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비용 최적화 요소

AWS Well-Architected Framework의 비용 최적화 원칙은 불필요한 비용을 피하고 비용 최적화 방식으로 아키텍처를 구축하는 데 중점을 둡니다. 다음 권장 사항은 Amazon Timestream for InfluxDB의 비용 최적화 설계 원칙 및 아키텍처 모범 사례를 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비용 최적화 원칙은 다음 핵심 영역에 중점을 둡니다.

사용 사례의 요구 사항 및 비용 이해

다음 사용 사례에서는 Timestream for InfluxDB를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

비용에 주의를 기울이는 리소스 선택

InfluxDB 인스턴스 비용은 인스턴스가 실행되는 시간에 대한 시간당 요금을 기준으로 합니다. 인스턴스는 데이터베이스 실행에 드는 전체 비용의 평균 85%를 차지 AWS하므로 크기를 적절하게 조정하면 상당한 비용에 영향을 미칠 수 있습니다. 인스턴스 크기를 올바르게 조정하는 가장 좋은 방법은 애플리케이션 성능을 테스트하는 것입니다.

인스턴스 비용은 선형적으로 확장됩니다. db.influx.2xlarge 인스턴스의 시간당 비용은 db.influx.xlarge 인스턴스의 두 배이지만 리소스 할당도 두 배입니다. db.influx.16xlarge 인스턴스는 db.influx.xlarge 인스턴스의 시간당 비용의 16배입니다.

특정 기간(초, 분, 시간 또는 일) 동안 워크로드의 쓰기 및 읽기 수를 추정합니다. InfluxDB 인스턴스용 Timestream은 인스턴스 유형에 따라 초당 50,000~500,000회 쓰기와 초당 10~100회 쿼리(QPS)를 지원합니다. 예를 들어는 db.influx.2xlarge 일반적으로 초당 최대 150,000개의 쓰기와 약 25QPS를 지원합니다. 효율적인 데이터 모델과 효율적인 쿼리를 사용하면 해당 성능을 초과할 수 있습니다. 시간대, 주 또는 월에 따라 요구 사항이 다를 경우 다음을 수행하여 스케일 업 및 스케일 다운을 예약할 수 있습니다.

과도한 지출 없이 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 규모 조정

Timestream for InfluxDB를 사용한 엔트리 레벨 실험의 경우 db.influx.medium 및를 사용할 수 있습니다db.influx.large. 이러한 인스턴스는 더 큰 인스턴스에 투자하기 전에 Timestream for InfluxDB를 사용해 볼 수 있을 만큼 충분히 큽니다.

db.influx.medium 및 db.influx.large 인스턴스는 저렴한 개발 환경에 적합합니다. 그러나 RAM(8GiB 및 16GiB)이 더 작고vCPUs(vCPU 1개 및 vCPUs)가 더 적으며, 네트워크 성능이 최대 10GB에 불과합니다. 모든 워크로드가 이러한 인스턴스 클래스에 적합한 것은 아닙니다. CPUUtilization 및 MemoryUtilization를 모니터링하고 필요에 따라 스케일 업 또는 스케일 다운합니다. 메모리와 vCPU 간 일정한 비율이 존재하는 경우가 많다는 점에 유의하세요. db.influx 인스턴스 클래스의 memory-to-vCPU 비율은 Amazon EC2 r7g 인스턴스 클래스와 비슷합니다. 프로덕션으로 이동하기 전에 end-to-end 성능 또는 로드 테스트를 실행하는 것이 좋습니다.

효율적인 데이터 모델링, 배치 쓰기 및 최적화된 쿼리에는 더 적은 메모리와 컴퓨팅 사용량이 필요합니다. 리소스가 더 적게 필요한 경우 더 작은 인스턴스를 사용할 수 있습니다.

적절한 크기의 데이터 스토리지 및 전송

데이터를 저장하려면 다음 모범 사례를 사용합니다.

데이터 전송의 경우 리전 간 네트워크 오버헤드를 방지하려면 Timestream for InfluxDB 데이터베이스 인스턴스 AWS 리전 와 동일한에 애플리케이션을 배포하는 것이 좋습니다. 데이터 전송 요금이 발생할 수도 있습니다. 데이터 전송에 대한 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하세요.