PERF02-BP04 적절하게 크기를 조정하여 필요한 구성 확인

워크로드의 다양한 성능 특성, 그리고 이러한 특성과 메모리/네트워크/CPU 사용량 간의 관계를 분석합니다. 이 데이터를 사용하면 워크로드 프로필에 가장 적합한 리소스를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스와 같은 메모리 집약적 워크로드는 r-패밀리 인스턴스로 처리하는 것이 가장 좋습니다. 하지만 버스트 워크로드의 경우 탄력적인 컨테이너 시스템을 사용하는 것이 더 유리할 수 있습니다.

일반적인 안티 패턴:

이 모범 사례 정립의 이점: AWS 컴퓨팅 오퍼링에 익숙해지면 다양한 워크로드에 적합한 솔루션을 결정할 수 있습니다. 워크로드에 사용할 다양한 컴퓨팅 오퍼링을 선택한 후에는 이러한 컴퓨팅 오퍼링을 신속하게 실험하여 워크로드 요구 사항을 충족하는 오퍼링을 결정할 수 있습니다.

이 모범 사례를 정립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준: 보통

구현 가이드

적절한 크기 조정을 통해 워크로드 구성 수정: 성능과 전반적인 효율성을 모두 최적화하려면 워크로드에 필요한 리소스를 결정해야 합니다. CPU보다 메모리가 많이 필요한 시스템의 경우에는 메모리 최적화 인스턴스를 선택하고, 메모리가 많이 사용되지 않는 데이터 처리를 수행하는 구성 요소의 경우에는 컴퓨팅 최적화 인스턴스를 선택합니다. 올바른 크기 조정을 수행하면 필요한 리소스만 사용하면서 워크로드의 성능을 최대한 높일 수 있습니다.

리소스

관련 문서:

관련 동영상:

관련 예시: