요약
다음은 탄력성에 관해 이 모듈에서 제공하는 핵심 내용입니다.
- VM 및 기타 클라우드 리소스에는 일정한 부하가 거의 발생하지 않습니다. 대신, 가변적인 부하가 발생하며 때로는 크기의 순서에 따라 또는 시간이 지남에 따라 부하가 발생합니다.
- 최대 부하에 맞게 컴퓨팅 용량의 크기를 조정하면 QoS(서비스 품질)가 보장되지만 비용 및 에너지 사용량이 증가합니다.
- 탄력성은 더 많은 부하를 처리하기 위해 리소스를 추가하고 부하가 감소할 때 리소스를 제거하는 기능을 말합니다.
- VM 및 데이터베이스와 같은 리소스를 크기 조정하여 클라우드에서 탄력성을 얻습니다.
- 규모 감축 및 확장(수평 확장)은 작업에 할당된 리소스 개수를 늘리고 줄이는 것을 의미합니다. 예를 들어 웹 사이트 사용자에게 제공되는 VM 수를 10개에서 15개로 늘립니다.
- 규모 강화 및 축소(수직 확장)는 기존 리소스를 다소 강력한 수준으로 바꾸는 것을 의미합니다. 예를 들어 2개의 코어 및 4GB RAM이 포함된 웹 서버 VM을 4개의 코어와 8GB RAM이 포함된 VM으로 바꿉니다.
- 수요에 맞게 리소스를 확장하면 리소스 사용률이 상대적으로 일정하게 유지되고 비용이 절감되며 에너지 사용량이 향상됩니다.
- 자동 크기 조정을 사용하면 클라우드 관리자가 설정한 규칙이나 정책에 따라 크기를 조정할 수 있습니다. 규칙 또는 정책은 시간 기반, 메트릭 기반 또는 둘 다 해당될 수 있습니다. 메트릭 기반 자동 크기 조정의 예를 들면 평균 CPU 사용률이 미리 결정된 임계값(예: 70%)에 도달하는 경우 추가 인스턴스를 온라인으로 가져옵니다.
- 시간 기반 자동 크기 조정(또는 예약된 자동 크기 조정)은 부하가 주기적이고 예측 가능한 경우에 가장 적합합니다.
- 메트릭 기반 자동 크기 조정은 예측 가능한 부하와 예측 불가능한 부하를 모두 처리할 수 있습니다.
- 효과적인 부하 분산은 확장 가능한 클라우드 서비스를 구현하는 데 매우 중요합니다.
- 부하 분산 장치는 라운드 로빈 및 해시 기반 알고리즘을 포함하여 부하를 분산하기 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다.
- 일부 부하 분산 장치는 각 노드에서 요청 실행 시간 및 CPU 사용률과 같은 메트릭을 사용하여 요청을 더욱 지능적으로 발송하려고 합니다.
- 또한 부하 분산 장치는 백 엔드 리소스의 상태를 모니터링하고 해당 리소스를 사용할 수 없는 경우를 인식하여 가용성을 높입니다.
- 단일 부하 분산 장치가 단일 실패 지점을 나타내기 때문에 부하 분산 장치는 쌍으로 배포되는 경우가 많습니다.
- 서버리스 컴퓨팅은 사용량 기반 가격 책정, 자동 확장성, 관리 비용 절감 등의 이점을 제공합니다.
- 서버리스 컴퓨팅의 한 가지 예로는 서버리스 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수를 사용해 클라우드에 코드를 업로드하고 실행 시기를 정의할 수 있습니다.
- 또 다른 예에는 서버리스 워크플로를 사용하는 것입니다. 비즈니스 워크플로를 정의하고(일반적으로 작성 코드 없이 그래픽 디자이너 사용) 실행 시기를 지정합니다.
- 서버리스 컴퓨팅도 배치되는 요구 사항을 충족하도록 데이터베이스로 확장됩니다.