오토 스케일링 그룹편집자 확인

시작 템플릿은 오토 스케일링 그룹이 새로운 인스턴스를 시작할 때 사용할 구성 정보를 담은 청사진이다. 이 템플릿에는 인스턴스의 이미지(AMI), 인스턴스 유형, 키 페어, 보안 그룹, 스토리지 구성, 그리고 사용자 데이터 스크립트와 같은 필수적인 설정이 정의되어 있다. 오토 스케일링 그룹은 확장 이벤트가 발생하면 이 템플릿을 참조하여 일관된 구성의 새 인스턴스를 자동으로 프로비저닝한다.

주요 구성 요소로는 인스턴스의 기본 사양을 결정하는 AMI ID와 인스턴스 유형, 네트워크 접근을 제어하는 보안 그룹, 블록 스토리지 볼륨 설정, 그리고 인스턴스 초기화 시 실행할 명령어를 포함할 수 있는 사용자 데이터가 있다. 일부 클라우드 제공자는 이를 시작 구성 또는 시작 템플릿이라는 이름으로 제공하며, 후자는 더 많은 최신 기능과 버전 관리를 지원한다.

시작 템플릿을 올바르게 구성하는 것은 시스템의 안정성과 보안에 매우 중요하다. 잘못된 AMI 지정이나 부적절한 보안 그룹 설정은 확장 시 비정상적인 인스턴스가 생성되거나 보안 취약점을 초래할 수 있다. 따라서 템플릿은 애플리케이션의 요구사항과 운영 체제의 최신 보안 패치가 반영된 상태로 유지되어야 한다.

최소 용량, 최대 용량, 원하는 용량은 오토 스케일링 그룹의 규모를 정의하는 세 가지 핵심적인 수치이다. 이 값들은 그룹이 유지해야 할 인스턴스 수의 하한과 상한, 그리고 평소 목표로 삼는 수준을 결정한다. 최소 용량은 그룹이 절대로 유지해야 할 최소한의 인스턴스 수를 의미하며, 이는 기본적인 서비스 가용성을 보장하기 위한 안전 장치 역할을 한다. 최대 용량은 그룹이 확장할 수 있는 절대적인 상한선으로, 예상치 못한 트래픽 급증 시에도 비용이나 리소스 초과를 방지한다. 원하는 용량은 그룹이 평상시에 유지하도록 설정된 이상적인 인스턴스 수로, 초기 설정 값이며 확장 또는 축소 활동의 기준점이 된다.

이 세 가지 값은 서로 연동되어 작동한다. 예를 들어, 단계 조정 확장 정책에 의해 확장이 트리거되면, 그룹은 원하는 용량을 증가시킨다. 이후 그룹은 새로운 원하는 용량을 달성하기 위해 인스턴스를 추가로 시작한다. 반대로 부하가 감소하면 원하는 용량이 감소하고, 초과된 인스턴스들이 종료 절차에 들어간다. 모든 확장 및 축소 활동은 설정된 최소 용량과 최대 용량의 범위 내에서만 이루어진다. 즉, 원하는 용량이 최대 용량을 초과하도록 조정되더라도, 실제 인스턴스 수는 최대 용량을 넘지 않는다.

이러한 용량 설정은 비용 최적화와 가용성 사이의 균형을 맞추는 데 필수적이다. 최소 용량을 너무 낮게 설정하면 갑작스러운 트래픽 증가 시 응답 지연이나 장애가 발생할 수 있다. 반대로 최대 용량을 지나치게 높게 설정하면 예상 외의 확장으로 인해 과도한 비용이 발생할 위험이 있다. 원하는 용량은 일반적으로 예상 평균 부하에 맞춰 설정하며, 대상 추적 확장 정책을 사용할 경우 지표 대상값에 따라 이 값이 동적으로 조정된다.

