EC2를 위한 인공 지능 기반의 자동 스케일링 기능 출시
AWS의 역사를 되돌아보면서 클라우드의 본질인 동적 방식과 온디맨드 특성을 확실하게 반영한 기능은 바로 2006년의 Amazon EC2 출시와 2009년 CloudWatch Metrics, Auto Scaling 및 Elastic Load Balancing의 두 가지를 떠올릴 수 있습니다. EC2는 컴퓨팅에 대한 가상 액세스를 제공했으며 두 번째는 이러한 액세스 기능을 사용하여 변화하는 수요에 신속하게 응답할 수 있게 해 주었습니다. 이 외에도 지금까지 다양한 기능이 계속 추가되어 왔지만, 아직도 이 두 가지는 클라우드 기능에 있어 가장 중요한 부분을 차지하고 있습니다!
새로운 자동 스케일링 예측 조정
AWS는 자동 스케일링(Auto Scaling)을 더욱 강력하게 만들어 줄 인공 지능 기반 예측 조정이라는 기능을 추가했습니다. AWS에서는 실제 EC2 사용량을 통해 수집된 데이터와 수십억 개의 데이터 포인트에 대한 자체 관측을 통해 확인된 정보를 바탕으로 기계 학습 모델을 훈련하여 일일 및 주간 패턴을 비롯한 예상 트래픽(및 EC2 사용량)을 예측합니다. 이 모델은 최소한 하루 분량의 데이터 기록이 있어야 예측 작업을 수행할 수 있으며 24시간마다 데이터를 재평가하여 다음 48시간에 대한 예상 정보를 생성합니다.
AWS에서는 이 기능을 최대한 사용하기 쉽도록 만들기 위해 최선을 다했습니다. 고객은 클릭 한 번으로 기능을 활성화할 수 있으며 3단계 마법사를 사용하여 관측 및 조정할 리소스를 선택할 수 있습니다. 또한 EC2 인스턴스에 대한 워밍업 시간을 일부 조정할 수 있으며 실제 및 예측 사용량을 멋진 시각화를 통해 확인할 수도 있습니다! 예측 과정은 하나 이상의 자동 조정된 EC2 인스턴스 그룹을 관리하는 조정 계획을 생성합니다.
일단 새 조정 계획이 시작되면 일일 및 주간 피크 수요가 발생하기 전에 능동적으로 규모를 조정할 수 있습니다. 이러한 기능은 귀사의 비즈니스 또는 사이트에 대한 전반적인 사용자 경험을 개선하며 과도한 프로비저닝을 방지하여 EC2 비용을 절감해 줍니다.
예측 조정 사용 방식
첫 번째 단계는 Auto Scaling 콘솔을 열고 [시작하기]를 클릭하는 것입니다.
관측할 리소스를 선택하고 예측 조정을 설정하는 방식은 세 가지가 있습니다.
EC2 Auto Scaling 그룹(이미지에 보이지 않음)을 선택하겠습니다. 그런 다음 그룹에 이름을 지정하고 조정 전략을 선택하며 [Enable predictive scaling] 및 [Enable dynamic scaling] 확인란을 선택된 상태로 둡니다.
위 화면에서 볼 수 있듯이 예측 조정과 동적 조정을 각각 선택하거나 둘 다 선택할 수 있습니다. 예측 조정은 로드를 예상하고 최소 용량을 예약하는 방식으로 작동합니다. 동적 조정은 대상 추적을 사용하여 지정된 CloudWatch 지표를 특정 대상에 맞도록 조정합니다. 예정된 최소 용량이 예측 조정에 의해 이미 설정되므로 두 모델을 동시에 사용해도 잘 연동됩니다.
예측 조정을 세부적으로 조정할 수도 있지만 기본값으로도 시작하기에 충분하므로 기본값을 사용해 보겠습니다.
세 가지의 사전 선택된 지표([일반 설정]에서 확인 가능) 중 하나에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.
또는 사용자 지정 지표를 선택할 수 있습니다.
실제 조정 없이 예측적 예상만 수행하는 옵션도 있습니다.
그리고 새로 시작한 인스턴스가 워밍업하고 예측된 시간에 트래픽을 처리할 준비를 갖출 수 있도록 버퍼링 시간을 설정할 수 있습니다.
마우스를 몇 번만 더 클릭하면 조정 계획이 생성되고 훈련/예측 프로세스가 시작됩니다! 콘솔로 돌아가면 앞에서 선택한 CPU 사용량 합계와 인스턴스 수에 대한 예측을 볼 수 있습니다.
예측에 따라 수행될 조정 작업을 볼 수 있습니다.
Auto Scaling 그룹에 대한 CloudWatch 지표도 볼 수 있습니다.
이제 모든 작업이 완료되었습니다!
예측 조정과 관련하여 몇 가지 참고할 사항을 알려드리겠습니다.
- 타이밍 – 일련의 예측이 처음으로 수행되고 조정 계획이 설립되면, 계획이 매일 업데이트되고 추후 2일에 대한 예상이 생성됩니다.
- 비용 – 예측 조정은 별도 비용 없이 이용할 수 있으며 심지어 실제 AWS 요금을 절감해 줄 수도 있습니다.
- 리소스 – EC2 인스턴스에 대한 지원으로 시작했지만 앞으로 다른 AWS 리소스 유형에 대한 지원도 제공될 예정입니다.
- 적용 대상 – 예측 조정은 주기적으로 트래픽 피크가 발생하는 웹 사이트 및 애플리케이션이 이상적입니다. 피크가 주기적이거나 예측 가능한 형태로 발생하지 않는 상황에는 도움이 되지 않습니다.
- 장기적 기준선 – 예측 조정은 수요 기록을 기반으로 최소 용량을 유지합니다. 이 방식은 지표에 간극이 발생해도 우발적으로 규모가 축소되지 않도록 해 줍니다.
정식 출시
신규 예측 조정은 지금 이용 가능하며, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오레곤), 유럽(아일랜드) 및 아시아 태평양(싱가포르) 리전에서 바로 사용할 수 있습니다.
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Source: EC2를 위한 인공 지능 기반의 자동 스케일링 기능 출시
