Amazon EC2 Auto Scaling

수요 변화에 맞게 컴퓨팅 용량 추가 또는 제거

Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 애플리케이션 가용성을 유지하고 사용자가 정의한 조건에 따라 EC2 인스턴스를 자동으로 추가하거나 제거할 수 있습니다. EC2 Auto Scaling의 플릿 관리 기능을 사용하여 플릿의 상태와 가용성을 유지할 수 있습니다. EC2 Auto Scaling의 동적 및 예측적 조정 기능을 사용하여 EC2 인스턴스를 추가하거나 제거할 수도 있습니다. 동적 조정은 변화하는 수요에 대응하고 예측 조정은 예측된 수요를 기반으로 적절한 수의 EC2 인스턴스를 자동으로 예약합니다. 동적 확장과 예측 확장을 함께 사용하여 더 빠르게 확장할 수 있습니다. 

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이점

내결함성 개선

Amazon EC2 Auto Scaling은 인스턴스가 비정상 상태일 때를 감지하여 인스턴스를 종료하고 새 인스턴스로 교체할 수 있습니다.  

애플리케이션 가용성 개선

Amazon EC2 Auto Scaling은 애플리케이션이 항상 적절한 양의 컴퓨팅을 보유하도록 보장하고 또한 Predictive Scaling으로 용량을 사전에 프로비저닝합니다.

더 낮은 비용

Amazon EC2 Auto Scaling은 필요할 때만 인스턴스를 추가하고 구매 옵션을 확장하여 성능과 비용을 최적화할 수 있습니다.

작동 방식

플릿 관리

하나의 Amazon EC2 인스턴스를 실행하든 수천 개의 인스턴스를 실행하든 Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하여 손상된 Amazon EC2 인스턴스와 비정상 애플리케이션을 감지하고 사용자 개입 없이 인스턴스를 교체할 수 있습니다.. 이렇게 하면 애플리케이션이 예상하는 컴퓨팅 용량을 확보할 수 있습니다 Amazon EC2 Auto Scaling은 EC2 인스턴스에 대한 플릿 관리를 자동화하기 위해 세 가지 주요 함수를 수행합니다.

  • 실행되는 인스턴스의 상태 모니터링
    Amazon EC2 Auto Scaling은 애플리케이션이 트래픽을 수신할 수 있고 EC2 인스턴스가 제대로 작동하는지 확인합니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 주기적으로 상태를 확인하여 비정상 인스턴스를 식별합니다.
  • 손상된 인스턴스를 자동으로 교체
    손상된 인스턴스가 상태 확인에 실패하면 Amazon EC2 Auto Scaling이 자동으로 인스턴스를 종료하고 새 인스턴스로 교체합니다. 즉, 인스턴스를 교체해야 하는 경우에 수동으로 대응할 필요가 없습니다.
  • 가용 영역 간에 용량 균형 조정
    Amazon EC2 Auto Scaling은 가용 영역 간에 인스턴스의 균형을 자동으로 조정할 수 있으며 항상 새 인스턴스를 시작하여 전체 플릿에서 가능한 한 영역 간에 균형이 유지되도록 합니다.
Automating Management of Amazon EC2 Instances

예약된 크기 조정

일정에 따른 크기 조정을 통해 알려진 로드 변경에 앞서 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 애플리케이션에 대한 트래픽은 매주 수요일에 증가하기 시작하여 목요일에 높은 상태를 유지하고 금요일에 감소하기 시작합니다. 웹 애플리케이션의 알려진 트래픽 패턴을 기반으로 확장을 계획할 수 있습니다.

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Dynamic Scaling

Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 애플리케이션의 수요 곡선을 면밀히 추적할 수 있으므로 Amazon EC2 용량을 미리 수동으로 프로비저닝할 필요가 줄어듭니다. 예를 들어 대상 추적 조정 정책을 사용하여 CPU 사용률과 같이 애플리케이션의 로드 지표를 선택할 수 있습니다. 또는 Elastic Load Balancing 서비스의 로드 밸런싱 옵션인 Application Load Balancer의 새로운 지표 '대상별 요청 횟수'를 사용하여 대상 값을 설정할 수 있습니다. 그러면 Amazon EC2 Auto Scaling이 대상을 유지하는 데 필요할 때마다 자동으로 EC2 인스턴스의 수를 조정합니다.

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Predictive Scaling

이제 기본적으로 EC2 Auto Scaling 정책으로 지원되는 Predictive Scaling은 기계 학습을 사용하여 다가오는 트래픽 변화를 예상하여 적절한 수의 EC2 인스턴스를 예약합니다. Predictive Scaling은 정기적으로 발생하는 트래픽 급증을 포함하여 향후의 트래픽을 예측하고 사전에 올바른 수의 EC2 인스턴스를 프로비저닝합니다. Predictive Scaling의 기계 학습 알고리즘이 매일 및 매주 패턴의 변화를 탐지하여 자동으로 예측을 조정합니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 주기가 변경될 때 Auto Scaling 파라미터를 수동으로 조정할 필요가 없어 Auto Scaling을 구성하기가 더 간단해집니다. Predictive Scaling으로 향상된 Auto Scaling은 더 빠르고 단순하고 정확한 용량 프로비저닝을 제공하므로, 결과적으로 비용은 낮아지고 애플리케이션 응답성은 더 좋아집니다.

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