리소스 할당 계획

Google Cloud Well-Architected Framework의 성능 최적화 요소 원칙은Google Cloud에서 워크로드의 리소스를 계획하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다. 클라우드 배포 또는 마이그레이션을 위한 애플리케이션을 설계하고 개발하기 전에 세부 요구사항을 정의하는 것이 중요함을 강조합니다.

원칙 개요

비즈니스 요구사항을 충족하려면 설계 및 개발 전에 애플리케이션의 성능 요구사항을 정의하는 것이 중요합니다. 이러한 요구사항을 전체 애플리케이션과 애플리케이션 스택의 각 레이어에 대해 최대한 세부적으로 정의합니다. 예를 들어 스토리지 레이어에서는 애플리케이션에 필요한 처리량과 초당 I/O 작업 수 (IOPS)를 고려해야 합니다.

처음부터 성능과 확장성을 고려하여 애플리케이션 설계를 계획합니다. 사용자 수, 데이터 볼륨, 시간 경과에 따른 잠재적 성장과 같은 요소를 고려하세요.

각 워크로드의 성능 요구사항은 워크로드 유형에 따라 다릅니다. 각 워크로드에는 고유한 성능 특성 집합이 있는 구성요소 시스템과 서비스가 혼합되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 대규모 데이터 세트의 주기적인 일괄 처리를 담당하는 시스템은 대화형 가상 데스크톱 솔루션과 다른 성능 요구사항을 갖습니다. 최적화 전략은 각 워크로드의 구체적인 요구사항을 충족해야 합니다.

각 워크로드의 성능 목표에 부합하는 서비스와 기능을 선택합니다. 성능 최적화에는 모든 경우에 적합한 솔루션이 없습니다. 각 워크로드를 최적화하면 전체 시스템이 최적의 성능과 효율성을 달성할 수 있습니다.

성능 요구사항에 영향을 줄 수 있는 다음 워크로드 특성을 고려하세요.

• 배포 원형: 애플리케이션에 대해 선택한 배포 원형은 제품 및 기능 선택에 영향을 줄 수 있으며, 이는 애플리케이션에서 기대할 수 있는 성능을 결정합니다.
• 리소스 배치: 애플리케이션 리소스의 Google Cloud 리전을 선택할 때는 최종 사용자의 지연 시간을 최소화하고, 데이터 현지화 규정을 준수하며, 필요한 Google Cloud 제품 및 서비스의 가용성을 보장하는 것이 좋습니다.
• 네트워크 연결: 데이터 액세스 및 콘텐츠 전송을 최적화하는 네트워킹 서비스를 선택합니다. Google Cloud의 글로벌 네트워크, 고속 백본, 상호 연결 위치, 캐싱 서비스를 활용하세요.
• 애플리케이션 호스팅 옵션: 호스팅 플랫폼을 선택할 때는 각 옵션의 성능상의 장단점을 평가해야 합니다. 예를 들어 베어 메탈, 가상 머신, 컨테이너, 서버리스 플랫폼을 고려해 보세요.
• 스토리지 전략: 성능 요구사항에 따라 최적의 스토리지 전략을 선택합니다.
• 리소스 구성: 머신 유형, IOPS, 처리량은 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 설계 단계 초기에 적절한 보안 기능과 리소스에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 보안 기능을 계획할 때는 예기치 않은 영향을 방지하기 위해 필요한 성능 절충을 수용할 준비를 해야 합니다.

권장사항

최적의 리소스 할당을 보장하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요.

할당량 구성 및 관리

애플리케이션이 메모리, 저장소, 처리 능력과 같은 필요한 리소스만 사용하는지 확인합니다. 과도한 할당은 불필요한 비용을 초래할 수 있고, 부족한 할당은 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

탄력적 확장을 수용하고 충분한 리소스를 사용할 수 있도록 할당량의 용량을 정기적으로 모니터링하세요. 또한 할당량 사용량을 추적하여 잠재적인 확장 제약이나 과도한 할당 문제를 파악한 다음 리소스 할당에 대해 정보에 기반한 결정을 내립니다.

교육 및 인식 제고

사용자에게 성능 요구사항을 알리고 효과적인 성능 관리 기법에 관한 교육 리소스를 제공하세요.

진척 상황을 평가하고 개선이 필요한 영역을 파악하려면 목표 실적과 실제 실적을 정기적으로 문서화하세요. 애플리케이션을 부하 테스트하여 잠재적인 중단점을 찾고 애플리케이션을 확장하는 방법을 파악합니다.

성능 측정항목 모니터링

Cloud Monitoring을 사용하여 성능 측정항목의 추세를 분석하고, 실험의 효과를 분석하고, 중요한 측정항목에 대한 알림을 정의하고, 소급 분석을 수행할 수 있습니다.

Active Assist는 리소스 활용도를 최적화하는 데 도움이 되는 통계와 권장사항을 제공할 수 있는 도구 집합입니다. 이러한 추천은 리소스 할당을 조정하고 실적을 개선하는 데 도움이 됩니다.