Well-Architected Framework: 성능 최적화 요소

Google Cloud 잘 설계된 프레임워크의 이 핵심 요소에서는Google Cloud에서 워크로드의 성능을 최적화하기 위한 권장사항을 제공합니다.

이 문서는 Google Cloud에서 워크로드를 계획, 설계, 배포, 관리하는 설계자, 개발자, 관리자를 대상으로 합니다.

이 필라의 권장사항은 조직이 효율적으로 운영하고, 고객 만족도를 높이고, 수익을 늘리고, 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 애플리케이션의 백엔드 처리 시간이 단축되면 사용자의 응답 시간이 빨라져 사용자 유지율과 수익이 증가할 수 있습니다.

성능 최적화 프로세스에는 성능과 비용 간의 절충이 포함될 수 있습니다. 하지만 성능을 최적화하면 비용을 절감할 수 있습니다. ​​예를 들어 부하가 증가할 때 자동 확장은 시스템 리소스가 과부하되지 않도록 하여 예측 가능한 성능을 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 자동 확장을 사용하면 부하가 낮은 기간에 사용되지 않는 리소스를 삭제하여 비용을 절감할 수 있습니다.

성능 최적화는 일회성 활동이 아닌 연속적인 프로세스입니다. 다음 다이어그램은 성능 최적화 프로세스의 단계를 보여줍니다.

성능 최적화 프로세스는 다음 단계를 포함하는 지속적인 사이클입니다.

1. 요구사항 정의: 애플리케이션을 설계하고 개발하기 전에 애플리케이션 스택의 각 레이어에 대한 세부 성능 요구사항을 정의합니다. 리소스 할당을 계획하려면 주요 워크로드 특성과 성능 기대치를 고려하세요.
2. 설계 및 배포: 성능 요구사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있는 탄력적이고 확장 가능한 설계 패턴을 사용합니다.
3. 모니터링 및 분석: 로그, 추적, 측정항목, 알림을 사용하여 성능을 지속적으로 모니터링합니다.

4. 최적화: 애플리케이션이 발전함에 따라 잠재적인 재설계를 고려합니다. 클라우드 리소스의 크기를 적절하게 조정하고 새로운 기능을 사용하여 변화하는 성능 요구사항을 충족합니다.

   위의 다이어그램에 표시된 것처럼 모니터링, 요구사항 재평가, 클라우드 리소스 조정 주기를 계속합니다.

AI 및 ML 워크로드와 관련된 성능 최적화 원칙 및 권장사항은 Well-Architected Framework의 AI 및 ML 관점: 성능 최적화를 참고하세요.

핵심 원칙

Well-Architected Framework의 성능 최적화 필라의 권장사항은 다음 핵심 원칙에 매핑됩니다.

• 리소스 할당 계획
• 탄력성 활용
• 모듈식 설계 촉진
• 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선

참여자

저자:

• 다니엘 리 | 클라우드 보안 설계자
• 게리 하름슨 | 수석 설계자
• 루이스 우레나 | 개발자 관계 엔지니어
• 자크 세일 | 네트워킹 전문가

기타 참여자:

• 필리페 그라시오, 박사 | 고객 엔지니어, AI/ML 전문가
• Jose Andrade | 고객 엔지니어, SRE 전문가
• 저자: 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
• 마르완 알 샤위 | 파트너 고객 엔지니어
• 니콜라스 핀토 | 고객 엔지니어, 애플리케이션 현대화 전문가
• 라이언 콕스 | 수석 설계자
• 라디카 카나캄 | 프로그램 리드, Google Cloud Well-Architected Framework
• 사만다 헤 | 테크니컬 라이터
• 웨이드 홈즈 | 글로벌 솔루션 디렉터