EKS East-West 트래픽 최적화 가이드
📅 작성일: 2026-02-09 | 수정일: 2026-02-14 | ⏱️ 읽는 시간: 약 21분
개요
Amazon EKS 기반의 내부 서비스 간 통신(East-West 트래픽)을 지연(latency) 최소화와 비용 효율화 관점에서 최적화하는 방안을 정리합니다. 단일 클러스터에서 시작하여 멀티 AZ(Availability Zone) 구성, 나아가 멀티 클러스터/멀티 계정 환경으로 확장되는 시나리오를 단계적으로 다룹니다.
East-West(서비스↔서비스)의 홉 수가 1 → 2로 늘어나면 p99 지연이 밀리초 단위로 증가하고, AZ를 가로지르면 AWS 대역폭 요금(GB 단가 $0.01)이 발생합니다. 이 가이드는 Kubernetes 네이티브 기능(Topology Aware Routing·InternalTrafficPolicy)부터 Cilium ClusterMesh, AWS VPC Lattice, Istio 서비스 메쉬까지 레이어별 옵션을 분석하고, 지연·오버헤드·비용을 정량 비교합니다.
배경 및 문제점
기본 Kubernetes 네트워킹에서 East-West 트래픽이 직면하는 문제점은 다음과 같습니다:
- AZ 인식 부재: 기본 ClusterIP 서비스는 클러스터 전체 Pod에 트래픽을 랜덤(iptables) 또는 라운드로빈(IPVS) 분산시키며 AZ를 고려하지 않습니다
- 불필요한 Cross-AZ 트래픽: Pod가 여러 AZ에 분산되면 트래픽이 무작위로 타 AZ로 전달되어 지연 증가 및 비용 발생
- Cross-AZ 데이터 전송 비용: 동일 리전 내 AZ 간 GB당 약 $0.01이 양방향으로 부과
- DNS 조회 지연: 중앙화된 CoreDNS로의 교차 AZ DNS 조회 및 QPS 한도 초과 이슈
- LB 경유 시 추가 홉: Internal ALB/NLB를 East-West에 사용하면 불필요한 네트워크 홉과 고정비용 발생
핵심 이점
이 가이드의 최적화 전략을 적용하면 다음과 같은 개선을 기대할 수 있습니다:
| 항목 | 개선 효과 |
|---|---|
| 네트워크 지연 | Topology Aware Routing으로 동일 AZ 라우팅, p99 sub-ms 달성 |
| 비용 절감 | Cross-AZ 트래픽 제거 시 10 TB/월 기준 약 $100 절감 |
| 운영 단순화 | ClusterIP 기반으로 LB 없이 서비스 간 통신 최적화 |
| DNS 성능 | NodeLocal DNSCache로 DNS 조회 지연 수ms → sub-ms |
| 확장성 | 멀티 클러스터/계정 환경으로의 일관된 확장 경로 제공 |
L4 vs L7 트래픽별 최적화 전략
East-West 트래픽 최적화는 전송 계층(L4)과 애플리케이션 계층(L7)에서 다르게 접근합니다:
-
L4 트래픽(TCP/UDP): 추가적인 프로토콜 처리 없이 직접적인 연결 경로를 확보하는 것이 핵심입니다. 불필요한 프록시나 로드밸런서를 경유하지 않고 Pod 간 1-hop 통신이 이루어지도록 설계하면 지연을 최소화할 수 있습니다. 데이터베이스와 같은 StatefulSet 서비스에는 Headless Service를 통해 클라이언트가 DNS 라 운드로빈으로 직접 대상 Pod에 연결하는 패턴이 적합합니다.
-
L7 트래픽(HTTP/gRPC): 내용 기반 라우팅, 리트라이 등의 고급 트래픽 제어가 필요하면 애플리케이션 계층 프록시를 활용합니다. ALB나 Istio 사이드카를 이용하면 경로 기반 라우팅, gRPC 메서드별 라우팅, 서킷 브레이커 등 L7 기능을 적용할 수 있습니다. 다만 L7 프록시는 패킷 검사와 처리로 부하와 지연이 증가하므로, 단순 트래픽에는 과도한 요소가 될 수 있습니다.
사전 요구사항
필수 지식
- Kubernetes 네트워킹 기본 개념 (Service, Endpoint, kube-proxy)
- AWS VPC 네트워킹 (Subnet, AZ, ENI)
- DNS 해석 메커니즘 (CoreDNS, /etc/resolv.conf)
필요한 도구
| 도구 | 버전 | 용도 |
|---|---|---|
| kubectl | 1.27+ | 클러스터 리소스 관리 |
| eksctl | 0.170+ | EKS 클러스터 생성 및 관리 |
| AWS CLI | 2.x | AWS 리소스 확인 |
| Helm | 3.12+ | 차트 배포 (NodeLocal DNSCache 등) |
| AWS Load Balancer Controller | 2.6+ | ALB/NLB 연동 (필요 시) |
환경 요구사항
| 항목 | 요구사항 |
|---|---|
| EKS 버전 | 1.27+ (Topology Aware Routing 지원) |
| VPC CNI | v1.12+ 또는 Cilium (ClusterMesh 시나리오) |
| AZ 구성 | 동일 리전 내 최소 2개 AZ |
| IAM 권한 | EKS 클러스터 관리자, ELB 생성/관리 권한 |
아키텍처
아키텍처 개요: 단일 클러스터 트래픽 경로 비교
아래 다이어그램은 ClusterIP와 Internal ALB 경로의 차이를 보여줍니다:
- ClusterIP 경로: Pod → kube-proxy (iptables/IPVS NAT) → target Pod (1 hop)
- Internal ALB 경로: Pod → AZ-local ALB ENI → target Pod (2 hops)
- Topology Aware Routing 적용 시 ClusterIP 경로는 동일 AZ 내에서 완결됩니다
멀티 클러스터 연결 옵션 비교
Kubernetes 서비스 유형별 비교
서비스 간 통신을 어떻게 연결하느냐에 따라 성능과 비용에 차이가 있습니다:
- 기본 선택: ClusterIP + Topology Aware Routing
- StatefulSet: Headless 서비스
- L7 기능 필요 시: Internal ALB (IP 모드)
- L4 외부 노출 필요 시: Internal NLB (IP 모드)
Instance 모드 vs IP 모드
Internal LB 사용 시 Instance 모드와 IP 모드의 차이를 이해하는 것이 중요합니다:
- Instance 모드: LB → NodePort → kube-proxy → Pod. NodePort를 받은 노드의 kube-proxy가 대상 Pod이 위치한 다른 AZ의 노드로 패킷 을 전달하면서 교차 AZ 통신이 발생합니다
- IP 모드: LB → Pod IP 직접 연결. 각 AZ에서 Pod IP로 직접 트래픽을 전달하기 때문에 중간 Node를 거치지 않고 동일 AZ의 Pod으로 연결됩니다
Instance 모드에서는 NodePort 경유로 cross-AZ 트래픽이 증가합니다. AWS 모범사례는 내부 LB 사용 시 가능하면 IP 모드로 설정하여 불필요한 AZ 간 트래픽을 줄일 것을 권장합니다. IP 모드를 사용하려면 AWS Load Balancer Controller가 필요합니다.
아키텍처 의사결정
왜 ClusterIP를 기본으로 선택하는가?
- 네이티브 Kubernetes 기능으로 추가 비용 없음
- 1-hop 통신으로 최저 지연
- Topology Aware Routing과 결합하여 AZ 인식 가능
- 서비스 메쉬, Gateway API와의 통합 용이
왜 Internal ALB는 선택적으로 사용하는가?
