본 내용은 내일배움캠프에서 활동한 내용을 기록한 글입니다.
💻 TIL(Today I Learned)
📌 Today I Done
✏️ Auto Scaling 테스트
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지난번 스파이크 테스트는 짧은 시간 동안 많은 트래픽으로 서비스에 요청을 해서 서버가 버티는지 확인하는 테스트였음
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이번에 진행하는 테스트는 인스턴스 1개로 시작해서 부하(트래픽)를 점점 늘렸을 때 Auto Scaling으로 생성된 인스턴스에 의해서 부하를 어떻게 수용하는지 확인하기 위한 테스트임
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예상으로는 인스턴스 1개였을 때 부하가 너무 많으면 다음 인스턴스가 생성될 때까지 성능이 떨어지다가 인스턴스가 생성되면 성능이 다시 오르는 형태를 반복할 것 같음
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그래서 기존에 대상 그룹으로 ALB에 연결된 4개의 인스턴스 중 1개를 제외하고 모두 대상 취소 시킴
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인스턴스 하나만 연결됨
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그래서 트래픽이 많아질 경우 Auto Scaling을 통해서 인스턴스가 동적으로 생성되고 그로 인해 트래픽이 분산되어 요청 응답 시간이 줄어드는 것을 확인하는 테스트를 진행할 예정
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1차 테스트
- 조회 쓰레드 : 60000개
- 시간 : 600초
- Timeout : X
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다시 테스트하기 위해서 인스턴스를 1개만 남도록 만듦
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2차 테스트
- 조회 쓰레드 : 100000개
- 시간 : 600초
- Timeout : X
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2차 테스트에서도 인스턴스가 추가되었을 때는 정상적으로 응답 시간이 줄어들지만 인스턴스 4개로도 수용되지 않아 이후에는 응답 시간이 늘어나는 모습을 보여주고 있음
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3차 테스트
- 조회 쓰레드 : 80000개
- 시간 : 600초
- Timeout : X
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3차 테스트에서는 전체 쓰레드의 수를 2차보다 조금 줄였는데 인스턴스가 생성된 시간과 비교했을 때 시간이 줄어드는 모습을 찾기는 다소 어려워 보임
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아직까진 1차, 2차 테스트가 응답 시간이 줄어드는 모습이 그나마 잘 보임
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그리고 시간이 지나니 Auto Scaling에서 자동으로 인스턴스의 수를 최소로 맞춰서 인스턴스를 종료시킴
- 결과적으로 동적 크기 조정 정책을 통해서 요청 수가 많아지는 경우 자동으로 인스턴스를 생성해서 아래와 같이 응답 시간을 줄일 수 있음
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이는 사용자에게 트래픽이 많을 때도 응답 시간을 줄여줌으로써 서비스 이용이 용이하게 할 수 있음
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다만, 인스턴스가 생성되고 활성화 되기까지의 시간은 필요함
📌 Tomorrow's Goal
✏️ 최종 프로젝트 브로셔 작성하기
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내일은 최종 프로젝트에서 협력사에서 프로젝트 소개하기 위한 브로셔를 작성할 예정
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내가 맡은 부분은 서비스 핵심 기능을 작성하는 역할임
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일단 오늘은 어떤 기능들에 대해서 서술할지 기능들만 나열함
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내일 실제 프론트엔드 모습의 사진과 설명을 통해서 작성할 예정
📌 Today's Goal I Done
✔️ Auto Scaling 테스트
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오늘은 Auto Scaling을 통해서 트래픽의 변화에 따른 인스턴스 확장 및 축소에 대해서 테스트함
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Auto Scaling 그룹에서 동적 크기 조정 정책을 정하면 그 조건에 해당하는 경우 인스턴스가 확장됨
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이번 테스트에서의 목적은 인스턴스가 확장되었을 때의 요청 시간의 감소가 이루어 졌는지를 보기 위한 테스트임
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1차 테스트인 60000개의 요청에서 Auto Scaling에서 생성한 인스턴스가 생성되면서 응답 시간이 줄어 드는 것을 확인함
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나머지 2, 3차 테스트에서도 인스턴스가 생성되면 응답 시간이 줄어들긴 하는데 중간 중간에 발생하는 에러로 응답 시간이 들쭉날쭉임
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아마도 10만과 8만개의 트래픽은 인스턴스 4개로는 무리라서 저런 결과가 나온게 아닐까 함
