[AWS] Amazon Auto Scaling

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📌INDEX

가용성(Availability)
Amazon Auto Scaling
Auto Scaling과 Load Balancer 실습

✔️ 가용성(Availability)

가용성이란, 해당 시스템이나 서비스가 가동 및 실행되는 시간의 비율을 말함

서버와 네트워크, 프로그램 등의 정보 시스템이 정상적으로 사용 가능한 정도
가동률이 높다는 것을 의미하며, 이러한 가용성은 보통 '9'로 측정
고가용성(High Availabiliy, HA) : 정보 시스템이 상당히 오랜 기간 동안 지속적으로 정상 운영이 가능한 성질
세븐 나인 : 99.99999의 가용성, 상징적인 의미, 절대로 장애가 일어나면 안되는 서비스들
SLA(Service-Level Agreement) : SLA Calculator

✔️ Amazon Auto Scaling

Amazon Web Services Auto Scaling은 서버나 애플리케이션을 모니터링하고 리소스를 자동으로 조정(Scale In/Scale Out)하여, 최대한 저렴한 비용으로 안정적이고 예측 가능한 성능을 유지

성능과 비용을 최적화하도록 애플리케이션 규모 조정
로드 밸런서는 단순히 연결시켜놓은 것이고, 스케일링은 이루어지지 않음
주요 특징
- Auto Scaling을 사용하여 애플리케이션 가용성을 간편하게 관리
- 사용자가 정의한 조건에 따라 EC2 용량이 자동으로 확장/축소
- 실행중인 EC2 인스턴스의 수를 원하는 수준으로 유지 가능
- 수요가 급증할 경우 인스턴스의 수를 자동으로 증가(Scale In)
- 수요가 적을 경우 자동으로 용량을 감소시켜 비용 낭비를 최소화(Scale Out)
프리 티어(Free Tier)
- Auto Scaling의 사용을 무료이지만, AWS 리소스에 대한 비용과 CloudWatch 비용은 발생됨
Auto Scaling Group
- 인스턴스의 조정 및 관리 목적으로 구성된 논리적 그룹으로, Auto Scaling을 수행하는 인스턴스의 모음
- 오토 스케일링 그룹을 사용하여 지정된 조건에 따라 자동으로 인스턴스의 수를 늘리거나, 비정상적으로 동작하는 경우 고정된 수의 인스턴스를 유지하거나, 비용 절감을 위해 인스턴스의 수를 자동으로 조정할 수 있음
시작 구성
- Auto Scaling 그룹에서 인스턴스를 시작하는 데 사용하는 템플릿
- AMI, 인스턴스 유형, 키 페어, 하나 이상의 보안 그룹, EBS 등 인스턴스에 대한 정보를 지정
- 시작 구성은 여러 개의 Auto Scaling 그룹에 지정될 수 있으나, Auto Scaling 그룹은 하나의 시작 구성만을 지정할 수 있음
- 시작 구성은 한번 생성한 이후에는 수정/변경할 수 없음
  - 시작 구성을 변경하고자 한다면, 시작 구성을 새롭게 생성하여 Auto Scaling 그룹을 업데이트 해야함
시작 템플릿
- EC2 인스턴스 시작에 필요한 구성 정보를 모아둔 template
- 시작 구성과 달리 버전 관리 가능
- AMI, 인스턴스 유형, 키페어, 네트워크 플랫폼, 보안그룹 등에 대한 정보를 지정
Auto Scaling 그룹 조정
- 인스턴스의 수를 늘리거나 줄이는 기능
- 조정 작업은 이벤트와 함께 시작되거나, Auto Scaling 글부의 인스턴스를 시작하거나 종료하도록 수행하는 조정 작업과 함께 수행됨
- 인스턴스의 조정 옵션
  - 현재 인스턴스 수준 유지 관리: 최소 또는 항상 지정된 수의 인스턴스를 실행 유지 관리하도록 구성
  - 수동 조정: Auto Scaling 그룹에서 최소, 최대 또는 원하는 용량의 변경 사항을 조정 변경
  - 일정을 기반으로 조정: 예측 가능한 일정에 따라 수요가 증가하거나 감소하는 경우, 일정에 따른 확장 및 축소 작업을 시간 및 날짜 함수를 통해 자동으로 수행되도록 구성할 수 있음
  - 온디맨드 기반 조정: 리소스를 조정하는 가장 효과적인 방법으로, 인스턴스의 CPU 사용률이 15분 동안 90% 유지될 때마다 인스턴스를 확장하도록 구성하는 정책을 생성할 수 있음
    - 변화하는 조건에 따라 효과적으로 자원의 조정을 가능하게함
    - CPU, 메모리 사용량, 네트워크의 대역폭이 일정 수준 이상인 경우 새로운 인스턴스를 시작하고, 네트워크 대역폭이 다시 내려가면 인스턴스를 종료하는 정책을 수립하여 적용가능
    - 이러한 모니터링 기반의 조정은 2개의(확장/축소) 정책을 통해 작업을 수행
공식 문서: Auto Scaling이란?

✔️ Auto Scaling과 Load Balancer 실습

AWS Auto Scaling을 이용한 자동화 구현
리전(Region) : 서울(Seoul)
이미지 크기 조정으로 화질 저하가 조금 있지만, 클릭하면 선명하게 보입니다!

