가상 머신 확장 집합편집자 확인

가상 머신 확장 집합은 Microsoft Azure에서 제공하는 컴퓨팅 리소스 관리 기능이다. 이 서비스를 사용하면 동일한 구성의 가상 머신 인스턴스를 하나의 집합으로 그룹화하여 배포하고 관리할 수 있다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 애플리케이션의 가용성과 확장성을 쉽게 구현할 수 있도록 설계되었다.

주요 용도는 고가용성 및 확장성이 요구되는 애플리케이션 배포, 자동 크기 조정, 대규모 배치 작업 및 고성능 컴퓨팅, 그리고 컨테이너화된 워크로드 실행 등이다. 이를 통해 사용자는 단일 엔터티처럼 집합 내 모든 인스턴스를 관리할 수 있어 운영 효율성을 높일 수 있다.

가상 머신 확장 집합은 인프라 자동화와 부하 분산을 핵심 개념으로 삼고 있으며, 애플리케이션의 수요 변화에 따라 인스턴스 수를 자동으로 증가시키거나 감소시키는 오토스케일링 기능을 기본적으로 지원한다. 이는 개발 및 운영 팀이 수동 개입 없이도 변하는 트래픽에 대응할 수 있게 해준다.

가상 머신 확장 집합의 주요 특징은 고가용성, 자동화된 확장성, 그리고 통합된 관리 편의성에 있다. 이 서비스는 동일한 구성의 가상 머신 인스턴스들을 하나의 논리적 그룹으로 묶어, 애플리케이션의 내결함성을 높이고 수요에 따라 컴퓨팅 용량을 자동으로 조정할 수 있게 한다. 이를 통해 웹 애플리케이션, 마이크로서비스, 대규모 병렬 처리 작업 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 워크로드에 적합한 인프라를 제공한다.

가상 머신 확장 집합은 자동 크기 조정 규칙을 설정하여 CPU 사용률, 네트워크 트래픽, 사용자 지정 메트릭 등의 조건에 따라 인스턴스 수를 동적으로 늘리거나 줄일 수 있다. 이는 트래픽이 급증하는 시간대에 성능을 유지하고, 유휴 시간에는 비용을 절감하는 데 핵심적인 기능이다. 또한, 집합 내 인스턴스들은 Azure Load Balancer 또는 Application Gateway와 자동으로 통합되어 들어오는 트래픽을 인스턴스들에 고르게 분산시킨다.

관리 측면에서 사용자는 단일 엔터티로 전체 인스턴스 그룹에 대한 운영 체제 이미지, 확장 스크립트, 저장소 디스크 구성을 중앙에서 정의하고 배포할 수 있다. 이는 인프라 자동화와 일관된 환경 구축을 가능하게 한다. 집합은 가용성 영역 또는 가용성 집합에 걸쳐 배포될 수 있어, 하드웨어 장애나 데이터 센터 전체의 문제로부터 애플리케이션을 보호하는 고가용성 아키텍처를 구성하는 데 기여한다.

또한, 가상 머신 확장 집합은 컨테이너 오케스트레이션 도구와의 통합을 지원하여 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 플랫폼으로도 활용된다. 대규모 배치 작업이나 고성능 컴퓨팅 시나리오에서도 표준화된 가상 머신 인스턴스를 빠르게 프로비저닝하고 작업 완료 후 자동으로 해제하는 데 유용하게 사용된다.

가상 머신 확장 집합의 작동 원리는 크게 자동화된 배포, 중앙 집중식 관리, 그리고 핵심 기능인 자동 크기 조정으로 구분할 수 있다.

먼저, 사용자는 하나의 가상 머신 이미지와 원하는 인스턴스 수, 네트워크 및 스토리지 구성 등을 정의한 템플릿을 통해 확장 집합을 생성한다. 이 템플릿을 기반으로 Azure 플랫폼은 정의된 수의 동일한 가상 머신 인스턴스를 자동으로 프로비저닝하고 배포한다. 모든 인스턴스는 동일한 운영 체제 이미지와 애플리케이션 구성을 공유하며, 하나의 논리적 단위로 관리된다. 이렇게 생성된 인스턴스 그룹은 부하 분산 장치나 애플리케이션 게이트웨이와 같은 서비스에 쉽게 통합되어 외부 트래픽을 자동으로 분산받을 수 있다.

가상 머신 확장 집합의 가장 중요한 작동 메커니즘은 사전 정의된 메트릭과 규칙에 기반한 자동 크기 조정이다. 사용자는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 애플리케이션 요청 큐 길이 등의 성능 메트릭을 모니터링하고, 임계값을 초과하거나 미달할 경우 인스턴스 수를 자동으로 증가시키거나 감소시키는 규칙을 설정할 수 있다. 예를 들어, 웹 애플리케이션의 평균 CPU 사용률이 70%를 10분간 초과하면 인스턴스를 2개 추가하고, 30% 미만으로 떨어지면 인스턴스를 1개 제거하는 방식으로 작동한다. 이 과정은 완전히 자동화되어 애플리케이션의 부하 변화에 탄력적으로 대응하며, 고가용성과 비용 효율성을 동시에 달성하도록 한다.

