AWS Auto Scaling은 서버 운영의 자동화와 효율성을 극대화하는 데 필수적인 도구입니다. 적절한 메트릭을 기준으로 서버를 자동으로 증설하거나 축소하여 갑작스러운 트래픽 증가에도 안정적인 서버 운영을 보장할 수 있습니다. 이 글에서는 서버 증설(스케일 아웃)을 위해 자주 사용되는 대표적인 메트릭들을 소개하고, 각 메트릭이 실제로 어떻게 적용되는지 예시를 통해 설명합니다.
1. CPU 사용률 (CPU Utilization)
서버의 CPU가 고부하 상태일 때 자동으로 서버를 증설하는 방식입니다. CPU 사용률은 서버의 성능을 직접적으로 보여주기 때문에 가장 흔히 사용하는 메트릭 중 하나입니다.
- 예시: CPU 사용률이 80% 이상으로 지속되면 서버를 하나 더 추가.
2. 메모리 사용률 (Memory Utilization)
메모리 사용량이 많을 경우, 서버가 과부하로 인해 응답 속도가 느려질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 메모리 사용률을 모니터링하며, 임계치를 넘을 시 서버를 추가합니다.
- 예시: 메모리 사용률이 75% 이상일 때 서버를 증설.
3. 네트워크 트래픽 (Network In/Out)
서버의 네트워크 입출력 트래픽이 특정 임계치를 넘으면, 추가적인 서버가 필요할 수 있습니다. 네트워크 대역폭이 포화 상태에 이르면 트래픽 처리 성능이 급격히 저하되기 때문입니다.
- 예시: 네트워크 아웃바운드 트래픽이 500Mbps 이상일 때 서버를 추가.
4. 응답 시간 (Response Time)
애플리케이션의 응답 시간이 지연될 경우, 이는 서버가 과부하 상태에 있다는 신호일 수 있습니다. 평균 응답 시간을 기준으로 자동 증설을 설정하면, 사용자가 느끼는 지연을 최소화할 수 있습니다.
- 예시: 응답 시간이 2초 이상으로 지연될 때 서버를 증설.
5. 요청 수 (Request Count)
서버에 도달하는 요청 수가 폭증하면 서버의 처리 능력이 부족할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 초당 요청 수를 기준으로 서버를 증설하는 방식입니다.
- 예시: 초당 1000건 이상의 요청이 들어오면 서버를 추가.
6. 사용자 정의 메트릭 (Custom Metric)
AWS CloudWatch에서는 애플리케이션에 맞춘 사용자 정의 메트릭을 설정할 수 있습니다. 기본 메트릭으로는 해결되지 않는 특수한 상황에서 유용하게 사용됩니다.
- 예시: 특정 큐에 대기 중인 작업 수가 일정 수치를 넘으면 서버를 증설.
7. ELB(Elastic Load Balancer) 대상 서버 상태
로드 밸런서에 연결된 서버들의 상태를 지속적으로 모니터링하여 서버 부하나 트래픽 분배에 문제가 생기면 자동으로 서버를 증설합니다.
- 예시: ELB에 연결된 서버 중 70% 이상이 부하 상태일 때 서버를 추가.
8. 디스크 I/O (Disk I/O)
서버의 디스크 입출력 속도도 서버 성능에 큰 영향을 미칩니다. 특정 디스크 I/O 임계치를 넘으면 서버를 추가하여 성능을 보완할 수 있습니다.
- 예시: 디스크 쓰기 속도가 초당 2000 IOPS를 넘으면 서버를 증설.
9. EC2 인스턴스 상태
EC2 인스턴스가 고장나거나 헬스 체크에 실패했을 때 이를 감지하여 대체 서버를 자동으로 추가합니다. 이는 서비스 다운 타임을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
- 예시: EC2 인스턴스 헬스 체크가 실패하면 새로운 인스턴스를 추가.
결론
AWS Auto Scaling은 CPU 사용률, 메모리 사용률, 네트워크 트래픽, 응답 시간 등 다양한 메트릭을 기준으로 서버를 자동으로 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 트래픽 변동에도 유연하게 대응하며 서버의 성능을 최적화할 수 있습니다. 이 중 어떤 메트릭을 기준으로 설정할지는 서비스 특성에 따라 달라지므로, 적절한 기준을 선택하는 것이 중요합니다.