COST09-BP01 워크로드 수요에 대한 분석 수행 - AWS Well-Architected 프레임워크
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COST09-BP01 워크로드 수요에 대한 분석 수행

시간별 워크로드 수요를 분석합니다. 분석에서 시기별 추세를 파악하고 전체 워크로드 수명 주기 동안의 작동 상태를 정확하게 반영하는지 확인합니다. 분석 작업은 소요되는 시간 대비 워크로드 비용 등의 제공될 수 있는 이점을 반영해야 합니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음

구현 가이드

클라우드 컴퓨팅에 대한 워크로드 수요를 분석하려면 클라우드 환경에서 시작되는 컴퓨팅 작업의 패턴과 특성을 이해해야 합니다. 이 분석을 통해 사용자는 리소스 할당을 최적화하고 비용을 관리하며 성능이 요구 수준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

워크로드의 요구 사항을 파악합니다. 조직의 요구 사항에는 요청에 대한 워크로드 응답 시간이 표시되어야 합니다. 응답 시간을 사용하면 수요가 관리되는지 여부 또는 리소스 공급이 수요에 따라 변경되어야 하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

분석에는 수요의 예측 가능성 및 반복 가능성, 수요 변경의 속도 및 수요 변경의 규모가 포함되어야 합니다. 충분히 긴 기간 동안 분석을 수행하여 처리 또는 휴일 피크와 같은 end-of-month 계절적 차이를 통합합니다.

분석 작업에는 규모 조정 구현의 잠재적 이점이 반영되어야 합니다. 구성 요소의 예상 총 비용을 찾아보고 워크로드 수명에 걸쳐 사용량 및 비용이 증가하거나 감소하는지 살펴봅니다.

다음은 클라우드 컴퓨팅에 대한 워크로드 수요 분석을 수행할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 측면입니다.

  1. 리소스 사용률 및 성능 지표 : 시간이 지남에 따라 AWS 리소스가 사용되는 방식을 분석합니다. 사용량이 최대일 때와 사용량이 적을 때의 패턴을 확인하여 리소스 할당 및 규모 조정 전략을 최적화합니다. 응답 시간, 지연 시간, 처리량, 오류율과 같은 성과 지표를 모니터링합니다. 이러한 지표는 클라우드 인프라의 전반적인 상태와 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

  2. 사용자 및 애플리케이션 규모 조정 동작: 사용자 행동과 이것이 워크로드 수요에 미치는 영향을 파악합니다. 사용자 트래픽 패턴을 조사하면 콘텐츠 전송 및 애플리케이션 응답성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 증가하는 수요에 맞추어 워크로드 규모가 어떻게 조정되는지 분석합니다. 로드 변동을 처리할 수 있도록 Auto Scaling 파라미터가 정확하고 효과적으로 구성되었는지 확인합니다.

  3. 워크로드 유형: 일괄 처리, 실시간 데이터 처리, 웹 애플리케이션, 데이터베이스 또는 기계 학습과 같이 클라우드에서 실행되는 다양한 유형의 워크로드를 파악합니다. 워크로드 유형마다 리소스 요구 사항 및 성능 프로필이 다를 수 있습니다.

  4. 서비스 수준 계약(SLAs): 실제 성능을 와 비교하여 규정 준수를 SLAs 보장하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

Amazon CloudWatch을 사용하여 지표를 수집 및 추적하고, 로그 파일을 모니터링하고, 경보를 설정하고, 리소스의 변경 사항에 자동으로 대응할 수 있습니다 AWS . Amazon CloudWatch 을 사용하여 리소스 사용률, 애플리케이션 성능 및 운영 상태에 대한 시스템 전반의 가시성을 얻을 수도 있습니다.

AWS Trusted Advisor를 사용하면 모범 사례에 따라 리소스를 프로비저닝하여 시스템 성능 및 신뢰성을 개선하고, 보안을 강화하며, 비용을 절감할 기회를 모색할 수 있습니다. 또한 비프로덕션 인스턴스를 끄고 Amazon CloudWatch 및 Auto Scaling을 사용하여 수요 증가 또는 감소를 일치시킬 수 있습니다.

마지막으로 AWS Cost Explorer 또는 Amazon QuickSight을 AWS Cost and Usage Report (CUR) 파일 또는 애플리케이션 로그와 함께 사용하여 워크로드 수요에 대한 고급 분석을 수행할 수 있습니다.

전반적으로, 포괄적인 워크로드 수요 분석을 통해 조직은 리소스 프로비저닝, 규모 조정 및 최적화에 대해 합리적인 결정을 내려서 성능, 비용 효율성 및 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.

구현 단계

  • 기존 워크로드 데이터 분석: 기존 워크로드, 이전 버전의 워크로드 또는 예측된 사용 패턴의 데이터를 분석합니다. Amazon CloudWatch, 로그 파일 및 모니터링 데이터를 사용하여 워크로드 사용 방법에 대한 통찰력을 얻습니다. 워크로드의 전체 주기를 분석하고 또는 end-of-year 이벤트와 같은 end-of-month 계절적 변경 사항에 대한 데이터를 수집합니다. 분석에 반영되는 작업량은 워크로드 특성을 반영해야 합니다. 수요 변화가 가장 많은 고가치 워크로드에 가장 많은 작업량을 배치해야 합니다. 수요 변화가 가장 적은 저가치 워크로드에 가장 적은 작업량을 배치해야 합니다.

  • 외부 영향 예측: 워크로드의 수요에 영향을 주거나 변화를 줄 수 있는 조직 전체의 팀원과 만납니다. 일반적인 팀은 영업, 마케팅 또는 비즈니스 개발입니다. 이들 팀과 협력하여 작업 주기를 확인하고 워크로드 수요를 바꾸는 이벤트가 있는지 확인합니다. 이 데이터로 워크로드 수요를 예측합니다.

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관련 문서:

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