게시된 날짜: Nov 24, 2021
Amazon EC2 Auto Scaling의 새로운 예측적 크기 조정 정책을 통해 이제 사용자 지정 지표를 사용하여 Auto Scaling 그룹에 필요한 EC2 인스턴스 용량을 예측할 수 있습니다. 예측적 크기 조정은 예측된 수요를 충족하기 위해 Auto Scaling 그룹의 용량을 사전에 증가시킵니다. 반복적이고 급격한 수요 변화를 경험하는 워크로드의 경우 예측 확장을 통해 용량을 과도하게 프로비저닝하지 않고도 애플리케이션의 응답성을 개선하여 EC2 비용을 낮출 수 있습니다. 사용자 지정 지표는 사전 정의된 지표(CPU 사용률, 네트워크 I/O 및 ALB 요청 수)가 애플리케이션의 로드를 캡처하기에 충분하지 않은 경우에 유용합니다. 이전에는 사용자 지정 지표를 단계 크기 조정 및 대상 추적에만 사용할 수 있었으나, 이제는 예측적 크기 조정에도 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 이제 예측적 크기 조정을 Amazon Simple Queue Service(SQS) 대기열의 메시지 수와 같이 애플리케이션의 로드를 나타내는 다른 AWS 서비스의 Amazon CloudWatch 지표 또는 제공된 사용자 세션 수와 같이 애플리케이션에 특정한 사용자 지정 CloudWatch 지표를 기반으로 구성할 수 있습니다. 예측적 크기 조정은 이제 CloudWatch 지표 수학 표현식도 지원하므로 기존 지표에서 사용자 지정 지표를 쉽게 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Auto Scaling 그룹이 여러 SQS 대기열의 작업을 처리하는 경우 간단한 SUM 표현식을 사용하여 대기열 전체의 총 메시지를 나타내는 사용자 지정 지표를 생성할 수 있으므로 다른 CloudWatch 지표를 생성하는 데 드는 노력과 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 Blue-Green 배포 시나리오에서 지표 수학 표현식을 사용하여 Auto Scaling 그룹 전체에서 지표를 집계할 수도 있습니다.
예측적 크기 조정은 모든 퍼블릭 AWS 리전에서 AWS 명령줄 인터페이스(CLI), EC2 Auto Scaling 관리 콘솔 그리고 AWS SDK를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 EC2 Auto Scaling 설명서의 예측적 크기 조정 페이지를 참조하십시오.