HDInsight 클러스터의 비용 최적화 전략
HDInsight 비용 최적화의 첫 번째 단계는 서비스가 제공되는 워크로드에 올바른 클러스터 유형을 선택하는 것입니다. 잘못된 클러스터 유형을 선택하면 처리 시간이 길어질 수 있고 필요한 것보다 더 많은 컴퓨팅이 사용됩니다. 이로 인해 수행되는 작업에 적절하지 않고 과도할 수 있는 비용이 발생합니다.
이전에는 가장 요청이 많은 워크로드에 빠르게 서비스를 제공할 수 있도록 클러스터의 올바른 크기를 선택하는 것도 중요했습니다. 그러나 클러스터 크기 선택은 고정되었습니다. 클러스터를 중지하고 새 크기로 수동으로 다시 프로비저닝해야 크기를 변경할 수 있었습니다. 이와 같은 단계는 불편했고 데이터 처리가 지연되었습니다.
최근에 HDInsight는 요청 처리 요구 사항에 맞게 클러스터의 컴퓨팅 크기를 조정하는 자동 크기 조정 기능을 도입했습니다. 자동 크기 조정 기능을 사용하면 최대 요청이 발생하는 동안 HDInsight 클러스터를 강화하고 작업이 비교적 적은 경우 규모를 축소할 수 있습니다. 이 기능을 통해 HDInsight 설치 프로그램에서 서비스를 제공하는 요청에 따라 지출을 최소화할 수 있습니다.
사용되지 않는 클러스터는 삭제해야 합니다. Apache Ambari 또는 Azure Monitor를 통해 HDInsight 클러스터를 모니터링하여 사용되지 않는 클러스터를 식별할 수 있습니다.