[AWS][SAA][EXAMTOPICS] Question 80

On Amazon EC2 instances, a business runs an application. The volume of traffic to the webpage grows significantly during business hours and then falls.
The CPU usage of an Amazon EC2 instance is a good measure of the application's end-user demand. The organization has specified a minimum group size of two EC2 instances and a maximum group size of ten EC2 instances for an Auto Scaling group.
The firm is worried that the Auto Scaling group's existing scaling policy may be incorrect. The organization must prevent excessive EC2 instance provisioning and paying unneeded fees.

What recommendations should a solutions architect make to satisfy these requirements?

• A. Configure Amazon EC2 Auto Scaling to use a scheduled scaling plan and launch an additional 8 EC2 instances during business hours.
• B. Configure AWS Auto Scaling to use a scaling plan that enables predictive scaling. Configure predictive scaling with a scaling mode of forecast and scale, and to enforce the maximum capacity setting during scaling.
• C. Configure a step scaling policy to add 4 EC2 instances at 50% CPU utilization and add another 4 EC2 instances at 90% CPU utilization. Configure scale-in policies to perform the reverse and remove EC2 instances based on the two values.
• D. Configure AWS Auto Scaling to have a desired capacity of 5 EC2 instances, and disable any existing scaling policies. Monitor the CPU utilization metric for 1 week. Then create dynamic scaling policies that are based on the observed values.

 

한글번역

Amazon EC2 인스턴스에서 기업은 애플리케이션을 실행합니다. 웹 페이지에 대한 트래픽 양은 업무 시간 동안 크게 증가했다가 감소합니다.
Amazon EC2 인스턴스의 CPU 사용량은 애플리케이션의 최종 사용자 수요를 측정하는 좋은 방법입니다. 조직은 Auto Scaling 그룹에 대해 2개의 EC2 인스턴스의 최소 그룹 크기와 10개의 EC2 인스턴스의 최대 그룹 크기를 지정했습니다.
회사에서는 Auto Scaling 그룹의 기존 스케일링 정책이 잘못된 것은 아닐까 걱정하고 있습니다. 조직은 과도한 EC2 인스턴스 프로비저닝 및 불필요한 요금 지불을 방지해야 합니다.

솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 권장 사항을 제시해야 합니까?

• A. Amazon EC2 Auto Scaling이 예약된 확장 계획을 사용하도록 구성하고 업무 시간 동안 8개의 EC2 인스턴스를 추가로 시작합니다.
• B. 예측 조정을 활성화하는 조정 계획을 사용하도록 AWS Auto Scaling을 구성합니다. 예측 및 규모 조정 모드로 예측 조정을 구성하고 조정 중에 최대 용량 설정을 적용합니다.
• C. 50% CPU 사용률에서 4개의 EC2 인스턴스를 추가하고 90% CPU 사용률에서 4개의 EC2 인스턴스를 추가하도록 단계 조정 정책을 구성합니다. 역방향을 수행하고 두 값을 기반으로 EC2 인스턴스를 제거하도록 축소 정책을 구성합니다.
• D. 5개의 EC2 인스턴스의 원하는 용량을 갖도록 AWS Auto Scaling을 구성하고 기존 조정 정책을 비활성화합니다. 1주일 동안 CPU 사용률 메트릭을 모니터링합니다. 그런 다음 관찰된 값을 기반으로 하는 동적 조정 정책을 만듭니다.

 

 

 

정답

• B. Configure AWS Auto Scaling to use a scaling plan that enables predictive scaling. Configure predictive scaling with a scaling mode of forecast and scale, and to enforce the maximum capacity setting during scaling.

 

해설

예측 조정을 사용하여 트래픽 흐름의 일일 및 주간 패턴에 앞서 Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스 수를 늘릴 수 있습니다.

예측 조정은 다음과 같은 상황에 매우 적합합니다.