확장 정책은 오토 스케일링 그룹이 언제, 얼마나 많은 인스턴스를 추가하거나 제거할지 결정하는 규칙 집합이다. 이 정책은 사전에 정의된 조건과 임계값에 따라 자동으로 용량을 조정하는 메커니즘을 제공한다. 정책은 일반적으로 클라우드 모니터링 서비스에서 수집하는 지표(예: CPU 사용률, 네트워크 입출력, 애플리케이션 요청 수)를 기반으로 트리거된다.

주요 정책 유형은 다음과 같다. 대상 추적 확장은 특정 지표(예: 평균 CPU 사용률 70%)를 목표값으로 유지하도록 설계된다. 시스템이 목표값을 벗어나면 이를 맞추기 위해 필요한 만큼 인스턴스를 자동으로 추가하거나 제거한다. 단계 조정 확장은 지표 값이 특정 임계값을 넘어설 때 미리 정의된 단계별 조정 작업을 수행한다. 예를 들어, CPU 사용률이 80%를 초과하면 2개의 인스턴스를 추가하고, 90%를 초과하면 추가로 4개의 인스턴스를 더 추가하는 방식이다. 예약된 확장은 예측 가능한 트래픽 패턴에 대응하여 특정 날짜와 시간에 용량을 미리 조정한다.

정책을 구성할 때는 확장 활동의 민감도와 속도를 제어하는 매개변수를 설정하는 것이 중요하다. 여기에는 임계값 평가를 위한 데이터 포인트 수집 기간, 임계값 초과 후 대기 시간, 한 번의 확장 활동으로 추가 또는 제거할 수 있는 인스턴스의 최대 수 등이 포함된다. 이러한 설정을 통해 너무 잦은 확장/축소로 인한 불안정성을 방지하고, 애플리케이션 부하 변화에 신속하게 대응할 수 있는 균형을 찾는다.

대상 추적 확장은 오토 스케일링 그룹이 사용자가 지정한 단일 목표 값을 지속적으로 유지하도록 설계된 확장 정책입니다. 이 방식은 CPU 사용률, 네트워크 입출력, 애플리케이션 요청 수와 같은 주요 클라우드 모니터링 지표를 기반으로 작동합니다. 사용자는 원하는 목표 값(예: 평균 CPU 사용률 70%)을 설정하면, 오토 스케일링 그룹이 자동으로 해당 목표를 달성하는 데 필요한 인스턴스 수를 계산하고 조정합니다.

이 정책의 작동 원리는 다음과 같습니다. 오토 스케일링 그룹은 클라우드워치와 같은 모니터링 서비스를 통해 지표 데이터를 수집하고, 현재 집계된 지표 값(예: 현재 그룹의 평균 CPU 사용률 85%)을 사용자가 설정한 목표 값(70%)과 비교합니다. 목표 값을 초과하면 용량을 확장하고, 목표 값보다 낮으면 용량을 축소하는 스케일 인 결정을 내립니다. 이 과정은 지표의 변화에 따라 지속적으로 반복됩니다.

대상 추적 확장을 구성할 때는 몇 가지 중요한 매개변수를 설정해야 합니다.

이 정책의 주요 장점은 관리의 단순성에 있습니다. 사용자는 복잡한 임계값과 조정 크기를 정의할 필요 없이 "어떤 지표를 얼마나 유지할 것인가"라는 하나의 질문에만 답하면 됩니다. 또한, 지표가 목표 값에 근접할 때까지 빠르게 확장하고, 이후에는 점진적으로 조정하는 방식으로 과도한 확장을 방지하는 특징이 있습니다.

단계 조정 확장은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 오토 스케일링 그룹이 미리 정의된 임계값과 조정 단계에 따라 인스턴스 수를 변경하는 방식이다. 이 정책은 사용자가 하나 이상의 클라우드워치 지표(예: CPU 사용률, 네트워크 입출력)에 대해 경보를 생성하고, 그 경보가 발생했을 때 실행할 조정 단계를 명시적으로 설정하는 방식으로 작동한다. 각 조정 단계는 특정 임계값 범위를 벗어난 정도에 따라 추가하거나 제거할 인스턴스 수를 지정한다.

