로 또는 GitOps를 통해 배포

기본 제공 가드레일로 Kubernetes 규모 조정 자동화

풍부한 텔레메트리를 활용하여 성능 보장

Datadog에서 제공되는 모든 커스텀 쿼리 또는 메트릭을 기반으로 손쉽게 스케일링
이미 많은 엔지니어의 신뢰를 받고 있는 옵저버빌리티 기능으로 Kubernetes 오토스케일링 작업 지원
Cloud Cost Management를 통해 복잡한 인프라나 공유 인프라에서도 팀, 제품 또는 서비스별 컨테이너 지출 분석

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