일반 설계 원칙

필요 용량에 대한 추측 불필요: 워크로드를 배포할 때 용량을 잘못 결정하면 결과적으로 고가의 유휴 리소스를 방치하게 되거나 제한된 용량으로 인한 성능 문제를 처리해야 하는 이중고를 겪습니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅에서는 이러한 문제가 사라집니다. 필요한 만큼 용량을 많이 또는 적게 사용하다가 자동으로 확장하거나 축소할 수 있기 때문입니다.

프로덕션 규모의 테스트 시스템: 클라우드에서는 온디맨드 방식으로 프로덕션 규모의 테스트 환경을 만들고, 테스트를 완료한 다음 해당 리소스를 폐기할 수 있습니다. 테스트 환경을 실행하는 동안에만 비용을 지불하면 되기 때문에 온프레미스 테스트 비용의 몇분의 일에 불과한 가격으로 실제 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다.

자동화를 통해 아키텍처 실험 수행 과정 간소화: 자동화를 사용하면 적은 비용으로 워크로드를 생성하고 복제할 수 있으며, 수작업으로 인한 비용을 줄일 수 있습니다. 자동화 과정의 변경 사항을 추적하고, 그 효과를 감사하고, 필요하면 이전의 파라미터로 되돌릴 수 있습니다.

아키텍처의 지속적인 혁신: 기존 환경에서는 정해진 방식의 일회성 이벤트로 아키텍처를 결정하는 경우가 많고 시스템의 수명 주기 중 메이저 버전 업그레이드는 몇 차례 이루어지지 않습니다. 기업과 경영 상황은 계속 변화하는데, 시스템이 변화무쌍한 비즈니스 요구 사항을 만족하도록 혁신할 때 초기의 오판이 두고두고 발목을 잡을 수 있습니다. 그러나 클라우드에는 온디맨드 방식의 자동화 및 테스트 기능이 있어 설계 변경에 따른 위험이 줄어듭니다. 따라서 시간이 지날수록 시스템은 진화하고, 기업은 혁신을 표준 사례로 활용할 수 있게 됩니다.

데이터를 사용하여 아키텍처 구동: 클라우드에서는 아키텍처 선택에 따른 워크로드 동작에 미치는 영향에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그러므로 사실에 근거하여 어떻게 워크로드를 개선할지 결정할 수 있습니다. 클라우드 인프라는 코드이므로 이 데이터를 장기적으로 아키텍처 선택 및 개선을 위한 정보로 활용할 수 있습니다.

게임 데이를 통한 개선: 프로덕션 환경에서 이벤트를 시뮬레이션하기 위한 게임 데이를 정기적으로 실시하여 아키텍처 및 프로세스가 어떻게 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 그러면 어느 분야에서 개선이 필요한지 파악하고, 조직이 이벤트에 대처하는 경험을 쌓도록 도울 수 있습니다.