또한, 확장 집합은 인스턴스의 상태를 지속적으로 모니터링한다. 상태 프로브를 통해 비정상 인스턴스를 감지하면, 해당 인스턴스를 자동으로 제거하고 정상적인 새 인스턴스를 생성하여 집합의 총 인스턴스 수를 유지한다. 이러한 자동 복구 메커니즘은 고가용성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 한다. 모든 이러한 운영은 Azure Portal, Azure CLI, PowerShell 스크립트 또는 Azure Resource Manager 템플릿을 통해 중앙에서 관리 및 오케스트레이션된다.

가상 머신 확장 집합의 구성 요소는 크게 확장 집합 자체를 정의하는 템플릿과, 실제로 실행되는 가상 머신 인스턴스, 그리고 이들을 관리하는 오케스트레이션 계층으로 나눌 수 있다. 확장 집합의 핵심은 Azure Resource Manager 템플릿, PowerShell 스크립트, Azure CLI 명령 또는 포털을 통해 정의되는 구성 모델이다. 이 모델에는 사용할 가상 머신 이미지(마켓플레이스 이미지 또는 사용자 지정 이미지), 인스턴스의 크기(vCPU 및 메모리), 용량(초기 인스턴스 수), 그리고 연결될 가상 네트워크 및 저장소 계정 등의 인프라 속성이 포함된다.

실제 컴퓨팅 리소스는 확장 집합 모델을 기반으로 생성되는 동일한 가상 머신 인스턴스들이다. 이 인스턴스들은 확장 집합의 일부로 자동 배포되며, 집합의 구성에 따라 동일한 애플리케이션 및 구성을 공유한다. 인스턴스들은 하나 이상의 가용성 영역에 분산 배치되거나 단일 데이터 센터 내의 장애 도메인과 업데이트 도메인에 걸쳐 분산되어 고가용성을 보장한다.

확장 집합의 운영을 관리하는 오케스트레이션 계층은 Azure 플랫폼에 내장되어 있다. 이 계층은 자동 크기 조정 규칙에 따른 인스턴스 수의 증가 또는 감소, 상태 프로브를 통한 비정상 인스턴스 감지 및 교체, 그리고 운영 체제 업데이트나 이미지 변경 시의 롤링 업그레이드와 같은 라이프사이클 작업을 자동으로 처리한다. 또한 확장 집합은 애플리케이션 상태 모니터링을 위해 Azure Application Insights나 사용자 지정 상태 확장과 같은 도구와 통합될 수 있다.

가상 머신 확장 집합의 배포는 주로 Microsoft Azure 포털, Azure CLI, Azure PowerShell 또는 인프라 자동화 도구인 Terraform과 Ansible을 통해 이루어진다. 배포 시에는 운영 체제 이미지, 가상 머신 인스턴스의 사양, 초기 인스턴스 수, 가상 네트워크 구성, 그리고 자동 크기 조정 규칙 등을 정의하는 템플릿을 사용한다. 이 템플릿 기반 배포 방식을 통해 동일한 구성의 인스턴스 군을 신속하고 일관되게 생성할 수 있다.

관리 측면에서 가상 머신 확장 집합은 집합 단위로 인스턴스를 관리하는 방식을 제공한다. 운영자는 개별 가상 머신을 직접 관리하기보다는 확장 집합 자체를 하나의 리소스로 취급하여 업데이트를 수행한다. 예를 들어, 운영 체제 이미지의 업그레이드나 응용 프로그램의 재배포는 확장 집합의 모델을 수정하고, 새로운 모델을 기반으로 인스턴스를 자동으로 롤링 업데이트하는 방식으로 진행된다. 이는 대규모 인스턴스에 대한 패치 및 업데이트 관리의 복잡성을 크게 줄여준다.

확장 집합의 핵심 관리 기능 중 하나는 부하에 따른 인스턴스 수의 자동 조절이다. 사전에 정의된 메트릭(예: CPU 사용률, 메모리 사용량, 애플리케이션 요청 큐 길이)과 임계값을 기준으로 자동 크기 조정 규칙이 트리거되어 인스턴스를 추가하거나 제거한다. 또한, 상태 프로브를 설정하여 비정상 인스턴스를 자동으로 감지하고 교체할 수 있어, 애플리케이션의 고가용성을 유지하는 데 기여한다. 이러한 관리 작업들은 대부분 Azure Monitor 및 관련 서비스를 통해 모니터링되고 제어된다.

가상 머신 확장 집합은 확장성과 가용성이 요구되는 다양한 클라우드 애플리케이션 시나리오에 적합하다. 가장 대표적인 사용 사례는 웹 프론트엔드, API 게이트웨이, 마이크로서비스와 같은 스테이트리스 애플리케이션의 배포이다. 이러한 애플리케이션은 사용자 트래픽의 변동에 따라 인스턴스 수를 자동으로 늘리거나 줄이는 자동 크기 조정 기능을 통해 효율적으로 운영될 수 있으며, 부하 분산 장치와 결합되어 트래픽을 인스턴스들에 고르게 분배함으로써 고가용성을 보장한다.