이 방식의 핵심은 임계값을 기준으로 한 '단계'별 조치를 정의하는 것이다. 예를 들어, CPU 사용률이 70%를 초과하면 인스턴스를 2개 추가하고, 85%를 초과하면 추가로 3개를 더 추가하는 식으로 구성할 수 있다. 반대로 CPU 사용률이 30% 미만으로 떨어지면 인스턴스를 1개 제거하고, 15% 미만이 되면 추가로 2개를 더 제거하는 정책을 설정할 수 있다. 이러한 다단계 구성은 부하 변동 패턴이 복잡할 때 세밀하게 대응할 수 있게 해준다.

단계 조정 확장은 대상 추적 확장에 비해 사용자가 조정 논리에 대한 세부적인 제어권을 가지지만, 그만큼 구성과 튜닝에 더 많은 주의가 필요하다. 부하 패턴을 충분히 분석하지 않고 임계값과 조정 크기를 설정하면 불필요한 확장/축소가 빈번히 발생하거나 반응이 지연될 수 있다. 따라서 애플리케이션의 부하 특성과 성능 목표를 잘 이해한 상태에서 정책을 설계하고, 지속적인 모니터링을 통해 조정 단계를 최적화하는 과정이 필수적이다.

예약된 확장은 오토 스케일링 그룹의 용량을 미리 정의된 일정에 따라 변경하는 정책 유형이다. 이 방식은 반복적이거나 예측 가능한 트래픽 패턴에 대응하기 위해 설계되었다. 예를 들어, 업무 시간 동안에는 높은 용량을 유지하고 야간이나 주말에는 용량을 줄이는 패턴에 적합하다.

구성은 일반적으로 특정 날짜와 시간, 그리고 그 시점에 설정할 새로운 최소, 최대, 원하는 용량 값을 지정하는 방식으로 이루어진다. 일정은 일회성 작업이나 반복 작업으로 설정할 수 있다. 주요 클라우드 제공자들은 크론 표현식과 유사한 스케줄링 구문을 사용하여 복잡한 반복 일정을 정의할 수 있도록 지원한다[1].

이 정책의 주요 장점은 트래픽 증가가 시작되기 전에 미리 인스턴스를 준비시켜 애플리케이션의 응답성을 보장할 수 있다는 점이다. 또한, 사용량이 낮은 시간대에 자원을 자동으로 축소하여 비용 최적화를 달성할 수 있다. 그러나 예상치 못한 트래픽 급증이나 감소에는 대응하지 못하므로, 대상 추적 확장이나 단계 조정 확장과 같은 동적 확장 정책과 함께 사용하는 것이 일반적이다.

예약된 확장은 예측 가능한 부하 패턴을 효율적으로 관리하는 강력한 도구이지만, 동적인 변화까지 포괄하려면 다른 확장 메커니즘과의 조합이 필수적이다.

오토 스케일링 그룹의 헬스 체크 설정은 그룹 내 인스턴스의 상태를 지속적으로 모니터링하고 비정상 인스턴스를 자동으로 교체하는 핵심 메커니즘이다. 이 설정은 일반적으로 EC2 상태 검사와 ELB 상태 검사 두 가지 주요 유형으로 구성된다. EC2 상태 검사는 인스턴스의 물리적 호스트 수준의 문제를 감지하는 반면, ELB 상태 검사는 애플리케이션 레벨의 응답성과 가용성을 확인한다. 관리자는 이러한 검사 유형을 조합하거나 선택적으로 활성화하여 인스턴스의 정상 작동 여부를 판단하는 기준을 정의한다.

헬스 체크의 구성은 애플리케이션의 특성과 요구되는 가용성 수준에 따라 세밀하게 조정해야 한다. 예를 들어, 웹 서버의 경우 ELB 상태 검사를 필수적으로 사용하여 HTTP/HTTPS 응답 코드를 확인하는 것이 일반적이다. 검사 간격, 정상 임계값, 비정상 임계값 등의 파라미터를 설정할 수 있으며, 이는 인스턴스가 '비정상'으로 선언되기 전까지의 실패 허용 횟수와 대기 시간을 결정한다. 지나치게 민감한 설정은 불필요한 인스턴스 재생성을 초래할 수 있고, 너무 느슨한 설정은 실제 장애를 감지하지 못할 위험이 있다.

