오래된 콘텐츠입니다. 이 버전의 Well-Architected Framework는 현재 다음 위치에서 찾을 수 있습니다. https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2022-03-31/framework/cost-optimization.html

COST 9: 수요와 리소스 공급은 어떻게 관리합니까?

비용과 성능을 적절하게 절충한 워크로드에서는 비용을 결제한 모든 리소스가 사용되는지 확인하고, 사용률이 매우 낮은 인스턴스가 없도록 해야 합니다. 사용률 지표가 매우 높거나 낮은 리소스가 있으면 조직의 운영 비용이 증가하거나(사용률이 너무 높아 성능이 저하됨), 과도한 프로비저닝으로 인해 AWS에 지출한 금액이 낭비됩니다.

리소스

Getting started with Amazon SQS
AWS Auto Scaling
AWS Instance Scheduler

모범 사례:

개선 계획

워크로드 수요 분석 수행:

  • 기존 워크로드 데이터 분석 : 기존 워크로드, 이전 버전의 워크로드 또는 예측된 사용 패턴의 데이터를 분석합니다. 로그 파일과 모니터링 데이터를 사용하여 고객이 워크로드를 어떻게 사용하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 일반적인 지표는 실제 수요(초당 요청 수), 수요 비율이 바뀌는 시간 또는 서로 다른 수준에 있는 시간, 수요 변경률 등이 있습니다. 워크로드의 전체 주기를 분석하여 월말 또는 연말 이벤트와 같은 주기적 변경 사항에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 분석에 반영되는 작업량은 워크로드 특성을 반영해야 합니다. 수요 변화가 가장 많은 고가치 워크로드에 가장 많은 작업량을 배치해야 합니다. 수요 변화가 가장 적은 저가치 워크로드에 가장 적은 작업량을 배치해야 합니다. 일반적인 가치 지표는 위험, 브랜드 인식, 수익 또는 워크로드 비용입니다.
  • 외부 영향 예측 : 워크로드의 수요에 영향을 주거나 변화를 줄 수 있는 조직 전체의 팀원과 만나십시오. 일반적인 팀은 영업, 마케팅 또는 비즈니스 개발입니다. 이들 팀과 협력하여 작업 주기를 확인하고 워크로드 수요를 바꾸는 이벤트가 있는지 확인합니다. 이 데이터로 워크로드 수요를 예측합니다.

    • 수요 관리를 위한 버퍼 또는 조절 구현

  • 클라이언트 요구 사항 분석 : 클라이언트 요청을 분석하여 재시도를 수행할 수 있는지 확인합니다. 재시도를 수행할 수 없는 클라이언트의 경우 버퍼를 구현해야 합니다. 전체 수요, 변경률 및 필요한 응답 시간을 분석하여 필요한 조절 또는 버퍼의 크기를 결정합니다.
  • 버퍼 또는 조절 구현 : 워크로드에서 버퍼 또는 조절을 구현합니다. SQS와 같은 대기열은 워크로드 구성 요소에 버퍼를 제공할 수 있습니다. Amazon API Gateway는 워크로드 구성 요소에 대한 조절을 제공할 수 있습니다.
    Amazon Simple Queue Service
    Amazon API Gateway

    • 동적으로 리소스 공급

  • 시간 기반 일정 구성 : 예측 가능한 수요 변화를 위해 시간 기반 조정은 적시에 올바른 양의 리소스를 제공할 수 있습니다. 리소스 생성 및 구성이 수요 변화에 대응할 만큼 충분히 빠르지 않은 경우에도 유용합니다. 워크로드 분석으로 AWS Auto Scaling을 사용하여 예약된 조정을 구성합니다.
    Scheduled Scaling for Amazon EC2 Auto Scaling
  • Auto Scaling 구성 : 활성 워크로드 지표를 기반으로 조정을 구성하려면 Amazon Auto Scaling을 사용합니다. 분석을 사용하여 올바른 리소스 수준에서 트리거되도록 Auto Scaling을 구성하고 워크로드가 필요한 시간 내에 조정되도록 합니다.
    Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling