COST09-BP03 동적으로 리소스 공급

리소스가 계획된 방식으로 프로비저닝됩니다. 자동 크기 조정과 같은 수요 기반이거나, 수요를 예측할 수 있고 리소스가 시간을 기준으로 제공되는 시간 기반일 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 너무 많거나 적게 프로비저닝되는 리소스의 양을 최소화할 수 있습니다.

이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준: 낮음

구현 가이드

여러분은 AWS Auto Scaling을 사용하거나 코드에 크기 조정을 포함할 수 있습니다. 코드에 포함하려는 경우에는 다음을 사용하면 됩니다. AWS API 또는 SDK. 이렇게 하면 환경을 수동으로 변경하는 데 따른 운영 비용이 제거되므로 전반적인 워크로드 비용이 절감되며 변경을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 또한 항상 수요와 가장 일치하는 양의 워크로드 리소스를 공급할 수 있습니다.

수요 기반 공급: 클라우드의 탄력성을 활용하여 수요 변경에 맞춰 리소스를 공급합니다. API 또는 서비스 기능을 활용하면 프로그래밍 방식을 통해 아키텍처의 클라우드 리소스 양을 동적으로 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 아키텍처의 구성 요소를 확장할 수 있으며, 수요 급증 기간 동안에는 리소스 수를 자동으로 늘려 성능을 유지하고 수요 감소 기간에는 용량을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

AWS Auto Scaling 은 용량을 조정하여 최대한 저렴한 비용으로 안정적이고 예측 가능한 성능을 유지하는 데 도움이 됩니다. Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 및 스팟 플릿, Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS), Amazon DynamoDB 및 Amazon Aurora와 통합되는 완전관리형의 무료 서비스입니다.

Auto Scaling이 제공하는 자동 리소스 검색 기능을 사용하면 워크로드에서 구성 가능한 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기본적으로 포함되어 있는 확장 전략을 통해 성능, 비용 또는 둘 사이의 균형을 최적화할 수 있으며 예측 조정 기능을 통해 주기적으로 발생하는 스파이크를 지원할 수 있습니다.

Auto Scaling으로 수동, 일정, 수요 기반 크기 조정을 구현할 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch 의 지표 및 경보를 사용하여 워크로드에 대한 조정 이벤트를 트리거할 수도 있습니다. 일반적인 지표로는 표준 Amazon EC2 지표가 있는데, CPU 사용률, 네트워크 처리량 및 Elastic Load Balancing(ELB)에서 관찰된 요청/응답 지연 시간 등입니다. 가능한 경우 고객 경험을 나타내는 지표를 사용해야 합니다. 일반적으로 이 지표는 워크로드 내 애플리케이션 코드에서 생성될 수 있는 사용자 지정 지표입니다.

수요 기반 방식을 사용하여 설계할 때는 두 가지 주요 사항을 고려해야 합니다. 먼저 새 리소스를 프로비저닝해야 하는 속도를 파악해야 합니다. 그리고 수요와 공급 간의 차이 규모는 변화한다는 점을 이해해야 합니다. 따라서 수요 변화 속도에 맞게 공급 속도를 변경할 수 있도록 준비하는 동시에 리소스 장애에도 대비해야 합니다.

ELB 는 여러 리소스에 걸쳐 수요를 분산하여 확장하는 데 도움이 됩니다. 더 많은 리소스를 구현하면 로드 밸런서에 추가하여 수요에 대응하도록 합니다. Elastic Load Balancing은 Amazon EC2 인스턴스, 컨테이너, IP 주소, AWS Lambda 함수에 대한 지원을 제공합니다.

시간 기반 공급: 시간 기반 방식에서는 시간별로 예측 가능하거나 적절하게 정의되는 수요에 맞게 리소스 용량을 조정합니다. 이 방식에서는 일반적으로 리소스 용량이 리소스 사용률 수준에 따라 달라지지 않습니다. 시간 기반 방식을 사용하면 필요한 특정 시간에 리소스를 사용할 수 있으며, 시작 절차 및 시스템 또는 일관성 검사로 인한 지연 없이 리소스를 제공할 수 있습니다. 또한 사용량이 많은 기간 동안 추가 리소스를 제공하거나 용량을 늘릴 수 있습니다.

예약된 Auto Scaling을 사용하면 시간 기반 접근 방식을 구현할 수 있습니다. 사용자 또는 수요 도달 시 리소스를 사용할 수 있도록 정의된 시간(예: 업무 시간 시작 시)에 워크로드 규모 확장/감축을 예약할 수 있습니다.

또한 AWS API, SDK 및 AWS CloudFormation 을 활용하면 전체 환경을 필요할 때 자동으로 프로비저닝하고 폐기할 수 있습니다. 이 방식은 정의된 업무 시간이나 일정 기간 동안에만 실행되는 개발 또는 테스트 환경에 적합합니다.

API를 사용해 환경 내에서 리소스 규모를 조정할 수 있습니다(수직 확장). 예를 들어 인스턴스 크기나 클래스를 변경하여 프로덕션 워크로드의 규모를 확장할 수 있습니다. 이렇게 하려면 인스턴스를 중지했다가 시작한 후 다른 인스턴스 크기나 클래스를 선택합니다. 크기를 늘리거나, 성능(IOPS)을 조정하거나, 사용 중에 볼륨 유형을 변경하기 위해 수정할 수 있는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 탄력적 볼륨 등의 다른 리소스에도 이 기술을 적용할 수 있습니다.

시간 기반 방식을 사용하여 설계할 때는 두 가지 주요 사항을 고려해야 합니다. 먼저 사용 패턴의 일관성 정도를 파악해야 합니다. 그리고 패턴 변경 시의 영향을 고려해야 합니다. 워크로드를 모니터링하고 비즈니스 인텔리전스를 사용하면 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 사용 패턴이 크게 변경되는 경우에는 패턴이 변경된 기간이 포함되도록 시간을 조정할 수 있습니다.

구현 단계

리소스

관련 문서: