최적의 EC2 인스턴스 크기를 선택하여 최고의 성능 달성하기
Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 크기를 올바르게 선택하는 것은 AWS에서 확장 가능하고 비용 효율적이며 고성능 애플리케이션을 배포하는 데 있어 가장 중요한 결정일 수 있습니다. 너무 작은 인스턴스를 선택하면 성능 병목 현상, 애플리케이션 속도 저하, 사용자 경험 저하로 이어집니다. 반대로, 과도하게 프로비저닝하면 상당한 클라우드 비용 낭비가 발생합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 워크로드 요구 사항을 분석하여 최적의 EC2 인스턴스 제품군 및 크기와 정확하게 일치시키는 체계적인 과정을 안내하여 불필요한 지출 없이 최고의 성능을 달성하도록 보장합니다.
범용부터 컴퓨팅 최적화, 메모리 최적화까지 다양한 인스턴스 제품군 간의 미묘한 차이를 이해하는 것이 AWS에서 효율적인 클라우드 리소스 관리의 첫걸음입니다.
1. EC2 인스턴스 제품군 이해하기
AWS는 CPU, 메모리, 스토리지 또는 네트워킹과 같은 주요 리소스 할당에 따라 EC2 인스턴스를 제품군으로 구성합니다. 워크로드의 주요 리소스 요구 사항을 올바른 제품군과 일치시키는 것이 기본 성능에 중요합니다.
A. 범용 인스턴스 (M, T 제품군)
이 인스턴스는 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹 리소스의 균형을 제공하며 많은 웹 서버, 중소 규모 데이터베이스 및 개발 환경에 이상적입니다.
- M 제품군 (예:
m6i,m7g): 균형 잡힌 워크로드에 대해 안정적이고 확장 가능한 성능을 제공합니다. - T 제품군 (예:
t3,t4g): 이들은 버스트 가능 인스턴스입니다. 기준선 CPU 성능 수준을 제공하지만, CPU 크레딧을 사용하여 필요할 때 기준선 이상으로 버스트할 수 있습니다. 트래픽 패턴이 가변적인 워크로드, 예를 들어 트래픽이 적은 웹 애플리케이션 또는 지속적인 높은 CPU가 필요하지 않은 백그라운드 서비스에 탁월합니다.
T 인스턴스 팁: CPU 크레딧 잔액을 면밀히 모니터링하십시오. 인스턴스에서 크레딧이 지속적으로 부족하면 기준선 성능으로 제한됩니다. 이 시나리오에서는 M 제품군 인스턴스로 마이그레이션해야 합니다.
B. 컴퓨팅 최적화 인스턴스 (C 제품군)
고성능 웹 서버, 배치 처리, 비디오 인코딩 또는 과학 모델링과 같이 애플리케이션이 CPU 집약적인 경우, C 제품군 (c6i, c7g)은 컴퓨팅 성능에 대해 최고의 가격 대비 성능 비율을 제공합니다.
C. 메모리 최적화 인스턴스 (R, X 제품군)
대규모 관계형 데이터베이스, 메모리 내 캐시(Redis 또는 Memcached 등), 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 액세스가 필요한 고성능 분석 엔진과 같이 메모리 집약적인 작업을 위해 설계되었습니다.
- R 제품군 (예:
r6i,r7a): 높은 메모리 대 vCPU 비율을 제공합니다.
D. 스토리지 최적화 인스턴스 (I, D 제품군)
NoSQL 데이터베이스(Cassandra, MongoDB) 또는 데이터 웨어하우징 애플리케이션과 같이 로컬 스토리지의 대규모 데이터 세트에 대한 매우 높고 순차적인 읽기/쓰기 액세스가 필요한 워크로드에 사용됩니다.
2. 워크로드 요구 사항 분석
선택한 제품군 내에서 올바른 크기를 선택하려면 애플리케이션이 실제로 필요로 하는 것을 정량화해야 합니다. 일반적으로 기존 환경 또는 부하 테스트 중의 주요 성능 지표(KPI)를 모니터링하는 것이 포함됩니다.
A. CPU 사용률 분석
애플리케이션이 CPU 바운드인지 확인합니다. 지속적으로 높은 CPU 사용률(일관되게 70-80% 이상)은 더 많은 처리 능력이 필요함을 나타냅니다. 버스트 가능한 워크로드의 경우 CPU 크레딧 사용량과 평균 CPU 사용률을 모니터링합니다.
조치 단계: 대상 환경이 주 API 게이트웨이와 같은 지속적인 애플리케이션인 경우 T 인스턴스를 피하고 M 또는 C와 같은 안정적인 제품군을 선택하십시오.
B. 메모리 소비 (RAM)
Java 애플리케이션 또는 대규모 캐시와 같은 애플리케이션의 경우 메모리가 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 과도한 스와핑 또는 페이징(가상 메모리로 디스크 공간 사용)이 관찰되면 인스턴스에 메모리가 부족한 것입니다.
핵심 지표: 최대 부하 시 애플리케이션에서 활성적으로 사용되는 RAM의 백분율을 측정합니다. 메모리 대 vCPU 비율이 데이터베이스 또는 캐싱 소프트웨어의 요구 사항과 일치하는 인스턴스를 선택합니다(예: 메모리가 가장 중요한 경우 R 제품군).
