View a markdown version of this page

COST06-BP03 지표를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 자동 선택 - AWS Well-Architected 프레임워크
구현 가이드리소스

COST06-BP03 지표를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 자동 선택

현재 실행 중인 워크로드의 지표를 사용하여 비용을 최적화하기에 적합한 크기와 유형을 선택합니다. 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 및 네트워킹 서비스의 처리량, 크기 및 스토리지를 적절하게 프로비저닝합니다. 자동 조정 등의 피드백 루프나 워크로드의 사용자 지정 코드로 이 프로비저닝을 수행할 수 있습니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 낮음

구현 지침

실행 중인 워크로드에서 나오는 활성 지표를 사용하여 해당 워크로드를 변경하는 피드백 루프를 워크로드 내에 생성합니다. AWS Auto Scaling과 같은 관리형 서비스를 사용하여 규모 조정 작업을 대신 수행하도록 해당 서비스를 구성할 수 있습니다. 또한 AWS에서는 최소한의 노력으로 리소스를 수정할 수 있는 API, SDK 및 기능을 제공합니다. Amazon EC2 인스턴스를 중지하고 시작하도록 워크로드를 프로그래밍하면 인스턴스 크기 또는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 변경에 필요한 거의 모든 운영 비용을 절감하면서 규모 조정의 이점을 실현할 수 있습니다.

일부 AWS 서비스에는 Amazon Simple Storage Service Intelligent-Tiering과 같은 자동 유형 또는 크기 선택 기능이 기본적으로 포함되어 있습니다. Amazon S3 Intelligent Tiering은 사용 패턴에 따라 자주 접근하고 자주 접근하지 않는 두 개의 접근 계층 간에 자동으로 데이터를 이동합니다.

구현 단계

  • 워크로드 지표를 구성하여 관찰성 개선: 워크로드의 핵심 지표를 캡처합니다. 이러한 지표는 워크로드 출력과 같은 고객 경험을 나타내며 CPU 및 메모리 사용량과 같은 리소스 유형 및 크기 간의 차이에 부합합니다. 컴퓨팅 리소스의 경우 성능 데이터를 분석하여 Amazon EC2 인스턴스 크기를 적절하게 조정합니다. 유휴 인스턴스와 사용률이 낮은 인스턴스를 식별합니다. 확인해야 할 핵심 지표는 CPU 사용량 및 메모리 사용률(예를 들어, AWS Compute Optimizer 및 메모리 사용률을 활성화하여 적절한 크기 지정에서 설명한 대로 90%의 시간에 40%의 CPU 사용률)입니다. 4주 동안 최대 CPU 사용량과 메모리 사용률이 40% 미만인 인스턴스를 식별합니다. 이것이 비용을 절감하기 위해 적정하게 크기를 조정하는 인스턴스입니다. Amazon S3와 같은 스토리지 리소스의 경우 Amazon S3 Storage Lens를 사용할 수 있으며, 이를 통해 기본적으로 버킷 수준에서 다양한 범주의 28개 지표와, 대시보드에서 14일의 기록 데이터를 확인할 수 있습니다. 요약 및 비용 최적화 또는 이벤트를 기준으로 Amazon S3 Storage Lens 대시보드를 필터링하여 특정 지표를 분석할 수 있습니다.

  • 적정 크기 조정 권장 사항 보기: 비용 관리 콘솔에서 AWS Compute Optimizer 및 Amazon EC2 적정 크기 조정 도구의 적정 크기 조정 권장 사항을 사용하거나, 리소스의 AWS Trusted Advisor 적정 크기 조정을 검토하여 워크로드를 조정합니다. 서로 다른 리소스의 크기를 적절하게 조정할 때는 올바른 도구를 사용하고 Amazon EC2 인스턴스, AWS 스토리지 클래스 또는 Amazon RDS 인스턴스 유형에 관계없이 적정 크기 조정 지침을 따르는 것이 중요합니다. 스토리지 리소스의 경우 객체 스토리지 사용량, 활동 추세에 대한 가시성을 제공하고 비용 최적화를 위한 실행 가능한 권장 사항을 제시하며 데이터 보호 모범 사례를 적용할 수 있는 Amazon S3 Storage Lens를 사용할 수 있습니다. Amazon S3 Storage Lens가 조직 전체의 지표 분석에서 도출한 상황별 권장 사항을 사용하여 스토리지를 최적화하는 즉각적인 단계를 수행할 수 있습니다.

  • 지표를 기준으로 리소스 유형 및 크기 자동 선택: 워크로드 지표를 사용하여 워크로드 리소스를 수동 또는 자동으로 선택합니다. 컴퓨팅 리소스의 경우, AWS Auto Scaling을 구성하거나 애플리케이션 내에서 코드를 구현하면 자주 변경해야 하는 경우 필요한 작업량을 줄이고 수동 프로세스보다 빨리 변경 사항을 구현할 수 있습니다. 단일 Auto Scaling 그룹 내에서 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스 플릿를 자동으로 확장할 수 있습니다. 스팟 인스턴스 사용에 대한 할인을 받을 수 있을 뿐만 아니라 예약 인스턴스 또는 Savings Plans를 사용하여 일반 온디맨드 인스턴스 요금의 할인된 요금을 받을 수 있습니다. 이 모든 요소를 결합하여 Amazon EC2 인스턴스의 비용 절감을 최적화하고 애플리케이션에 대해 원하는 규모와 성능을 결정할 수 있습니다. 또한 Auto Scaling 그룹(ASG)의 속성 기반 인스턴스 유형 선택(ABS) 전략을 사용하여 vCPU, 메모리 및 스토리지와 같은 일련의 속성으로서의 인스턴스 요구 사항을 표현할 수 있습니다. 신세대 인스턴스 유형이 릴리스되면 이를 자동으로 사용하고 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 더 광범위한 용량에 액세스할 수 있습니다. Amazon EC2 플릿과 Amazon EC2 Auto Scaling은 지정된 속성에 맞는 인스턴스를 선택하고 시작하여 인스턴스 유형을 수동으로 선택할 필요성이 사라집니다. 스토리지 리소스의 경우, 데이터 액세스 패턴이 변경되면 성능 영향이나 운영 오버헤드 없이 자동으로 스토리지 비용이 절감되는 스토리지 클래스를 자동으로 선택할 수 있는 Amazon S3 Intelligent Tiering 및 Amazon EFS Infrequent Access 기능을 사용할 수 있습니다.

리소스

관련 문서:

관련 비디오:

관련 예제: