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# Aurora Serverless Scaling 실행 블록
**범주:** 데이터베이스 조정
리전 전환 중에 대상 Aurora Serverless 클러스터의 ACU(Aurora 용량 단위) 설정이 프로덕션 트래픽을 흡수하는 데 필요한 설정보다 훨씬 낮을 수 있습니다. Aurora Serverless Scaling 실행 블록은 소스 클러스터의 실제 사용량에 따라 올바른 최소 및 최대 ACU 용량을 자동으로 계산하여 대상 클러스터에 적용하여 서버리스 데이터베이스가 제한이나 연결 실패 없이 들어오는 워크로드를 처리할 수 있도록 합니다.
## 주요 이점
+ **사용량 기반 용량 계산:** 리전 스위치는 정적 구성에 의존하는 대신 지난 24시간 동안 소스 클러스터의 실제 피크 사용률에서 목표 용량을 도출하여 실제 트래픽 패턴을 기반으로 적절한 크기의 용량을 제공합니다.
+ **Cross-engine-type 인텔리전스:** 소스가 서버리스, 프로비저닝 또는 하이브리드 구성인지 여부에 관계없이 리전 스위치는 소스 용량을 대상 서버리스 클러스터에 적합한 ACU 설정으로 변환하는 방법을 알고 있습니다.
+ **액티브-액티브에 대한 백분율 기반 조정:** 대상이 두 리전의 결합된 트래픽을 흡수해야 하는 액티브-액티브 아키텍처에 대해 100%(예: 200%)를 초과하는 목표 백분율을 구성합니다.
## 사용해야 하는 경우
+ **서버리스 대기를 사용하는 액티브-패시브:** 대상 리전은 최소 ACUs에서 서버리스 클러스터를 실행하며 프로덕션 트래픽을 수신하기 전에 스케일 업해야 합니다.
+ **액티브-액티브 장애 조치:** 두 리전 모두 트래픽을 처리하며, 전환 중에 나머지 리전은 결합된 로드를 처리해야 합니다. 100%를 초과하는 목표 비율을 사용합니다.
+ **혼합 엔진 글로벌 데이터베이스:** 소스 리전은 프로비저닝된 인스턴스를 사용하지만 대상은 서버리스를 사용합니다. 리전 스위치는 용량 변환을 자동으로 처리합니다.
### Aurora Serverless Scaling과 대안 비교
이 실행 블록이 없으면 고객은 트래픽을 전환하기 전에 ACU 요구 사항을 수동으로 계산하고 클러스터 설정을 수정해야 합니다. 특히 소스와 대상이 서로 다른 엔진 유형을 사용하는 경우 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스입니다.
| | 접근 방식 | 장점 | 단점 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | Aurora Serverless Scaling 블록 | 실제 사용량에서 자동 계산, 교차 엔진 번역 처리, 백분율 기반 제어, 계획 오케스트레이션과 통합 | 확장만 가능합니다. IaC에서 드리프트될 수 있는 ACU 설정을 수정합니다. |
| 2 | 수동 ACU 조정 | 전체 제어 | 압력 시 ACU 등가 계산 필요, 느림, 오류가 발생하기 쉬움 |
| 3 | 스크립팅된 자동화 | 사용자 지정 가능 | 엔진 간 번역 로직을 복제해야 함, 계획 평가 없음, 유지 관리 부담 |
| 4 | 사전 프로비저닝(최대 ACU 항상 높음) | 장애 조치 지연 없음 | 비용이 많이 들며 서버리스의 비용 이점을 잃고 대기 리전에서 낭비됩니다. |
Aurora Serverless Scaling 블록은 엔진 간 ACU 변환의 복잡성을 처리하는 사용량 인식 용량 자동 조정이 필요한 경우에 적합한 선택입니다.
## 작동 방식
Aurora Serverless Scaling 실행 블록을 구성한 후 리전 스위치는 지정된 글로벌 데이터베이스에 소스 클러스터 하나와 대상 클러스터 하나가 있는지 확인합니다. 목표 용량은 소스 클러스터 유형에 따라 결정됩니다.