이러한 헬스 체크 메커니즘은 오토 스케일링 그룹이 비정상 인스턴스를 자동으로 종료하고, 시작 템플릿에 정의된 설정에 따라 새로운 인스턴스를 시작하도록 한다. 이를 통해 사용자 요청을 처리하지 못하는 장애 인스턴스로 인한 서비스 저하를 최소화하고, 정의된 원하는 용량 수준을 유지하는 데 기여한다. 효과적인 헬스 체크 설정은 시스템의 자가 치유 능력과 전반적인 내결함성을 보장하는 기반이 된다.

인스턴스 종료 정책은 오토 스케일링 그룹이 축소(scale-in) 작업을 수행할 때, 그룹 내 여러 인스턴스 중 어떤 인스턴스를 먼저 종료할지 결정하는 규칙 집합이다. 이 정책은 애플리케이션의 가용성과 내결함성을 유지하면서 불필요한 인스턴스를 제거하는 데 중요한 역할을 한다.

기본적으로 종료 정책은 애플리케이션에 미치는 영향을 최소화하는 방향으로 설계된다. 일반적인 우선순위는 다음과 같다.

1. 가장 오래된 시작 템플릿 또는 구성을 사용하는 인스턴스

2. 가장 가까운 다음 청구 시간에 도달하는 인스턴스(스팟 인스턴스의 경우)

3. 로드 밸런서의 헬스 체크에 실패한 인스턴스

4. 오토 스케일링 그룹 메트릭과 가장 근접한 인스턴스

5. 가장 오래 실행된 인스턴스

사용자는 필요에 따라 이 우선순위를 변경할 수 있다. 주요 클라우드 제공자는 다음과 같은 사전 정의된 정책 옵션을 제공한다.

애플리케이션의 특성에 맞는 정책 선택이 중요하다. 예를 들어, 지속적인 배포와 롤링 업데이트를 수행하는 환경에서는 가장 오래된 인스턴스를 먼저 제거하는 정책이 유용할 수 있다. 반면, 특정 가용 영역에 인스턴스를 균등하게 유지해야 하는 경우 할당 전략 정책을 사용하여 영역 간 불균형을 최소화할 수 있다.

다중 가용 영역 배치는 오토 스케일링 그룹이 여러 가용 영역에 걸쳐 인스턴스를 분산 배치하도록 구성하는 것을 의미한다. 이는 단일 데이터 센터의 장애로부터 애플리케이션을 보호하기 위한 핵심 고가용성 전략이다. 하나의 가용 영역에 물리적 문제(예: 전원 장애, 네트워크 중단)가 발생하더라도, 다른 가용 영역에 배치된 인스턴스가 서비스를 계속 제공하여 애플리케이션의 내결함성을 크게 향상시킨다.

구성 시, 오토 스케일링 그룹을 생성할 때 두 개 이상의 가용 영역을 지정한다. 그룹은 새 인스턴스를 시작할 때 지정된 모든 가용 영역에 걸쳐 인스턴스를 균등하게 분산하려고 시도한다. 확장 정책에 의해 인스턴스가 추가되거나 제거될 때도 이 다중 영역 배치 균형은 유지된다. 주요 클라우드 제공자는 이 기능을 기본적으로 지원하며, 사용자는 필요에 따라 각 가용 영역별로 원하는 인스턴스 수의 가중치를 다르게 설정할 수도 있다[2].

다중 가용 영역 배치를 효과적으로 운영하기 위해서는 몇 가지 설계 고려사항이 필요하다. 먼저, 애플리케이션의 상태 정보가 인스턴스 로컬 저장소에 의존하지 않아야 한다. 모든 인스턴스가 공유 스토리지나 외부 데이터베이스를 통해 동일한 데이터에 접근할 수 있도록 설계되어야, 어떤 가용 영역의 인스턴스로 트래픽이 전환되어도 일관된 서비스가 가능하다. 또한, 로드 밸런서와 연동하여 트래픽을 모든 가용 영역의 정상 인스턴스로 자동 분산시키는 구성이 필수적이다.

오토 스케일링 그룹의 비용 최적화는 애플리케이션의 수요 변동에 맞춰 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정함으로써 불필요한 비용을 절감하는 핵심 이점이다. 이는 항상 최대 부하를 감당할 수 있는 고정된 규모의 인프라를 유지하는 전통적인 방식과 대비된다. 사용량이 적은 시간대에는 인스턴스 수를 최소 용량으로 줄여 유휴 리소스에 대한 비용을 지불하지 않는다. 반대로 트래픽이 급증할 때는 자동으로 인스턴스를 추가하여 성능을 유지하지만, 피크 시간이 지나면 다시 규모를 축소한다. 이렇게 수요에 반응하는 탄력적인 운영은 종량제 클라우드 모델의 장점을 극대화한다.

비용 절감은 주로 확장 정책의 정교한 설정을 통해 달성된다. 대상 추적 확장 정책을 사용하면 CPU 사용률이나 네트워크 입출력 같은 지표를 목표 값으로 설정하여, 리소스가 과도하게 또는 과소하게 프로비저닝되는 상황을 방지한다. 단계 조정 확장은 지표 값의 변화 폭에 따라 다른 규모의 확장 동작을 정의하여, 사소한 변동에는 민감하게 반응하지 않으면서도 큰 부하에는 강력하게 대응하는 방식으로 비용 효율성을 높인다. 또한 예약된 확장을 통해 출퇴근 시간이나 정기 프로모션과 같이 예측 가능한 수요 변화에 미리 대응할 수 있어, 반응형 확장만으로 발생할 수 있는 지연이나 불필요한 확장 사이클을 줄인다.

효과적인 비용 최적화를 위해서는 지속적인 모니터링과 분석이 필수적이다. CloudWatch, Azure Monitor, Cloud Monitoring 같은 도구를 통해 확장 활동 로그와 비용 보고서를 검토한다. 이를 통해 확장 정책이 너무 공격적이거나 보수적으로 설정되어 불필요한 인스턴스 시작/종료를 반복하는지, 혹은 목표 지표 값이 실제 비용 효율성을 반영하는지 확인하고 정책을 지속적으로 튜닝해야 한다.

오토 스케일링 그룹은 애플리케이션의 가용성을 자동으로 유지하고 내결함성을 향상시키는 핵심 메커니즘을 제공한다. 이는 정해진 최소 인스턴스 수를 항상 유지하는 기본 기능에서 시작된다. 만약 그룹 내 한 인스턴스가 헬스 체크에 실패하거나 의도치 않게 종료되면, 오토 스케일링 그룹은 즉시 새로운 인스턴스를 시작하여 설정된 용량을 복구한다. 이 자동 교체 프로세스는 단일 인스턴스 장애가 전체 서비스 중단으로 이어지는 것을 방지한다.

더 나아가, 다중 가용 영역에 인스턴스를 분산 배치하는 기능은 가용성 향상에 결정적이다. 오토 스케일링 그룹은 여러 물리적 데이터 센터에 걸쳐 워크로드를 균등하게 분배하도록 구성할 수 있다. 특정 가용 영역에 장애가 발생하더라도, 다른 영역의 인스턴스들이 서비스를 계속 제공하며, 그룹은 영향을 받은 영역의 손실된 용량을 정상 영역에서 보상할 수 있다. 이는 지역 단위 장애에 대한 복원력을 제공한다.

부하 증가에 대응한 확장뿐만 아니라, 예측 가능한 트래픽 패턴에 선제적으로 대응하는 예약된 확장 정책도 가용성 보장에 기여한다. 예를 들어, 정기적인 유지보수 시간이나 매주 월요일 아침의 출근 시간 트래픽 폭발을 예상하여, 해당 시간대에 필요한 용량을 미리 확보할 수 있다. 이를 통해 트래픽 급증으로 인한 성능 저하나 서비스 불능 상태를 사전에 방지한다.