- 시간당 비용($0.0225/h) + LCU 과금이 지속 발생
- 추가 네트워크 홉으로 2-3ms RTT 오버헤드
- EC2→EKS 마이그레이션 등 과도기적 사용에 적합
구현
단계 1: Topology Aware Routing 활성화
멀티 AZ 환경에서 지연과 비용을 줄이는 핵심은 트래픽이 가능한 한 동일 AZ 내에서 처리되도록 하는 것입니다. Kubernetes 1.27+ 버전에서 Topology Aware Routing을 활성화하면, EndpointSlice에 각 엔드포인트의 AZ 정보(hints)가 기록되고 kube-proxy가 클라이언트와 같은 Zone의 Pod으로만 트래픽을 라우팅합니다.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-service
namespace: production
annotations:
# Topology Aware Routing 활성화
service.kubernetes.io/topology-mode: Auto
spec:
selector:
app: my-app
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8080
protocol: TCP
type: ClusterIP
검증:
# EndpointSlice에 topology hints가 설정되었는지 확인
kubectl get endpointslices -l kubernetes.io/service-name=my-service -o yaml
# 출력에서 hints 필드 확인
# hints:
# forZones:
# - name: ap-northeast-2a
- 각 AZ에 충분한 엔드포인트가 존재해야 합니다
- Pod가 특정 AZ에만 치우쳐 있으면 해당 서비스는 힌트를 비활성화하고 전체로 라우팅합니다
- EndpointSlice 컨트롤러가 AZ별 Pod 비율이 균등하지 않다고 판단하면 hints가 생성되지 않습니다
단계 2: InternalTrafficPolicy Local 설정
Topology Aware Routing보다 범위를 더 좁힌 기능으로, 동일 노드(Local Node)에 구동 중인 엔드포인트에만 트래픽을 전달합니다. 노드 간(당연히 AZ 간) 네트워크 홉이 완전히 제거되어 지연이 최소화되고 Cross-AZ 비용도 0에 수렴합니다.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-local-service
namespace: production
spec:
selector:
app: my-app
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8080
type: ClusterIP
# 동일 노드의 엔드포인트로만 트래픽 전달
internalTrafficPolicy: Local
로컬 노드에 대상 Pod이 하나도 없는 경우 트래픽이 드롭됩니다. 이 정책을 사용하는 서비스는 모든 노드(혹은 최소 해당 서비스 호출이 발생하는 노드)에 적어도 하나 이상의 Pod가 배치되어야 합니다. Pod Topology Spread 또는 PodAffinity를 반드시 함께 사용하세요.
두 기능은 동시에 사용할 수 없으며 선택적으로 적용해야 합니다:
- 멀티 AZ 환경: 우선 AZ 단위 분산을 보장하는 Topology Aware Routing 고려
- 같은 노드 내 빈번한 호출: 짝을 이루는 파드들 간 강한 결합 통신에 InternalTrafficPolicy(Local) + Pod 공배치 활용
단계 3: Pod Topology Spread Constraints
토폴로지 기반 최적화의 효과를 얻으려면 애플리케이션 복제본의 배치 전략이 중요합니다. Topology Aware Routing이 제대로 동작하려면 각 AZ에 충분한 엔드포인트가 존재해야 합니다.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
namespace: production
spec:
replicas: 6
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
# AZ별 균등 분산
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
labelSelector:
matchLabels:
app: my-app
# 노드별 분산 (선택사항)
- maxSkew: 1
topologyKey: kubernetes.io/hostname
whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
labelSelector:
matchLabels:
app: my-app
containers:
- name: my-app
image: my-app:latest
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 128Mi
Pod Affinity를 이용한 공동 배치(co-location):
자주 통신하는 서비스 A와 B를 동일 노드 또는 동일 AZ에 배치하도록 PodAffinity 규칙을 적용할 수 있습니다:
spec:
affinity:
podAffinity:
# 서비스 B가 있는 노드에 우선 배치
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchLabels:
app: service-b
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
HPA로 스케일 아웃할 때는 Spread Constraints에 따라 새 파드를 퍼뜨릴 수 있지만, 스케일 인 시에는 컨트롤러가 AZ 균형을 고려하지 않고 임의의 파드를 제거하기 때문에 균형이 무너질 수 있습니다. Descheduler를 사용해 불균형 발생 시 재조정하는 것을 권장합니다.
