클라우드 아키텍처 원칙: 안정성

클라우드 설계자는 장애 설계, 애플리케이션 구성 요소 분리, 탄력성 이해 및 구현, 병렬화 및 애플리케이션 아키텍처의 모든 측면에서 보안 통합과 같은 개념과 모범 사례에 집중함으로써 높은 수준의 구축에 필요한 설계 고려사항을 이해할 수 있습니다.

 

장애를 위한 설계

- 클라우드에서 아키텍처를 설계할 때 일이 실패할 것이라고 가정하는 비관주의자가 되도록 장려함. 장애로부터 자동 복구를 위해 항상 설계, 구현, 배포를 해야 하기 때문. 특히 하드웨어

 

이를 위한 구체적인 방법

1. 탄력적 IP를 사용하여 정상적으로 장애 조치 : 탄력적 IP는 동적으로 다시 매핑 할 수 있는 고정 IP입니다. 트래픽이 새 서버로 라우팅되도록 다른 서버 세트로 신속하게 다시 매핑하고 장애 조치 할 수 있습니다. 이전 버전에서 새 버전으로 업그레이드하거나 하드웨어 오류가 발생한 경우 훌륭하게 작동합니다.

 

2. 여러 가용 영역 활용 : 가용 영역은 개념적으로 논리적 데이터 센터와 같습니다. 아키텍처를 여러 가용 영역에 배포하면 고가용성을 보장 할 수 있습니다. Amazon RDS 다중 AZ 배포 기능을 활용하여 여러 가용 영역에 데이터베이스 업데이트를 자동으로 복제합니다.

 

3. 다른 가용 영역에서 매우 쉽게 환경을 복원하고 복제 할 수 있도록 Amazon 머신 이미지를 유지합니다. 가용 영역에서 여러 데이터베이스 슬레이브를 유지하고 Hot 복제를 설정합니다.

 

4. Amazon CloudWatch (또는 다양한 실시간 오픈 소스 모니터링 도구)를 활용하여 가시성을 높이고 하드웨어 장애 또는 성능 저하 시 적절한 조치를 취합니다. 고정된 집합 크기를 유지하도록 Auto Scaling 그룹을 설정하여 비정상 Amazon EC2 인스턴스를 새 인스턴스로 교체합니다.

 

5. Amazon EBS를 활용하고 cron 작업을 설정하여 증분 스냅 샷이 Amazon S3에 자동으로 업로드되고 데이터가 인스턴스와 독립적으로 유지되도록 합니다.

 

6. Amazon RDS를 활용하고 백업 보존 기간을 설정하여 자동 백업을 수행 할 수 있도록 합니다.

 

용량 추정 불필요

워크로드에 대한 수요가 해당 워크로드의 용량을 넘어서는 리소스 포화 상태는 온프레미스 워크로드에서 흔히 발생하는 장애의 원인입니다(서비스 거부 공격의 대상). 클라우드에서는 수요 및 워크로드 사용량을 모니터링하고 리소스 추가 또는 제거를 자동화함으로써 프로비저닝 과다 또는 부족 현상 없이 최적의 수준으로 수요를 충족할 수 있습니다. 클라우드에도 제한은 있지만 할당량을 어느 정도 제어하고 관리하는 것이 가능합니다(서비스 할당량 및 제약 조건 관리 참조).