오늘의 공부 👍

오늘은 Autoscale에 대해서 알아보겠습니다.

📝 Autoscale

• 자동 크기 조정 이라고도 불린다.
• 클라우드 컴퓨팅 에서 사용되는 방법이다.
• 활성 서버 수로 측정되는 서버 팜의 컴퓨팅 리소스 양을 팜의 로드를 기반으로 자동으로 동적으로 조정한다.
• 자동 크기 조정은 최신 클라우드 컴퓨팅 배포에 중요하다.

▷ 특징

• 자동 크기 조정을 사용하지 않으면 주어진 리소스 집합에 대한 집합 구성 내에서 리소스가 엄격하게 정의되고 제한된다.
• 컴퓨팅 및 메모리가 자동으로 크기 조정되어 적시에 데이터를 처리할 수 있다.
• 기본적으로 자동 확장은 트래픽 확장을 처리하기 위해 반응적 결정 접근 방식을 사용한다.
• 트래픽 급증 시 서비스 가용성을 유지하기 위해 자동 확장은 서비스가 고객 요구를 충족하면서 효율적으로 작업을 계속 실행하는 데 필요한 리소스를 제공한다.

▷ 자동 확장 유형

▶ 반응성

• 반응형 자동 확장 접근 방식을 사용하면 트래픽 급증이 발생할 때 리소스가 확장 및 축소된다.
• 리소스의 실시간 모니터링과 밀접하게 연결되어 있다.

▶ 예측

• 기계 학습 및 인공 지능 기술을 사용하여 트래픽 부하를 분석하고 더 많거나 적은 리소스가 필요한 시점을 예측한다.

▶ 예정

• 예정된 접근 방식을 통해 사용자는 더 많은 리소스가 추가되는 시간 범위를 정의할 수 있다.
• 리소스가 확장될 때까지 기다리지 않고 미리 용량을 늘릴 수 있다.

▷ 장점

▶ 더 낮은 비용

• 필요할 때만 리소스를 확장하고 트래픽이 줄어들면 축소할 수 있다.
• 부하가 낮은 시간에 일부 서버를 휴면 상태로 전환하여 전기 비용을 절약한다.

▶ 오토메이션

• 조직은 필요할 때 리소스를 수동으로 추가할 수 있지만 이는 확장 가능하거나 효율적인 접근 방식이 아니다.
• 자동화되고 정책 기반이기 때문에 자동 확장은 필요할 때 활성화되어 수동 확장보다 최적화된 접근 방식을 제공한다.

▶ 신뢰할 수 있는 성능 수준

• 자동 크기 조정 정책을 정의함으로써 클라우드 관리자는 원하는 성능 수준을 정의하고 달성 및 유지 관리할 수 있다.

▶ 서비스 가용성

• 많은 트래픽으로 압도된 경우 사용할 수 없게 될 수 있다.
• 하지만 Auto Scaling은 트래픽 급증 시 서비스 가용성을 보장할 수 있다.
  

마무리 👍

출처 및 참고
위키피디아
자동 확장