예측 자동 조정이 리소스 조정의 추세인 이유는 무엇입니까?

자동 크기 조정, 특히 예측 자동 크기 조정은 클라우드 컴퓨팅 연구 커뮤니티에서 추세입니다.

클라우드 애플리케이션으로 올바른 자동 확장 전략을 설정하면 엄청난 비용을 절약할 수 있으므로 과대 광고는 합리적입니다.

바쁜 수동 리소스 확장 전략에 지쳤거나 클라우드 리소스 확장의 미래 트렌드를 찾고 계십니까? 당신은 바로 이곳에 있습니다. 이 문서는 애플리케이션이 거의 사용하지 않는 클라우드 리소스에 대한 비용을 절약하는 방법을 안내합니다. 자, 뛰어들자!

클라우드 컴퓨팅은 최소한의 관리 노력으로 인터넷을 통해 주문형 다양한 컴퓨팅 및 IT 리소스와 서비스를 제공합니다. 확장성은 애플리케이션의 변화하는 요구 사항에 적응하기 위해 이러한 클라우드 리소스를 늘리거나 줄이는 것을 의미합니다.

확장 전략

시스템은 두 가지 다른 전략을 사용하여 기존 인프라에서 리소스를 늘리거나 줄일 수 있습니다.

• 수직 확장
• 수평적 확장

수직 스케일링

수직 확장은 기존 인프라의 기존 리소스, 인스턴스 또는 노드를 업그레이드하거나 다운그레이드 하는 것입니다. 예를 들어 시스템은 수직 확장에서 기존 노드에 더 많은 컴퓨팅 성능을 추가합니다.

수직 스케일링에는 scale-up 및 scale-down 의 두 가지 작업이 있습니다. 기존 노드에 더 많은 전력 또는 리소스를 추가하는 것은 확장 작업입니다. 기존 노드에서 일부 리소스를 제거하는 것은 축소 작업입니다.

수평적 확장

버티클 스케일링과 달리 수평 스케일링은 기존 노드를 업그레이드하는 대신 기존 인프라에서 더 많은 인스턴스 또는 노드를 추가하거나 제거하는 것을 의미합니다. 수평 확장에서는 기존 인프라에 더 많은 노드 또는 시스템을 추가하여 시스템을 확장합니다.

수평적 확장에는 스케일 아웃과 스케일 인의 두 가지 작업이 있습니다. 확장이란 기존 인프라에 더 많은 노드 또는 시스템을 추가하는 것을 의미합니다. 반대로 축소 작업은 기존 인프라에서 기존 노드 또는 시스템을 제거합니다.

클라우드 컴퓨팅에서 자동 확장이란 무엇입니까?

Auto-Scaling은 애플리케이션의 클라우드 리소스를 자동으로 조정하는 것을 가리키는 클라우드 컴퓨팅 전문 용어입니다. 애플리케이션의 성능을 유지하기 위해 사람의 상호 작용 없이 리소스를 자동으로 늘리거나 줄이는 기능입니다.

Auto-Scaling은 웹 애플리케이션에서 데이터베이스에 이르기까지 모든 곳에서 잠재적인 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 또한 회사에서 계절별 트래픽 급증과 갑작스러운 수요 급증을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 연휴 기간에 매출 증가가 예상되는 경우 자동 확장 전략은 자동으로 (클라우드) 서버를 추가하여 증가한 트래픽 버스트에 대처하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비즈니스 성장에 자동 확장이 중요한 이유

비즈니스가 성장함에 따라 수요를 충족하기 위해 엔지니어링 팀을 확장해야 할 수도 있습니다. 올바른 기술에 숙련된 엔지니어를 찾는 것이 어려울 수 있기 때문에 이는 어려울 수 있습니다. 또한 엔지니어를 고용하는 것은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스이므로 엔지니어가 당장 필요하지만 비용을 지불할 예산이 없는 경우가 있을 수 있습니다.

Auto-scaling을 사용하면 더 많은 엔지니어를 고용하는 비용을 피하면서 필요에 따라 서버를 확장할 수 있습니다. 여전히 인프라를 완전히 제어할 수 있지만 수동으로 서버를 추가하는 대신 미리 정의된 규칙을 사용하여 확장 및 축소할 수 있습니다.

이렇게 하면 특히 더 많은 서버가 긴급하게 필요한 경우 엔지니어링 팀이 수동으로 서버를 추가하는 데 걸리는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

Auto-Scaling은 또한 엔지니어가 수동으로 서버를 추가하고 유지 관리해야 하는 책임을 제거하므로 엔지니어가 다른 작업에 집중할 수 있습니다.

Auto Scaling이 필요한 사람

Auto-Scaling은 애플리케이션에 크게 의존하는 기업을 위한 훌륭한 도구입니다. Auto-Scaling은 비용을 절감하고 리소스를 최적화하며 애플리케이션이 항상 최적의 상태로 실행되도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

애플리케이션에 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요한 경우 Auto Scaling은 수요를 충족하기 위해 리소스를 자동으로 확장할 수 있습니다. 수요가 감소하면 Auto Scaling이 리소스를 자동으로 축소하여 에너지와 비용을 절약할 수 있습니다.

Auto-Scaling은 애플리케이션의 가용성을 개선해야 하는 비즈니스에도 유용합니다. 장애 발생 시 인계할 추가 서버를 추가하면 애플리케이션을 항상 사용할 수 있습니다. 이는 애플리케이션에 크게 의존하는 비즈니스에 특히 중요합니다.

Auto Scaling을 사용하지 말아야 하는 경우

Auto-scaling은 리소스를 신속하게 확장 또는 축소하여 애플리케이션의 요구 사항을 충족하고 가용성을 향상시킵니다. 그러나 자동 크기 조정이 항상 올바른 선택은 아닙니다.

애플리케이션 사용량이 적거나 드문 경우 Auto Scaling이 필요하지 않을 수 있습니다. 이 경우 리소스 확장에 정적 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다. 또한 애플리케이션에 예측 가능한 사용 패턴이 있는 경우 자동 확장보다 정적 확장을 고려해야 합니다.

마지막으로 자동 크기 조정의 복잡성을 고려해야 합니다. Auto-Scaling은 복잡할 수 있으며 많은 튜닝과 문제 해결이 필요합니다. 여기에 전념할 시간이나 리소스가 없는 경우 리소스 확장에 대한 정적 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

Auto-Scaling에 대한 다양한 접근 방식

Auto-Scaling은 Auto-Scaling 결정을 위한 트리거링 메커니즘을 기반으로 여러 접근 방식으로 분류됩니다. 자동 크기 조정 결정에는 수직 크기 조정을 사용하는 경우 확장 또는 축소 작업이 포함되고 수평 크기 조정을 사용하는 동안 확장 또는 축소 작업이 포함됩니다.

Auto-Scaling 전략에 대한 세 가지 가장 일반적인 분류를 간단히 살펴보겠습니다.

#1. 반응적 또는 수요 기반 자동 확장

이벤트 발생에 대한 반응으로 자동 확장 결정(인프라의 확장 또는 축소)을 트리거하는 자동 확장 방식입니다. 일반적으로 이러한 유형의 자동 크기 조정은 시스템이 수요 증가를 감지할 때 발생합니다.

수요 증가는 이미 사용 가능한 인프라 리소스의 실시간 모니터링과 연결될 수 있습니다. 예를 들어 시스템은 이미 사용 가능한 노드의 CPU 사용률이 임계값을 초과할 때마다 인프라를 확장할 수 있습니다. 마찬가지로 리소스는 CPU 미달 사용률 임계값에 따라 축소됩니다.

#2. 예약 또는 시간 기반 자동 크기 조정

예약된 자동 확장 방법은 사전 정의된 예약 시간에 따라 인프라를 확장하거나 축소합니다. 이 자동 크기 조정 방법은 고정된 시간 간격을 고려하여 리소스를 추가하거나 제거합니다.

#삼. 예측 자동 크기 조정

이 자동 확장 방법은 예상 수요를 충족하도록 애플리케이션의 리소스를 자동으로 조정합니다. 예측 자동 확장은 기계 학습을 사용하여 수요와 성장을 예측하거나 예상 수요에 따라 리소스를 축소합니다.

예측 접근 방식은 향후 들어오는 워크로드를 예상하고 계획하도록 설계되었습니다. 과거 추세를 현재 메트릭과 결합하고 애플리케이션의 성능과 해당 성능 수준을 유지하는 데 필요한 리소스를 예측합니다.

예측 자동 조정은 어떻게 작동합니까?

자원 활용도를 모니터링하고 과거 데이터를 분석하여 미래 수요를 예측합니다. 리소스 사용률은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 메트릭을 나타냅니다.

예측 자동 크기 조정은 트렌드 머신 러닝 방법을 사용하여 수요를 예측하고 이러한 방법은 과거 데이터를 학습합니다. 예측 자동 확장 모델은 시간, 요일, 온라인 고객 수와 같은 요소를 분석하여 미래 수요를 예측할 수 있습니다. 잠재 수요를 예측할 수 있을 때 그에 따라 임계값을 설정할 수 있습니다.

머신 러닝의 최신 트렌드와 함께 예측 자동 확장은 미래 수요 예측에서 그 범위를 확장했습니다. 강화 및 순차적 학습 접근 방식을 통해 실수로부터 지속적으로 학습할 수 있습니다. 따라서 예측 알고리즘은 새로운 이벤트에 대해 학습하고 그에 따라 임계값을 조정할 수 있습니다.

예측 자동 확장의 이점

예측 자동 크기 조정은 애플리케이션을 더 빠르고 정확하게 확장할 수 있습니다. 예측적 Auto-Scaling의 또 다른 장점은 반응적 Auto-Scaling보다 능동적이라는 것입니다. 결과적으로 예측 자동 확장은 애플리케이션의 로드를 더 잘 관리합니다.

또한 예측 자동 조정은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요를 예측하기 때문에 사후 대응보다 더 정확할 수 있습니다. 일반적으로 리소스 관리에서 반응형 자동 확장보다 더 정확합니다. 예측 자동 조정의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 수동 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않음
• 로드가 증가함에 따라 인스턴스를 쉽게 확장하고 추가할 수 있습니다.
• 오버 프로비저닝 가능성 감소
• 예측된 수요에 능동적으로 대응하여 가용성을 보장합니다.

예측 자동 크기 조정의 단점

예측 자동 확장 전략의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.

• 올바른 예측 알고리즘을 선택하는 데 어려움이 있음
• 제대로 사전 처리되지 않은 훈련 데이터는 높은 거짓양성 예측을 초래할 수 있습니다.

예측 자동 크기 조정을 사용하는 이유는 무엇입니까?

자동 크기 조정은 매우 수동적인 프로세스일 수 있으며 사용하는 전략에 따라 자주 주의를 기울여야 할 수 있습니다. 예측 자동 크기 조정은 이러한 프로세스의 대부분을 자동화하고 수동으로 조정할 필요를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Auto-scaling 전략은 애플리케이션이 과도하게 프로비저닝되거나 부족하게 프로비저닝되도록 요구할 수 있습니다. 과잉 프로비저닝은 애플리케이션에 불필요한 비용을 추가할 수 있습니다. 프로비저닝이 부족하면 병목 현상이 발생하여 애플리케이션이 중단될 수 있습니다.

대부분의 최신 애플리케이션은 로드 밸런서를 사용합니다. 예측 자동 크기 조정은 요청 수 대신 실제 메트릭과 성능을 기반으로 서버 간에 인스턴스를 이동하여 이 로드 밸런서를 최적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 자동 확장 전략을 언제 사용해야 합니까?

인스턴스 수를 조정하는 데 필요한 수동 개입을 줄이려는 경우 예측 자동 확장 전략이 애플리케이션에 적합할 수 있습니다.

애플리케이션이 일반 고객 또는 방문자 그룹에 서비스를 제공하는 경우 보다 반응적인 모니터링 및 확장 전략을 사용하는 것이 좋습니다. 애플리케이션이 고객을 위해 설정된 기간이 있는 대상인 경우 보다 예측 가능한 전략을 사용하는 것이 좋습니다.

Auto Scaling 서비스는 어디에서 찾을 수 있습니까?

자동 크기 조정에 도움이 되는 여러 서비스가 있습니다. 많은 클라우드 공급업체가 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform과 같은 자동 확장 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 애플리케이션에 대한 자동 크기 조정을 빠르고 쉽게 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

타사 서비스를 사용하여 Auto Scaling에 도움을 받을 수도 있습니다. RightScale, Scalr 및 AppFormix와 같은 서비스는 예측 분석, 반응형 자동 크기 조정 및 하이브리드 자동 크기 조정과 같은 다양한 자동 크기 조정 서비스를 제공합니다.

마지막으로 오픈 소스 도구를 사용하여 자동 크기 조정에 도움을 받을 수 있습니다. Kubernetes 및 Apache Mesos와 같은 도구를 사용하면 애플리케이션에 대한 자동 확장을 쉽고 빠르게 설정할 수 있습니다.

결론

자동 크기 조정은 탄력적이고 안정적인 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 부분입니다. 예측 자동 크기 조정은 애플리케이션에 사용할 수 있는 잠재적인 전략 중 하나입니다. 애플리케이션에서 로드 밸런서를 사용하는 경우 이 자동 확장을 효과적으로 사용하여 불필요한 비용과 잠재적 중단을 방지하는 것이 중요합니다. 예측 자동 크기 조정은 요청 수뿐만 아니라 현재 메트릭과 성능을 기반으로 로드 밸런서를 최적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 자동 조정은 향후 성장을 계획하고 리소스를 사전에 조정하는 데 사용할 수 있기 때문에 유용합니다. 설계하고 구현하는 것이 쉽지는 않지만 올바르게 수행하면 도움이 될 수 있습니다. 인스턴스 수를 조정하는 데 필요한 수동 개입을 줄이려는 경우 예측 자동 크기 조정이 애플리케이션에 적합할 수 있습니다.