C. 스토리지 및 I/O 요구 사항
애플리케이션이 디스크에 자주 읽고 쓰기를 수행하는 경우(예: 트랜잭션 데이터베이스), 로컬 디스크 크기뿐만 아니라 초당 입출력 작업(IOPS) 및 처리량에 중점을 둡니다.
- 인스턴스 스토리지 (임시): 일부 인스턴스(I 제품군 등)는 고성능 로컬 NVMe 스토리지를 제공합니다. 임시 데이터에는 훌륭하지만 stop/terminate 시 손실됩니다.
- Elastic Block Store (EBS): 영구 스토리지를 위해 인스턴스 유형이 필요한 EBS 볼륨 성능 계층(예:
gp3대io2Block Express)을 지원하는지 확인합니다.
D. 네트워크 대역폭
상당한 데이터 전송(예: 미디어 처리, 대규모 데이터 스트리밍)을 처리하는 애플리케이션의 경우 네트워크 처리량이 중요해집니다. 많은 최신 인스턴스는 향상된 네트워킹(ENA)을 지원하지만, 달성 가능한 최대 대역폭은 인스턴스 크기에 따라 확장됩니다.
- 팁: 작은 인스턴스는 종종 네트워크 대역폭이 제한됩니다. 고처리량 애플리케이션을 다룰 때는 항상 네트워크 성능 사양을 확인하십시오.
3. 크기 조정 전략: 테스트에서 프로덕션까지
크기 조정 프로세스는 반복적이어야 하며 데이터에 의해 주도되어야 합니다.
1단계: 작은 인스턴스로 기준선 설정
작게 시작하여 선택한 제품군의 m6g.large 또는 이에 상응하는 인스턴스로 시작하는 경우가 많습니다. 애플리케이션을 배포하고 예상 최대 트래픽을 모방하는 표준화된 부하 테스트를 실행합니다.
2단계: 병목 현상 식별 및 수직 확장
CloudWatch 메트릭(CPU 사용률, 메모리 사용률, 네트워크 In/Out, 디스크 읽기/쓰기 IOPS)을 사용하여 제약 조건을 찾습니다.
| 발견된 병목 현상 | 권장 조치 | 대상 제품군/크기 증가 |
|---|---|---|
| 높은 CPU % | 더 많은 처리 능력 필요 | 다음으로 큰 크기 또는 C 제품군 인스턴스로 이동합니다. |
| 높은 메모리 % | 더 많은 RAM 필요 | 다음 크기로 이동하고 잠재적으로 R 제품군 인스턴스를 사용합니다. |
| EBS 지연 시간 높음 | 스토리지 느림 | EBS 볼륨 성능을 높이거나 로컬 스토리지가 필요한 경우 I 제품군 인스턴스로 이동합니다. |
3단계: 수직 확장 예시
m6i.xlarge(4 vCPU, 16 GiB RAM)로 시작하여 리소스가 두 배로 필요하다고 판단한 경우:
- 수직 확장:
m6i.2xlarge(8 vCPU, 32 GiB RAM)로 이동합니다. - 수평 확장 (권장 사항): 스테이트리스 서비스를 실행하는 경우, 로드 밸런싱을 도입하고 두 개의
m6i.xlarge인스턴스를 배포하는 것이 종종 선호되는 방법입니다. 이는 중복성과 확장성을 제공합니다.
수직 확장 시 주의 사항: 쉬운 방법이지만, 애플리케이션이 모든 새 리소스를 균일하게 활용하지 않는 경우 훨씬 더 큰 인스턴스 크기로 이동하면 예상치 못한 오버헤드 또는 리소스 불균형이 발생할 수 있습니다. 상당한 수직 점프 후에는 항상 테스트하십시오.
4. AWS Graviton 프로세서 활용
인스턴스를 선택할 때 프로세서 아키텍처를 고려하십시오. 최신 AWS Graviton 프로세서(ARM 아키텍처 기반, 'g' 접미사로 표시, 예: m7g, c7g)는 소프트웨어 스택이 아키텍처를 지원하는 경우, 기존 Intel/AMD 인스턴스에 비해 상당히 더 나은 가격 대비 성능 비율(최대 40% 향상)을 제공하는 경우가 많습니다.
애플리케이션 스택(OS, 런타임, 종속성)이 호환되는 경우, Graviton 인스턴스는 높은 성능과 함께 비용 최적화를 위한 기본 시작점으로 삼아야 합니다.
결론
최적의 EC2 인스턴스 크기를 선택하는 것은 경험적 데이터에 의해 주도되는 지속적인 최적화 프로세스입니다. 주요 리소스 요구 사항(CPU, 메모리, 스토리지)을 올바른 EC2 제품군과 일치시키는 것으로 시작하십시오. 그런 다음, 부하 테스트 중 CloudWatch와 같은 모니터링 도구를 사용하여 해당 제품군 내에서 최대 성능 목표를 충족하는 데 필요한 정확한 크기를 경험적으로 결정하십시오. 과도한 프로비저닝을 피하고 수직 및 수평 확장 전략을 신중하게 테스트함으로써 AWS에서 애플리케이션이 효율적이고 비용 효과적으로 실행되도록 보장합니다.