AWS-SAA Auto Scaling 문제

Amazon Auto Scaling

- 애플리케이션을 모니터링하고 용량을 자동으로 조정하여 최대한의 저렴한 비용으로 안정적이고 예측 가능한 성능을 유지시킵니다.

- 간단하게 말해 CPU, 메모리, 디스크 등과 같은 자원들을 모니터링하여 서버 사이즈를 자동으로 조절하는 것입니다.

- 사용자들은 서비스 부하에 따른 예상치 못한 비용들에 효과적으로 대응할 수 있고 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다.

Auto Scaling group (출처) AWS

- Minimum size는 최소한의 인스턴스를 의미하며 Desired capacity는 현재 사용 용량, 기대 용량이며 서버의 부하에 따라 남은 2개의 서버를 추가할 수 있고 혹은 1개의 서버만을 운용할 수도 있게끔 효과적으로 조절하는 것을 Auto Scaling group이라고 합니다.

- 이를 이용하여 AWS EC2 인스턴스, AWS ECS 작업, AWS DynamoDB 등 리소스에 대한 규모 조정 계획을 수립할 수 있습니다.

- 조정옵션에는 수동 조정, 일정 기반 조정, 온디맨드 기반 조정, 예측 조정 등이 있습니다.

 

예시문제 및 나만의 풀이

A company is running an application on Amazon EC2 instances. Traffic to the workload increases substantially during business hours and decreases afterward. The CPU utilization of an EC2 instance is a strong indicator of end-user demand on the application. The company has configured an Auto Scaling group to have a minimum group size of 2 EC2 instances and a maximum group size of 10 EC2 instances.
The company is concerned that the current scaling policy that is associated with the Auto Scaling group might not be correct. The company must avoid over-provisioning EC2 instances and incurring unnecessary costs.

 

한 회사가 Amazon EC2 인스턴스에서 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 워크로드에 대한 트래픽은 업무 시간 동안 크게 증가하고 그 후에는 감소합니다. EC2 인스턴스의 CPU 사용률은 애플리케이션에 대한 최종 사용자 수요를 나타내는 강력한 지표입니다. 이 회사는 최소 그룹 크기가 2인 EC2 인스턴스이고 최대 그룹 크기가 10인 EC2 인스턴스가되도록 Auto Scaling 그룹을 구성했습니다.
회사는 Auto Scaling 그룹과 연결된 현재 조정 정책이 올바르지 않을 수 있다고 우려합니다. 회사는 EC2 인스턴스를 과도하게 프로비저닝하고 불필요한 비용이 발생하지 않도록해야합니다.

(구글번역)

 

문제를 해석해보자면 AWS EC2 가상서버에서 애플리케이션을 실행하고 있는데 작업의 양이 업무시간동안 크게 증가하고 그 후에는 감소한다고 합니다. 회사는 최소 그룹크기(Minimum size)가 2이고 최대 그룹크기(Maximum size)가 10으로 Auto Scaling group을 설정했다고 합니다. 회사는 조정 정책을 바꾸고 싶어하는데 그에 맞는 적합한 조정 정책을 찾는 내용인 것 같습니다.

 

A. Configure Amazon EC2 Auto Scaling to use a scheduled scaling plan and launch an additional 8 EC2 instances during business hours.

B. Configure AWS Auto Scaling to use a scaling plan that enables predictive scaling. Configure predictive scaling with a scaling mode of forecast and scale, and to enforce the maximum capacity setting during scaling. C. Configure a step scaling policy to add 4 EC2 instances at 50% CPU utilization and add another 4 EC2 instances at 90% CPU utilization. Configure scale-in policies to perform the reverse and remove EC2 instances based on the two values.

D. Configure AWS Auto Scaling to have a desired capacity of 5 EC2 instances, and disable any existing scaling policies. Monitor the CPU utilization metric for 1 week. Then create dynamic scaling policies that are based on the observed values.

 

A. 예약 된 조정 계획을 사용하고 업무 시간 중에 추가로 8 개의 EC2 인스턴스를 시작하도록 Amazon EC2 Auto Scaling을 구성합니다.
B. 예측 적 조정을 지원하는 조정 계획을 사용하도록 AWS Auto Scaling을 구성합니다. 예측 및 조정의 조정 모드로 예측 조정을 구성하고 조정 중에 최대 용량 설정을 적용합니다.
C. 50 % CPU 사용률로 EC2 인스턴스 4 개를 추가하고 CPU 사용률 90 %로 EC2 인스턴스 4 개를 추가하도록 단계 조정 정책을 구성합니다. 역방향을 수행하고 두 값을 기반으로 EC2 인스턴스를 제거하도록 축소 정책을 구성합니다.
D. 5 개의 EC2 인스턴스의 원하는 용량을 갖도록 AWS Auto Scaling을 구성하고 기존 조정 정책을 비활성화합니다. 1 주 동안 CPU 사용률 지표를 모니터링합니다. 그런 다음 관찰 된 값을 기반으로 동적 조정 정책을 생성합니다.

(구글번역)

 

먼저 문제에는 업무 시간동안 크게 증가하고 그 후에 감소한다는 내용이 있듯이 조정 정책도 이를 기반으로 확인하여야 합니다.

A는 예약 조정으로 추가적인 8개의 가상서버를 시작하도록 구성한다는 내용인데 부하가 어느정도인지 모르는데 개수를 임의로 조정한다는 것을 뭔가 미심쩍은 부분입니다.

B는 예측 조정으로 최대 용량 설정만은 적용한다는 것 같습니다.

C는 어려운 내용 같은데 맨처음 8개를 추가하고 단계적으로 삭제한다는 내용인 것 같습니다.

D는 맨 처음 5개의 가상서버로 구성하고 CPU 사용률을 본 다음 추후에 동적 조정을 통해 구성합니다.

 

읽어보면 뭔가 B와 D사이에서 고민이 될 것 같습니다. 다만 D는 맨 처음 5개의 가상서버로 구성을 하고 그 후에 동적 조정을 한다는 내용이지만 B는 최대 용량만을 설정해놓고 업무시간에 어느정도 사용하겠다 예측하여 조정하는 것이기에 B가 맞다고 판단했습니다.

 

나의 답 : B

실제 답 : B

 

 

 

위의 내용은 지극히 주관적인 의견이기에 살을 덧붙여 주시거나 추가적인 의견은 언제든지 환영입니다.

문제 해설이 아니라 저의 문제 풀이를 적은 것이기에 오해없으시길 바라겠습니다 :)