Descheduler 도입을 통한 K8s 클러스터 리소스 Drift 자동 최적화

Context

kube-scheduler의 단발성 배치 결정으로 인해 노드 추가, 레이블 변경, 노드 장애 등 동적 환경 변화에 따른 리소스 불균형 발생. 시간이 흐를수록 특정 노드에 부하가 집중되는 Hotspot 현상과 Affinity 규칙 위반 등 클러스터 상태의 Entropy 증가로 인한 운영 효율 저하.

Technical Solution

• Eviction API 기반의 간접 제어 구조 설계로 기존 kube-scheduler와의 호환성 및 PodDisruptionBudgets(PDB) 준수 보장
• Profiles 및 Plugins 아키텍처를 통한 전략적 Pod 제거 로직 분리 및 개별 설정 가능 구조 채택
• LowNodeUtilization 및 HighNodeUtilization 플러그인을 통한 노드 간 리소스 사용률의 상한 및 하한 밸런싱 구현
• RemoveDuplicates 및 TopologySpreadConstraint 플러그인을 통한 고가용성(HA) 보장을 위한 Pod 분산 배치 강제
• Default Evictor의 nodeFit 설정을 통한 대체 가능 노드 존재 여부 검증 후 Eviction 수행으로 무한 루프 방지
• Dry run 모드와 Prometheus 메트릭 기반의 관측 가능성을 확보하여 실제 적용 전 영향도 분석 체계 구축