AWS Compute Optimizer를 활용한 지속적인 리소스 크기 조정 및 비용 절감

AWS Compute Optimizer 활용을 통한 지속적인 적정 규모 조정 및 비용 절감

Amazon Web Services(AWS)의 동적인 환경에서 컴퓨팅 리소스를 워크로드 요구 사항에 완벽하게 맞추는 것은 지속적인 과제입니다. 과다 프로비저닝은 불필요한 클라우드 지출로 이어지는 반면, 부족한 프로비저닝은 애플리케이션 성능과 사용자 경험을 저하시킵니다. 적정 규모 조정(right-sizing) 관행은 효율성을 극대화하고 운영 비용을 최소화하는 데 필수적입니다.

AWS Compute Optimizer(ACO)는 이러한 과제에 정면으로 맞서는 중요한 머신러닝 기반 서비스입니다. 이 서비스는 활용도 측정항목과 리소스 구성 데이터를 장기간 분석하여 이상적인 리소스 크기에 대한 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 이 가이드는 ACO의 통찰력을 활용하여 Amazon EC2 인스턴스, EBS 볼륨 및 AWS Lambda 함수 전반에 걸쳐 지속적인 최적화를 수행하고, 일시적인 검토를 선제적인 비용 관리 전략으로 전환하는 방법을 설명합니다.

AWS Compute Optimizer 이해하기

AWS Compute Optimizer는 일반적으로 지난 14일 동안 수집된 리소스의 과거 활용도 측정항목을 분석하여 권장 사항을 제공합니다. 이 서비스는 AWS 사용 패턴에 대해 학습된 정교한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 과다 프로비저닝(낭비 초래)되거나 부족한 프로비저닝(성능 병목 현상 초래)된 리소스를 식별합니다.

ACO는 CPU 활용도, 메모리 사용량(적절한 CloudWatch 에이전트가 설치된 경우), 네트워크 처리량, 디스크 I/O를 포함한 여러 요소를 평가하여 비용 효율성과 성능을 모두 우선시하는 권장 사항을 생성합니다.

ACO에서 제공하는 주요 측정항목

최적화 결과: 리소스의 범주(예: 과다 프로비저닝됨, 부족한 프로비저닝됨, 최적화됨).
예상 월별 절감액: 권장 사항을 구현할 경우 예상되는 비용 절감액.
성능 위험: 권장 사항을 구현했을 때 워크로드 성능에 부정적인 영향을 미칠 가능성을 나타내는 낮음, 중간 또는 높음 평가.
권장 옵션: 구체적인 대체 리소스 구성(예: 인스턴스 유형, 메모리 설정, EBS 볼륨 사양).

참고: Compute Optimizer는 무료 서비스입니다. 이 서비스는 다른 유료 서비스에서 잠재적인 절감액 및 성능 개선 사항을 식별함으로써만 가치를 창출합니다.

Amazon EC2 인스턴스 적정 규모 조정

EC2 인스턴스는 클라우드 컴퓨팅 비용의 가장 큰 단일 동인이 되는 경우가 많습니다. ACO는 독립 실행형 인스턴스와 자동 확장 그룹(ASG) 내의 인스턴스에 대한 맞춤형 권장 사항을 제공합니다.

과다 및 부족한 프로비저닝된 인스턴스 식별

ACO는 분석을 기반으로 EC2 인스턴스를 분류합니다.

과다 프로비저닝됨: 지속적으로 낮은 CPU 활용도와 메모리 사용량을 보이는 인스턴스. ACO는 더 작고 저렴한 인스턴스 유형으로 이동할 것을 제안합니다(예: m5.large에서 t3.medium으로 전환).
부족한 프로비저닝됨: 지속적으로 높은 활용도를 보이며 종종 CPU가 100%까지 치솟는 인스턴스. ACO는 애플리케이션 응답성을 개선하기 위해 더 크고 강력한 인스턴스 유형으로 마이그레이션할 것을 제안합니다(예: c5.xlarge에서 c5.2xlarge로 전환).

