[AWS] ECS Auto Scaling

박수민·2024년 4월 18일

auto scaling aws cloudwatch ecs 프로젝트

ECS Auto Scaling 사용법

먼저 ECS에 클러스터와 서비스가 생성되어있다고 가정하고 작성을 하겠습니다.
ECS관련 자료 (링크)

오토 스케일링 설정 방법

ECS에서 Auto Scaling 관련 옵션을 설정할 때는

최소 태스크 수(Minimum number of tasks) / 최대 태스크 수(Maximum number of tasks)를 설정할 수 있습니다.
정책 이름(Policy name)을 입력해줍니다.
ECS 서비스 지표(ECS service metric)에서 3가지 기준이 있습니다.
- ECSServiceAverageCPUUtilization: 서비스의 CPU 평균 사용률을 나타냅니다. 서비스의 CPU 사용률이 높아지면, 추가 인스턴스(태스크)를 생성하여 부하를 분산할 수 있습니다.
- ECSServiceAverageMemoryUtilization: 서비스의 메모리 평균 사용률을 나타냅니다. 메모리 사용률이 높아지면, 추가 인스턴스를 생성하여 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
- ALBRequestCountPerTarget: Application Load Balancer(ALB)의 각 타겟 그룹당 요청 수를 나타냅니다. 서비스의 트래픽이 증가하면 추가 인스턴스를 생성하여 요청을 처리할 수 있습니다. (순간적인 트래픽이 몰리는 경우 이 방법도 좋지만 아래에서 추가설명하겠지만 Target Value(대상 값)을 데이터 바탕으로 지정을 해서 기준을 설정하면 좋은 방법 중 하나이다.
사용자가 많아지면 CPU, Memory의 사용률이 늘어나지만 기준을 잘세워서 설정하는 것이 중요하다 보편적으로 CPU사용률을 기준으로 많이하지만 정책을 추가해서 CPU, Memory의 사용률에 각각 조건을 걸어줘도 인스턴스(태스크)가 늘어나는걸 확인할 수 있다. 또한 Memory기준으로만 조건을 세운다면 Memory의 단독 사용률의 증가는 문제가 있다는 걸 알 수 있습니다. 정책(조건)을 추가할 때 그에 맞는 이유가 있다면 그렇게 적용하시면됩니다.
대상 값 (Target Value): 임계치를 지정하여줍니다. 설정한 값을 넘어가는경우 인스턴스가 추가가 됩니다.
- 예를들어 트래픽이 순간적으로 몰리는 경우의 서비스라면 대상 값을 낮게 지정해주어 여러 인스턴스가 추가되어 부하를 분산시켜줄 수 있습니다. 서비스 환경에 따라 대상 값을 설정 및 변경
확장 휴지 기간(Scale-out cooldown period): 스케일 아웃 이벤트가 발생한 후에 새로운 인스턴스가 추가되는 것을 방지하기 위한 시간입니다. 이 기간 동안 추가적인 스케일 아웃 이벤트가 발생하지 않습니다. 스케일 아웃 이후의 확장 휴지 기간은 시스템이 추가된 인스턴스에 대한 리소스 사용을 평가하고 안정화할 수 있는 시간을 제공합니다.(기본 값: 300)
축소 휴지 기간(Scale-in cooldown period): 스케일 인 이벤트가 발생한 후에 인스턴스를 제거하는 것을 방지하기 위한 시간입니다. 이 기간 동안 추가적인 스케일 인 이벤트가 발생하지 않습니다. 스케일 인 이후의 축소 휴지 기간은 시스템이 인스턴스가 제거된 후에도 여전히 정상적으로 작동하는지를 확인할 수 있는 시간을 제공합니다.(기본 값: 300)