SUS04-BP04 탄력성 및 자동화 기능을 사용하여 블록 스토리지 또는 파일 시스템 확장
데이터가 늘어나면서 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 확장하여 프로비저닝된 총 스토리지를 최소화하는 탄력성 및 자동화 기능을 사용합니다.
일반적인 안티 패턴:
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향후 필요에 따라 대규모 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 조달합니다.
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파일 시스템의 초당 입출력 작업 처리량(IOPS)을 초과 프로비저닝합니다.
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데이터 볼륨의 사용률을 모니터링하지 않습니다.
이 모범 사례 확립의 이점: 스토리지 시스템에 대한 초과 프로비저닝을 최소화하면 유휴 리소스가 줄어들고 워크로드의 전반적인 효율성이 향상됩니다.
이 모범 사례를 따르지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 보통
구현 가이드
워크로드에 적합한 크기 할당, 처리량 및 지연 시간으로 블록 스토리지 및 파일 시스템을 생성합니다. 이러한 스토리지 서비스를 과도하게 프로비저닝하지 않고도 데이터 증가에 따라 블록 스토리지 또는 파일 시스템을 확장할 수 있는 탄력성 및 자동화 기능을 사용합니다.
구현 단계
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Amazon EBS
와 같이 크기가 고정된 스토리지의 경우 전체 스토리지 크기 대비 사용된 스토리지의 양을 모니터링해야 하며, 가능하다면 임계값에 도달할 때 스토리지 크기를 늘릴 수 있는 자동화 기능을 생성해야 합니다. -
탄력적 볼륨 및 관리형 블록 데이터 서비스를 사용하여 영구 데이터의 증가에 따른 추가 스토리지 할당을 자동화합니다. 예를 들어, Amazon EBS 탄력적 볼륨을 사용하면 볼륨 크기와 볼륨 유형을 변경하거나 Amazon EBS 볼륨의 성능을 조정할 수 있습니다.
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파일 시스템에 적합한 스토리지 클래스, 성능 모드 및 처리량 모드를 선택하여 비즈니스 요구 사항을 충족하세요. 초과할 필요는 없습니다.
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Amazon EBS volume performance on Linux instances(Linux 인스턴스의 Amazon EBS 볼륨 성능)
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데이터 볼륨의 목표 사용률 수준을 설정하고 예상 범위를 벗어나는 볼륨 크기를 조정합니다.
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데이터에 적합하도록 읽기 전용 볼륨의 크기를 알맞게 조정합니다.
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블록 스토리지의 고정 볼륨 크기로 초과 용량을 프로비저닝하지 않도록 데이터를 객체 스토어로 마이그레이션합니다.
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탄력적인 볼륨 및 파일 시스템을 정기적으로 검토하여 유휴 볼륨을 종료하고 과도하게 프로비저닝된 리소스를 현재 데이터 크기에 맞게 축소합니다.
리소스
관련 문서:
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What is Amazon Elastic File System?(Amazon Elastic File System이란 무엇일까요?)
관련 동영상:
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Deep Dive on Amazon EBS Elastic Volumes
(Amazon EBS 탄력적 볼륨 심층 분석) -
Amazon EBS and Snapshot Optimization Strategies for Better Performance and Cost Savings
(성능 향상 및 비용 절감을 위한 Amazon EBS 및 스냅샷 최적화 전략) -
Optimizing Amazon EFS for cost and performance, using best practices
(모범 사례를 사용하여 Amazon EFS의 비용 및 성능 최적화)