Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 서비스 오토 스케일링은 반복적인 트래픽 패턴의 예측 규모 조정, 예정된 이벤트의 예약 규모 조정, 실시간 지표에 따라 동적으로 확장되는 대상 추적 등, 포괄적인 규모 조정 정책에 따라 작업 수를 워크로드 수요에 맞게 자동으로 조정합니다. 예측 규모 조정(자동)과 예약 규모 조정(고객 정의)을 사용하여 선제적으로 규모를 조정하거나, 규모 조정 대상에만 대상 […] ||
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 서비스 오토 스케일링은 반복적인 트래픽 패턴의 예측 규모 조정, 예정된 이벤트의 예약 규모 조정, 실시간 지표에 따라 동적으로 확장되는 대상 추적 등, 포괄적인 규모 조정 정책에 따라 작업 수를 워크로드 수요에 맞게 자동으로 조정합니다.
예측 규모 조정(자동)과 예약 규모 조정(고객 정의)을 사용하여 선제적으로 규모를 조정하거나, 규모 조정 대상에만 대상 추적을 사용하여 대응형으로 규모 조정하도록 선택할 수 있습니다. Amazon ECS 서비스 오토 스케일링은 고급 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 평균 CPU/메모리 사용량, 대상당 요청 수, 사용자 지정 지표(예: 대기열 길이), 수요 급증 등의 Amazon CloudWatch 지표에 따라 ECS 서비스의 작업 수를 조정합니다.
오늘 출시와 함께, 이제 Amazon ECS 서비스 오토 스케일링은 고해상도(20초) 지표와 지표 게시 최적화 기능을 지원하여, 로드의 변화를 더 빠르게 감지하고 대응하게 되었습니다. AWS 벤치마킹 테스트에서 스케일 아웃을 트리거하는 데 걸리는 시간이 363초에서 86초(76% 단축, 4.2배)로 향상되었으며, 새 작업을 확장하고 프로비저닝하는 데 걸리는 총 시간이 386초에서 109초(72% 단축, 3.5배)로 향상된 것으로 확인되었습니다.
이번 출시는 애플리케이션에 다음과 같은 세 가지 주요 이점을 제공합니다.
성능 및 신뢰성 개선: 규모 조정 속도가 빠른 만큼 애플리케이션이 수요 급증에 더 빠르게 대응하여, 수요 급증 시 최종 사용자에게 발생하는 지연 시간이나 장애를 줄일 수 있습니다.
성능 저하 없이 라이트 사이징: 이제 선제적인 용량 패딩 없이 급증하는 트래픽을 처리할 수 있을 만큼 빠르게 스케일 아웃이 이루어지므로, 워크로드에 따라 기본 작업 수를 줄일 수 있습니다. 결과적으로, 애플리케이션 성능 및 가용성을 유지하면서 컴퓨팅 비용을 직접적으로 절감할 수 있습니다.
더 간단한 규모 조정 구성: 고해상도 지표를 사용한 대상 추적은 이전에는 단계별 규모 조정 정책을 사용하는 등, 사용자 지정 규모 조정 구성이 필요했던 적극적인 규모 조정 동작을 구현합니다. 즉, 한 번의 구성 변경으로 맞춤형 엔지니어링 작업을 대체할 수 있습니다.
작동 방식
빨라진 ECS 서비스 오토 스케일링을 사용하려면 먼저 ECS 서비스의 고해상도 지표를 활성화한 다음, 고해상도 지표를 사용하는 대상 추적 조정 정책을 구성합니다. 빨라진 ECS 서비스 오토스케일링은 AWS Fargate, ECS 관리형 인스턴스, Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 등 ECS의 모든 컴퓨팅 옵션에 적용됩니다. Amazon ECS 콘솔에서 또는 AWS SDK 및 도구와 AWS CloudFormation을 사용하여 ECS 서비스를 생성 또는 업데이트할 때 이러한 지표를 활성화할 수 있습니다.
콘솔에서 서비스를 생성할 때 모니터링 구성 섹션에서 20초 해상도의 지표를 추가합니다. 표준 해상도(60초)는 무료이지만 이러한 지표에는 추가 CloudWatch 비용이 발생합니다.
서비스 오토 스케일링 섹션에서 서비스 오토 스케일링 사용을 선택하고, 규모 조정 정책 유형으로 대상 추적을 선택하여, 실시간 데이터를 기반으로 수요에 따라 서비스가 실행하는 작업의 수를 조정합니다.
그런 다음 대상 추적에 사용할 규모 조정 정책 유형을 선택합니다. ECSServiceAverageCPUUtilizationHigh