030. KEDA — 이벤트 드리븐 오토스케일러
HPA는 CPU와 메모리 사용률을 기준으로 파드를 스케일한다. 하지만 Kafka 큐에 메시지가 쌓이거나 SQS 대기열이 늘어나는 경우처럼 외부 이벤트 소스를 기준으로 스케일하고 싶을 때 HPA만으로는 한계가 있다. KEDA는 70개 이상의 외부 스케일러를 지원하는 이벤트 드리븐 오토스케일러로, 0개에서 N개까지 스케일하는 것도 지원한다.
HPA는 CPU와 메모리 사용률을 기준으로 파드를 스케일한다. 하지만 Kafka 큐에 메시지가 쌓이거나 SQS 대기열이 늘어나는 경우처럼 외부 이벤트 소스를 기준으로 스케일하고 싶을 때 HPA만으로는 한계가 있다. KEDA는 70개 이상의 외부 스케일러를 지원하는 이벤트 드리븐 오토스케일러로, 0개에서 N개까지 스케일하는 것도 지원한다.
k8s는 Deployment, Service, ConfigMap 같은 기본 리소스 외에 사용자 정의 리소스(CRD)를 추가할 수 있다. Operator 패턴은 CRD로 새 리소스를 정의하고, 컨트롤러가 그 리소스의 desired state를 실현하는 구조다. cert-manager, Postgres Operator처럼 복잡한 운영 지식을 자동화하는 데 쓰인다.
컨테이너를 root로 실행하면 컨테이너 탈출 시 호스트 노드도 위험해진다. Security Context는 파드·컨테이너 수준에서 실행 권한을 제한하고, Pod Security Admission은 클러스터 수준에서 보안 기준선을 강제한다. 실무에서 자주 쓰는 설정과 각 제약의 의미를 설명한다.
RBAC이 제대로 설정되지 않은 클러스터에서 파드 하나를 침투한 공격자가 전체 클러스터를 장악하는 과정을 단계별로 설명한다. 각 단계에서 공격이 성립하는 조건과 이를 차단하는 방어 포인트를 함께 정리한다.