성능 효율성 요소

AWS Well-Architected Framework의 성능 효율성 원칙은 IT 및 컴퓨팅 리소스의 구조화되고 간소화된 할당에 중점을 둡니다. 다음 권장 사항은 Amazon FSx for Windows File Server의 성능 효율성 설계 원칙 및 아키텍처 모범 사례를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 중점 영역:

• 워크로드 요구 사항에 최적화된 리소스 유형 및 크기 선택

• 모니터링 성능

• 비즈니스 요구가 진화함에 따라 효율성 유지

고급 기술을 대중화하고 팀이 더 쉽게 구현할 수 있도록 지원

• AWS 서비스를 사용하여 직접 수행하는 데 더 많은 시간과 노력이 필요한 복잡한 작업을 처리합니다. 예를 들어 AWS DataSync를 사용하여 데이터를 마이그레이션하고 AWS Systems Manager런북과 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 수동 작업을 자동화합니다.

필요한 경우 전역적으로 확장

• 여러에 걸쳐 FSx for Windows File Server 파일 시스템을 복제합니다 AWS 리전. 자세한 내용은 AWS 블로그 게시물 Amazon FSx for Windows File Server 데이터를 복제하는 방법을 참조하세요 AWS 리전.

서버리스 아키텍처 사용

• AWS Lambda 및 같은 서버리스 서비스를 사용하여 FSx for Windows File Server의 기능을 AWS Step Functions확장합니다. 예를 들어 서버리스 제품은 보안 제어의 보다 효율적인 적용을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 Amazon FSx for Windows File Server 구성 자동화를 참조하여 보안 제어를 보다 효율적으로 적용하세요.

자주 테스트 및 실험

• 프로덕션 환경에 변경 사항을 배포하기 전에 프로덕션 환경과 구성이 동일한 테스트 환경(동일한 Active Directory, 네트워크 구성, 파일 시스템 크기 및 구성, 데이터 중복 제거 및 섀도우 복사본과 같은 Windows 기능)에서 인프라 변경 사항을 테스트합니다.

• 새로운 서비스와 기능에 대한 최신 정보를 유지하고 테스트 환경에서 정기적으로 테스트합니다.

기계적 동정심 고려

기계적인 동정이란 도구의 작동 방식을 가장 잘 이해하는 도구를 사용하는 것을 말합니다.

• 특히 실행 중인 FSx for Windows File Server 파일 시스템을 변경하기 전에 파일 시스템을 정기적으로 백업합니다. 자세한 내용은 Amazon FSx 설명서의 백업 작업을 참조하세요.

• Amazon CloudWatch 지표를 사용하여 FSx for Windows File Server에 대한 경보 기반 알림을 생성합니다. 자세한 내용은 Amazon FSx 설명서의 Amazon FSx를 모니터링하기 위한 CloudWatch 경보 생성을 참조하세요. FSx

성능 개선

• 사용률 지표를 기반으로 FSx for Windows File Server 파일 시스템의 스토리지 및 처리량 용량을 자동으로 조정합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

  • Amazon FSx 설명서에서 FSx for Windows File Server 파일 시스템의 스토리지 용량을 동적으로 늘립니다. FSx

  • Amazon FSx 설명서에서 처리량 용량을 수정하는 방법.

  • Amazon FSx for Windows File Server -YouTube 채널의 자동 스토리지 및 처리량 용량 조정. AWS YouTube

• Microsoft 분산 파일 시스템(DFS) 네임스페이스를 사용하여 동일한 네임스페이스의 여러 파일 시스템에서 최대 초당 수십 기가비트(Gbps) 및 수백만 IOPS까지 성능을 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon FSx 설명서의 연습 6: 샤드로 성능 확장을 참조하세요. FSx

• 향상된 성능 지표를 사용하여 FSx for Windows File Server 파일 시스템의 성능을 최적화합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 Optimizing Amazon FSx for Windows File Server performance with new metrics를 참조하세요.