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지리 근접 라우팅
지리 근접 라우팅을 사용하면 Amazon Route 53가 사용자 및 리소스의 위치에 따라 트래픽을 리소스로 라우팅합니다. 사용 가능한 가장 가까운 리소스로 트래픽을 전송합니다. 바이어스라는 값을 설정하여 지정된 리소스로 트래픽을 더 많이 보내거나 적게 보내도록 선택할 수도 있습니다. 편향은 트래픽이 리소스로 이동하는 지리적 리전을 확장하거나 축소합니다.
리소스에 대한 지리 근접 규칙을 생성하고 각 규칙에 대해 다음 값 중 하나를 지정합니다.
AWS 리소스를 사용하는 경우 리소스를 생성한 AWS 리전 또는 로컬 영역 그룹을 지정합니다.
리소스가 아닌 리소스를 사용하는 경우 리소스의 위도와 경도를AWS 지정합니다.
AWS 로컬 영역을 사용하려면 먼저 활성화해야 합니다. 자세한 내용은 AWS Local Zones User Guide의 Getting started with Local Zones를 참조하세요.
AWS 리전 와 로컬 영역의 차이점에 대해 알아보려면 Amazon EC2 사용 설명서의 리전 및 영역을 참조하세요.
Route 53가 트래픽을 리소스로 라우팅하는 지리적 리전의 크기를 선택적으로 변경하려면 바이어스에 대해 해당하는 값을 지정합니다.
Route 53가 트래픽을 리소스로 라우팅하는 지리적 리전의 크기를 확장하려면 바이어스에 대해 1~99의 양의 정수를 지정합니다. Route 53는 인접 리전의 크기를 축소합니다.
Route 53가 트래픽을 리소스로 라우팅하는 지리적 리전의 크기를 축소하려면 바이어스에 대해 1~99의 음의 바이어스를 지정합니다. Route 53는 인접 리전의 크기를 확장합니다.
참고
Route 53가 트래픽 흐름 콘솔을 업데이트하고 있습니다. 전환 기간 동안에는 기존 콘솔을 계속 사용할 수 있습니다.
사용 중인 콘솔의 탭을 선택합니다.
리소스에 대한 편향을 변경하는 효과는 다음을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다.
보유한 리소스의 수.
리소스가 서로 얼마나 가까운지.
지리적 리전 간의 경계에 가까운 사용자 수입니다. 예를 들어 AWS 리전 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤)에 리소스가 있고 미국 텍사스주 댈러스, 오스틴 및 샌안토니오에 많은 사용자가 있다고 가정해 보겠습니다. 이러한 도시는 두 리소스에서 거의 동일한 거리에 있으므로 편향의 작은 변화로 인해 트래픽이 한 AWS 리전 곳에서 다른 곳으로 많이 이동할 수 있습니다.
트래픽의 갑작스러운 변화로 인해 리소스가 압도되지 않도록 작은 단계로 편향을 변경하는 것이 좋습니다.
자세한 내용은 Amazon Route 53에서 EDNS0을 사용하여 사용자의 위치를 예측하는 방법 단원을 참조하십시오.
Amazon Route 53가 바이어스를 사용하여 트래픽을 라우팅하려면
다음은 Amazon Route 53가 트래픽을 라우팅하는 방법을 결정하기 위해 사용하는 수식입니다.
- 편향
Biased distance = actual distance * [1 - (bias/100)]
편향 값이 양수인 경우 Route 53는 DNS 쿼리의 소스와 지리 근접 레코드의 리소스(예:의 EC2 인스턴스 AWS 리전)를 실제보다 더 가까운 것처럼 취급합니다. 예를 들어 다음과 같은 지리 근접성 레코드가 있다고 가정해 보겠습니다.
양수 바이어스 값 50을 가진 웹 서버 A의 레코드
바이어스가 없는 웹 서버 B의 레코드
지리 근접 레코드가 양수 바이어스 값 50을 가지고 있을 때 Route 53는 쿼리의 소스와 그 레코드에 대한 리소스 사이의 거리를 반으로 줄입니다. 그런 다음 Route 53는 쿼리의 소스에 더 가까운 리소스를 파악합니다. 웹 서버 A가 쿼리 소스에서 150km 떨어져 있고 웹 서버 B가 쿼리 소스에서 100km 떨어져 있다고 가정해 보겠습니다. 어느 쪽 레코드에도 바이어스가 없다면 Route 53는 더 가까이 있는 웹 서버 B로 쿼리를 라우팅할 것입니다. 그러나 웹 서버 A의 레코드는 양수 바이어스가 50이므로 Route 53은 웹 서버 A를 쿼리 소스에서 75km 떨어진 것처럼 취급합니다. 결과적으로, Route 53는 쿼리를 웹 서버 A로 라우팅합니다.
다음은 양수 바이어스 값 50에 대한 계산 과정입니다.
Bias = 50 Biased distance = actual distance * [1 - (bias/100)] Biased distance = 150 kilometers * [1 - (50/100)] Biased distance = 150 kilometers * (1 - .50) Biased distance = 150 kilometers * (.50) Biased distance = 75 kilometers