성능 효율성 및 비용 최적화 방법 정보

성능 효율성은 클라우드 리소스를 효율적으로 사용하므로 워크로드가 사용자의 성능 요구사항을 충족하고 필요한 경우 확장할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 수요가 변할 수 있으므로 아키텍처 설계 결정에 따라 성능 효율성을 높일 수 있는 새로운 서비스를 유연하게 통합할 수 있어야 합니다.

온프레미스 환경과 비교하여 클라우드 환경은 탄력적인 방식으로 증가된 수요에 대응하고 사용자의 개입이 제한적이지만, 이를 위해 솔루션을 설계해야 합니다. 이 문서에서는 워크로드를 클라우드로 전환할 때 고려해야 할 성능 효율성과 관련된 다양한 영역 및 권장 사항에 대해 설명합니다.

효율적인 업무:
  • 아키텍처 및 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 서비스 구현
  • 적절한 경우 새 클라우드 서비스 활용
  • 비용 효과 실현 - 플랫폼 서비스, 즉 예산, 비용 추적 태그를 통해 비용 및 지출에 대한 가시성 제공
  • 수요가 증가하거나 비즈니스 요구사항이 진화함에 따라 확장성 문제를 방지할 수 있는 확장 가능한 설계 패턴 적용
  • 데이터 기반 의사 결정 지원 - 측정 지표를 수집 및 활용하여 확장성 및 최적화 촉진
성능 및 비용 최적화 측면에서 효율적인 클라우드 애플리케이션을 구축하려면 다음 단계를 수행하여 효율성을 위해 설계해야 합니다.
  • 작업 로드 파악 설계 결정을 내릴 때 워크로드를 원활히 이해하기 위해서는 새로운 또는 온프레미스가 필요합니다.
  • 요구사항의 맥락에서 클라우드 서비스를 평가합니다. 구조 및 현재 비즈니스 요구 사항을 가장 잘 지원하는 클라우드 서비스 이해
  • 데이터 중심 접근 방법 Todays Cloud 플랫폼은 의사 결정을 촉진하고 업무 성과에 대한 아주 상세한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있는 대량의 측정지표를 제공할 수 있습니다.
  • 성장을 예측하고 시간이 지남에 따라 작업 로드가 추가 지리적 영역으로 확장되거나 확장될 수 있습니다. 아키텍처와 선택된 서비스가 비즈니스 성장을 지원할 수 있도록 지원
  • 지출을 파악하고 최적화합니다. 클라우드를 사용하면 서비스를 신속하게 프로비저닝하고 관련 비용을 파악할 수 있으며, 워크로드가 증가할 경우 이를 최적화하는 방법이 중요합니다.

워크로드 파악

계획한 워크로드에 대한 현재 실행 중인 워크로드 또는 비즈니스 요구 사항을 파악하면 클라우드 리소스를 활용하여 고효율 성능을 달성하고 비용을 최적화하는 최적의 결정을 내릴 수 있습니다.

오늘날 작업량이 상용 기성(COTS) 소프트웨어 패키지를 기반으로 하는 경우, 이를 클라우드로 마이그레이션하면 많은 제약 조건이 도입되고 특정 OS 버전 요구사항, 제한된 확장 옵션 또는 공유 파일 시스템 요구사항과 같은 클라우드 기능의 활용이 제한될 수 있습니다. 성능 효율성 측정을 통합할 수 있지만 특정 영역에서 절충해야 할 수도 있습니다.

하이브리드 배포의 경우 종속성을 고려해야 하며 워크로드 수요가 증가할 때 병목 현상이 발생하는지 또는 다른 워크로드 및 프로세스가 공유 리소스를 경쟁해야 하는지 여부를 평가해야 합니다. 네트워크 대역폭과 대기 시간은 작업 로드 성능에 심각한 영향을 줄 수 있으므로 조사해야 하는 경우가 많습니다.

또한 기존 작업 부하를 이해하면 솔루션의 구성 요소와 각 요소의 기능을 이해할 수 있습니다. 작업 로드를 이전할 때 사용할 클라우드 리소스를 평가할 때 이 지식이 필요합니다. 일부 기존 기능을 관리 서비스로 대체할 수 있으며 직접 관리할 필요가 없어집니다.

기존 성능 목표 및 측정 지표에 액세스할 수 있고 현재 작업 부하에 대해 일련의 벤치마크를 실행하면 건축 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 유용한 정보와 측정지표를 얻을 수 있습니다.

요구사항의 맥락에서 클라우드 서비스 평가

귀사의 업무 및 현재의 비즈니스 요구사항을 최적으로 지원하는 클라우드 서비스를 평가해 보십시오.

클라우드에서 사용할 수 있는 다양한 서비스와 리소스에 대해 알아보고 이해합니다. 작업 로드에 대한 관련 서비스 및 구성 옵션을 이해하고 요구 사항을 지원하는 방법을 이해합니다.

