자동 크기 조정이란 무엇입니까? 종합 가이드

디지털 비즈니스 환경은 매우 역동적으로 변하고 있으며 요구 사항은 계속 변화하고 있습니다. 따라서 다양한 요구 사항에 맞게 조정하고 응용 프로그램이 가장 잘 실행되고 작동하는지 확인해야 합니다. 이것이 바로 Autoscaling이 적합한 곳입니다. 자동 크기 조정은 현재 부하 및 수요에 따라 계산 리소스를 자동으로 확장하는 중요한 최신 클라우드 컴퓨팅 기능입니다. 자동 크기 조정을 이해하고 구현함으로써 비즈니스는 더 효율적이고 비용을 절감하며 더 안정적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

이 기사에서는 자동 크기 조정이 무엇인지, 작동 방식, 유형 및 이점, 부하 분산과 비교하는 방법에 대해 설명합니다.

자동 크기 조정이란 무엇입니까?

자동 크기 조정은 급증 및 사용 패턴에 따라 필요에 따라 컴퓨팅, 메모리 또는 네트워킹 리소스를 확장하는 자동화된 방법을 제공합니다. 이것이 없으면 자원은 고정된 상태로 유지되므로 수요가 급증할 때 늘리거나 더 적게 필요할 때 축소할 수 없습니다. 이러한 유연성은 리소스 할당 및 비용의 최적화에 매우 중요합니다.

자동 크기 조정은 최신 클라우드 컴퓨팅에서 중요합니다. 이는 클라우드의 기본 원칙을 지원합니다: 서버 용량 또는 수요에 따라 확장 또는 축소되는 가상 머신과 같은 탄력적인 리소스를 통해 사용할 항목에 대해 비용을 지불합니다. 자동 크기 조정에는 버스트 가능한 인스턴스 및 서비스도 포함되며, 효율적인 성능을 보장하기 위해 압박 하에 확장되는 기본 수준의 리소스와 함께 포함됩니다.

Auto-Scaling은 어떻게 작동하나요?

인스턴스의 자동 크기 조정은 기업이 사용하는 플랫폼과 리소스에 따라 다르게 작동합니다. 다음은 두 가지 접근 방식입니다:

수평적 자동 크기 조정

레벨 스케일링은 일부 워크로드를 처리하는 쿠버네티스 파드(Pod)일 수 있는 노드의 수를 늘리거나 줄이는 것입니다. 수평적 확장은 수정을 위해 기존 노드를 중단하지 않고 추가 용량을 추가하기 때문에 수직적 확장보다 빠르기 때문에 매우 매력적입니다. 수평적 확장은 모든 애플리케이션 또는 워크로드에서 효율적으로 수행할 수 없습니다.

수직 자동 크기 조정

이 전략에는 기존 노드의 메모리 및 처리 능력을 변경하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 16GB RAM과 4개의 가상 CPU가 있는 2개의 서버 노드가 있다고 가정합니다. 수직적 확장을 통해 용량을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 관계형 데이터베이스와 같은 특정 시나리오는 워크로드와 함께 작동하도록 설계할 수 없습니다. 이 경우 수직적 확장은 수요가 증가하는 시기에 유일한 옵션일 수 있습니다. 그러나 이 크기 조정 방법은 수평적 크기 조정과 달리 자동화에 적합하지 않습니다.

자동 크기 조정의 유형

자동 크기 조정에는 세 가지 주요 종류가 있으며, 서버 활성화는 다음과 같이 구분할 수 있습니다.

예측 오토 스케일링

예측 자동 크기 조정은 관리형 가상 서버 부하가 대부분 일정한 환경에서 가장 잘 수행됩니다. 이 기술은 AI를 사용하여 트래픽 급증을 예측하고 해당 기간 동안 더 많은 서버 리소스를 미리 제공합니다. 이 접근 방식은 이러한 급증에 대비하여 미리 서버를 펌핑하여 피크 시간 동안 애플리케이션의 원활한 실행을 보장하고 더 나은 성능과 사용자 경험을 제공합니다.

예약된 Auto-Scaling

예약된 자동 크기 조정에는 특정 시간에 추가 서버를 예약하여 최대 부하를 계획하는 작업이 수반됩니다. 예측적 auto-scaling과 달리, 추가 리소스가 필요한 시기를 식별하기 위해 사람의 개입이 필요합니다. 이 방법은 판매 이벤트나 프로모션 기간 동안 트래픽 급증이 흔한 전자 상거래 호스팅 사이트에 특히 유리합니다. 이를 통해 온라인 상점의 성능과 응답성이 유지되도록 합니다.

반응형 Auto-Scaling

이 접근 방식에서는 추가 전용 호스팅 서버가 관리자가 미리 정의한 기준에 따라 자동으로 온라인 상태로 전환됩니다. 관리자는 서버 사용률과 같은 핵심 성능 메트릭에 응답하기 위한 임계값을 정의합니다. 예를 들어, 주 서버가 1분 동안 80% 용량에 도달하면 자동으로 켜지도록 보조 서버를 구성할 수 있습니다. 정의에 따라 시스템에 도달하는 실제 트래픽의 양은 반응형 자동 크기 조정으로 반응합니다.

클라우드 컴퓨팅의 자동 확장

클라우드 컴퓨팅의 자동 확장은 기업이 트래픽에 따라 제공되는 클라우드 서비스를 자동으로 확장하거나 축소할 수 있는 기능입니다. 또한 자동 크기 조정 도구는 AWS, Microsoft Azure 및 GCP에서 사용할 수 있습니다.

Autoscaling은 다양한 상황이 수요에 영향을 미치기 때문에 인스턴스 크기를 동적으로 조정하여 안정적인 성능을 보장하면서 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 이렇게 하면 트래픽이 예측할 수 없거나 변동이 있는 경우에도 응용 프로그램 성능이 나타납니다. 트래픽이 급증할 경우 자동 크기 조정은 서버를 자동으로 추가하거나 제거합니다. 각 서버는 자동 크기 조정 시스템을 통해 구성, 모니터링 및 사용 중지됩니다.

예를 들어, 자동 크기 조정은 효율적인 모니터링과 잘 정의된 정책의 지원을 받아 DDoS 공격에서 리소스를 조정하기 위해 신속하게 대응합니다. 마찬가지로 자동 크기 조정 데이터베이스는 응용 프로그램의 요구 사항에 맞게 시작하거나 종료하여 용량을 조정할 수 있습니다.

Auto Scaling의 운영

일반적으로 auto-scaling에는 다음 작업이 포함됩니다:

• 모니터링: 클라우드 플랫폼은 여러 애플리케이션 관련 지표를 지속적으로 주시합니다.
• 임계값 정의: 특정 지표 임계값에 따라 사용자는 확장 또는 축소 시기를 나타내는 조정 정책을 구축합니다.
• 크기 조정 작업: 자동 크기 조정 시스템은 지표가 미리 결정된 임계값을 초과할 때 조정을 시작합니다.
• 리소스 할당: 수요에 따라 새 인스턴스가 시작되거나 이전 인스턴스가 종료됩니다.

자동 크기 조정의 이점

자동 크기 조정 기술은 자동으로 조정되지 않는 정적 인스턴스 구성에 비해 많은 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 비용 절감: 자동 크기 조정은 조직이 잠재적인 트래픽 급증을 수용하기 위해 리소스를 과도하게 프로비저닝해야 하는 정적 접근 방식과 달리 필요한 경우에만 리소스를 확장하고 트래픽이 적을 경우 축소할 수 있으므로 비용이 절감됩니다.
• 향상된 자동화: 리소스를 수동으로 추가할 수 있지만 이는 효율적이거나 확장 가능하지 않습니다. 자동 크기 조정은 사전 정의된 정책에 따라 리소스 관리를 자동화하여 보다 효율적인 성능을 달성함으로써 사용자 개입의 필요성을 줄입니다.
• 안정적인 성능: 자동 확장 정책을 통해 클라우드 보안 관리자는 원하는 성능 수준을 설정하고 유지 관리할 수 있으므로 애플리케이션이 항상 성능을 개선하도록 할 수 있습니다.
• 향상된 내결함성: 워크로드의 상태와 성능을 지속적으로 모니터링합니다. 오류 또는 하드웨어 고장이 발생하는 경우 리소스를 자동으로 교체하거나 확장하여 안정성을 향상시킵니다.
• 향상된 서비스 가용성: 자동 크기 조정은 실시간으로 리소스를 조정하여 트래픽이 많거나 부하가 많은 경우에도 지속적인 서비스 가용성을 유지하며, 이러한 경우 정적 구성은 일반적으로 처리하기에 너무 약합니다.

Auto-Scaling Vs 로드 밸런싱

로드 밸런싱은 서버 상태, 트래픽 관리 및 서버 리소스 변경 모니터링을 통해 백엔드 작업을 활용하는 것을 목표로 하는 애플리케이션 자동 확장과 직접 관련이 있습니다. 마지막으로, 많은 부하 분산 장치에는 자동 크기 조정에 대한 기본 제공 지원이 제공됩니다.

Load Balancer는 애플리케이션의 가용성, 성능 및 네트워크 대기 시간을 개선하여 부하를 적절하게 분산합니다. 자동 크기 조정 정책은 애플리케이션의 요구 사항에 따라 인스턴스 수를 자동으로 늘리거나 줄이는 것으로 정의할 수 있습니다. 이 정책은 로드 밸런서에 이러한 인스턴스 간에 트래픽을 분산하는 방법을 알려줍니다.

Elastic Load Balancer는 각 인스턴스의 상태를 모니터링하고 들어오는 트래픽을 인스턴스 간에 분산합니다. 필요할 때 트래픽을 재라우팅하여 단일 인스턴스가 압도되지 않도록 합니다.

autoscaling을 elastic load balancer와 통합하면 라운드 로빈 방식으로 인스턴스에 트래픽을 분산할 수 있으므로 수동으로 모니터링하는 횟수가 점점 줄어들 수 있습니다. 또한 이 통합을 통해 자동 크기 조정은 리소스 수준을 조정하는 작업을 트래픽 분산을 담당하는 로드 밸런서의 작업과 구별할 수 있습니다.

결론

클라우드 컴퓨팅의 자동 확장은 동적 리소스 관리의 주요 기능 중 하나로, 변동하거나 가변적인 부하를 일치시키기 위해 노력합니다. 자동 크기 조정에서 컴퓨팅, 메모리 및 네트워크 리소스는 최소 비용으로 성능을 유지하고 서비스 가용성을 보장하기 위해 분 단위로 자동으로 확장됩니다. 디지털 수요가 자주 변경되는 경우 자동 확장은 디지털 공간의 변화에 적응하는 데 가장 중요한 도구가 되는 변경에 영향을 미쳐 리소스 할당 및 운영 효율성 최적화를 보장합니다.

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