오토 스케일링 그룹(ASG)의 스케일링 전략

 

클라우드 환경에서 오토 스케일링 그룹(ASG)의 다양한 스케일링 전략을 활용할 수 있습니다. 

 

특히, 동적 스케일링의 세부 전략인 단순/단계 스케일링, 대상 추적 스케일링, 예약 스케일링, 예측 스케일링 등을 통해 리소스 관리를 자동화하며 작업 효율성을 극대화할 수 있는데요. 

 

클라우드 환경에서의 스케일링 전략을 이해하여, 적절한 전략을 활용해봅시다!

 

 

1. Manual Scaling (수동 스케일링)

    - ASG크기를 수동으로 업데이트  

    ex) 용량을 1 에서 2로 변경, 용량을 2에서 1로 변경

 

 

2. Dynamic Scaling (동적 스케일링)

    - 스케일링 전략을 정의해서 변경사항을 자동으로 대응

 

 

2-1. Simple / Step Scaling (단순 / 단계 스케일링)

    : 사전에 트리거와 그에 따라 유닛을 얼마나 추가 /. 삭제할지 정의

•  CloudWatch 경보가 뜨면(예를 들어, EC2 인스턴스의 CPU 사용률이 5분동안 70% 추가)
  -> ASG 용량에 2개 유닛 추가
• 또 다른 예로 CPU 사용률이 10분 동안 30% 이하일 때
  -> ASG 용량에서 1개 유닛 제거

 

2-2. Target Tracking Scaling (대상 추적 스케일링)

 

예를 들어 'ASG의 모든 EC2 인스턴스의 평균 CPU 사용률을 평균 40%로 유지한다' 식의 목표를 세우고,

해당 목표를 유지하기 위해 자동으로 조정함.

 

⬆️ 스케일링 정책을 정의하는 방법이 간단함.

 

 

2-3. Scheduled Scaling (예약 스케일링)

 

사용자 패턴을 기반으로 확장을 예측하는 방식. 변경 사항을 미리 알고 있게 된다. 

ex) 매주 금요일 오후 5시-10시에 사용자가 증가할 것을 알고 있으면, 해당 시간에 EC2 인스턴스 최소 용량을 10까지 높이는 식

 

 

2-4. Predictive Scaling (예측 스케일링)

 

머신 러닝을 사용해 트래픽을 미리 예측하는 방식. 

과거 트래픽 패턴을 확인하는 알고리즘이 존재하고, 과거의 패턴을 기반으로 트래픽을 예측한다. 

 

시간의 흐름에 따라 발생하는 로드를 예측하며,

예측한 기간에 도달하기 전에 적절한 수의 EC2 인스턴스를 자동으로 프로비저닝한다. 

 

로드의 변화에 시간 패턴이 존재하는 경우, 스케일링 유형에 따라 달라지는 신뢰 전략을 신경쓰지 않고 머신 러닝으로 쉽게 스케일링 하고 싶은 경우 유용한 방식이다.