또한 대규모 배치 작업 및 고성능 컴퓨팅 작업에도 널리 활용된다. 영상 렌더링, 금융 모델링, 유전자 분석과 같이 많은 수의 병렬 처리 작업을 필요로 하는 워크로드는 확장 집합을 통해 수백, 수천 개의 동일한 가상 머신 인스턴스를 빠르게 프로비저닝하여 실행할 수 있다. 작업이 완료되면 인스턴스를 자동으로 삭제하여 비용을 최적화할 수 있다는 점이 장점이다.

컨테이너화된 워크로드를 실행하는 플랫폼의 기반 인프라로도 사용된다. 확장 집합은 Azure Kubernetes Service와 같은 컨테이너 오케스트레이션 서비스의 노드 풀을 구성하는 데 사용될 수 있으며, 도커 컨테이너를 호스팅하는 에이전트 노드들을 관리하는 데 적합하다. 이를 통해 컨테이너 애플리케이션도 트래픽 부하에 따라 필요한 컴퓨팅 리소스를 탄력적으로 확장할 수 있다.

가상 머신 확장 집합은 애플리케이션의 확장성과 가용성을 높이는 데 유용한 도구이지만, 특정 사용 사례에서는 고려해야 할 제약 사항도 존재한다.

가상 머신 확장 집합의 주요 장점은 애플리케이션의 탄력적 확장성을 제공한다는 점이다. 부하에 따라 인스턴스 수를 자동으로 늘리거나 줄이는 자동 크기 조정 기능을 통해 수요 변동에 효율적으로 대응할 수 있으며, 이는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 가치 중 하나이다. 또한, 동일한 구성의 다수 가상 머신을 하나의 논리적 단위로 관리함으로써 배포, 패치 적용, 모니터링과 같은 운영 작업의 효율성을 크게 향상시킨다. 내장된 부하 분산과 고가용성 기능은 애플리케이션의 내결함성을 강화하여 서비스 중단 가능성을 줄여준다.

반면, 가상 머신 확장 집합은 몇 가지 단점을 가지고 있다. 가장 큰 제한점은 집합 내 모든 인스턴스가 동일한 VM 이미지와 구성을 공유해야 한다는 것이다. 이는 각 인스턴스가 서로 다른 소프트웨어나 설정이 필요한 이질적인 워크로드에는 적합하지 않음을 의미한다. 또한, 상태를 유지해야 하는 애플리케이션(Stateful Application)을 운영할 때는 추가적인 설계 고려가 필요하다. 확장 집합 인스턴스는 일반적으로 스테이트리스(Stateless)로 간주되며, 인스턴스가 자동으로 생성되거나 제거될 때 로컬 디스크의 데이터가 보존되지 않을 수 있기 때문이다. 따라서 데이터베이스나 파일 서버와 같은 상태 저장 서비스를 운영하려면 별도의 영구 디스크나 외부 스토리지 서비스를 활용하는 아키텍처가 필요하다.

가상 머신 확장 집합은 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체들이 각자의 플랫폼에서 제공하는 핵심 서비스 중 하나이다. Microsoft Azure에서는 이 기능을 '가상 머신 확장 집합'이라는 명칭으로 제공하며, Microsoft의 클라우드 서비스 포트폴리오에서 고가용성 및 확장성이 필요한 애플리케이션 배포를 위한 표준 솔루션으로 자리 잡고 있다.

Amazon Web Services(AWS)는 유사한 서비스로 'Amazon EC2 Auto Scaling 그룹'을 제공한다. 이 서비스는 사전 정의된 정책에 따라 EC2 인스턴스의 수를 자동으로 조정하며, 로드 밸런서와 통합되어 트래픽을 분산시킨다. Google Cloud Platform(GCP)에서는 '인스턴스 그룹'이라는 명칭으로 관리형 및 비관리형 인스턴스 그룹을 제공하여 유사한 기능을 수행한다.

IBM Cloud와 Oracle Cloud를 비롯한 다른 주요 공급자들도 각자의 인프라스트럭처 서비스 제품군 내에 동일한 개념의 자동 확장 가능한 가상 머신 그룹 관리 서비스를 포함하고 있다. 이러한 서비스들은 모두 사용자가 인프라 자동화를 통해 애플리케이션의 성능과 가용성을 유지하면서 비용을 최적화할 수 있도록 설계되었다.

• Microsoft Learn - 가상 머신 확장 집합 개요

• Microsoft Learn - Azure Virtual Machines 설명서

• Microsoft Learn - 가상 머신 확장 집합 자동 크기 조정

• Microsoft Learn - 가상 머신 확장 집합 템플릿

• Google Cloud - 인스턴스 그룹 설명서

• Amazon Web Services - Amazon EC2 Auto Scaling 설명서

• Kubernetes - 클러스터 오토스케일러

• Wikipedia - Autoscaling