PERF01-BP07 아키텍처 선택에 데이터 기반 접근 방식 사용 - 성능 효율성 원칙
구현 지침리소스

PERF01-BP07 아키텍처 선택에 데이터 기반 접근 방식 사용

아키텍처 선택에 대한 명확한 데이터 기반 접근 방식을 정의하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 적합한 클라우드 서비스 및 구성이 사용되는지 확인합니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 시간이 지나면 현재 아키텍처가 정적 아키텍처가 되고 업데이트하지 않아도 된다고 가정합니다.

  • 아키텍처는 추측과 가정을 기반으로 선택됩니다.

  • 시간이 지나면 타당한 이유 없이 아키텍처 변경을 도입합니다.

이 모범 사례 확립의 이점: 아키텍처 선택에 대한 접근 방식을 잘 정의하면 데이터를 사용하여 워크로드 설계에 영향을 미치고 시간이 지남에 따라 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 중간

구현 가이드

클라우드에 대한 내부 경험과 지식 또는 공개된 사용 사례나 백서 등의 외부 리소스를 사용하여 아키텍처에서 리소스와 서비스를 선택합니다. 워크로드에 사용할 수 있는 서비스를 실험하고 벤치마킹할 수 있는 잘 정의된 프로세스를 갖추고 있어야 합니다.

중요한 워크로드의 백로그는 비즈니스 및 사용자와 관련된 기능을 제공하는 사용자 스토리뿐만 아니라 워크로드의 아키텍처 런웨이를 형성하는 기술 스토리로 구성되어야 합니다. 이 런웨이는 새로운 기술 발전과 새로운 서비스에 대한 정보를 수집하고 데이터와 적절한 근거를 바탕으로 이를 채택합니다. 이를 통해 아키텍처가 미래에 대비할 수 있고 정체되지 않을 수 있습니다.

구현 단계

  • 다른 팀, 아키텍처 다이어그램 및 리소스(예: AWS Solution Architects, AWS 아키텍처 센터, AWS Partner Network)를 참조하여 워크로드에 적합한 아키텍처를 선택하는 데 도움을 받으세요.

  • 워크로드의 성능을 평가하는 데 도움이 될 수 있는 처리량 및 응답 시간과 같은 성과 지표를 정의합니다.

  • 정의된 지표를 실험하고 사용하여 선택한 아키텍처의 성능을 검증합니다.

  • 아키텍처의 성능을 최적으로 유지하기 위해 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다.

  • 선택한 아키텍처와 결정 사항을 문서화하여 향후 업데이트 및 학습을 위한 참고 자료로 활용합니다.

  • 학습한 내용, 새로운 기술, 현재 접근 방식에서 필요한 변경이나 문제를 나타내는 지표를 기반으로 아키텍처 선택 접근 방식을 지속적으로 검토하고 업데이트합니다.

리소스

관련 문서:

관련 비디오:

관련 예제: