<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Consolidation on nanta - 데이터 엔지니어링</title><link>https://nanta-data.dev/tags/consolidation/</link><description>Recent content in Consolidation on nanta - 데이터 엔지니어링</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko</language><copyright>© 2026 nanta</copyright><lastBuildDate>Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://nanta-data.dev/tags/consolidation/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>EKS AI 서빙 노드 비용 절감: 인스턴스 다양화, Consolidation, 스케줄 스케일링</title><link>https://nanta-data.dev/posts/eks-ai-platform-cost-saving/</link><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://nanta-data.dev/posts/eks-ai-platform-cost-saving/</guid><description>AI 플랫폼팀의 서빙 API가 c6i.2xlarge와 m6i.2xlarge 두 종류의 온디맨드 인스턴스에 500개 파드를 항시 고정 배포하고 있었다. 인스턴스 타입 다양화와 Karpenter consolidation을 1차로 적용하고, KEDA cron 트리거 기반 스케줄 스케일링을 2차로 적용했다. 핵심 발견: consolidation 단독으로는 파드 수가 불변이면 효과가 제한적이고, 스케일인과 결합해야 노드 수가 줄어든다.</description></item></channel></rss>