컴퓨터과학챕터 7약 3분

Ch7. ELB와 Auto Scaling — 고가용성 아키텍처 구현

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OIYO 편집부기여자
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Elastic Load Balancing(ELB)

들어오는 트래픽을 여러 서버에 분산시키는 서비스.

ALB (Application Load Balancer)

7계층(HTTP/HTTPS) 로드 밸런서.

고급 라우팅 기능:

  • URL 경로 기반: /api/* → API 서버, /static/* → S3
  • 호스트 기반: api.example.com → API 서버, www.example.com → 웹 서버
  • HTTP 헤더/쿼리 기반 라우팅
  • WebSocket, HTTP/2 지원

적합한 사용 사례: 웹 애플리케이션, REST API, 마이크로서비스

NLB (Network Load Balancer)

4계층(TCP/UDP) 로드 밸런서.

  • 초저지연, 극고성능
  • 고정 IP 또는 Elastic IP 지원
  • 초당 수백만 요청 처리

적합한 사용 사례: 게임 서버, IoT, 금융 거래, 실시간 스트리밍

시험 결정 트리: HTTP/HTTPS 라우팅 필요? → ALB. 초저지연 TCP/UDP, 고정 IP 필요? → NLB. 서드파티 방화벽과 통합 필요? → GLB.

GLB (Gateway Load Balancer)

3계층 로드 밸런서. 서드파티 방화벽, IDS/IPS 어플라이언스와 통합.


Auto Scaling Group (ASG)

구성 요소

  1. 시작 템플릿: AMI, 인스턴스 유형, 보안 그룹, IAM 역할
  2. 그룹 크기: 최소/최대/원하는(Desired) 용량
  3. 스케일링 정책

스케일링 정책 유형

동적 스케일링:

  • 단순(Simple): CloudWatch 알람 → 정해진 수만큼 추가/제거
  • 단계(Step): 알람 임계값에 따라 다른 스텝 적용
  • 대상 추적(Target Tracking): 목표 지표 유지 (예: CPU 50% 유지)

예약 스케일링: 알려진 패턴에 맞춰 미리 확장 (예: 매일 오전 9시에 10개로 확장)

예측 스케일링: ML이 과거 패턴 분석 → 사전 확장

상태 확인 (Health Check)

  • EC2 상태 확인: 인스턴스 하드웨어/소프트웨어 상태
  • ELB 상태 확인: 애플리케이션 레벨 응답 확인 (더 권장)

비정상 인스턴스는 자동 종료 후 새 인스턴스로 교체.


고가용성 아키텍처 패턴

기본 HA 패턴:

인터넷 → ALB (퍼블릭 서브넷, 다중 AZ)
           → ASG (프라이빗 서브넷, 다중 AZ)
                → RDS Multi-AZ (프라이빗 서브넷)

지역 기반 재해 복구(Cross-Region):

  • Route 53 → Primary 리전 (평소) → Secondary 리전 (장애 시)

핵심 개념 카드

ALB vs NLB ★★★★★ : ALB=7계층 HTTP 라우팅, NLB=4계층 고성능 TCP. HTTP 웹앱=ALB, 게임/실시간=NLB.

대상 추적 스케일링 ★★★★★ : 목표 CPU(예: 50%)를 설정하면 ASG가 자동으로 인스턴스 수를 조정. 가장 간단하고 권장되는 방식.

ELB 상태 확인 ★★★★☆ : EC2 상태 확인보다 세밀. 앱 레벨 응답(/health 엔드포인트)을 확인해 비정상 인스턴스 교체.


실전 퀴즈

Q1. 마이크로서비스 아키텍처에서 /api/v1, /api/v2, /web 세 경로를 각각 다른 서버 그룹으로 라우팅하려면?

ALB(Application Load Balancer)를 사용합니다. ALB의 경로 기반 라우팅 규칙으로 /api/v1 → 서버그룹1, /api/v2 → 서버그룹2, /web → 서버그룹3 으로 설정할 수 있습니다. NLB는 URL 경로를 인식하지 못합니다.

Q2. 오전 9시에서 오후 6시 사이에 트래픽이 10배 증가하는 패턴이 예측될 때 최적의 스케일링 방식은?

예약 스케일링(Scheduled Scaling)과 대상 추적(Target Tracking)을 조합합니다. 오전 8:50에 예약 스케일링으로 최소 용량을 높여두고, 대상 추적으로 실제 부하에 반응해 추가 조정합니다. 예측 스케일링도 유사 패턴이 반복된다면 사용할 수 있습니다.

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