기존 워크로드를 마이그레이션하는 경우 기존 리소스와 구성요소를 클라우드와 동일한 서비스로 매핑할 수 있습니다. 그러나 성능, 비용 또는 관리 효율성 이점을 제공할 수 있는 다른 클라우드 서비스를 사용하도록 아키텍처를 업데이트할 수 있는지 여부를 평가해야 합니다. 마이그레이션을 계획할 때 현재 작업 로드가 클라우드에 맞게 설계되었는지 고려해야 합니다.

경우에 따라 완전 관리형 클라우드 서비스가 더 비싸지만 운영 작업 로드를 고려하면 이 계산이 변경될 수 있으므로 건축 결정을 내릴 때 고려해야 합니다.

데이터 중심의 접근 방식

데이터 및 측정 단위는 모든 클라우드 워크로드의 핵심 부분이며 주요 성능 지표를 정의하는 것은 전체 설계 프로세스의 중요한 부분입니다.

시간에 따라 측정지표를 수집하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 설계 결정 촉진
  • 작업 로드를 최적화합니다.
  • 확장성 문제를 강조 표시합니다.
  • 릴리스 관련 문제를 식별합니다.
  • 최종 사용자 상호작용에 대한 통찰력 제공
  • 작업량의 비용 효율성을 표시합니다.
  • 추세와 계절성, 프로젝트 수요를 표시합니다.
  • 경보, 크기 조정 또는 교정 작업과 같은 자동화된 작업을 트리거합니다.
전략적 수준에서 애널리틱스 솔루션으로 측정지표를 푸시하여 비즈니스 요구사항을 기준으로 워크로드가 어떻게 수행되는지 파악하고 공유하며 통찰력을 얻어야 합니다.

성장 예측

클라우드를 사용하면 소규모로 시작한 후 필요에 따라 신규 지역으로 확장할 수 있습니다.

작업 로드에 따라 확장 방법을 고려해야 하며 적절한 서비스와 패턴을 사용하여 확장을 지원하는 경우 고려해야 합니다. 애플리케이션의 각 계층 및 구성 요소를 평가하여 확장 특성을 이해합니다.

매니지드 PaaS 서비스를 활용하면 리소스 자동 확장과 같은 기능을 제공하고 스크립팅 또는 사용자의 개입을 최소화할 수 있습니다.

로드 테스트를 사용하여 응용 프로그램 확장 방법 및 테스트 중 특정 구성 요소가 핫스팟인지 여부를 결정합니다.

또한 테넌시 서비스 제한 또는 할당량 정책이 조정 시나리오에서 제한적인 영향을 미칠 수 있는지도 고려해야 합니다. 운영 워크로드와 기타 비운영 워크로드가 모두 포함된 테넌시에서, 운영 리소스를 성공적으로 확장할 수 있도록 정책 및 보호 조치를 적용해야 합니다.

기존 작업 로드 측정지표를 사용하여 작업 로드 수요의 특성과 예측 가능 여부를 확인할 수 있습니다.

지출 이해 및 최적화

클라우드 비용 모델은 온프레미스 구현과는 아주 다릅니다. 이 기능을 사용하면 적절한 규모 접근 방식을 사용할 수 있으며, 유휴 리소스를 지불하게 만드는 장기적인 리소스 요구 예측으로 작업할 필요가 없습니다.

단 몇 분 안에 환경을 프로비저닝하고 프로비저닝 및 디프로비저닝할 수 있는 매우 짧은 조달 주기와 기능 덕분에 팀들은 보다 높은 수준의 생산성에 도달하고 설계 결정을 내리기 전에 다양한 솔루션이나 서비스를 사용해 볼 수 있습니다.
  • 클라우드 비용 모델에 대해 알아보기

    조직 수준에서 지출을 최적화할 수 있도록 다양한 리소스의 청구 및 사용 특성을 이해합니다.

  • 원가 통제 소개

    다양한 팀이 동일한 접근 방식을 따르도록 정책 및 프로세스를 정의하여 통합된 비용 평가 방법을 사용할 수 있습니다.

  • 효율성 측정

    데이터 중심 접근 방식을 통해 비즈니스 가치 측면에서 워크로드를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 사용되는 관련 리소스 비용을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 목표를 달성하고 개선 영역을 파악하면서 리소스를 얼마나 효율적으로 사용하는지 이해할 수 있습니다.

  • 클라우드 서비스 및 기능 활용

    자동화 및 관리형 서비스는 환경 구축 또는 유지 관리, 운영 체제 업데이트, 데이터베이스 튜닝 및 비즈니스 가치 추가가 아닌 데이터베이스의 튜닝에 소요되는 시간을 줄여 작업 부하를 전반적으로 실행하는 데 드는 비용을 줄일 수 있습니다.

  • 요구사항은 사용량을 늘려야 합니다.

    비즈니스 요구 사항에 따라 리소스가 필요한 시기와 방법을 정의하고 연중무휴 24시간 이용 가능 여부를 정의합니다. 클라우드에서는 필요에 따라 리소스를 확장, 중지 또는 디프로비저닝할 수 있으므로 이는 온프레미스 환경과 다릅니다. 이로 인해 발생하는 비용에 크게 영향을 줍니다.