카탈로그에서 kong·unitycatalog·rancher-monitoring(-crd) 제거
불필요 판단으로 4개 차트 디렉토리를 통째로 삭제한다: - manifests/helm/kong/2.46.0 - manifests/helm/unitycatalog/0.2.0 (define-chart-resources.md에도 "사용 여부 검토 필요"로 이미 표시돼 있었음) - manifests/helm/rancher-monitoring/104.1.2+up57.0.3 - manifests/helm/rancher-monitoring-crd/104.1.2+up57.0.3 문서 정리: - doc/define-chart-resources.md: 4개 차트의 리소스 프로파일 섹션 + 요약 테이블 행 삭제(섹션 번호는 재정렬하지 않음 — 범위 밖의 큰 변경이라 별도로 둠) - doc/change-bitnami-image.md: kong·unity catalog 섹션 삭제(bitnami 이미지 치환 대상이 더 이상 없음) doc/chart-restructure-plan.md는 건드리지 않았다 — 2026-01-19 charts/→manifests/ 디렉토리 이전을 기록한 변경 이력이라, 그 시점에 실재했던 차트 목록을 지금 기준 으로 고치면 역사 기록이 왜곡된다. manifests/applicationset 등 다른 배포 경로에서 이 4개 차트를 참조하는 곳이 없음을 확인했다. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
wbsong111
@@ -520,60 +520,6 @@ postgresql:
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## 11. kong
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**API 게이트웨이**
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| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
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|----------|-------|--------|-------|
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| **Kong Proxy** | 500m/1Gi → 1000m/2Gi | 1000m/2Gi → 2000m/4Gi | 2000m/4Gi → 4000m/8Gi |
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| **Kong Ingress Controller** | 200m/256Mi → 500m/512Mi | 500m/512Mi → 1000m/1Gi | 1000m/1Gi → 2000m/2Gi |
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| **PostgreSQL** | 250m/512Mi → 500m/1Gi | 500m/1Gi → 1000m/2Gi | 1000m/2Gi → 2000m/4Gi |
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**볼륨 사이즈 권장사항:**
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| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
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|----------|-------|--------|-------|
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| **PostgreSQL Data** | 5Gi | 20Gi | 100Gi |
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**권장 사용 시나리오:**
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- Small: 소규모 API (< 10 서비스)
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- Medium: 중간 규모 API (10-50 서비스)
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- Large: 대규모 마이크로서비스 (50+ 서비스)
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**custom-values.yaml 설정**
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``` yaml
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# proxy 서버 자원 설정(initContainer도 설정을 공유)
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resources: {}
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# limits:
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# cpu: 1
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# memory: 2G
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# requests:
|
||||
# cpu: 1
|
||||
# memory: 2G
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||||
ingressController:
|
||||
resources: {}
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||||
# Example reasonable setting for "resources":
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# resources:
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# limits:
|
||||
# cpu: 100m
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||||
# memory: 256Mi
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# requests:
|
||||
# cpu: 50m
|
||||
# memory: 128Mi
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||||
postgresql:
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||||
resources: {}
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||||
# limits:
|
||||
# memory: 512Mi
|
||||
# cpu: 500m
|
||||
# requests:
|
||||
# memory: 256Mi
|
||||
# cpu: 250m
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```
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## 12. kserve
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**ML 모델 서빙**
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@@ -1437,97 +1383,6 @@ resources:
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## 28. rancher-monitoring
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**Rancher 모니터링 스택 - Prometheus Operator 기반 모니터링**
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| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
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|----------|-------|--------|-------|
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||||
| **Prometheus** | 250m/100Mi → 1000m/2Gi | 500m/1Gi → 2000m/4Gi | 1000m/2Gi → 4000m/8Gi |
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||||
| **Grafana** | 100m/100Mi → 200m/200Mi | 200m/200Mi → 500m/1Gi | 500m/1Gi → 1000m/2Gi |
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||||
| **AlertManager** | 100m/100Mi → 1000m/500Mi | 200m/200Mi → 1500m/1Gi | 500m/500Mi → 2000m/2Gi |
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||||
| **Prometheus Operator** | 100m/128Mi → 200m/256Mi | 200m/256Mi → 500m/512Mi | 500m/512Mi → 1000m/1Gi |
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||||
| **Node Exporter** | 50m/64Mi → 100m/128Mi | 100m/128Mi → 200m/256Mi | 200m/256Mi → 500m/512Mi |
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||||
| **Kube State Metrics** | 100m/128Mi → 200m/256Mi | 200m/256Mi → 500m/512Mi | 500m/512Mi → 1000m/1Gi |
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**볼륨 사이즈 권장사항:**
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| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
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|----------|-------|--------|-------|
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| **Prometheus Storage** | 10Gi | 50Gi | 200Gi |
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| **Grafana Storage** | 1Gi | 5Gi | 20Gi |
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| **AlertManager Storage** | 1Gi | 5Gi | 20Gi |
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**권장 사용 시나리오:**
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||||
- Small: 소규모 클러스터 (< 10 노드, 기본 모니터링)
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- Medium: 중간 규모 클러스터 (10-50 노드, 상세 모니터링)
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||||
