오토 스케일링(Auto Scaling)

오토 스케일링(Auto Scaling)은 서버, 컨테이너, 애플리케이션 등의 리소스를 자동으로 확장(Scale-out)하거나 축소(Scale-in)하는 기술입니다. 이를 통해 트래픽 변화에 유연하게 대응하고, 비용을 최적화할 수 있습니다.

 

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1. 오토 스케일링의 핵심 개념

스케일 아웃(Scale-Out) vs. 스케일 인(Scale-In)

구분	내용
스케일 아웃 (Scale-Out)	시스템 부하 증가 시 새로운 인스턴스를 추가하여 확장
스케일 인 (Scale-In)	부하 감소 시 불필요한 인스턴스를 자동으로 제거하여 축소

수직 확장(Scale-Up) vs. 수평 확장(Scale-Out)

구문	내용
수직 확장 (Scale-Up)	- 기존 서버의 CPU, 메모리, 디스크 등을 업그레이드 - 한계가 존재하며 재부팅 필요
수평 확장 (Scale-Out)	- 여러 개의 서버를 추가하여 부하를 분산 - 무중단 확장이 가능하며 클라우드에서 주로 사용

 

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2. 오토 스케일링의 장점

- 비용 최적화 → 트래픽이 낮을 때 불필요한 리소스를 줄여 비용 절감
- 고가용성(High Availability) → 장애 발생 시 자동으로 새 인스턴스 배포
- 성능 향상 → 요청 증가 시 자동으로 리소스를 추가하여 성능 유지
- 운영 효율성 개선 → 수동 관리 없이 자동 확장 및 축소 가능

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3. 오토 스케일링 동작 방식

트리거(Trigger, Auto Scaling 정책)

• 특정 지표(메트릭)가 임계값을 초과하면 오토 스케일링이 동작
• 일반적으로 CPU 사용률, 네트워크 트래픽, 메모리 사용량, 요청 수 등을 기준으로 설정
• 트리거 조건 예시
  • CPU 사용률 70% 초과 → 새로운 인스턴스 추가
  • CPU 사용률 30% 미만 → 불필요한 인스턴스 제거

로드 밸런서(Load Balancer) 연동

• 오토 스케일링 그룹에서 확장된 인스턴스를 자동으로 로드 밸런서에 연결
• 부하 분산 및 트래픽 처리 용량 증가

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4. 클라우드 환경에서의 오토 스케일링

AWS Auto Scaling

• EC2 Auto Scaling → EC2 인스턴스 자동 확장
• Application Auto Scaling → ECS(Task), DynamoDB, Lambda 등 자동 확장
• AWS Auto Scaling Groups (ASG)
  • 최소/최대/기본 인스턴스 개수 설정 가능
  • CloudWatch를 통해 지표 모니터링 후 자동 확장

Azure Autoscale

• Azure Virtual Machine Scale Sets (VMSS) → 가상 머신 자동 확장
• Azure App Service Autoscale → 웹 애플리케이션 자동 확장

Google Cloud Autoscaler

• Compute Engine Autoscaler → VM 인스턴스 자동 확장
• Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) → 컨테이너 기반 오토 스케일링

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5. Kubernetes에서 오토 스케일링

Kubernetes에서는 Pods, Nodes 수준에서 오토 스케일링을 지원합니다.

수평 포드 오토 스케일링 (HPA, Horizontal Pod Autoscaler)

• Pod 개수를 자동으로 조정
• CPU, 메모리 사용량 등을 기준으로 확장

수직 포드 오토 스케일링 (VPA, Vertical Pod Autoscaler)

• Pod의 리소스(CPU, 메모리) 크기를 자동 조정
• Pod을 다시 시작해야 적용됨

클러스터 오토 스케일링 (Cluster Autoscaler)

• 노드 수 자동 조정 (예: GKE, EKS, AKS에서 지원)
• 스케줄링할 Pod이 부족하면 자동으로 노드 추가

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6. 오토 스케일링 베스트 프랙티스

- 적절한 임계값 설정 → CPU, 메모리, 네트워크 트래픽 기반 최적값 설정
- 로드 밸런서와 연동 → 확장된 인스턴스를 자동으로 트래픽 분산
- 콜드 스타트(Cold Start) 대비 → 인스턴스 생성 속도 최적화
- 최소/최대 인스턴스 개수 설정 → 예산 및 성능 고려하여 최적화
- 모니터링 및 테스트 필수 → CloudWatch, Prometheus, Grafana 활용

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