애플리케이션 / 클라우드

퍼블릭 클라우드로 이전시, 애플리케이션 최적화 다섯 가지 방법

Nari Kannan | CIO 2012.08.02
3. 디폴트 클라우드 인스턴스와 서비스 수준의 균형을 맞춘다
애플리케이션마다 적정 서비스 수준이 있다. 예를 들어, 고객을 상대하는 e커머스 사이트와 내부 직원용 포털의 서비스 수준은 다르다. 다양한 애플리케이션 별로 필요한 서비스 수준을 기준으로 퍼블릭 클라우드 인스턴스의 비용을 평가하면 퍼블릭 클라우드 비용을 최적화하는데 도움이 될 수 있다.
 
예를 들어 6월 29일 넷플릭스 서비스 중단을 살펴보자. 스토리지와 대역이 많이 필요한 넷플릭스 동영상 스트리밍 서비스의 특성을 감안할 때, 사고가 발생하지 않은 다른 지역의 데이터센터를 사용하지 못 할 수도 있다. 
 
그러나 스토리지와 대역에 대한 수요가 높지 않고 기업 운영에 중요한 애플리케이션이라면 다른 데이터센터를 통해 이런 사고 시에도 서비스를 유지할 수 있다.
 
4. 자동 확장 규칙을 조정한다
서버 인스턴스의 수를 자동으로 확장 또는 축소하는 애플리케이션은 최적화에 좋은 기회를 제공한다. 예를 들어, 현재 인스턴스의 CPU 활용도가 80%에 도달했을 때 새 인스턴스를 추가하고, 40%일 경우에는 인스턴스를 내어주는 자동 확장 규칙을 수립할 수 있다.
 
80%와 40%가 적당한 수치일까? 85%와 35%는 아닌가? 후자의 경우, 더 적은 인스턴스를 추가해 비용을 낮출 수 있다.
 
또한 애플리케이션마다 컴퓨팅과 스토리지, 대역 요건이 상이하다. 따라서 CPU 활용도는 물론 이들 3 요소 모두를 토대로 판단해야 한다. 사용하고 있는 퍼블릭 클라우드 애플리케이션과 서비스 수준에 맞는 조합을 실험해볼 필요가 있다. 그렇게 해야만 특정 기간 동안 최적화 수치를 산출할 수 있다.
 
5. 데이터베이스 열(Row) 최적화
넷플릭스 같은 애플리케이션은 로컬화 속성을 갖는다. 고객들이 자신에게 허용된 데이터에만 접근할 수 있다는 의미다. 이런 이유로 넷플릭스는 AWS의 지역별로 서버를 호스팅해서, 데이터센터에 인접한 고객에게 서비스를 제공한다.
 
이를 구현하는 기술이 데이터베이스 열을 파티션으로 나눠 각 파티션 별로 저장하는 데이터베이스 샤딩 기술이다. 신용카드 처리에도 동일한 기술이 쓰인다. 특정 카드 소유주의 거래나 특정 상점의 거래 내역을 살피는 등 로컬화 속성을 갖기 때문이다.
 
모든 데이터베이스 인스턴스에 데이터베이스 열을 저장할 필요가 없는 것이다. 데이터베이스 열을 나눠서, 다른 인스턴스의 데이터베이스 조각에 저장을 할 수 있다면, 이런 로컬화 사용 패턴의 이점을 활용할 수 있다. 이는 필요한 서버 인스턴스의 수를 줄여준다. 퍼블릭 클라우드 서비스 이용에 따른 비용을 절감할 수 있다는 의미다.
 
애플리케이션을 퍼블릭 클라우드로 이전할 경우, 변경 없이 사용해도 무방하다. 그러나 서비스 제공업체의 청구 방식에 주의를 기울이고, 컴퓨팅, 메모리, 스토리지, 네트워크 대역 사용패턴을 파악해 조정한다면 퍼블릭 클라우드 이용에 따른 비용을 쉽게 절감할 수 있다. 
 
또한 일부 조정을 통해 애플리케이션을 최적화하면 성능과 수명을 개선할 수 있다. 이를 위해서는 디폴트 인스턴스를 조정하기 위해 테스트를 해봐야 한다. 또 자동 확장 규칙을 수립해 비용을 한층 더 절감할 수 있다. editor@itworld.co.kr
 
*나리 칸난은 클라우드 및 모바일 애플리케이션 컨설팅 업체인 앱스파크(Appsparq)의 CEO이다.

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