[Reinvent2019] Right Sizing의 새로운 기준 - Compute Optimizer 소개

Dec 18, 2019 | AWS

작성자_박태순

들어가며

안녕하십니까. GS네오텍 박태순 입니다.

AWS는 비용 최적화를 스스로 할 수 있게 하는 다양한 (도움) 서비스를 출시해 왔습니다. 예를 들면 비용 절감, 시스템 성능향상, 보안 격차 해소에 대한 권장 사항을 제시해주는 Trusted advisor, AWS 비용 및 사용량을 탐색하고 다양한 필터링을 지원하여 시각화 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 Cost explorer, 사용자가 지정 예산을 설정하고 임계값이 초과될때 알림을 받을 수 있는 AWS Budget 등이 모두 같은 맥락의 서비스입니다.

그리고 이번 리인벤트 2019 행사에서도 새로운 비용 최적화 관련 서비스가 출시 되었습니다. 바로 AWS 자체 머신러닝 기반으로 최적의 컴퓨팅 리소스를 제안해주는 Compute Optimizer 서비스 인데요. 함께 자세히 알아볼까요?

Compute Optimizer 소개

Compute Optimizer는 현재 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 및 Auto Scaling Group에 대한 권장 사항을 제시합니다. 같은 패밀리의 인스턴스 크기 뿐만 아니라 다른 패밀리에대한 제안도 실시합니다. 현재는 M, C, R, T, X 인스턴스 패밀리만 지원 되고 있습니다. Compute Optimizer가 어떤 기준으로 인스턴스 타입을 제안하는지 분석 지표를 좀 더 알아 볼까요?

Compute Optimizer는 지난 14일 동안 실행중인 리소스의 사양(vCPU, 메모리, 스토리지 등)의 사용률 지표를 분석합니다. 리소스가 30시간 이상 실행된 경우 분석되며 특정 리소스에 경우는 60시간이 필요할수도 있습니다. 또한 옵트인 후 최대 12시간의 분석시간이 소요 됩니다.

Compute Optimizer는 기본적으로 아래와 같은 CloudWatch 지표를 분석합니다.

CPU 사용률
메모리 사용률
네트워크 입력 / 출력
로컬 디스크 입력 / 출력

참고로 여기서 메모리 사용률 지표를 통해 분석하고 싶은 분은 사전에 꼭 CloudWatch Agent로 메모리 사용량 지표를 활성화 해주셔야 합니다. 또한 좀 더 정확한 분석이 필요하시다면 CloudWatch에서 상세 모니터링을 활성화 하시는것이 좋습니다. 기본 5분 단위 모니터링에서 1분 단위로 모니터링한다면 잦은 샘플링으로 좀 더 정확한 분석이 가능해지기 때문입니다. 그럼 이 서비스의 흐름이 어떤식으로 진행되는지 데모를 통해 한번 살펴보도록 하겠습니다.

Compute Optimizer 데모