단계 4: NodeLocal DNSCache 배포
DNS 조회 지연과 실패는 마이크로서비스 환경에서 예상 외로 지연을 증가시키는 요소가 될 수 있습니다. NodeLocal DNSCache는 각 노드에 DNS 캐시 에이전트를 DaemonSet으로 구동하여 DNS 응답시간을 크게 단축합니다.
# NodeLocal DNSCache 매니페스트 다운로드 및 배포
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/dns/nodelocaldns/nodelocaldns.yaml
또는 Helm 차트를 사용합니다:
helm repo add deliveryhero https://charts.deliveryhero.io/
helm install node-local-dns deliveryhero/node-local-dns \
--namespace kube-system \
--set config.localDnsIp=169.254.20.10
NodeLocal DNSCache 동작 원리:
# 각 Pod의 /etc/resolv.conf가 로컬 캐시로 향하게 설정
# nameserver 169.254.20.10 (NodeLocal DNS IP)
# 자주 조회되는 DNS 질의를 노드 내부에서 캐싱
효과:
- p99 DNS lookup 지연: 수ms → sub-ms
- CoreDNS QPS 부하 완화
- 1만 개 이상 Pod 환경에서 DNS 대기시간 수십ms 절약
- 교차 AZ DNS 요금 감소
AWS 공식 블로그에서는 노드 수가 많은 클러스터에서 NodeLocal DNSCache 사용을 권장하며 CoreDNS 스케일아웃과 함께 활용하라고 조언합니다. 워크로드 규모에 따라 노드당 추가 데몬의 리소스 소모(CPU/메모리)를 고려하여 적용하세요.
단계 5: Internal LB IP 모드 구성 (필요 시)
L7 기능이 필요하거나 EC2→EKS 마이그레이션 과도기에는 Internal ALB를 IP 모드로 구성합니다:
Internal NLB (IP 모드):
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-service-nlb
namespace: production
annotations:
# AWS Load Balancer Controller 사용
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: external
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-nlb-target-type: ip
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-scheme: internal
# Cross-Zone LB 비활성화 (AZ 로컬 트래픽 유지)
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-attributes: load_balancing.cross_zone.enabled=false
spec:
type: LoadBalancer
selector:
app: my-app
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8080
protocol: TCP
Internal ALB (Ingress 리소스):
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: my-service-alb
namespace: production
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: alb
alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internal
alb.ingress.kubernetes.io/target-type: ip
alb.ingress.kubernetes.io/healthcheck-path: /health
spec:
rules:
- host: my-service.internal
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: my-service
port:
number: 80
단계 6: Istio 서비스 메쉬 (선택적)
보안 요구사항(mTLS, Zero-Trust)이 있거나 고급 트래픽 관리가 필요한 경우 Istio를 선택적으로 도입합니다.
Istio의 주요 이점:
- Locality 기반 라우팅: Envoy 사이드카 간 로컬리티 정보를 활용하여 동일 AZ 또는 동일 지역의 인스턴스로 라우팅
- 투명한 mTLS: 애플리케이션 코드 수정 없이 Mutual TLS 암호화
- 고급 트래픽 관리: 리트라이, 타임아웃, 서킷브레이커, 카나리 배포
성능 오버헤드 (Istio 1.24 기준):
| 메트릭 | 수치 |
|---|---|
| 사이드카당 CPU | ~0.2 vCPU (1000 rps 기준) |
| 사이드카당 메모리 | ~60 MB (1000 rps 기준) |
| 추가 지연 (p99) | ~5ms (클라이언트+서버 2회 프록시 경유) |
| 성능 영향 | 평균 5~10% 처리량 감소 |
- 사이드카 리소스 소모로 EC2 비용 상승 가능
- mTLS 활성화 시 CPU 사용량 추가 증가
- 컨트롤 플레인(Istiod) 관리, CRD(VirtualService, DestinationRule) 학습 필요
- 디버깅 난이도 상승 (사이드카, 컨트롤 플레인까지 추적)
- 지연 민감도가 매우 높은 서비스에는 메쉬 적용을 신중히 결정
# Istio Locality Load Balancing 설정 예시
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
name: my-service
spec:
host: my-service.production.svc.cluster.local
trafficPolicy:
outlierDetection:
consecutive5xxErrors: 5
interval: 30s
baseEjectionTime: 30s
connectionPool:
tcp:
maxConnections: 100
http:
h2UpgradePolicy: DEFAULT
maxRequestsPerConnection: 10
멀티 클러스터 연결 전략
서비스가 여러 클러스터 또는 여러 AWS 계정에 분산될 경우, 클러스터 간 연결 전략이 필요합니다.
Cilium ClusterMesh
Cilium ClusterMesh는 CNI인 Cilium이 제공하는 멀티 클러스터 네트워킹 기능으로, 여러 클러스터를 하나의 네트워크처럼 묶어줍니다. 별도의 게이트웨이나 프록시를 경유하지 않고 eBPF 기반으로 Pod-to-Pod 직접 통신이 가능합니다.
# ClusterMesh 활성화 (Cilium CLI)
cilium clustermesh enable --context cluster1
cilium clustermesh enable --context cluster2
# 클러스터 연결
cilium clustermesh connect --context cluster1 --destination-context cluster2
# 상태 확인
cilium clustermesh status --context cluster1
장점: 가장 낮은 지연, 추가 요청당 비용 없음, 투명한 서비스 발견 단점: 모든 클러스터가 Cilium CNI 필수, Cilium 운영 지식 필요
AWS VPC Lattice
Amazon VPC Lattice는 완전관리형 애플리케이션 네트워킹 서비스로, 여러 VPC와 계정에 걸쳐 일관된 서비스 연결, IAM 기반 인증, 모니터링을 제공합니다.
# Kubernetes Gateway API를 통한 Lattice 연동
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
kind: Gateway
metadata:
name: my-lattice-gateway
annotations:
application-networking.k8s.aws/lattice-vpc-association: "true"
spec:
gatewayClassName: amazon-vpc-lattice
listeners:
- name: http
protocol: HTTP
port: 80
비용 구조: 서비스당 $0.025/시간 + $0.025/GB + 100만 요청당 $0.10 적합한 경우: 수십 개 이상의 마이크로서비스가 여러 계정에 분산, 중앙 보안 통제 필요
Istio 멀티클러스터 메쉬
이미 Istio를 사용하고 있다면 멀티클러스터 서비스 메쉬로 확장할 수 있습니다. Flat network 환경에서는 Envoy-to-Envoy 직통 통신이 가능하고, 분리된 네트워크에서는 East-West Gateway를 경유합니다.
장점: 서비스 메쉬 전 기능을 클러스터 경계 넘어 활용, 글로벌 mTLS, 클러스터 간 페일오버 단점: 4가지 옵션 중 운영 복잡도 최고, 인증서 관리/사이드카 동기화 등 과제
Route53 + ExternalDNS
가장 단순한 멀티클러스터 연결 방법으로, 각 클러스터의 서비스를 Route53 Private Hosted Zone에 등록하고 DNS로 접근합니다.
# ExternalDNS 설정 예시
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-service
annotations:
external-dns.alpha.kubernetes.io/hostname: my-service.internal.example.com
spec:
type: LoadBalancer
...
적합한 경우: 클러스터 2-3개, 서비스 호출이 빈번하지 않은 경우, DR 구성
주요 옵션 지연 및 비용 비교
옵션별 성능·비용 비교표
10 TB/월 East-West 트래픽 비용 시뮬레이션
가정: 동일 리전 3-AZ EKS 클러스터, 총 10 TB (= 10,240 GB) 서비스 간 트래픽
- InternalTrafficPolicy Local로 노드-로컬을 보장하면 비용 $0에 가장 낮은 지연 달성. 단, Pod Affinity 및 근접 배치가 필수
- 서비스 20개 이상, 다계정이면 Lattice가 운영 편의성 제공 (추가 비용 감수)
- 하이브리드 전략이 대부분의 워크로드에 가장 경제적: ALB는 L7·WAF 필요한 특정 경로에만 스팟 투입하고, 나머지는 ClusterIP 경로 유지
검증 및 모니터링
Topology Aware Routing 검증
# EndpointSlice의 hints 확인
kubectl get endpointslices -l kubernetes.io/service-name=my-service \
-o jsonpath='{range .items[*].endpoints[*]}{.addresses}{"\t"}{.zone}{"\t"}{.hints.forZones[*].name}{"\n"}{end}'
# 출력 예상:
# ["10.0.1.15"] ap-northeast-2a ap-northeast-2a
# ["10.0.2.23"] ap-northeast-2b ap-northeast-2b
# ["10.0.3.41"] ap-northeast-2c ap-northeast-2c
# Pod가 AZ별로 균등 분산되었는지 확인
kubectl get pods -l app=my-app -o wide | awk '{print $7}' | sort | uniq -c
# 출력 예상:
# 2 ip-10-0-1-xxx.ap-northeast-2.compute.internal (AZ-a)
# 2 ip-10-0-2-xxx.ap-northeast-2.compute.internal (AZ-b)
# 2 ip-10-0-3-xxx.ap-northeast-2.compute.internal (AZ-c)
모니터링: Internal ALB
ALB를 사용하는 서비스의 경우 CloudWatch 메트릭으로 모니터링합니다:
| 메트릭 | 목표 | 경고 | 임계 |
|---|---|---|---|
TargetResponseTime | 100ms 미만 | 100-300ms | 300ms 초과 |
HTTPCode_ELB_5XX_Count | 0 | 1-10/분 | 10/분 초과 |
HTTPCode_Target_5XX_Count | 0 | 1-5/분 | 5/분 초과 |
ActiveConnectionCount | 정상 범위 | 80% 용량 | 90% 용량 |
# ALB access log에서 5xx 에러 원인 분석
# error_reason 필드로 502/504 root cause 식별
aws logs filter-log-events \
--log-group-name /aws/alb/my-internal-alb \
--filter-pattern "elb_status_code=5*"
모니터링: ClusterIP (LB 없는 경우)
ClusterIP 서비스에는 ELB 메트릭이 없으므로 별도 계측이 필요합니다:
- 서비스 메쉬: Istio/Linkerd 또는 Envoy 사이드카를 통한 L7 메트릭
- eBPF 기반 도구: Hubble, Cilium, Pixie를 통한 TCP reset 및 5xx 통계
- 애플리케이션 레벨: Prometheus/OpenTelemetry를 통한 5xx 카운트
# Prometheus ServiceMonitor 예시
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: my-service-monitor
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-app
endpoints:
- port: metrics
interval: 15s
path: /metrics
Cross-AZ 비용 모니터링
# AWS Cost and Usage Report에서 Regional Data Transfer 비용 확인
aws ce get-cost-and-usage \
--time-period Start=2026-02-01,End=2026-02-28 \
--granularity MONTHLY \
--metrics "BlendedCost" \
--filter '{"Dimensions":{"Key":"USAGE_TYPE","Values":["APN2-DataTransfer-Regional-Bytes"]}}'
Kubecost를 설치하면 네임스페이스별 cross-AZ 트래픽 비용을 시각화할 수 있습니다. RegionalDataTransferCost 메트릭을 통해 어떤 서비스 간 통신이 가장 많은 cross-AZ 비용을 유발하는지 파악할 수 있습니다.