+ **소스는 서버리스입니다.**
+ 최소 ACU = 지난 24시간 동안 소스 클러스터의 관찰된 최대 ACU 사용률(`ServerlessDatabaseCapacity`CloudWatch 지표)
+ 최대 ACU = 지난 24시간 동안 소스 클러스터의 최대 ACU 피크
+ **소스가 프로비저닝되었습니다.**
+ 소스 클러스터의 EC2 인스턴스 메모리를 동등한 ACUs(GiB의 인스턴스 메모리 ÷ 2)에 매핑합니다.
+ 최대 ACU를 256으로 설정합니다.
+ **소스는 하이브리드(프로비저닝 \+ 서버리스)입니다.**
+ 최소 ACU = 프로비저닝된 인스턴스 ACU에 상응하는 최대 수 및 24시간 동안 관찰된 서버리스 ACU 사용률
+ 최대 ACU = 256
그런 다음 리전 전환은 대상 백분율을 적용하여 최종 값을 계산합니다.
```
destination min ACU = round_to_nearest_0.5(targetPercent × source min ACU)
destination max ACU = round_to_nearest_0.5(targetPercent × source max ACU)
```
대상 클러스터의 현재 용량이 이미 계산된 대상 이상일 경우 리전 스위치는 변경하지 않고 단계를 완료합니다. 리전 스위치는 클러스터 용량을 축소하지 않습니다. 대상 클러스터가 Serverless가 아닌 경우 블록은 no-op로 성공적으로 완료됩니다.
액티브-액티브 계획의 경우 리전 스위치는 구성된 다른 리전을 소스로 사용합니다. 리전이 비활성화되는 경우 리전 스위치는 다른 활성 리전을 소스로 사용하여 조정할 비율을 계산합니다.
**참고**
이 블록을 실행하면 Aurora Serverless 클러스터의 최소 및 최대 ACU 용량 설정이 수정되므로 infrastructure-as-code 도구 또는 기타 자동화를 통해 이러한 값을 관리하면 구성 드리프트가 발생할 수 있습니다. 구성 관리 프로세스가 이러한 변경 사항을 고려하여 의도하지 않은 롤백을 방지하는지 확인합니다.
## 구성
Aurora Serverless Scaling 실행 블록을 구성할 때 Aurora Global Database의 글로벌 클러스터 식별자와 계획 실행 중에 확장하려는 각 리전의 데이터베이스 클러스터 ARNs을 입력합니다.
**중요**
실행 블록을 구성하기 전에 계획의 실행 역할에 올바른 IAM 정책이 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 [Aurora 서버리스 조정 실행 블록 샘플 정책](security_iam_region_switch_aurora_serverless_scaling.md) 단원을 참조하십시오.
Aurora Serverless Scaling 실행 블록을 구성하려면 다음 값을 입력합니다.
1. **단계 이름:** 이름을 입력합니다.
1. **설명(선택 사항):** 단계에 대한 설명을 입력합니다.
1. **Aurora Global Database 클러스터 이름: **글로벌 클러스터 식별자를 입력합니다.
1. ***리전*의 클러스터 ARN: **계획의 각 리전에서 사용할 데이터베이스 클러스터 ARN을 입력합니다.
1. **대상 백분율(선택 사항): **대상 클러스터를 확장할 파생 소스 용량의 백분율을 입력합니다. 기본값은 100입니다. 액티브-액티브 계획의 경우 결합된 트래픽을 고려하려면 더 높은 값(예: 200%)을 고려하세요.
1. **제한 시간:** 제한 시간 값을 입력합니다.
그런 다음 **단계 저장**을 선택합니다.
## 관련 리소스
+ [Aurora 서버리스 조정 실행 블록 샘플 정책](security_iam_region_switch_aurora_serverless_scaling.md)
+ *Amazon* [Aurora 사용 설명서의 Aurora Serverless v2 용량 관리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-serverless-v2-administration.html)