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Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 애플리케이션 가용성을 유지할 수 있으며 정의한 조건에 따라 EC2 인스턴스를 자동으로 추가하거나 제거 할 수 있습니다. EC2 Auto Scaling의 차량 관리 기능을 사용하여 함대의 건강과 가용성을 유지할 수 있습니다. EC2 Auto Scaling의 동적 및 예측 확장 기능을 사용하여 EC2 인스턴스를 추가하거나 제거 할 수도 있습니다. 동적 확장은 변화하는 수요에 대응하고 예측 확장은 예측 된 수요에 따라 적절한 수의 EC2 인스턴스를 자동으로 계획합니다. 동적 스케일링과 예측 스케일링을 함께 사용하면보다 빠르게 스케일을 조정할 수 있습니다.

기능 및 장점

내결함성 향상

Amazon EC2 Auto Scaling은 인스턴스가 비정상적인 경우이를 감지하여 종료하고 새 인스턴스로 대체 할 수 있습니다.

애플리케이션 가용성 향상

Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 응용 프로그램이 항상 올바른 양의 컴퓨팅을 수행 할 수있을뿐만 아니라 Predictive Scaling을 통해 능동적으로 용량을 프로비저닝 할 수 있습니다.

저렴한 비용

Amazon EC2 Auto Scaling은 필요할 때만 인스턴스를 추가하고 구매 옵션 전반에서 확장하여 성능과 비용을 최적화 할 수 있습니다 .

작동 원리

함대 관리

하나의 Amazon EC2 인스턴스를 실행하든 수천 개를 실행하든 Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하여 손상된 Amazon EC2 인스턴스 및 비정상적인 어플리케이션을 탐지하고 개입없이 인스턴스를 교체 할 수 있습니다. 이렇게하면 응용 프로그램이 예상 한 컴퓨팅 용량을 확보 할 수 있습니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 EC2 인스턴스에 대한 차량 관리를 자동화하는 세 가지 주요 기능을 수행합니다.

실행중인 인스턴스의 상태 모니터링

Amazon EC2 Auto Scaling은 애플리케이션이 트래픽을 수신하고 EC2 인스턴스가 올바르게 작동하는지 확인합니다.
Amazon EC2 Auto Scaling은 정기적으로 상태 검사를 수행하여 비정상 인 인스턴스를 식별합니다.

자동으로 손상된 인스턴스 교체 장애

발생한 인스턴스가 상태 검사에 실패하면 Amazon EC2 자동 확장은 자동으로 종료하고 새 인스턴스로 대체합니다. 즉, 인스턴스 교체가 필요할 때 수동으로 응답 할 필요가 없습니다.

가용 영역 간

균형 조정 Amazon EC2 Auto Scaling은 인스턴스간에 영역 간 균형을 자동으로 조정할 수 있으며 전체 인스턴스에서 가능한 한 균등하게 영역 간 균형을 유지하도록 항상 새로운 인스턴스를 시작합니다.

예정된 확장

일정을 기준으로 확장하면 알려진로드 변경보다 먼저 응용 프로그램을 확장 할 수 있습니다. 예를 들어, 매주 웹 응용 프로그램에 대한 트래픽은 수요일에 증가하기 시작하고 목요일에 높은 상태를 유지하고 금요일에 감소하기 시작합니다. 웹 응용 프로그램의 알려진 트래픽 패턴을 기반으로 확장 활동을 계획 할 수 있습니다.

동적 확장

Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 응용 프로그램에 대한 수요 곡선을 자세히 따라갈 수 있으므로 Amazon EC2 용량을 수동으로 사전 준비 할 필요가 줄어 듭니다. 예를 들어, 대상 추적 확장 정책을 사용하여 CPU 사용률과 같은 응용 프로그램의로드 메트릭을 선택할 수 있습니다. 또는 Elastic Load Balancing 서비스의로드 균형 조정 옵션 인 Application Load Balancer의 새로운 "Request Per Per Target"메트릭을 사용하여 대상 값을 설정할 수 있습니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 목표를 유지 관리하는 데 필요한 EC2 인스턴스의 수를 자동으로 조정합니다.

예측 확장

Predictive Scaling, AWS Auto Scaling의 기능은 기계 학습을 사용하여 접근하는 트래픽 변화를 예상하여 적절한 수의 EC2 인스턴스를 예약합니다. Predictive Scaling은 정기적으로 발생하는 스파이크를 포함하여 향후 트래픽을 예측하고 미리 EC2 인스턴스를 적절한 수만큼 제공합니다. Predictive Scaling의 기계 학습 알고리즘은 일별 및 주간 패턴의 변화를 감지하여 예측을 자동으로 조정합니다. 따라서 시간이 지남에 따라 주기성이 변함에 따라 Auto Scaling 매개 변수를 수동으로 조정할 필요가 없기 때문에 Auto Scaling을보다 간단하게 구성 할 수 있습니다. Predictive Scaling을 통해 향상된 Auto Scaling 기능을 사용하면 더 빠르고 간편하며 정확한 용량 프로비저닝을 통해 비용을 줄이고 응답 성이 뛰어난 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

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