Amazon ECS 서비스 사용률 지표 사용 사례

리소스 사용률 모니터링: 평균 통계를 사용하여 CPU 및 메모리 소비 패턴을 모니터링하고 성능 기준을 설정하며 점진적 성능 저하 추세를 감지합니다.

비용 최적화: 평균 통계를 사용하여 리소스 사용량을 모니터링하고 컨테이너 크기를 조정하며 사용 패턴을 기반으로 예약을 조정하고 예약된 조정을 구현합니다.

성능 벤치마킹: 평균 통계를 사용하여 서비스 개정 간 지표를 비교하고 성능 KPI를 설정하며 최적화 개선 사항을 검증합니다.

리소스 최소 수준 감지: 평균 통계를 사용하여 유휴 기간에 최소 리소스 요구 사항을 식별하고 적절한 예약을 설정하며 비정상적인 감소를 감지합니다.

이상 탐지: 최소 통계를 사용하여 초기화 실패 또는 예상치 못한 유휴 기간과 같은 잠재적 문제를 나타내는 비정상적인 리소스 사용률 저하를 찾아냅니다.

조정 정책 세분화: 최소 통계를 사용하여 공격적인 조정을 방지하기 위해 실행 가능한 최소 사용률을 기반으로 최적의 스케일 인 임계치를 설정합니다.

용량 계획: 최대 통계를 사용하여 적절한 태스크 크기를 설정하고 트래픽 스파이크에 충분한 여유 공간을 고려하여 인프라를 계획합니다.

성능 병목 현상 식별: 최대 통계를 사용하여 리소스 포화 지점을 감지하고 병목 현상을 식별하며 태스크 크기를 늘릴 시기를 결정합니다.

조정 정책 구성: 최대 통계를 사용하여 피크 패턴을 기반으로 최적의 스케일 아웃 임계치를 설정하고 버스트 용량을 구성합니다.

SLA 규정 준수 모니터링: 최대 통계를 사용하여 피크 응답 시간과 오류율을 추적하여 서비스 성능이 정의된 SLA를 충족하는지 확인합니다.