오토 스케일링 그룹은 운영 팀의 수동 개입을 크게 줄여 운영 효율성을 향상시킨다. 인스턴스의 프로비저닝, 구성, 배포, 상태 관리 및 종료를 자동화함으로써 반복적이고 시간 소모적인 작업 부담을 덜어준다. 이는 인프라 관리에 소요되는 인력과 시간을 절약하여 팀이 애플리케이션 개발 및 비즈니스 가치 창출과 같은 고부가가치 작업에 집중할 수 있게 한다.

운영 프로세스의 표준화와 일관성을 보장한다는 점도 중요한 이점이다. 모든 새 인스턴스는 사전 정의된 시작 템플릿 또는 구성에 따라 동일한 방식으로 시작된다. 이는 구성 드리프트를 방지하고, 환경 간의 차이로 인한 문제를 최소화하며, 배포의 예측 가능성과 신뢰성을 높인다.

아래 표는 오토 스케일링 그룹이 자동화하여 운영 효율성을 개선하는 주요 작업 영역을 보여준다.

결과적으로, 시스템은 사전 정의된 정책과 임계값에 따라 스스로 관리되므로 운영 오류 가능성이 줄어들고, 24시간 내내 지속적인 서비스 운영이 가능해진다. 이는 특히 급격한 트래픽 변화나 비상시에 빠르고 정확한 대응을 보장한다.

AWS의 오토 스케일링 그룹(Auto Scaling Group, ASG)은 Amazon EC2 인스턴스의 집합을 관리하고 자동으로 확장 또는 축소하는 핵심 서비스이다. 이 서비스는 애플리케이션의 부하 변화에 따라 인스턴스 수를 동적으로 조정하여 가용성을 유지하고 비용을 최적화한다. ASG는 AWS 클라우드 환경에서 탄력적 컴퓨팅을 구현하는 기본 구성 요소로 널리 사용된다.

ASG의 구성은 시작 템플릿(Launch Template) 또는 시작 구성(Launch Configuration), 최소/최대/원하는 용량 설정, 그리고 하나 이상의 확장 정책(Scaling Policy)을 통해 이루어진다. 시작 템플릿은 ASG가 새 인스턴스를 시작할 때 사용할 AMI, 인스턴스 유형, 보안 그룹, 스토리지 등을 정의한다. 확장 정책은 CloudWatch 지표(예: CPU 사용률, 네트워크 인, ALB 요청 수 등)를 기반으로 인스턴스 수를 조정하는 규칙을 지정한다.

주요 확장 정책 유형으로는 대상 추적 확장(Target Tracking), 단계 조정 확장(Step Scaling), 예약된 확장(Scheduled Scaling)을 지원한다. 특히 대상 추적 확장은 사용자가 지정한 목표 값(예: 평균 CPU 사용률 40%)을 유지하도록 ASG를 자동으로 조정하여 설정과 관리가 간편하다. ASG는 또한 다중 가용 영역(Multi-AZ)에 인스턴스를 분산 배치할 수 있어 내결함성을 높이며, 헬스 체크를 통해 비정상 인스턴스를 자동으로 교체한다.

ASG는 Elastic Load Balancing(ELB)과 통합되어 확장된 인스턴스를 로드 밸런서에 자동으로 등록하며, Amazon CloudWatch와의 긴밀한 연동을 통해 모니터링과 알림을 제공한다. 수명 주기 후크(Lifecycle Hook)를 사용하면 인스턴스가 시작되거나 종료될 때 사용자 지정 작업을 수행할 수 있다.

Azure Virtual Machine Scale Sets(VMSS)는 Microsoft Azure에서 제공하는 오토 스케일링 그룹 서비스이다. 이 서비스를 통해 사용자는 동일한 구성의 가상 머신 인스턴스 그룹을 생성, 관리, 자동 확장할 수 있다. VMSS는 애플리케이션 부하를 처리하고 가용성을 높이기 위해 인스턴스 수를 자동으로 늘리거나 줄이는 기능을 제공한다. 주로 대규모 서비스, 배치 작업, 그리고 컨테이너 워크로드를 호스팅하는 데 사용된다.

