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오토스케일링 개념​

• 시스템 자원 매트릭을 모니터링하여 서버 사이즈를 자동으로 조절하는 기술
• 클라우드 컴퓨팅의 온디맨드 방식을 기반으로 자원 최적화, 고가용성, 온프레미스 대비 운영의 단순화를 위해 필요

오토스케일링의 구성​

Pod, 메트릭모니터링, 로드밸런서 이미지

구성요소​

구분	기능	설명
정책, 모니터링	메트릭 수집, 알람 전송	-
서버 이미지 배포	Scale-Out, Scale-In, 서버 프로비저닝	-
서비스 연결	Health-Check, 트래픽 제어	-

오토스케일링시 서버 추가까지 필요한 경우, Scale-Up이 비용절감의 효과를 가져올 수 있음.

비교​

스케쥴기반, 부하기반​

구분	스케쥴 기반 오토스케일링	부하 기반 오토스케일링
트리거	예약된 시간	트래픽
수치	예측 가능한 부하	실제 사용량 기반
장점	트래픽 증가 지연 방지	효율적인 리소스 사용량
단점	예측을 벗어날시 리소스 낭비, 부족	인스턴스 배포시간으로 인한 지연

Scale Up, Scale Out​

구분	Auto Scale Up	Auto Scale Out
추가리소스	CPU, Memory	인스턴스
장점	인스턴스, NW관리 없어 간단	높은 확장성, 인스턴스 장애 격리
단점	물리적 한계, 고비용, 시스템 다운타임	복잡한 NW구성, 세션 처리 등

성공포인트​

• maxUnavailable, maxSurge 적절히 조절
• scale down 으로 비용 절감

클라우드 컴퓨팅의 개념​

• 가상화 기술을 이용하여 사용자 필요시 인터넷을 통해서 서비스 형태로 IT자원을 제공하는 컴퓨팅 기법
• 서비스 책임범위, 인프라 소유권에 따라 다양한 모델 등장

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성도, 구성요소, 비교​

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성도​

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성요소​

• 서비스 모델: 클라우드 자원의 제공 방식에 따른 분류

구분	내용	비고
IaaS	-	사용자 관리 책임
PaaS	-	공통 관리 책임
SaaS	-	제공자 관리 책임

• 배포 모델: 클라우드 자원 소유주체와 관리방식에 따른 분류

구분	내용	비고
Private	-	사용자 소유
Public	-	제공자 소유
Hybrid	-	혼합 모델

배포모델과 서비스모델 비교​

구분	배포모델	서비스모델
목적	지속 가능 서비스 기반	온디맨드 서비스
범위	클라우드 구성 환경	클라우드 서비스
접근	온프레미스와의 연결성	비용 절감

• 온프레미스 서비스의 구성 환경에 따라 배포모델을 선택하고, 비지니스 요구사항과 비용에 맞는 서비스모델을 선택.

클라우드 컴퓨팅 활성전략​

구분	내용	비고
배포모델	공공기관/지자체 민관협력형 클라우드	-
-	금융사 하이브리드 멀티 클라우드	-
서비스모델	CNCF Cloud Native App	-
-	K-PaaS	-

• 기업은 목적에 맞는 전략을 활용하여 적절한 모델을 선택.

클라우드 컴퓨팅 고려사항​

• 해당 국가의 법, 제도적 규제사항을 만족하기위한 소버린클라우드와 재난시 빠른 복구가 가능한 멀티클라우드 구축 고려