• 주기적 트래픽(예: 정규 업무 시간 동안 리소스 사용량이 많고 저녁 및 주말에는 리소스가 적게 사용되는 경우)
• 반복적인 온/오프 워크로드 패턴(예: 배치 처리, 테스트 또는 주기적 데이터 분석)
• 초기화하는 데 시간이 오래 걸려 확장 이벤트 중에 애플리케이션 성능에 눈에 띄는 지연 영향을 받는 애플리케이션

일반적으로 규칙적인 트래픽 증가 패턴과 초기화하는 데 시간이 오래 걸리는 애플리케이션이 있는 경우 예측 조정 사용을 고려해야 합니다. 예측 조정을 사용하면 본질적으로 대응적인 동적 크기 조정만 사용하는 것에 비해 예상된 로드 전에 용량을 시작하여 더 빠르게 크기를 조정할 수 있습니다. 또한 예측 조정은 용량을 과도하게 프로비저닝할 필요가 없도록 하여 EC2 청구 비용을 절감할 수 있습니다.

예를 들어 업무 시간 중에는 사용량이 많고 밤새 사용량이 줄어드는 애플리케이션을 생각해 보겠습니다. 각 영업일이 시작될 때 예측 조정은 트래픽이 처음 유입되기 전에 용량을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 사용률이 낮은 기간에서 높은 기간으로 전환될 때 애플리케이션이 고가용성과 성능을 유지할 수 있습니다. 동적 조정이 변화하는 트래픽에 대응할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 또한 애플리케이션의 로드 패턴을 검토하고 예약된 확장을 사용하여 적절한 용량을 예약하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다.

AWS Management Console, AWS CLI 또는 SDK 중 하나를 사용하여 Auto Scaling 그룹에 예측 조정 정책을 추가할 수 있습니다.

 

참조 문서

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/autoscaling/ec2/userguide/ec2-auto-scaling-predictive-scaling.html

Amazon EC2 Auto Scaling의 예측 조정 - Amazon EC2 Auto Scaling

 

20221004

Amazon EC2 인스턴스에서 기업은 애플리케이션을 실행합니다. 웹 페이지에 대한 트래픽 양은 업무 시간 동안 크게 증가했다가 감소합니다.
Amazon EC2 인스턴스의 CPU 사용량은 애플리케이션의 최종 사용자 수요를 측정하는 좋은 방법입니다. 조직은 Auto Scaling 그룹에 대해 2개의 EC2 인스턴스의 최소 그룹 크기와 10개의 EC2 인스턴스의 최대 그룹 크기를 지정했습니다.
회사에서는 Auto Scaling 그룹의 기존 스케일링 정책이 잘못된 것은 아닐까 걱정하고 있습니다. 조직은 과도한 EC2 인스턴스 프로비저닝 및 불필요한 요금 지불을 방지해야 합니다.

애플리케이션이 EC2에서 실행되고 있다. 트래픽 양은 업무 시간 동안 크게 증가했다가 감소한다.

예측 조정을 사용하여 트래픽 흐름의 일일 및 주간 패턴에 앞서 Auto Scalling 그룹의 EC2 인스턴스 수를 늘릴수 있다.
예측 조정은 다음과 같은 상황에 매우 적합하다.

 * 주기적 트래픽(예 : 정규 업무 시간 동안 리소스 사용량이 많고 저녁 및 주말에는 리소스가 적게 사용되는 경우)
 * 반복적인 온/오프 워크로드 패턴(예 : 배치 처리, 테스트 또는 주기적 데이터 분석)
 * 초기화하는 데 시간이 오래 걸려 확장 이벤트 중에 애플리케이션 성능에 눈에 띄는 지연 영향을 받는 애플리케이션

일반적으로 규칙적인 트래픽 중가 패턴과 초기화하는데 시간이 오래 걸리는 애플리케이션이 있는 경우 예측 조정 사용을 고려해야한다. 예측 저장을 사용하면 본질적으로 대응적인 동적 크기 조정만 사용하는 것에 비해 예상된 로드 전에 용량을 시작하여 더 빠르게 크기를 조정할 수 있다. 또한, 예측 조정은 용량을 과도하게 프로비저닝할 필요가 없도록 하여 EC2 청구 비용을 절감할 수 있다.

따라서 정답은 B "예측 조정을 활성화하는 조정 계획을 사용하도록 AWS Auto Scaling을 구성합니다. 예측 및 규모 조정 모드로 예측 조정을 구성하고 조정 중에 최대 용량 설정을 적용합니다."이다.