- Large: 대규모 클러스터 (50+ 노드, 멀티 클러스터 모니터링)
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||||
**custom-values.yaml 설정**
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||||
```yaml
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||||
grafana:
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||||
resources:
|
||||
requests:
|
||||
cpu: 100m
|
||||
memory: 100Mi
|
||||
limits:
|
||||
cpu: 200m
|
||||
memory: 200Mi
|
||||
|
||||
prometheusOperator:
|
||||
resources: {}
|
||||
|
||||
prometheus:
|
||||
prometheusSpec:
|
||||
resources:
|
||||
requests:
|
||||
cpu: 250m
|
||||
memory: 100Mi
|
||||
limits:
|
||||
cpu: 1000m
|
||||
memory: 2000Mi
|
||||
# 메트릭 수집 주기
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||||
scrapeInterval: 1m
|
||||
# 알림 평가 주기
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||||
evaluationInterval: 1m
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||||
# 메트릭 보관 기간
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||||
retention: 30d
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||||
# 메트릭 보관 용량 (볼륨 크기보다 작게 설정)
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||||
retentionSize: 10GB
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||||
# Prometheus 데이터 저장소 설정
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||||
storageSpec:
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||||
volumeClaimTemplate:
|
||||
spec:
|
||||
accessModes:
|
||||
- ReadWriteOnce
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||||
resources:
|
||||
requests:
|
||||
storage: 10Gi
|
||||
storageClassName: longhorn
|
||||
volumeMode: Filesystem
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||||
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||||
alertmanager:
|
||||
alertmanagerSpec:
|
||||
resources:
|
||||
requests:
|
||||
cpu: 100m
|
||||
memory: 100Mi
|
||||
limits:
|
||||
cpu: 1000m
|
||||
memory: 500Mi
|
||||
|
||||
nodeExporter:
|
||||
resources: {}
|
||||
|
||||
kube-state-metrics:
|
||||
resources: {}
|
||||
```
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---
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## 29. rancher-monitoring-crd : crd만 배포
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**Rancher 모니터링 CRD**
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## 30. spark-operator
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**Apache Spark Operator - Kubernetes에서 Spark 애플리케이션 관리**
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@@ -1820,45 +1675,6 @@ redis:
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## 35. unitycatalog : 사용 여부 검토 필요
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**데이터 카탈로그**
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||||
| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
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|----------|-------|--------|-------|
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||||
| **Catalog Server** | 1000m/2Gi → 2000m/4Gi | 2000m/4Gi → 4000m/8Gi | 4000m/8Gi → 8000m/16Gi |
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||||
| **Postgresql** | 500m/1Gi → 1000m/2Gi | 1000m/2Gi → 2000m/4Gi | 2000m/4Gi → 4000m/8Gi |
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||||
**볼륨 사이즈 권장사항:**
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||||
| 컴포넌트 | Small | Medium | Large |
|
||||
|----------|-------|--------|-------|
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||||
| **Catalog Metadata** | 10Gi | 100Gi | 1Ti |
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| **Database Data** | 20Gi | 200Gi | 2Ti |
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**권장 사용 시나리오:**
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||||
- Small: 소규모 데이터 자산 관리
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- Medium: 중간 규모 데이터 거버넌스
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||||
- Large: 엔터프라이즈 데이터 카탈로그
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||||
**custom-values.yaml 설정**
|
||||
``` yaml
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||||
server:
|
||||
config:
|
||||
persistence:
|
||||
enabled: true
|
||||
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
|
||||
size: 100Mi
|
||||
storageClassName: "longhorn"
|
||||
statefulset:
|
||||
resources: {}
|
||||
postgresql:
|
||||
primary:
|
||||
persistence:
|
||||
storageClassName: "longhorn"
|
||||
size: 5Gi
|
||||
resources: {}
|
||||
```
|
||||
---
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||||
## 36. vllm
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||||
**고성능 LLM 추론**
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||||
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||||
@@ -2050,7 +1866,6 @@ metadata:
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||||
| flowise | AI 워크플로우 | Medium | 30-150Gi |
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||||
| gitea | Git 서버 | Medium | 130-650Gi |
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||||
| keycloak | 인증 서버 | Medium | 22-105Gi |
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||||
| kong | API 게이트웨이 | Medium | 22-105Gi |
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||||
| langflow-ide | AI IDE | Medium | 80-350Gi |
|
||||
| langfuse | LLM 추적 | Medium | 100-700Gi |
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||||
| litellm | LLM 프록시 | Medium | 30-150Gi |
|
||||
@@ -2065,10 +1880,8 @@ metadata:
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||||
| kafka | 스트리밍 플랫폼 | Large | 1.3Ti |
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||||
| postgresql-ha | 고가용성 DB | Medium-Large | 1.2Ti |
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||||
| starrocks | 분석 데이터베이스 | Large | 11Ti |
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||||
| rancher-monitoring | 모니터링 스택 | Large | 1.15Ti |
|
||||
| qdrant | 벡터 데이터베이스 | Medium-Large | 1.5Ti |
|
||||
| ragflow | RAG 시스템 | Medium-Large | 1.72Ti |
|
||||
| unitycatalog | 데이터 카탈로그 | Large | 3Ti |
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||||
#### AI/ML 특화 서비스 (GPU 필요)
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| 차트 | 주요 용도 | GPU 요구사항 | 볼륨 요구사항 |
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