EC2 적정 규모 조정 권장 사항 구현

변경 사항을 구현하려면 특히 프로덕션 워크로드의 경우 신중한 계획이 필요합니다. 인스턴스 유형을 변경하는 프로세스는 일반적으로 인스턴스를 중지하고, 수정하고, 다시 시작하는 과정을 포함합니다.

예시: CLI를 통한 과다 프로비저닝된 인스턴스 수정

ACO가 인스턴스를 m5.large에서 t3.large로 다운사이징하도록 권장하는 경우 단계는 다음과 같습니다.

인스턴스 중지:
bash aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
인스턴스 유형 수정:
bash aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id i-1234567890abcdef0 --instance-type "{'Value': 't3.large'}"
인스턴스 시작:
bash aws ec2 start-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

모범 사례: 항상 트래픽이 적은 기간에 이러한 변경을 수행하고, 새로운 크기가 성능 저하 없이 피크 로드를 처리할 수 있는지 확인하기 위해 구현 후 24~48시간 동안 인스턴스 측정항목(CPU, 지연 시간, 애플리케이션 로그)을 면밀히 모니터링하십시오.

Amazon EBS 볼륨 최적화

Compute Optimizer는 EC2 인스턴스에 연결된 Elastic Block Store(EBS) 볼륨에 대한 권장 사항으로 범위를 확장합니다. 여기서 최적화는 최신 볼륨 유형을 제안하고 IOPS/처리량 설정을 조정하여 달러당 성능을 극대화하는 데 중점을 둡니다.

마이그레이션 권장 사항

가장 일반적이고 중요한 최적화는 이전 볼륨 유형, 특히 gp2를 새로운 gp3 볼륨 유형으로 마이그레이션하는 것입니다.

볼륨 유형	장점
`gp2`	성능이 크기에 직접 연결되어 있어 높은 IOPS에 대해 종종 비쌈.
`gp3`	기본 성능이 크기와 분리되어 있어 IOPS/처리량을 독립적으로 튜닝할 수 있으며, 종종 상당한 비용 절감으로 이어짐.

ACO는 관찰된 사용 패턴을 기반으로 IOPS 및 처리량 값에 대한 구체적인 변경 사항을 권장합니다. 예를 들어, gp2 볼륨이 월 $10의 비용이 들고 ACO가 사용자 지정 IOPS를 사용하는 더 작은 gp3 볼륨이 월 $6의 비용으로 동일한 성능을 달성할 수 있다고 판단하면 해당 결과를 생성합니다.

실행 가능한 단계: 볼륨 수정

EBS 볼륨 수정은 일반적으로 볼륨이 사용 중일 때 수행할 수 있습니다(EC2 인스턴스 유형 변경과는 다름). 단, 성능 영향은 고려해야 합니다.

# 예시: 볼륨을 gp3로 마이그레이션하고 특정 IOPS/처리량 설정
aws ec2 modify-volume \
    --volume-id vol-fedcba9876543210 \
    --volume-type gp3 \
    --iops 3000 \
    --throughput 125

AWS Lambda 함수 적정 규모 조정

서버리스 워크로드의 경우 Compute Optimizer는 AWS Lambda 함수에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. Lambda에서는 메모리 설정이 함수에 할당되는 vCPU 양을 결정합니다. Lambda의 적정 규모 조정은 주로 성능 목표를 충족하면서도 가장 낮은 메모리 구성을 찾는 것입니다.

메모리/CPU 트레이드오프

ACO는 다양한 메모리 구성에서 함수의 호출 기간을 분석합니다. 함수에 1024MB의 메모리가 할당되었지만 동일하게 허용 가능한 시간 내에 완료하는 데 실제로 512MB만 필요할 수 있습니다. 메모리를 줄이면 청구가 (할당된 메모리 * 기간)을 기준으로 계산되므로 호출당 비용이 절감됩니다.

ACO는 종종 메모리 설정을 줄이는 권장 사항을 제공하여 지연 시간을 크게 늘리지 않으면서(또는 전혀 늘리지 않으면서) 비용을 절감할 수 있도록 합니다.

Lambda 함수 최적화 구현

Lambda 최적화는 간단하며 일반적으로 함수의 구성에 대한 간단한 업데이트만 필요합니다.

예시: Lambda 메모리 구성 업데이트

ACO가 함수를 2048MB에서 1024MB로 변경하도록 권장하는 경우:

aws lambda update-function-configuration \
    --function-name MyOptimizedFunction \
    --memory-size 1024

지속적인 최적화를 워크플로에 통합

적정 규모 조정은 일회성 감사가 아니라 지속적인 규율이어야 합니다. Compute Optimizer는 API 및 AWS Organizations와의 통합을 통해 이를 용이하게 합니다.

1. 중앙 집중식 관리

AWS Organizations를 사용하는 경우 Compute Optimizer에 대한 위임 관리자 계정을 지정합니다. 이를 통해 ACO는 모든 계정에서 통합된 권장 사항을 제공하여 엔터프라이즈 전반의 잠재적 절감액에 대한 전체적인 시각을 제공할 수 있습니다.

2. 자동화 및 알림

Compute Optimizer API를 사용하고 AWS CloudWatch Events 또는 Lambda와 통합하여 자동화된 워크플로를 만듭니다.

예약된 보고서: 최신 고우선순위 권장 사항(예: 예상 절감액이 가장 높은 권장 사항)을 가져오기 위해 일일 또는 주간 트리거를 설정합니다.
경고: ACO가 특정 결과를 가진 리소스(예: 높은 성능 위험을 가진 부족한 프로비저닝된 인스턴스)를 식별할 때 SNS를 통해 경고를 트리거합니다.
반자동 구현: 낮은 위험, 높은 절감액의 권장 사항(예: EBS gp3 마이그레이션)의 경우, 필요한 거버넌스 임계값을 통과한 후 변경 요청을 자동으로 생성하거나 직접 변경을 적용하기 위해 Lambda 함수를 사용합니다.

# boto3를 사용하여 권장 사항을 검색하는 개념적 Python 스니펫
import boto3

aco_client = boto3.client('compute-optimizer')

response = aco_client.get_ec2_instance_recommendations(
    filters=[
        {'name': 'finding', 'values': ['Overprovisioned']}
    ]
)
# 권장 옵션 처리 및 조치...

Compute Optimizer 사용 모범 사례

영역	모범 사례
모니터링 기간	권장 사항을 신뢰하기 전에 리소스가 최소 14일 동안 일반적인 부하 상태에서 실행되었는지 확인하십시오.
성능 테스트	다운사이징 권장 사항을 구현한 후에는 애플리케이션이 요구되는 SLO(서비스 수준 목표)를 유지하는지 확인하기 위해 항상 부하 테스트를 실행하십시오.
특수 워크로드	상태 저장 애플리케이션, 데이터베이스 또는 ACO가 더 작은 크기를 권장하더라도 특정 인스턴스 유형이나 최소 리소스가 필요한 타사 라이선스 서버에는 주의하십시오.
메모리 측정항목	EC2의 경우, 자세한 메모리 사용량 데이터를 수집하기 위해 CloudWatch 에이전트를 설치하십시오. 이것이 없으면 ACO의 적정 규모 조정 권장 사항은 주로 CPU와 네트워크에 의존하며, 이는 불완전할 수 있습니다.
지속적인 검토	ACO 대시보드를 살아있는 문서로 취급하십시오. 워크로드는 끊임없이 변화하므로 리소스 크기에 대한 정기적인 재평가가 필요합니다.

결론

AWS Compute Optimizer는 복잡한 리소스 최적화 작업을 실행 가능하고 데이터 기반 프로세스로 변환합니다. EC2 인스턴스, EBS 볼륨 및 Lambda 함수에 대한 권장 사항을 체계적으로 적용하고 이 서비스를 지속적인 검토 주기에 통합함으로써 조직은 애플리케이션이 최적의 성능을 유지하도록 보장하는 동시에 상당하고 지속 가능한 비용 절감을 달성할 수 있습니다. ACO를 활용하는 것은 AWS에서 클라우드 재무 관리(FinOps) 및 운영 우수성을 마스터하기 위한 기본 단계입니다.