AWS 정리

오토스케일링

사용하는 이유? 서버의 과부하, 장애 등과 같이 서비스 불능 상황 발생시 자동으로 서버를 복제하여 서버 대수를 늘려주는 작업을 해주는 AWS 서비스

아마 클라우드를 공부하신 분이라면 온프레미스라는 용어를 들어 보셨을 겁니다. 클라우드 환경과 대조되는 말로써 기업, 스타트업이 물리적 서버를 직접 구축하여 활용하는 형태를 지칭합니다. 그렇다면 이런 방식의 단점은 무엇이 있을까요? 이 단점들이 오토스케일링과 무슨 상관이 있을까요?

온프레미스의 단점

• 장비 유지보수비가 비싸다
• 서버 증설을 위한 작업이 까다롭다

정리하자면 비용, 가용성 측면에서 클라우드 환경에 뒤떨어진다고 볼 수 있습니다. 그 중에서도 특히 가용성 측면에서 오토스케일링을 사용하는 이유를 들고 싶습니다.

스케일업(scale-up) VS 스케일아웃(scale-out)

두 용어의 차이를 아시나요? 가용성을 이야기 할 때 빼놓을 수 없는 개념입니다.

이런 상황을 가정해보겠습니다.

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한 스타트업이 새로운 서비스를 런칭하면서 기존 유저수 10000명에서 30000명으로 증가했다. 
인프라 엔지니어는 더 이상 기존서버로는 3만명을 감당하기에 벅차다고 판단했고, 
한정된 비용으로 서버를 업그레이드 하는 방안을 생각했다.
1. 유저들의 트래픽을 보다 신속하게 처리하기 위해 고속의 프로세서를 장착하는 전략
2. 같은 서버를 여러 대 복제하여 트래픽을 분산하는 전략

전략에 정답은 없습니다. 다만 현실의 상황에서 최선의 선택은 있기 마련입니다.

1번의 선택을 흔히 스케일업 이라고 합니다. 반면 2번의 선택을 스케일아웃 이라고 합니다.

만약 여러분이 인프라 엔지니어라면, 여러분 회사의 서버를 일일이 업그레이드 하거나, 서버 대수를 늘리시겠습니까? 아니면 클라우드 환경 에서 자동으로 서버 대수가 늘려지게 하시겠습니까?

약간 혼동이 있을 수 있는데, 온프레미스나 클라우드 환경 모두에서 스케일업, 스케일아웃이 가능합니다. 다만, 물리적 작업이 덜 요구되는 클라우드 환경이 위와 같이 시간을 앞다투는 상황에서 최선의 선택이라 여겨집니다.

정리하자면, 오토스케일링을 사용하는 이유는 갑작스런 서버 과부하, 장애 등에 대처하기 위해 CPU사용률과 같은 리소스를 모니터링하다가 자동으로 서버를 증가시켜줌으로써 적절한 트래픽 분산을 위해 사용합니다.

맺으며

다음 번에는 실제로 AWS를 활용하여 오토스케일링 그룹에 사용한 커스텀 이미지를 준비하고 오토스케일링 그룹을 생성한 다음 로드밸런서를 붙여 실제로 작동하는 모습을 보겠습니다.