PERF02-BP02 사용 가능한 컴퓨팅 구성 및 기능 파악 - 성능 효율성 원칙
구현 지침구현 단계리소스

PERF02-BP02 사용 가능한 컴퓨팅 구성 및 기능 파악

컴퓨팅 서비스에 사용 가능한 구성 옵션과 기능을 이해하면 적절한 양의 리소스를 프로비저닝하고 성능 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 워크로드 특성에 대해 컴퓨팅 옵션 또는 사용 가능한 인스턴스 제품군을 평가하지 않습니다.

  • 최대 수요 요구 사항을 충족하기 위해 컴퓨팅 리소스를 과도하게 프로비저닝합니다.

이 모범 사례 확립의 이점: AWS 컴퓨팅 기능 및 구성을 숙지하여 워크로드 특성과 필요 사항에 맞게 최적화된 컴퓨팅 솔루션을 사용할 수 있습니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 중간

구현 가이드

각 컴퓨팅 솔루션에는 다양한 워크로드 특성과 요구 사항을 지원하기 위해 사용할 수 있는 고유한 구성과 기능이 있습니다. 이러한 옵션을 통해 워크로드를 보완할 수 있는 방식을 알아보고 애플리케이션에 가장 적합한 구성 옵션을 결정합니다. 이러한 옵션의 예로는 인스턴스 패밀리, 크기, 기능(GPU, I/O), 버스팅, 시간 초과, 함수 크기, 컨테이너 인스턴스 및 동시성이 있습니다. 워크로드에서 4주 이상 동일한 컴퓨팅 옵션을 사용하고 있으며 앞으로도 특성이 변하지 않을 것으로 예상되는 경우 AWS Compute Optimizer를 사용하여 CPU 및 메모리 관점에서 현재 컴퓨팅 옵션이 워크로드에 적합한지 알아볼 수 있습니다.

구현 단계

  • 워크로드 요구 사항(예: CPU 필요량, 메모리, 지연 시간)을 이해합니다.

  • AWS 설명서 및 모범 사례를 검토하여 컴퓨팅 성능을 개선하는 데 도움이 되는 권장 구성 옵션에 대해 알아봅니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 구성 옵션은 다음과 같습니다.

    구성 옵션 예시
    인스턴스 유형

    • 컴퓨팅 최적화 인스턴스는 높은 vCPU 대 메모리 비율이 필요한 워크로드에 이상적입니다. 

    • 메모리 최적화 인스턴스는 상당한 메모리를 제공하여 메모리를 많이 사용하는 워크로드를 지원합니다.

    • 스토리지 최적화 인스턴스는 로컬 스토리지에 대해 높은 순차 읽기 및 쓰기 액세스(IOPS)가 필요한 워크로드에 적합하도록 설계되었습니다.
    요금 모델

    • 온디맨드 인스턴스를 사용하면 장기 약정 없이 시간 또는 초 단위로 컴퓨팅 용량을 이용할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 성능 기준 요구를 넘어서 버스팅하는 데 도움이 됩니다.

    • 절감형 플랜은 1년 또는 3년 동안 특정 양의 컴퓨팅 성능을 사용하기로 약정하는 대신 온디맨드 인스턴스에 비해 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

    • 스팟 인스턴스를 사용하면 내결함성을 갖춘 상태 비저장 워크로드를 위해 미사용 인스턴스 용량을 할인된 가격으로 활용할 수 있습니다. 

    Auto Scaling Auto Scaling 구성을 사용하여 컴퓨팅 리소스를 트래픽 패턴에 일치시킵니다.
    크기 조정

    • Compute Optimizer를 사용하여 기계 학습 기반 추천을 통해 컴퓨팅 특성에 가장 적합한 컴퓨팅 구성을 추천받습니다.

    • AWS Lambda Power Tuning을 사용하여 Lambda 함수에 가장 적합한 구성을 선택합니다.
    하드웨어 기반 컴퓨팅 액셀러레이터

리소스

관련 문서:

관련 비디오:

관련 예제: