[AWS] 인프라 확장

아래 내용은 경기인력개발원의 [클라우드 구축 및 운영] 과정을 수료하면서 정리한 것입니다

 

 

 

 

가용성 

- 시스템이나 서비스가 가동 및 실행되는 시간의 비율

- 측정 단위로 9를 사용

90% : 연중 가동 중지 시간 876시간 (36.5일)

99% : 연중 가동 중지 시간 87.6시간 (3.65일)

99.99% : 연중 가동 중지 시간 52.56분

- 고가용성 시스템 : 중요 업무 시스템 및 서비스 다운 타임이 허용되지 않는 시스템

 

확장성

- 성능 요구 증가 시 서비스나 응용프로그램이 향상됭 수 있는 정도

- 확장성이 높을 경우 유동적인 서비스 요구 증가에 유연하게 대응

- 스케일 방식

스케일 업/다운 : 단일 시스템에 대한 하드웨어 사양 변경

스케일 아웃/인 : 하드웨어 사양 변경 대신 시스템 수량 변경

 

 

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Amazon Auto Scaling

- 클라우드 환경의 장점을 극대화하는 기능

서비스 구축 단계에서 예산 최대치의 인프라를 구축할 필요가 없음

성능 요구 증가시 신속한 대응 가능

 

주요 특징

- 사용자가 정의한 조건에 따라 EC2용량이 자동으로 확장/축소

- 실행중인 EC2 인스턴스의 수량을 일정하게 유지 가능

- 수요가 급증할 경우 인스턴스 수량 증가 (Scale Out)

- 수요가 적을 경우 자동으로 인스턴스 수량 감소 (Scale in)

-  Auto Scaling 기능의 사용은 무료인다, 인스턴스 수량 증가로 인한 비용 발생

 

 

 

Amazon Auto Scaling Group

- 인스턴스 조정 및 관리 목적으로 구성된 논리적 그룹

- Auto Scaling을 수행하는 인스턴스의 모음

 

 

Auto Scaling Group 시작 구성

- Auto Scaling Group에서 인스턴스를 시작하기 위해 사용하는 템플릿

- 주요 구성 요소

AMI

인스턴스 구성

키 페어

보안그룹

EBS

- Auto Scaling Group 당 하나의 시작 구성을 지장하여 사용

- 시작 구성은 수정불가

변경이 필요할 경우 새로 작성하여 Auto Scaling Group 업데이트

- 시작 구성보다 다양한 설정을 갖춘 시작 템블릿 기능이 추가됨

 

 

 

Auto Scaling Group 조정

- 인스턴스 수를 늘리거나 줄이는 기능

- 주요 인스턴스 조정 옵션

현재 인스턴스 수준 유지 관리 : 항상 지정된 수의 인스턴스를 실행 유지

수동 조정 : 최소, 최대 또는 원하는 용량의 변경사항을 조정 변경

일정 기반 조정 : 예측 가능한 일정에 따라 수요 변경 시 일정에 따른 확장 및 축소 수행

온디멘드 기반 조정 : 인스턴스의 CPU, 메모리 사용률 및 네트워크 대역폭에 따른 조정

(CPU 사용률이 90%로 15분 유지 시 인스턴스 확장)