PERF02-BP01 워크로드에 가장 적합한 컴퓨팅 옵션 선택 - AWS Well-Architected 프레임워크
구현 지침구현 단계리소스

PERF02-BP01 워크로드에 가장 적합한 컴퓨팅 옵션 선택

워크로드에 가장 적합한 컴퓨팅 옵션을 선택하면 성능을 향상하고 불필요한 인프라 비용을 줄이며 워크로드를 유지하는 데 필요한 운영 노력을 줄일 수 있습니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 온프레미스에서 사용한 것과 동일한 컴퓨팅 옵션을 사용합니다.

  • 클라우드 컴퓨팅 옵션, 기능 및 솔루션과 이러한 솔루션이 컴퓨팅 성능을 어떻게 개선할 수 있는지 잘 모릅니다.

  • 대체 컴퓨팅 옵션이 워크로드 특성에 보다 적절한데도 규모 조정 또는 성능 요구 사항을 충족하려고 기존 컴퓨팅 옵션을 과도하게 프로비저닝합니다.

이 모범 사례 확립의 이점: 컴퓨팅 요구 사항을 파악하고 사용 가능한 옵션과 비교하여 평가하면 워크로드를 보다 리소스 효율적으로 만들 수 있습니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음

구현 가이드

성능 효율성을 위해 클라우드 워크로드를 최적화하려면 사용 사례 및 성능 요구 사항에 가장 적합한 컴퓨팅 옵션을 선택하는 것이 중요합니다. AWS에서는 클라우드의 다양한 워크로드에 맞는 다양한 컴퓨팅 옵션을 제공합니다. 예를 들어, 가상 서버를 시작하고 관리하려면 Amazon EC2를 사용하고, 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행하려면 AWS Lambda를 사용하며, 컨테이너를 실행하고 관리하려면 Amazon ECS 또는 Amazon EKS를 사용하고, 대량의 데이터를 병렬로 처리하려면 AWS Batch을 사용할 수 있습니다. 규모와 컴퓨팅 요구 사항에 따라 상황에 맞는 최적의 컴퓨팅 솔루션을 선택하고 구성해야 합니다. 또한 각 솔루션에는 고유한 장단점이 있으므로 단일 워크로드에 여러 유형의 컴퓨팅 솔루션을 사용하는 것도 고려할 수 있습니다.

다음 단계에서는 워크로드 특성 및 성능 요구 사항에 맞는 올바른 컴퓨팅 옵션을 선택하는 방법을 안내합니다.

구현 단계

  • 워크로드 컴퓨팅 요구 사항을 이해합니다. 고려해야 할 주요 요구 사항에는 처리 요구 사항, 트래픽 패턴, 데이터 액세스 패턴, 규모 조정 요구 사항, 지연 시간 요구 사항 등이 포함됩니다.

  • 워크로드에 맞는 다양한 AWS 컴퓨팅 서비스에 대해 알아보세요. 자세한 내용은 PERF01-BP01 사용 가능한 클라우드 서비스 및 기능 학습 및 이해 단원을 참조하십시오. 다음은 몇 가지 주요 AWS 컴퓨팅 옵션, 특성 및 일반적인 사용 사례입니다.

    AWS 서비스 주요 특징 일반 사용 사례
    Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 하드웨어, 라이선스 요구 사항, 다양한 인스턴스 제품군, 프로세서 유형 및 컴퓨팅 액셀러레이터에 대한 전용 옵션 제공 리프트 앤 시프트 마이그레이션, 단일 애플리케이션, 하이브리드 환경, 엔터프라이즈 애플리케이션
    Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)  간편한 배포, 일관된 환경, 확장 가능 마이크로서비스, 하이브리드 환경
    AWS Lambda  서버리스 컴퓨팅 서비스(이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 기본 컴퓨팅 리소스를 자동으로 관리하는 서비스). 마이크로서비스, 이벤트 기반 애플리케이션
    AWS Batch 효율적이고 동적으로 프로비저닝 및 규모 조정 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 및 AWS Fargate 컴퓨팅 리소스(작업 요구 사항에 따라 온디맨드 또는 스팟 인스턴스를 사용할 수 있는 옵션 포함) HPC, ML 모델 학습
    Amazon Lightsail 소규모 워크로드를 실행할 수 있도록 사전 구성된 Linux 및 Windows 애플리케이션 간단한 웹 애플리케이션, 맞춤형 웹 사이트

  • 각 컴퓨팅 옵션과 관련된 비용(시간당 과금 또는 데이터 전송 등) 및 관리 오버헤드(패치 및 규모 조정 등)를 평가합니다.

  • 비프로덕션 환경에서 실험 및 벤치마킹을 수행하여 워크로드 요구 사항을 가장 잘 해결할 수 있는 컴퓨팅 옵션을 파악합니다.

  • 새로운 컴퓨팅 솔루션을 실험하고 파악한 후에는 마이그레이션을 계획하고 성과 지표를 검증합니다.

  • Amazon CloudWatch와 같은 AWS 모니터링 도구 및 AWS Compute Optimizer와 같은 최적화 서비스를 사용해 실제 사용 패턴에 따라 지속적으로 컴퓨팅 리소스를 최적화합니다.

리소스

관련 문서:

관련 비디오:

관련 예제: