COST05-BP03 각 구성 요소의 철저한 분석 수행 - AWS Well-Architected Framework
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COST05-BP03 각 구성 요소의 철저한 분석 수행

조직에서 발생하는 각 구성 요소의 전반적인 비용을 확인합니다. 그런 다음 운영 및 관리 비용을 감안하여 총 소유 비용을 계산합니다(특히, 클라우드 제공업체에서 관리형 서비스를 사용하는 경우). 검토 작업은 잠재적 이점을 반영해야 합니다(예를 들어 분석에 소요된 시간이 구성 요소의 비용에 비례).

이 모범 사례를 따르지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음

구현 가이드

팀에서는 이렇게 절약된 시간을 기술적 부채 청산, 혁신 및 부가 가치 기능과 비즈니스를 차별화할 수 있는 요인을 만드는 데 집중할 수 있다는 점을 고려하세요. 예를 들어 온프레미스 환경에서 클라우드로 데이터베이스를 최대한 빠르게 리프트 앤드 시프트(리호스팅이라고도 함)하고 최적화는 나중에 수행해야 할 수 있습니다. AWS에서 라이선스 비용이 거의 발생하지 않거나, 전혀 발생하지 않을 수 있는 관리형 서비스를 사용하여 실현한 비용 절감 이점을 파악하는 것이 좋습니다. AWS의 관리형 서비스는 서비스 유지 관리를 위한 운영 및 관리 부담(예: OS 패치 적용 또는 업그레이드)을 없애 혁신 및 비즈니스에 집중할 수 있도록 합니다.

관리형 서비스는 클라우드 규모로 운영되므로 거래 또는 서비스당 비용을 절감할 수 있습니다. 애플리케이션의 핵심 아키텍처를 변경하지 않고 실질적인 이점을 달성하기 위해 잠재적인 최적화를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 등과 같은 서비스형 데이터베이스 플랫폼으로 마이그레이션하거나 AWS Elastic Beanstalk 등과 같은 완전관리형 플랫폼으로 애플리케이션을 마이그레이션하여 데이터베이스 인스턴스를 관리하는 데 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

관리형 서비스에는 대개 충분한 용량을 보장하기 위해 설정할 수 있는 속성이 있습니다. 초과 용량을 최소한으로 유지하면서 성능은 극대화할 수 있도록 이러한 속성을 설정하고 모니터링해야 합니다. AWS Management Console 또는 AWS API 및 SDK를 사용해 AWS Managed Services의 속성을 수정하여 변화하는 수요에 맞게 리소스 요구를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon EMR 클러스터(또는 Amazon Redshift 클러스터)의 노드 수를 늘리거나 줄여서 클러스터 규모를 스케일 아웃하거나 스케일 인할 수 있습니다.

또한 AWS 리소스의 여러 인스턴스를 압축하여 리소스 사용 밀도를 높일 수도 있습니다. 예를 들어 단일 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 데이터베이스 인스턴스에 소형 데이터베이스 여러 개를 프로비저닝할 수 있습니다. 그리고 사용량이 증가하면 스냅샷 및 복원 프로세스를 사용하여 데이터베이스 중 하나를 전용 Amazon RDS 데이터베이스 인스턴스로 마이그레이션할 수 있습니다.

관리형 서비스에서 워크로드를 프로비저닝할 때는 서비스 용량 조정 요구 사항을 파악해야 합니다. 일반적으로 이러한 요구 사항은 시간, 작업량 및 정상 워크로드 작동에 미치는 영향을 의미합니다. 리소스를 프로비저닝할 때는 변경이 발생하기까지 소요되는 시간을 고려하여 이 시간을 허용하는 데 필요한 오버헤드를 프로비저닝해야 합니다. Amazon CloudWatch 등의 시스템 및 모니터링 도구와 통합된 API와 SDK를 사용하면 서비스를 수정하는 데 필요한 지속적인 작업을 사실상 수행하지 않아도 됩니다.

Amazon RDS, Amazon Redshift 및 Amazon ElastiCache에서는 관리형 데이터베이스 서비스를 제공합니다. Amazon Athena, Amazon EMR 및 Amazon OpenSearch Service에서는 관리형 분석 서비스를 제공합니다.

AMS는 엔터프라이즈 고객 및 파트너를 대신하여 AWS 인프라를 운영하는 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 규정을 준수하는 안전한 환경에 워크로드를 배포할 수 있습니다. AMS는 자동화가 포함된 엔터프라이즈 클라우드 운영 모델을 사용하므로 고객은 조직 요구 사항을 충족하면서 클라우드로 더 빠르게 이전하고 지속적인 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

구현 단계

  • 철저한 분석 수행: 구성 요소 목록을 사용하여 가장 높은 우선순위부터 가장 낮은 우선순위까지 각 구성 요소를 살펴봅니다. 우선순위가 높고 비용이 많이 드는 구성 요소의 경우 추가 분석을 수행하고 사용 가능한 모든 옵션과 장기적인 영향을 평가합니다. 우선순위가 낮은 구성 요소의 경우 사용량 변화로 인해 구성 요소의 우선순위가 변경되는지 평가한 다음 적절한 작업에 대한 분석을 수행합니다.

  • 관리형 및 비관리형 리소스 비교: 관리하는 리소스의 운영 비용을 고려하고 AWS 관리형 리소스와 비교합니다. 예를 들어, Amazon EC2 인스턴스에서 실행 중인 데이터베이스를 검토한 다음 Amazon EC2에서 Apache Spark를 실행하는 것에 비해 Amazon RDS 옵션(AWS 관리형 서비스) 또는 Amazon EMR와 비교합니다. 자체 관리형 워크로드에서 AWS 완전관리형 워크로드로 이전하는 경우 옵션을 주의해서 살펴보세요. 여기서 고려해야 할 가장 중요한 세 가지 요소는 사용하려는 관리형 서비스의 유형, 데이터 마이그레이션에 사용할 프로세스 및 AWS 공동 책임 모델에 대한 이해도입니다.

리소스

관련 문서:

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