# autoscaling
[Cloud] AWS Auto Scaling
☁️ AWS Auto Scaling > 애플리케이션을 모니터링하고 용량을 자동으로 조정하여 최대한 저렴한 비용으로 안정적이고 예측 가능한 성능을 유지하도록 도와준다. AWS Auto Scaling 종류 > EC2 Auto Scaling DDB Auto Scaling
[AWS] EC2 Autoscaling
스케일링 인스턴스 혹은 컴퓨팅 파워를 늘리는 것 스케일링의 방법에는 2가지가 있음 > #### 1) Vertical Scale (Scale Up == 수직적 스케일링) >* cpu가 하나이고 memory 1기가까지 인스턴스가 있다 >* 성능을 16배 높은 인스턴스를
AWS Auto Scaling을 통한 확장 가능한 인프라 구성
가용성이란?시스템이나 서비스가 정상적으로 가동 및 실행되는 시간의 비율을 의미한다. 가용성이 높다는 의미는 서비스의 가동률이 높다는 것을 의미한다. 가용성은 정상적으로 작동된 시간 / 전체 사용 시간으로 값을 구하며 이 값이 높을수록 가용성이 높다는 것을 의미한다. 또
cloud autoscaling의 실제
Cloud 기반의 아키텍처 설계를 논할 때, 오토스케일링은 빠지지 않고 고려하는 요소일 것입니다. Cloud를 이용해서 비용 효율적인/탄력성을 갖춘 아키텍처를 구성하기 위한 필수 요소로 이야기되고 있는 것이죠. 하지만 용어의 친숙함에 비해서, 아직까지는 오토스케일링을
AWS ECS - Capacity Provider를 이용하여 오토스케일링을 쉽게 관리하자
AWS ECS Capacity Provider(용량 공급자) 를 통해 서버 인프라를 비용 효율적이면서도 쉽게 관리할 수 있는 방법을 배워보자! 개요 회사에서는 도커 이미지 기반의 AWS ECS 를 많이 사용하고 있다. 최근 오토스케일링과 관련하여 발생한 몇몇 성능
[AWS 클라우드 Discovery] 08. Autoscailing
가용성(Availability) 확장성(Scalability) Amazon Auto Scaling Amazon Auto Scaling의 구성요소 Lab 01 : ELB 설정하기 Lab 02 : Auto scaling 구성하기 Lab 02 : ELB 구성하기
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (4) - HPA, Deployment, Service 설정 및 실험 수행
이번 글에서는 실제 실험 시나리오를 구상해보고, 시나리오에 따라 실험을 진행해 보겠습니다.
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (3) - Prometheus, Grafana, Metric-Server 를 이용해 모니터링 및 매트릭 수집 환경 구축
이번 글에서는 Prometheus, Grafana, Metric-Server 를 이용해 모니터링 및 매트릭 수집 환경을 구축해 보겠습니다.
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (1) - 오토스케일링, 시스템 구성
이번 글에서는 실험 전 오토스케일링의 정의와 쿠버네티스 환경에서 시스템 구성에 대해 알아보았습니다.