1) AMI 이미지를 위한 EC2 인스턴스 생성

[EC2] - [인스턴스 시작]
AWS Linux 4.14
[인스턴스 세부 정보 구성] - [사용자 데이터]
- 사용자 데이터 이외에 default로 설정 : 이미지 생성용이기 때문에 기본 설정으로 진행
- 사용자 데이터(user-data)는 sudo 안붙여도 됨
  - cloud-init이 root로 실행함
- /var/lib/cloud/instance/user-data.txt 에 저장됨
- #! : (shebang) 방법을 지정해주는 것. 어떤 인터프리터(runtime)로 실행할 지 알려주는 것

#!/bin/sh
yum install -y httpd
systemctl start httpd
systemctl enable httpd
HOSTNAME=`hostname`
echo "<h1> ${HOSTNAME} </h1>" > /var/www/html/index.html

새 보안 그룹 생성
- 이미지 생성용이므로, 보안 그룹은 SSH만 열어줌

기존 키 페어 사용
- Bastion Host 실습에서 생성한 키 사용

2) 참고: 생성한 인스턴스에 접속해보자

Windows Terminal로 접속

PS C:\Users\USER> ssh ec2-user@3.36.119.163
The authenticity of host '3.36.119.163 (3.36.119.163)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:[...]
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes
Warning: Permanently added '3.36.119.163' (ECDSA) to the list of known hosts.

       __|  __|_  )
       _|  (     /   Amazon Linux 2 AMI
      ___|\___|___|

https://aws.amazon.com/amazon-linux-2/

fingerprint : 지문, 키를 SHA256 해시 알고리즘의 결과가 맞는지 확인
- .ssh\known_hosts 에 지문 남음, 말 그대로 알고있는 호스트
- yes하고 나면 known_hosts에 등록되고, 다음에 같은 곳에 접속할 때 fingerprint 남길건지 안물어봄
사용자 데이터(user-data) 확인해보기

[ec2-user@ip-172-31-0-125 ~]$ sudo cat /var/lib/cloud/instance/user-data.txt
#!/bin/sh
yum install -y httpd
systemctl start httpd
systemctl enable httpd
HOSTNAME=`hostname`
echo "<h1> ${HOSTNAME} </h1>" > /var/www/html/index.html

3) 이미지 생성

이름과 설명 지정 후 [이미지 생성]
이미지 생성 후 EC2 는 종료할 것

4) 시작 템플릿 생성

이름 및 설명, Auto Scaling 체크

[내 AMI] - [myweb]
- 좀 전에 생성한 AMI 선택

프리티어 t2.micro 선택 및 기존 키 페어 선택

보안 그룹 생성
- HTTP, SSH
- 원본주소는 어디서든지 접속 가능

5) Auto Scaling 그룹 생성

Auto Scaling 이름 및 시작 템플릿 지정(좀 전에 만든 템플릿)

VPC(default 선택) 및 가용영역, 서브넷 선택
- 스케일링을 어디까지 할 것인지 정하는 것
- 가용성에 영향주는 요소
- 여기서는 4개 모두 선택

새 로드 밸런서에 연결(생성)
- 웹이기 때문에 Application Load Balancer
- 로드 밸런서 체계 : Internet-facing
  - Internal : 외부에 노출되지 않는 로드밸런서
  - Internet-facing : 인터넷 연결용, 인터넷에 연결되어있는
- 대상 그룹 생성 : 일반적으로 로드 밸런서의 백엔드
- CloudWatch를 통해 모니터링하는 것이 좋음

그룹 크기 선택
- 원하는 용량(desire)는 일반적으로 최소용량과 최대용량의 중간값 또는 최솟값
- 최소 용량 : Scale-In
- 최대 용량 : Scale-Up

조정 정책
- 동적 조정은 조건에 따라 자동으로 스케일링 되는 것이고, 없음은 사용자가 수동으로 스케일링
  - 동적 세팅이 일반적
- 대상값 : threshold
  - 여기서는 지표가 CPU, 대상값이 50으로 'CPU의 평균 사용률이 50%를 넘어가면'을 의미
  - 일반적으로 50~70으로 지정
- 인스턴스 요구 사항
  - 대상값에 도달했을 때 바로 스케일링 할 것인지, 워밍업(유예시간)을 둘 것인지
  - 여기에서 300으로 지정하면, '300초 동안 CPU평균 사용률이 50%를 넘어가면' , '300초 동안 CPU 평균 사용률이 50%이상을 유지하면' 스케일링(조정) 함
  - 0으로 지정하면 50%를 넘어가는 순간 바로 스케일링
  - 워밍업 시간이 낮을 수록 좋아 보일 수 있으나, 스케일링이 반복적으로 일어나서 오히려 성능이 저하될 수 있으므로, 어느정도 워밍업 시간을 주는 것이 좋음

알림 설정은 하지 않음
[Auto Scaling 그룹 생성]

6) 생성 결과 확인

Auto Scaling 그룹, 로드밸런서, 대상 그룹, 인스턴스 등이 생성된 것을 확인할 수 있음

7) 오토 스케일링 작동확인을 위해 인스턴스에 부하 주기

Windows 터미널에서 인스턴스 접속

PS C:\Users\USER> ssh ec2-user@[인스턴스 IP주소]

현재 CPU 사용률이 매우 낮음

스케일링 작동을 확인하기 위해 부하 주기

[ec2-user@ip-172-31-0-125 ~]$ sha256sum /dev/zero

인스턴스의 개수가 자동으로 늘어났으면 성공!
시간이 지난 후에도 CPU 사용률이 일정 수준이상을 유지해서 인스턴스가 1개 더 생성되는 것을 확인할 수 있음

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✔️ Amazon Auto Scaling

✔️ Auto Scaling과 Load Balancer 실습

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