SUS05-BP02 영향이 가장 적은 인스턴스 유형 사용
새로운 인스턴스 유형을 지속적으로 모니터링하고 사용하여 에너지 효율 개선을 활용합니다.
일반적인 안티 패턴:
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인스턴스 패밀리는 하나만 사용합니다.
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x86 인스턴스만 사용합니다.
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Amazon EC2 Auto Scaling 구성에서 인스턴스 유형을 하나만 지정합니다.
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AWS 인스턴스를 설계되지 않은 방식으로 사용합니다(예: 컴퓨팅에 최적화된 인스턴스를 메모리 집약적 워크로드에 사용).
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새 인스턴스 유형을 정기적으로 평가하지 않습니다.
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AWS 적정 크기 조정 도구(예: AWS Compute Optimizer)의 권장 사항을 확인하지 않습니다.
이 모범 사례 확립의 이점: 적정 크기로 조정된 에너지 효율적인 인스턴스를 사용하면 환경 영향 및 워크로드 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
이 모범 사례가 확립되지 않았을 경우의 위험 수준: 보통
구현 가이드
클라우드 워크로드에서 효율적인 인스턴스를 사용하는 것은 리소스 사용량을 줄이고 비용 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다. 새로운 인스턴스 유형의 릴리스를 지속적으로 모니터링하고 기계 학습 훈련 및 추론, 동영상 트랜스코딩과 같은 특정 워크로드를 지원하도록 설계된 인스턴스 유형을 포함하여 에너지 효율성 개선의 이점을 활용합니다.
구현 단계
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워크로드의 환경 영향을 줄일 수 있는 인스턴스 유형을 알아보고 탐색합니다.
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다양한 AWS 인스턴스 유형에 대해 알아봅니다.
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다음 동영상을 보고 Amazon EC2에서 와트당 에너지 사용 대비 최고 성능을 제공하는 AWS Graviton 기반 인스턴스에 대해 살펴봅니다. re:Invent 2020 - Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances(AWS Graviton2 프로세서 기반 Amazon EC2 인스턴스에 대해 자세히 알아보기)
및 Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances(AWS Graviton3 및 Amazon C7g 인스턴스에 대해 자세히 알아보기) .
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워크로드를 영향이 가장 적은 인스턴스 유형으로 전환하도록 계획합니다.
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워크로드를 위한 새로운 기능 또는 인스턴스를 평가하기 위한 프로세스를 정의합니다. 클라우드에서 민첩성을 활용하여 새 인스턴스 유형이 워크로드 환경 지속 가능성을 어떻게 개선할 수 있는지 신속하게 테스트합니다. 프록시 지표를 사용하여 작업 단위를 완료하는 데 필요한 리소스를 측정합니다.
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가능한 경우 다양한 vCPU 수와 다양한 메모리 용량으로 작동하도록 워크로드를 수정하여 인스턴스 유형 선택의 폭을 극대화합니다.
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워크로드의 성능 효율성을 개선하려면 워크로드를 Graviton 기반 인스턴스로 전환할 것을 고려합니다.
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AWS Graviton 옵션 선택을 AWS 관리형 서비스 사용에 고려하세요.
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지속 가능성에 미치는 영향이 가장 적고 비즈니스 요구 사항을 충족하는 인스턴스를 제공하는 리전으로 워크로드를 마이그레이션합니다.
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기계 학습 워크로드의 경우 AWS Trainium
, AWS Inferentia 및 Amazon EC2 DL1과 같이 워크로드에 따라 다른 특별히 구축된 하드웨어의 장점을 활용합니다. Inf2 인스턴스와 같은 AWS Inferentia 인스턴스는 동급 Amazon EC2 인스턴스에 비해 최대 50% 더 우수한 와트당 성능을 제공합니다. -
또한 Amazon SageMaker Inference Recommender 를 사용하여 ML 추론 엔드포인트의 크기를 적정하게 조정합니다.
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급증하는 워크로드의 경우(추가 용량에 대한 요구 사항이 적은 워크로드) 버스트 가능한 성능 인스턴스를 사용합니다.
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상태 비저장 또는 내결함성 워크로드의 경우 Amazon EC2 스팟 인스턴스 를 사용하여 클라우드의 전반적인 활용률을 높이고 사용하지 않는 리소스가 지속 가능성에 미치는 영향을 줄입니다.
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워크로드 인스턴스를 운영 및 최적화합니다.
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임시 워크로드의 경우 인스턴스 Amazon CloudWatch 지표 (예:
CPUUtilization
)를 사용하여 인스턴스가 유휴 상태이거나 사용률이 적은지 파악합니다. -
안정적인 워크로드의 경우 AWS 적정 크기 조정 도구(예: AWS Compute Optimizer
)를 정기적으로 사용하여 인스턴스를 최적화하고 크기를 적정하게 조정할 기회를 파악합니다.
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리소스
관련 문서:
관련 동영상:
관련 예시: