cloud autoscaling의 실제

Cloud 기반의 아키텍처 설계를 논할 때, 오토스케일링은 빠지지 않고 고려하는 요소일 것입니다.
Cloud를 이용해서 비용 효율적인/탄력성을 갖춘 아키텍처를 구성하기 위한 필수 요소로 이야기되고 있는 것이죠.
하지만 용어의 친숙함에 비해서, 아직까지는 오토스케일링을 현업에서 활발히(?) 적용하고 있지는 않은 것 같습니다.

아마도 오토스케일링을 개념적으로는 이해하고 있지만, 실제 현업에 적용하였을 때 어떤 문제 혹은 고려 사항이 있을지 충분히 검토할 수 있는 여유가 없어서 이지 않을까 싶습니다.
(오토스케일링 액션으로 서버가 자동 확장되었을 때 해당 서버가 서비스에 즉시/문제 없이 투입될 수 있는 지 등에 대한 검토)

오토스케일링이 실제로 적용되는 케이스를 예로 들어서, 짚어 보도록 하겠습니다.

오토 스케일링 케이스 분류

우선 오토 스케일링의 케이스를 분류하는 기준은 아래와 같이 고려해 볼 수 있습니다. 오토 스케일링의 동작을 발생시키는 부하의 속성에 따라서 케이스를 구분해 보는 것입니다.

기준#1 부하의 변화 속도
(부하 변화 속도가 오토스케일링으로 대응하기 어려울 정도로 급격한지 or 완만한지)
기준#2 부하의 예측 가능성
(부하의 발생이 규칙적인가? 부하 패턴 예측이 쉬운가? 어려운가?)

위 기준에 따른, 오토 스케일링 케이스별 대응 시나리오

다음 글에서는, 실제 샘플 아키텍처에 오토 스케일링을 적용해보는 사례를 살펴 보면서 조금 더 파보도록 하겠습니다^^