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[AWS]/AWS SAA EXAMTOPICS

[AWS][SAA][EXAMTOPICS] Question 259

by METAVERSE STORY 2022. 7. 6.
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On AWS, a business is creating an ecommerce website. This website is constructed on a three-tier design that contains a MySQL database in an Amazon Aurora MySQL Multi-AZ deployment. The internet application must be highly available, and will be deployed in an AWS Region with three Availability Zones initially. The program generates a statistic that indicates the amount of load it is experiencing.

Which solution satisfies these criteria?

  • A. Configure an Application Load Balancer (ALB) with Amazon EC2 Auto Scaling behind the ALB with scheduled scaling
  • B. Configure an Application Load Balancer (ALB) and Amazon EC2 Auto Scaling behind the ALB with a simple scaling policy.
  • C. Configure a Network Load Balancer (NLB) and launch a Spot Fleet with Amazon EC2 Auto Scaling behind the NLB.
  • D. Configure an Application Load Balancer (ALB) and Amazon EC2 Auto Scaling behind the ALB with a target tracking scaling policy.

 

한글 번역

AWS에서 비즈니스는 전자 상거래 웹 사이트를 만들고 있습니다. 이 웹 사이트는 Amazon Aurora MySQL 다중 AZ 배포에 MySQL 데이터베이스를 포함하는 3계층 설계로 구성되어 있습니다. 인터넷 애플리케이션은 고가용성이어야 하며 처음에는 3개의 가용 영역이 있는 AWS 리전에 배포됩니다. 프로그램은 겪고 있는 로드의 양을 나타내는 통계를 생성합니다.

이 기준을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

  • A. 예약된 조정이 있는 ALB 뒤에서 Amazon EC2 Auto Scaling으로 Application Load Balancer(ALB) 구성
  • B. 간단한 조정 정책으로 ALB(Application Load Balancer)와 ALB 뒤에 Amazon EC2 Auto Scaling을 구성합니다.
  • C. NLB(Network Load Balancer)를 구성하고 NLB 뒤에서 Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하여 스팟 집합을 시작합니다.
  • D. 대상 추적 조정 정책을 사용하여 ALB 뒤에서 Application Load Balancer(ALB) 및 Amazon EC2 Auto Scaling을 구성합니다.

 

 

 

정답

  • D. Configure an Application Load Balancer (ALB) and Amazon EC2 Auto Scaling behind the ALB with a target tracking scaling policy.

 

해설

먼저 고가용성이어야 하기 때문에 ELB 및 Auto Scaling 사용이 필요하다.  그리고 프로그램은 겪고 있는 로드의 양을 나타낸다. 그 로드의 양에 따라 가용성을 높이기 때문에 

적 조정 정책 작동 방식

동적 조정 정책은 Amazon EC2 Auto Scaling에 특정 CloudWatch 지표를 추적하도록 지시하며, 연결된 CloudWatch 경보가 경보 상태일 때 수행할 작업을 정의합니다. 경보를 트리거하는 데 사용되는 지표는 Auto Scaling 그룹의 모든 인스턴스에서 보내는 지표를 집계한 것입니다. 예를 들어, 하나는 CPU 사용률이 60%이고 다른 하나는 CPU 사용률이 40%인 두 개의 인스턴스로 구성된 Auto Scaling 그룹이 있다고 가정해 보겠습니다. 두 인스턴스의 평균 CPU 사용률은 50%입니다. 정책이 적용되면 경보가 트리거될 때 Amazon EC2 Auto Scaling가 그룹의 원하는 용량을 늘리거나 줄입니다.

동적 조정 정책이 호출될 때 용량 계산에서 그룹의 최소 및 최대 크기 범위를 벗어나는 숫자를 생성하는 경우 Amazon EC2 Auto Scaling은 새 용량이 최소 및 최대 크기 제한을 벗어나지 않도록 합니다. 용량은 두 가지 방법 중 하나로 측정됩니다. 인스턴스 기준으로 원하는 용량을 설정할 때 선택한 것과 동일한 단위를 사용 또는 용량 유닛을 사용(인스턴스 가중치가 적용된 경우).

  • 예제 1: Auto Scaling 그룹 최대 용량 3, 현재 용량 2, 인스턴스 3개를 추가하는 조정 정책. 이 정책을 호출할 때 Amazon EC2 Auto Scaling은 그룹에 인스턴스를 하나만 추가하여 그룹이 최대 크기를 초과하지 않도록 합니다.
  • 예제 2: Auto Scaling 그룹 최대 용량 2, 현재 용량 3, 인스턴스 2개를 제거하는 동적 조정 정책. 이 정책을 호출할 때 Amazon EC2 Auto Scaling은 그룹에서 인스턴스를 하나만 제거하여 그룹이 최소 크기보다 작아지지 않도록 합니다.

원하는 용량이 최대 크기 제한에 도달하면 확장이 중지됩니다. 수요가 감소하고 용량이 줄어들면 Amazon EC2 Auto Scaling이 다시 확장할 수 있습니다.

인스턴스 가중치를 사용하는 경우는 예외입니다. 이 경우 Amazon EC2 Auto Scaling은 최대 크기 제한을 초과하여 확장할 수 있지만 최대 인스턴스 가중치까지만 확장할 수 있습니다. 그 의도는 최대한 새로운 원하는 용량에 근접하면서도 그룹에 지정된 할당 전략을 고수하는 것입니다. 할당 전략에 따라 시작할 인스턴스 유형이 결정됩니다. 가중치는 인스턴스 유형에 따라 각 인스턴스가 그룹의 원하는 용량에 기여하는 용량 유닛 수를 결정합니다.

  • 예제 3: Auto Scaling 그룹 최대 용량 12, 현재 용량 10, 용량 유닛 5를 추가하는 동적 조정 정책. 인스턴스 유형에는 1, 4 또는 6의 세 가지 가중치 중 하나가 할당됩니다. 이 정책을 호출할 때 Amazon EC2 Auto Scaling은 할당 전략에 따라 가중치가 6인 인스턴스 유형을 시작하도록 선택합니다. 이 확장 이벤트의 결과는 원하는 용량이 12이고 현재 용량이 16인 그룹입니다.

동적 조정 정책 유형

Amazon EC2 Auto Scaling은 다음과 같은 유형의 동적 조정 정책을 지원합니다.

  • 대상 추적 조정 - 특정 지표의 목푯값을 기준으로 그룹의 현재 용량을 늘리거나 줄입니다. 이 작업은 온도 조절기가 집안 온도를 유지하는 방식과 비슷합니다. 사용자가 온도만 선택하면 나머지는 온도 조절기가 알아서 합니다.
  • 단계 조정 - 그룹의 현재 용량을 일련의 조정 조절에 따라 늘리거나 줄이며 경보 위반의 크기에 따라 달라지는 단계 조절이라고 합니다.
  • 단순 조정 - 단일 조정 설정에 따라 그룹의 현재 용량을 늘리거나 줄입니다.

Auto Scaling 그룹의 인스턴스 수에 비례하여 증가하거나 감소하는 사용률 지표를 기준으로 조정하는 경우 대상 추적 조정 정책을 사용하는 것이 좋습니다. 그렇지 않은 경우 단계 조정 정책을 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

참조 문서

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html

 

Amazon EC2 Auto Scaling의 동적 조정 - Amazon EC2 Auto Scaling

이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오.

docs.aws.amazon.com

 

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