VMSS의 주요 구성 요소와 특징은 다음과 같다.

VMSS는 Azure CLI, Azure PowerShell, Azure Portal, 또는 ARM 템플릿을 통해 배포하고 관리한다. '균일' 오케스트레이션 모드는 높은 수준의 일관성과 자동화를 제공하며, '유연' 모드는 개별 인스턴스에 대한 더 세밀한 제어와 다양한 VM SKU 혼합 사용을 가능하게 한다[4]. 또한 Azure Autoscale 설정을 통해 예약된 확장이나 메트릭 기반 확장을 쉽게 구성할 수 있다.

Google Cloud의 Managed Instance Groups는 오토 스케일링 그룹과 유사한 기능을 제공하는 관리형 서비스이다. 단일 가상 머신 인스턴스 템플릿을 기반으로 동일한 인스턴스 그룹을 생성하고 자동으로 확장 또는 축소한다. 이 서비스는 리전형 관리형 인스턴스 그룹과 영역 관리형 인스턴스 그룹 두 가지 유형으로 구분된다. 리전형 그룹은 여러 가용 영역에 인스턴스를 분산 배치하여 고가용성을 제공하며, 영역 그룹은 단일 영역 내에서 운영된다.

확장 정책은 Cloud Monitoring 지표를 기반으로 구성된다. CPU 사용률, HTTP 부하 분산 서빙 용량, Cloud Pub/Sub 대기열 크기 등 사용자 정의 지표를 포함한 다양한 지표를 확장의 트리거로 사용할 수 있다. 정책은 목표 사용률 값을 설정하는 방식으로, 그룹이 해당 목표를 유지하도록 인스턴스 수를 자동으로 조정한다. 또한 특정 시간에 실행되도록 예약된 확장 정책을 설정할 수도 있다.

Managed Instance Groups는 자동 복구 기능을 내장하고 있다. 그룹에 속한 인스턴스가 애플리케이션 헬스 체크에 반복적으로 실패하거나, Google Cloud에서 인스턴스 상태를 비정상으로 판단하면, 해당 인스턴스를 자동으로 재생성한다. 이는 애플리케이션의 내결함성을 강화한다. 인스턴스 템플릿을 업데이트하고 롤링 업데이트 또는 무중단 교체 정책을 적용하여 그룹 내 인스턴스에 대한 소프트웨어 업데이트와 패치를 안전하게 배포할 수 있다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

오토 스케일링 그룹의 성능과 효율성을 평가하고, 확장 정책의 효과를 판단하기 위해서는 몇 가지 핵심 지표를 지속적으로 모니터링해야 한다. 이러한 지표는 일반적으로 클라우드 모니터링 서비스(예: AWS CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Operations Suite)를 통해 수집 및 시각화된다.

주요 모니터링 지표는 크게 용량 지표, 성능 지표, 비용 지표로 구분할 수 있다. 용량 지표에는 그룹의 현재 인스턴스 수를 나타내는 GroupInServiceInstances와 최소/최대/원하는 용량 설정 대비 상태를 보여주는 지표가 포함된다. 성능 지표는 확장 정책의 트리거로 가장 흔히 사용되며, CPU 사용률, 네트워크 입출력, 애플리케이션별 지연 시간(Latency)이나 초당 요청 수(RPS) 등이 있다. 예를 들어, 대상 추적 확장 정책은 주로 평균 CPU 사용률을 70% 목표로 설정하여 운영된다.

비용과 효율성 관련 지표도 중요하다. GroupTotalInstances의 변동 추이를 통해 불필요한 확장/축소 주기를 확인할 수 있으며, 인스턴스가 새로 시작될 때 애플리케이션이 정상 상태가 되기까지 걸리는 시간(워밍업 시간)도 모니터링해야 한다. 너무 잦은 확장 활동은 애플리케이션 성능에 불안정성을 초래하고 비용을 증가시킬 수 있다. 또한, 헬스 체크 실패 횟수와 인스턴스 교체 빈도는 인프라의 안정성을 나타내는 중요한 신호다.

