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개요ML-Driven Kubernetes Auto-Tuning은 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 Kubernetes 환경에서 워크로드 리소스 설정(CPU, Memory, Autoscaling 등)을 자동으로 최적화하는 접근 방식입니다. 복잡하고 동적인 클라우드 네이티브 인프라에서 수작업 튜닝 한계를 극복하고, 성능, 비용, 안정성을 동시에 향상시키는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의머신러닝을 활용하여 Kubernetes 리소스 파라미터를 자동으로 최적화하고 지속적으로 튜닝하는 운영 전략목적수작업 튜닝 부담 제거, 성능-비용 균형 최적화, 운영 자동화필요성Kubernetes 리소스 설정의 복잡성 증가 및 수동 관리 한계 대응ML-Driven Auto-Tuning은 클라우드..

개요StormForge는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션의 성능과 비용 최적화를 목표로 하는 AI 기반 최적화 및 지속적 튜닝 플랫폼입니다. 개발팀과 SRE팀이 복잡한 리소스 설정(CPU, 메모리, 오토스케일링 등)을 최적화하여, 성능 저하 없이 비용을 절감하고, 시스템 신뢰성과 확장성을 높이는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 항목 정의Kubernetes 애플리케이션의 리소스 설정과 성능 튜닝을 자동화 및 최적화하는 AI 기반 플랫폼목적수작업 튜닝 비용 절감, 애플리케이션 성능 향상, 클라우드 비용 최적화필요성Kubernetes 리소스 설정 최적화의 복잡성과 관리 부담 증가 대응StormForge는 AI 실험과 운영 최적화를 통합하여 DevOps 및 SRE 프로세스를 ..