클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술인 Auto Scaling은 시스템이 경험하는 현재 수요나 부하에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하는 것을 의미합니다. 이 방법은 서버 팜 또는 풀 관리에 유연성과 효율성을 제공하고 변동하는 사용자 요구에 따라 활성 서버 수를 자동으로 조정하도록 설계되었습니다. 이를 통해 Auto Scaling은 활용도가 낮은 리소스와 관련된 불필요한 비용을 발생시키지 않고 애플리케이션이 최적의 성능 수준을 유지하도록 보장합니다.
Auto Scaling의 주요 목표는 리소스(예: 서버 또는 컴퓨팅 성능) 공급을 실시간 수요와 일치시키는 것입니다. 이 프로세스는 사용자 수와 애플리케이션 사용 강도가 빠르게 변할 수 있는 가변적인 워크로드를 경험하는 애플리케이션에 매우 중요합니다. Auto Scaling은 사용량이 많은 시간대에 리소스를 확장하여 수요 증가를 처리하고, 조용한 기간에는 리소스를 절약하고 비용을 줄이기 위해 축소하는 솔루션을 제공합니다.
Auto Scaling은 클라우드 컴퓨팅의 또 다른 기본 개념인 로드 밸런싱과 밀접한 관련이 있습니다. 로드 밸런싱에는 네트워크 또는 애플리케이션 트래픽을 여러 서버에 분산하여 단일 서버가 과부하되지 않도록 하고 고가용성과 안정성을 유지하는 작업이 포함됩니다. Auto Scaling의 맥락에서 로드 밸런싱 용량은 확장 시기와 방법을 결정하는 주요 지표 역할을 하는 경우가 많습니다. 서버의 로드가 증가함에 따라 로드 밸런서는 점점 더 많은 수의 서버에 트래픽을 분산시킵니다. 반대로 부하가 감소하면 서버 수가 줄어듭니다.
자동 크기 조정 결정을 알리는 다른 지표로는 클라우드 모니터링 지표와 CPU 사용률이 있습니다. 클라우드 모니터링 도구는 애플리케이션 및 서버 성능의 다양한 측면에 대한 통찰력을 제공하며, CPU 사용률 지표는 얼마나 많은 컴퓨팅 성능이 사용되고 있는지를 나타냅니다. 자동 확장 알고리즘은 이러한 지표를 분석하여 리소스 확장 또는 축소에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
Auto Scaling은 과잉 프로비저닝을 방지하여 비용 효율성을 높이고, 일관된 애플리케이션 성능을 유지하며, 지연 시간 그리고 가동 중지 시간. 클라우드 서비스의 필수 구성 요소로, 조직이 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 인프라 유연하고 대응적인 방식으로 변화하는 요구 사항과 작업 부하에 빠르게 적응합니다.