이러한 지표들을 대시보드를 통해 종합적으로 관찰하고, 이상 징후에 대한 알람을 설정하는 것이 효과적인 운영의 핵심이다. 정기적인 로그 분석을 통해 확장 정책을 지속적으로 튜닝하고, 계절적 트래픽 패턴이나 비즈니스 이벤트에 대비한 최적의 용량을 유지할 수 있다.

오토 스케일링 그룹의 확장 활동 로그는 그룹의 확장 및 축소 결정 과정, 실행 결과, 그리고 관련 이벤트에 대한 상세한 기록을 제공합니다. 이 로그를 분석하는 것은 시스템의 동작을 이해하고, 구성된 확장 정책의 효과성을 평가하며, 문제를 진단하고 최적화하는 데 필수적인 작업입니다.

주요 로그 항목으로는 확장 활동의 시작 시간과 종료 시간, 활동을 트리거한 원인(예: CloudWatch 알람, 대상 추적 확장 정책, 수동 요청), 활동 유형(확장 또는 축소), 요청된 용량 변경 내용, 그리고 활동의 최종 상태(성공, 실패, 부분 성공) 등이 포함됩니다. 실패한 활동의 경우 실패 원인(예: 용량 한도 도달, 시작 템플릿 오류, 헬스 체크 실패)에 대한 정보가 기록되어 신속한 문제 해결에 도움을 줍니다.

로그 분석을 통한 최적화 작업은 다음과 같은 패턴을 찾는 데 중점을 둡니다.

정기적인 로그 분석을 통해 확장 정책을 지속적으로 튜닝하면, 애플리케이션의 성능 요구 사항을 충족하면서도 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한 로그는 감사 추적 자료로 활용되어 용량 변경의 역사를 명확히 파악하게 해줍니다.

오토 스케일링 그룹의 확장 정책은 초기 설정 후에도 지속적인 모니터링과 튜닝이 필요하다. 설정된 정책이 실제 워크로드 패턴과 잘 맞지 않으면 불필요한 확장/축소 활동이 빈번히 발생하여 비용 증가나 성능 저하를 초래할 수 있다. 따라서 정책의 효과를 정기적으로 평가하고, 수집된 지표와 로그를 바탕으로 파라미터를 조정하는 과정이 필수적이다.

정책 튜닝의 첫 단계는 CloudWatch 또는 해당 클라우드 플랫폼의 모니터링 서비스에서 수집된 주요 지표를 심층 분석하는 것이다. CPU 사용률이나 네트워크 인바운드 트래픽 같은 확장 메트릭의 추이를 시간대별, 요일별로 확인하여 실제 피크 시간과 저조 시간을 파악한다. 또한, 확장 활동 로그를 검토하여 정책이 트리거된 정확한 원인과 그에 따른 인스턴스 개수의 변화를 평가한다. 예를 들어, 짧은 순간의 스파이크 때문에 불필요하게 인스턴스가 추가되었다가 곧바로 종료되는 패턴이 반복된다면, 이는 조정이 필요함을 나타내는 신호이다.

이러한 분석을 바탕으로 구체적인 정책 파라미터를 조정할 수 있다. 일반적인 튜닝 항목은 다음과 같다.

마지막으로, 변경된 정책의 효과는 A/B 테스트나 카나리아 배포 방식으로 점진적으로 검증하는 것이 바람직하다. 새 정책을 기존 정책과 병행하여 일부 인스턴스 그룹에만 적용하거나, 확장 행동을 시뮬레이션 도구를 통해 미리 테스트해 볼 수 있다. 지속적인 튜닝 사이클을 통해 애플리케이션의 변화하는 부하 패턴에 적응하고, 비용 최적화와 성능 목표를 동시에 달성하는 최적의 구성을 찾아나갈 수 있다.