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# Managed Service for Apache Flink에서 자동 규모 조정 사용
Managed Service for Apache Flink는 대부분의 시나리오에서 소스의 데이터 처리량과 연산자의 복잡성을 수용할 수 있도록 애플리케이션의 병렬성을 탄력적으로 조정합니다. 자동 조정은 기본적으로 활성화되어 있습니다. Managed Service for Apache Flink는 애플리케이션의 리소스(CPU) 사용량을 모니터링하고 그에 따라 애플리케이션의 병렬성을 탄력적으로 늘리거나 줄입니다.
+ CloudWatch 지표 최대 `containerCPUUtilization`이 15분 동안 75% 이상이면 애플리케이션이 스케일 업(병렬성 증가)합니다. 즉, 75% 이상인 1분 기간의 연속 데이터 포인트가 15개 있을 때 `ScaleUp` 작업이 시작됩니다. `ScaleUp` 작업은 애플리케이션의 `CurrentParallelism`을 두 배로 증가시키며, `ParallelismPerKPU`는 변경되지 않습니다. 그 결과 할당된 KPU도 두 배가 됩니다.
+ CPU 사용량이 6시간 동안 10% 미만으로 유지되면 애플리케이션이 축소됩니다 (병렬성 감소). 즉, 10% 미만인 1분 기간의 연속 데이터 포인트가 360개 있을 때 `ScaleDown` 작업이 시작됩니다. `ScaleDown` 작업은 애플리케이션의 병렬 처리를 절반(올림 적용)으로 줄이며, `ParallelismPerKPU`는 변경되지 않고, 할당된 KPU 수도 절반(올림 적용)으로 줄어듭니다.
**참고**
1분 이상의 최대 `containerCPUUtilization` 기간을 참조하여 조정 작업에 사용되는 데이터 포인트와의 상관 관계를 찾을 수 있지만, 작업이 시작된 정확한 순간을 반영할 필요는 없습니다.
Managed Service for Apache Flink는 애플리케이션 `CurrentParallelism` 값을 애플리케이션의 `Parallelism` 설정보다 낮추지 않습니다.
Managed Service for Apache Flink 서비스가 애플리케이션을 확장할 때는 `AUTOSCALING` 상태가 됩니다. [DescribeApplication](https://docs.aws.amazon.com//managed-flink/latest/apiv2/API_DescribeApplication.html) 또는 [ListApplications](https://docs.aws.amazon.com//managed-flink/latest/apiv2/API_ListApplications.html) 작업을 사용하여 현재 애플리케이션 상태를 확인할 수 있습니다. 서비스가 애플리케이션을 확장하는 동안 사용할 수 있는 유효한 API 작업은 `Force` 파라미터가 `true`로 설정된 [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com//managed-flink/latest/apiv2/API_ListApplications.html)뿐입니다.
`AutoScalingEnabled` 속성([https://docs.aws.amazon.com/managed-service-for-apache-flink/latest/apiv2/API_FlinkApplicationConfiguration.html](https://docs.aws.amazon.com/managed-service-for-apache-flink/latest/apiv2/API_FlinkApplicationConfiguration.html)에 속함)을 사용하여 Auto Scaling 동작을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. Managed Service for Apache Flink가 애플리케이션 `parallelism` 및 `parallelismPerKPU` 설정의 함수인 프로비저닝하는 KPUs에 대해서는 AWS 계정에 요금이 부과됩니다. 활동이 급증하면 Managed Service for Apache Flink 비용이 증가합니다.
요금에 대한 자세한 내용을 알아보려면 [Amazon Managed Service for Apache Flink 요금](https://aws.amazon.com/kinesis/data-analytics/pricing/)을 참조하세요.
애플리케이션 규모 조정에 대해 다음을 유의하세요.
+ 자동 조정은 기본적으로 활성화되어 있습니다.
+ 조정 기능은 Studio 노트북에는 적용되지 않습니다. 그러나 Studio Notebook을 내구성 상태의 애플리케이션으로 배포하는 경우 배포된 애플리케이션에 조정 작업이 적용됩니다.
+ 애플리케이션의 기본 한도는 64 KPU입니다. 자세한 내용은 [Managed Service for Apache Flink 및 Studio 노트북 할당량](limits.md) 단원을 참조하십시오.
+ 자동 크기 조정이 애플리케이션 병렬성을 업데이트하면 애플리케이션 다운타임이 발생합니다. 이러한 다운타임을 방지하려면 다음을 수행하십시오.
+ 자동 조정 사용 중지
+ `parallelism`[UpdateApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_UpdateApplication.html) 작업을 사용하여 애플리케이션의 및 `parallelismPerKPU`을 구성합니다. 애플리케이션의 병렬 처리 설정에 관한 자세한 내용은 [애플리케이션의 병렬 처리 업데이트](how-scaling.md#how-scaling-howto) 섹션을 참조하세요.
+ 애플리케이션의 리소스 사용량을 주기적으로 모니터링하여 애플리케이션의 워크로드에 대한 병렬성 설정이 올바른지 확인하십시오. 할당 리소스 사용량 모니터링에 대한 자세한 내용을 알아보려면 [Managed Service for Apache Flink의 지표 및 차원](metrics-dimensions.md) 섹션을 참조하십시오.
## 사용자 지정 자동 크기 조정 구현
자동 크기 조정을 더 세밀하게 제어하거나 이외의 트리거 지표를 사용하려면 다음 예제를 사용할 `containerCPUUtilization`수 있습니다.
+ [AutoScaling](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/AutoScaling)
이 예제에서는 소스 또는 싱크로 사용되는 Amazon MSK 및 Amazon Kinesis Data Streams의 지표를 포함하여 Apache Flink 애플리케이션과 다른 CloudWatch 지표를 사용하여 Managed Service for Apache Flink 애플리케이션을 규모 조정하는 방법을 보여줍니다.
자세한 내용은 [Apache Flink에 대한 향상된 모니터링 및 자동 규모 조정](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/enhanced-monitoring-and-automatic-scaling-for-apache-flink/)을 참조하세요.
## 예약된 자동 크기 조정 구현
워크로드가 시간 경과에 따라 예측 가능한 프로파일을 따르는 경우 Apache Flink 애플리케이션을 사전에 규모 조정하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 이 방식은 지표 기반의 반응형 규모 조정과 달리 예약된 시간에 애플리케이션을 규모 조정합니다. 하루 중 고정된 시간에 스케일 업 및 스케일 다운을 설정하려면 다음 예제를 사용할 수 있습니다.
+ [ScheduledScaling](https://github.com/aws-samples/amazon-managed-service-for-apache-flink-examples/tree/main/infrastructure/ScheduledScaling)