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Amazon Aurora 기능 업데이트 – 병렬 미리 읽기, 고속 인덱싱 , NUMA 인식 등 Amazon Aurora는 현재 가장 빠르게 성장하고 있는 AWS 서비스입니다. 클라우드에 최적화된 관계형 데이터베이스 엔진으로서 Amazon Aurora – New Cost-Effective MySQL-Compatible Database Engine for Amazon RDS는 높은 성능 향상과 최대 64TB까지 원활하게 스토리지 확장 및 견고성과 가용성 향상을 실현하였습니다. Aurora을 MySQL 호환 엔진으로 디자인함으로써 고객은 기존 애플리케이션을 마이그레이션하거나 새로운 응용 프로그램 구축할 때 더욱 간단하게 접근하실 수 있습니다.오늘 추가로 세 가지 성능을 개선하는 새로운 기능을 Aurora에 추가했습니다. 각각의 기능은 AWS를 많이 이용하는 고객의 일반적인 워크로드에서 Aurora 성능을 최대로 개선하도록 설계되었습니다. 병렬 미리 읽기(Parallel Read Ahead) – 구간 선택, 전체 테이블 스캔, 테이블 변경, 인덱스 생성을 최대 5배 빠르게 성능 개선 빠른 인덱싱(Faster Index Build) – 인덱스 생성 시간을 약 75% 단축 NUMA 인식 스케줄링(NUMA-Aware Scheduling) – 두 개 이상의 CPU가 탑재 된 데이터베이스 인스턴스를 사용하는 경우, 쿼리 [ more… ]

EC2 Spot Fleets – 신규 자동 스케일링 기능 EC2 Spot Fleet API – 한번에 수천개의 스팟 인스턴스 관리하기 글을 통해 한번의 요청에서 EC2 스팟 인스턴스 집합을 만들 수 있습니다. 스팟 집합 대상 용량을 지정하고 시간 당 입찰 가격을 입력하고, 인스턴스 유형을 선택하면됩니다. 백그라운드 작업을 통해 AWS는 최저가 스팟 인스턴스를 시작하여 필요한 대상 용량 (인스턴스 또는 가상 vCPU의 숫자로 표기)을 유지합니다. 인스턴스 집합 가격 상승으로 종료되면, 그 시점에서 최저가 인스턴스 교체가 시작됩니다. 신규 자동 확장 기능 오늘 스팟 집합 모델에 Auto Scaling을 추가함으로서 기능을 더욱 강화하였습니다. Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 스팟 집합을 스케일-업 혹은 다운 할 수 있게되었습니다. 본 통계치를 통해 EC2, Amazon EC2 Container Service, 또는 Amazon Simple Queue Service (SQS) 등의 AWS 서비스 역시 사용할 수 있습니다. 또한, 응용 프로그램에서 만든 맞춤 통계수치를 사용하여 자동 스케일링이 시작되도록 할 수도 있습니다. 따라서, 이러한 통계 수치를 사용하여 스팟 집합의 크기 제어, [ more… ]

AWS Lambda, Amazon API Gateway 서울 리전 출시! 2014년 AWS re:Invent에서 처음 발표된 AWS Lambda는 클라우드에서 서버 관리에 대한 걱정 없이 프로그래밍 코드를 배포하고, 실행 시간에 대해서만 비용을 지불하는 서버 없는(Serveless) 아키텍처를 구성할 수 있습니다.  특히, 2015년 6월 출시된 Amazon API Gateway와 연계를 통해 외부에서 들어오는다양한 API 호출 대한 실행도 가능하여, API Gateway와 함께 AWS 자원을 제어하는 모든 종류의 기능을 수행할 수 있습니다. AWS의 핵심 서비스의 하나로 자리잡은 두 가지 서비스가 오늘 서울 리전에 출시 되었습니다. 이로서 국내 개발자 및 기업들도 서울 리전에서 모바일, 웹, 기업용 또는 IoT 애플리케이션에서 REST 기반 서비스 개발 및 AWS 서비스와 연계한 이벤트 기반 서버리스 클라우드를 구현해 볼 수 있게 되었습니다. AWS Lambda와 API Gateway를 기반한 서버리스 아키텍처에 대해서는 아래의 온라인 세미나 강의 및 발표 자료를 참고하시면 좀 더 쉽게 이해하실 수 있습니다. AWS Lambda 및 API Gateway를 기반으로 한 ‘서버리스(Serverless) 아키텍처’ 서버리스 아키텍처는 다양한 워크로드 [ more… ]

AWS 기반 웹 및 애플리케이션 서버 부하 테스트: A to Z 사용자가 이용하고 있는 온라인 서비스로부터 예상치 못한 느려짐을 겪거나, 접속 불가로 인해 서비스 이용 조차 할 수 없다면, 서비스에 중요한 재방문율(Retention Rate)과 유료 전환율(Conversation Rate)을 하락 시켜 비지니스에 큰 손실을 야기 할 수 있습니다. 이런 성능 관련 문제를 예방하기 위해 성능 테스트, 특히 부하 테스트에 대한 중요성이 크게 증가하고 있으며, 더불어 관련  도구 및 서비스의 다양성 또한 증가하고 있습니다. 이번 글은 AWS 클라우드에서 어떻게 웹/애플리케이션 서버의 부하 테스트를 하는지 모범 사례를 알려드리기 위한 것으로, 부하테스트 목적과 고려 사항 그리고 단계 및 도구 등을 대해 다루고자 합니다. 부하 테스트의 목적 일반적으로 부하 테스트는 서비스 개발 이후, 운영을 하기 직전 수행하는 테스트 중 하나로서, 실제 요구되는 부하를 서비스가 수용할 수 있는지를 확인하기 위한 작업 입니다. 사용자 활동을 시뮬레이션 하고 인프라 및 서버의 동작을 모니터링 함으로써, 전부는 아닐지라도, 많은 부분의 병목 현상(Bottleneck)을 [ more… ]