Aurora 복제본을 사용하는 Amazon Aurora Auto Scaling

연결 및 워크로드 요구 사항을 충족하기 위해 Aurora Auto Scaling은 Aurora DB 클러스터에 대해 프로비저닝된 Aurora 복제본(리더 DB 인스턴스) 수를 동적으로 조정합니다. Aurora Auto Scaling은 Aurora MySQL 및 Aurora PostgreSQL에 모두 사용 가능합니다. Aurora Auto Scaling은 Aurora DB 클러스터를 활성화하여 연결 또는 워크로드의 갑작스러운 증가를 처리합니다. 연결 또는 워크로드가 감소하면 사용하지 않는 프로비저닝된 DB 인스턴스에 대해 요금을 지불하지 않도록 Aurora Auto Scaling이 불필요한 Aurora 복제본을 제거합니다.

고객은 조정 정책을 정의하고 Aurora DB 클러스터에 적용합니다. 조정 정책은 Aurora Auto Scaling에서 관리할 수 있는 최소 및 최대 Aurora 복제본 수를 정의합니다. 정책을 기반으로 Amazon CloudWatch 지표와 대상 값을 사용하여 결정된 실제 워크로드에 따라 Aurora Auto Scaling이 Aurora 복제본 수를 늘리거나 줄여 조정합니다.

AWS Management Console을 사용하여 미리 정의된 지표를 기반으로 조정 정책을 적용할 수 있습니다. 또는 미리 정의된 지표나 사용자 지정 지표를 기반으로 AWS CLI 또는 Aurora Auto Scaling API를 사용하여 크기 조정 정책을 적용할 수도 있습니다.

시작하기 전에

Aurora Auto Scaling을 Aurora DB 클러스터에 사용하려면 먼저 기본(라이터) DB 인스턴스가 있는 Aurora DB 클러스터를 생성해야 합니다. Aurora DB 클러스터 생성에 대한 자세한 정보는 Amazon Aurora DB 클러스터 생성 단원을 참조하십시오.

DB 클러스터가 복제본이 사용 가능한 상태일 경우에만 Aurora Auto Scaling이 DB 클러스터의 크기를 조정합니다.

Aurora Auto Scaling이 새로운 Aurora 복제본을 추가할 때 새로운 Aurora 복제본은 기본 인스턴스에 사용되는 것과 동일한 DB 인스턴스 클래스입니다. DB 인스턴스 클래스에 대한 자세한 내용은 Amazon Aurora DB 인스턴스 클래스 섹션을 참조하십시오. 또한 새 Aurora 복제본을 위한 승격 티어는 우선 순위가 마지막인 기본값 15로 설정됩니다. 즉 장애 조치가 이루어지는 동안 수동으로 생성된 것과 같이 우선 순위가 더 높은 복제본이 먼저 승격됩니다. 자세한 내용은 Aurora DB 클러스터의 내결함성 섹션을 참조하세요.

Aurora Auto Scaling은 자체에서 생성한 Aurora 복제본만 제거합니다.

Aurora Auto Scaling의 이점을 활용하려면 애플리케이션에서 새로운 Aurora 복제본과의 연결을 지원해야 합니다. 이렇게 하려면 Aurora 리더 엔드포인트를 사용하는 것이 좋습니다. AWS JDBC 드라이버와 같은 드라이버를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora DB 클러스터에 연결 단원을 참조하십시오.

Aurora Auto Scaling 정책

Aurora Auto Scaling에서는 조정 정책을 사용하여 Aurora DB 클러스터의 Aurora 복제본 수를 조정합니다. Aurora Auto Scaling의 구성 요소는 다음과 같습니다.

서비스 연결 역할

Aurora Auto Scaling은 AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_RDSCluster 서비스 연결 역할을 사용합니다. 자세한 정보는 Application Auto Scaling 사용 설명서의 Application Auto Scaling 서비스 연결 역할을 참조하십시오.

대상 지표

이 유형의 정책에서는 미리 정의된 지표나 사용자 지정 지표 및 지표의 대상 값이 대상 추적 조정 정책 구성에 지정됩니다. Aurora Auto Scaling은 조정 정책을 트리거하는 CloudWatch 경보를 생성 및 관리하고 지표와 대상 값을 기준으로 조정 조절을 계산합니다. 조정 정책은 필요에 따라 Aurora 복제본을 추가하거나 제거하여 지표를 지정한 대상 값으로 또는 대상 값에 가깝게 유지합니다. 대상 추적 조정 정책은 지표를 대상 값에 가깝게 유지하는 것 외에도 워크로드 변화로 인한 지표의 변동에 따라 조정되기도 합니다. 이 정책은 DB 클러스터의 사용 가능한 Aurora 복제본 수의 급격한 변동을 최소하기도 합니다.

미리 정의된 평균 CPU 사용률 지표가 사용되는 조정 정책을 예로 든다면, 그러한 정책이 CPU 사용률을 40%의 지정된 사용률(퍼센트)로 또는 그에 가깝게 유지할 수 있습니다.

최소 및 최대 용량

Application Auto Scaling에서 관리할 최대 Aurora 복제본 수를 지정할 수 있습니다. 이 값은 0–15로 설정되어야 하며 최소 Aurora 복제본 수에 대해 지정된 값과 같거나 커야 합니다.

Application Auto Scaling에서 관리할 최소 Aurora 복제본 수를 지정할 수도 있습니다. 이 값은 0–15로 설정되어야 하며 최대 Aurora 복제본 수에 대해 지정된 값과 같거나 작아야 합니다.

Aurora Auto Scaling이 작동하려면 리더 DB 인스턴스가 하나 이상 있어야 합니다. DB 클러스터에 리더 인스턴스가 없고 최소 용량을 0으로 설정하면 Aurora Auto Scaling이 작동하지 않습니다.

휴지 기간

Aurora DB 클러스터의 축소 및 확장에 영향을 미치는 휴지 기간을 추가하여 대상 추적 조정 정책의 응답성을 조정할 수 있습니다. 휴지 기간은 기간이 만료될 때까지 후속 스케일 인 또는 스케일 아웃 요청을 차단합니다. 이 차단으로 인해 축소 요청에 대한 Aurora DB 클러스터의 Aurora 복제본 차단과 확장 요청에 대한 Aurora 복제본 생성 속도가 느려집니다.

다음과 같은 휴지 기간을 지정할 수 있습니다.

스케일 인 또는 스케일 아웃 휴지 기간을 지정하지 않은 경우 기본값은 각각 300초입니다.

스케일 인 활동 활성화 또는 비활성화

정책의 스케일 인 활동을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 축소 활동을 활성화하면 조정 정책을 통해 Aurora 복제본을 삭제할 수 있습니다. 스케일 인 활동이 활성화되면 조정 정책의 스케일 인 휴지 기간이 스케일 인 활동에 적용됩니다. 축소 활동을 비활성화하면 스케일 정책을 통해 Aurora 복제본을 삭제할 수 없습니다.

Auto Scaling 정책 추가, 편집 또는 삭제

AWS Management Console, AWS CLI 또는 Application Auto Scaling API를 사용하여 Auto Scaling 정책을 추가, 편집 또는 삭제할 수 있습니다. Auto Scaling 정책을 추가, 편집 또는 삭제하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요.

DB 인스턴스 ID 및 태그 지정

Aurora Auto Scaling으로 복제본이 추가되면 DB 인스턴스 ID에 application-autoscaling- 접두어가 붙습니다 (예: application-autoscaling-61aabbcc-4e2f-4c65-b620-ab7421abc123).

다음 태그는 DB 인스턴스에 자동으로 추가됩니다. DB 인스턴스 세부 정보 페이지의 Tags 탭에서 확인할 수 있습니다.

Amazon RDS 리소스 태그에 관한 자세한 내용은 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 리소스에 태그 지정 단원을 참조하십시오.

Aurora Auto Scaling 및 성능 개선 도우미

성능 개선 도우미를 사용하면 다른 Aurora 리더 DB 인스턴스와 마찬가지로 Aurora Auto Scaling에서 추가한 복제본을 모니터링할 수 있습니다.

성능 개선 도우미를 사용하여 Aurora DB 클러스터를 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 성능 개선 도우미를 통한 Amazon Aurora 모니터링 단원을 참조하세요.