시나리오별 추천 매트릭스
서비스 특성, 보안 요구사항, 운영 복잡도에 따른 권장 솔루션 조합입니다:
현실적인 환경에서는 한 가지 전략만 사용하기보다 혼합하여 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어:
- 클러스터 내부: ClusterIP + Topology Hints
- 메쉬 미포함 서비스: InternalTrafficPolicy로 최적화
- 멀티클러스터 간: Lattice로 연결
- 특정 L7 경로: ALB를 스팟으로 투입
EC2→EKS 마이그레이션 가이드
마이그레이션 단계별 전략
EC2에서 EKS로 서비스를 마이그레이션하는 과도기에는 Internal ALB를 활용한 점진적 전환이 권장됩니다:
1단계: EKS 내부에서 ClusterIP 시작
# EKS 서비스 간 통신은 DNS http://service.namespace.svc.cluster.local 사용
# 코드 포터빌리티 유지
2단계: EC2와 EKS를 동시에 서비스
# Internal ALB에 두 개의 Target Group 설정
# EC2 Instance TG + EKS Pod TG (AWS LB Controller)
# 가중 리스너 규칙으로 점진적 전환 (예: 90/10)
apiVersion: elbv2.k8s.aws/v1beta1
kind: TargetGroupBinding
metadata:
name: my-service-tgb
spec:
serviceRef:
name: my-service
port: 80
targetGroupARN: arn:aws:elasticloadbalancing:ap-northeast-2:123456789012:targetgroup/my-eks-tg/xxx
targetType: ip
3단계: 100% EKS 전환 후 ALB 제거
EKS로 완전 전환된 후에는 ALB를 제거하고 ClusterIP로 돌아가 지속적인 ALB 비용을 제거합니다.
- 정상 상태(steady-state): ClusterIP로 최저 비용·최저 지연 유지
- 과도기: Internal ALB로 EC2/EKS 듀얼 라우팅 (weighted target groups)
- 전환 완료 후: ALB 제거하여 비용 라인 아이템 자체를 삭제
트러블슈팅
문제: Topology Aware Routing이 동작하지 않음
증상:
EndpointSlice에 hints 필드가 비어있음
트래픽이 여전히 cross-AZ로 분산됨
원인 분석:
# EndpointSlice 상태 확인
kubectl get endpointslices -l kubernetes.io/service-name=my-service -o yaml
# AZ별 Pod 분포 확인
kubectl get pods -l app=my-app -o json | \
jq -r '.items[] | "\(.spec.nodeName) \(.status.podIP)"' | \
while read node ip; do
zone=$(kubectl get node $node -o jsonpath='{.metadata.labels.topology\.kubernetes\.io/zone}')
echo "$zone $ip"
done | sort | uniq -c
해결 방법:
- Pod가 모든 AZ에 균등 분산되었는지 확인 (최소 2개 이상/AZ)
topologySpreadConstraints를 Deployment에 추가- EndpointSlice 컨트롤러가 hints를 생성하는 조건 확인:
- 각 AZ의 엔드포인트 비율이 대략 균등해야 함
- 하나의 AZ에 전체 엔드포인트의 50% 이상이 집중되면 hints가 생성되지 않음
문제: InternalTrafficPolicy Local에서 트래픽 드롭
증상:
특정 노드에서 서비스 호출 시 connection refused 또는 timeout
kubectl logs에 "no endpoints available" 메시지
원인 분석:
# 로컬 노드에 대상 Pod이 있는지 확인
kubectl get pods -l app=target-service -o wide
# 특정 노드에서의 엔드포인트 확인
kubectl get endpoints my-local-service -o yaml
해결 방법:
- DaemonSet으로 대상 서비스를 모든 노드에 배포
- PodAffinity로 호출자와 대상이 같은 노드에 위치하도록 강제
- 또는 InternalTrafficPolicy를 제거하고 Topology Aware Routing으로 전환 (AZ 단위)
# 대안: Topology Aware Routing으로 전환
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-service
annotations:
service.kubernetes.io/topology-mode: Auto
spec:
# internalTrafficPolicy: Local 제거
selector:
app: my-app
문제: Cross-AZ 비용이 줄지 않음
증상:
Topology Aware Routing 적용 후에도 AWS Cost Explorer에서 Regional Data Transfer 비용이 감소하지 않음
원인 분석:
# 실제 트래픽 경로 확인 (Cilium Hubble 사용 시)
hubble observe --namespace production --protocol TCP \
--to-label app=target-service --output json | \
jq '.source.labels, .destination.labels'
# NAT Gateway 경유 여부 확인
kubectl exec -it test-pod -- traceroute target-service.production.svc.cluster.local
해결 방법:
- NAT Gateway를 AZ별로 분리 배치 (외부 통신 시 cross-AZ 방지)
- NLB/ALB가 IP 모드로 설정되었는지 확인
- CoreDNS가 cross-AZ에서 실행되고 있는지 확인 → NodeLocal DNSCache 적용
- Kubecost로 네임스페이스별 cross-AZ 트래픽 원인 식별
문제: NodeLocal DNSCache 관련 이슈
증상:
NodeLocal DNSCache 배포 후 DNS 해석 실패
Pod에서 외부 도메인 조회 불가
해결 방법:
# NodeLocal DNS Pod 상태 확인
kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=node-local-dns
# DNS 해석 테스트
kubectl exec -it test-pod -- nslookup kubernetes.default.svc.cluster.local
kubectl exec -it test-pod -- nslookup google.com
# resolv.conf 확인
kubectl exec -it test-pod -- cat /etc/resolv.conf
# nameserver가 169.254.20.10 (NodeLocal IP)인지 확인
프로덕션 환경에서 네트워크 설정을 변경할 때는 반드시 카나리 배포 방식으로 소규모 서비스부터 적용하고, 변경 전후 성능 메트릭을 비교하세요. Topology Aware Routing이나 InternalTrafficPolicy 변경은 트래픽 경로를 즉시 바꾸므로, 모니터링을 강화한 상태에서 진행해야 합니다.
결론
핵심 요점 정리
1. 저비용 + 초저지연
- ClusterIP + Topology Aware Routing + NodeLocal DNSCache
- 필요 시 InternalTrafficPolicy(Local) 추가
- 10 TB/월 기준 ALB 대비 약 $98, VPC Lattice 대비 $400+ 절감
2. L4 안정성과 고정 IP 필요
- Internal NLB (IP 모드)
- 트래픽 > 5 TB/월이면 비용 면밀히 검토
3. L7 라우팅·WAF·gRPC 메서드별 제어
- Internal ALB + K8s Gateway API
- 필요한 경로에만 배치하여 LCU 증가 방지
4. 전사 Zero-Trust, 멀티클러스터
- Istio Ambient → Sidecar 전환은 필요한 워크로드에만 스코프 다운
- 사이드카 → 노드 프록시(Ambient) → Sidecar-less(eBPF) 순으로 오버헤드 감소
5. 다계정·서비스 > 50개
- 관리형 VPC Lattice + IAM 정책으로 복잡도 낮춤
다음 단계
구현 완료 후 다음 사항을 검토하세요:
- Topology Aware Routing 활성화 및 EndpointSlice hints 확인
- Pod Topology Spread Constraints로 AZ 균등 분산 보장
- NodeLocal DNSCache 배포 및 DNS 응답시간 개선 확인
- Cross-AZ 비용 모니터링 대시보드 설정 (Kubecost 또는 CUR)
- 불필요한 Internal LB 식별 및 ClusterIP 전환 검토
- 마이그레이션 완료 서비스의 ALB 제거 계획 수립
참고 자료
- AWS Elastic Load Balancing 요금 - LCU/NLCU 가격
- AWS 데이터 전송 요금 - Cross-AZ $0.01/GB
- AWS ELB Best Practices - 지연 최적화
- AWS Network Load Balancer
- AWS VPC Lattice 요금
- Istio 1.24 Performance and Scalability
- Kubernetes NodeLocal DNSCache
- Kubernetes Topology Aware Routing
- Cilium ClusterMesh Documentation
- AWS EKS Best Practices - Cost Optimization
- Kubernetes Pod Topology Spread Constraints