오토 스케일링(Auto Scaling)
AWS에서 제공해주는 클라우드 서비스는 자신이 필요한 서비스를 빠르게 이용 및 삭제할 수 있는 장점이 있습니다.
수백가지의 서비스 중 대표적이고 기본적인 서비스 중 하나가 바로 오토스케일링 입니다.
여기서 말하는 오토 스케일링(Auto Scaling)이란, 사용자의 설정 혹은 모니터링에 따라 인스턴스의 수를 자동으로 조절하는 서비스를 의미합니다.
이를 통해, 예상치 못한 서버 부하 및 자원낭비를 할 필요가 없게 됩니다.
스케일링 기법
기본적으로 스케일링 기법은 스케일업(Scale-Up)과 스케일아웃(Scale-Out)으로 나뉘게 됩니다.
간략하게 스케일 업은 컴퓨팅 파워의 성능은 올린다고 생각할 수 있습니다.
게임을 좋아하시는 분이면 아시다시피, 게임에는 최소 사양이라는 것이 존재합니다.
만약 최소 사양에 미달하여 게임을 플레이 하지 못한다면, 컴퓨터의 사양을 늘려야 하는 상황이 오게 됩니다.
이처럼 인스턴스의 성능을 기존의 성능보다 올리는 것을 스케일 업 이라고 합니다.
하지만, 성능과 비용이 비례하지 않다는 단점을 가지고 있으며 이는 사용 시 비용적인 측면으로 계산하여 고려해봐야 합니다.

이에 반해, 스케일 아웃 기법은 성능이 아닌 규모를 늘리는 기법입니다.
말 그대로, 서버를 여러 대 추가하여 시스템을 확장하는 기법으로, 스케일 아웃 기법을 사용하게 되면 서버가 여러대로 나뉘어 지기 때문에 각 서버로 오는 부하를 균등하게 분배해주는 '로드밸런싱' 기법이 함께 적용되어야 합니다.

오토스케일링은 스케일링 기법 중 스케일 인 - 아웃 기법을 사용하는데 해당 기법을 자동화 하여 이용하는 서비스 입니다.
오토 스케일링을 이용함으로써 인스턴스(서버)를 모니터링하여 개수를 조정하는 역할을 하며, 합리적인 비용으로 안정적인 서버 운영이 가능해지게 됩니다.
NLB 와 Auto Scaling 결합 및 부하 테스트
사전 작업
- 시작 템플릿 생성(필자는 OS : Linux/Ubuntu , CPU : m2.micro 사용, Public IP 활성화)
- 기존에 만들어둔 NLB 사용 ( [AWS]Network Load Balancer NLB 실습해보기 — JS의 자유로운 공부 Blog 참고)
실습 시작은 EC2 - Auto Scaling 그룹에서 시작하겠습니다.
Auto Scaling 그룹 생성을 클릭하여, 그룹을 생성해주도록 합니다.



서버 부하에 따른 오토스케일링을 실습 중이기 때문에 CloudWatch를 통해 서버 용량이 조정되도록 설정 해줍니다.
(CPU 부하는 40 이상 일때 스케일 아웃 / 최소 용량은 1 최대 용량은 3으로 잡았습니다.)
ASG 생성 후, EC2(Instance)로 돌아가면 인스턴스가 한개 생성된 걸 확인 할 수 있습니다.
해당 인스턴스로 접속하여 부하 테스트를 진행합니다.
su passwd root # root 비밀번호 설정
su -
apt update
apt install stress
stress -c 80 # CPU 부하 테스트



ASG을 설정한 Instance에 SSH 접속 후, stress 명령어를 통해 cpu 과부하를 준 결과
CPU 사용률이 급증하며 오토스케일링 스케일 아웃에 대한 설정(CPU > 40 이상 시 추가 인스턴스 생성)에 따른 인스턴스가 추가적으로 만들어지는 것을 확인할 수 있었습니다. (Cloud Watch 서비스를 통한 CPU 경보 확인)
이처럼 오토스케일링을 상황에 따라 사용하면, 서버 부하를 적절히 분배할 수 있고 과부하없이 안정적을 관리할 수 있습니다.
감사합니다.
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수백가지의 서비스 중 대표적이고 기본적인 서비스 중 하나가 바로 오토스케일링 입니다.
여기서 말하는 오토 스케일링(Auto Scaling)이란, 사용자의 설정 혹은 모니터링에 따라 인스턴스의 수를 자동으로 조절하는 서비스를 의미합니다.
이를 통해, 예상치 못한 서버 부하 및 자원낭비를 할 필요가 없게 됩니다.
스케일링 기법
기본적으로 스케일링 기법은 스케일업(Scale-Up)과 스케일아웃(Scale-Out)으로 나뉘게 됩니다.
간략하게 스케일 업은 컴퓨팅 파워의 성능은 올린다고 생각할 수 있습니다.
게임을 좋아하시는 분이면 아시다시피, 게임에는 최소 사양이라는 것이 존재합니다.
만약 최소 사양에 미달하여 게임을 플레이 하지 못한다면, 컴퓨터의 사양을 늘려야 하는 상황이 오게 됩니다.
이처럼 인스턴스의 성능을 기존의 성능보다 올리는 것을 스케일 업 이라고 합니다.
하지만, 성능과 비용이 비례하지 않다는 단점을 가지고 있으며 이는 사용 시 비용적인 측면으로 계산하여 고려해봐야 합니다.

이에 반해, 스케일 아웃 기법은 성능이 아닌 규모를 늘리는 기법입니다.
말 그대로, 서버를 여러 대 추가하여 시스템을 확장하는 기법으로, 스케일 아웃 기법을 사용하게 되면 서버가 여러대로 나뉘어 지기 때문에 각 서버로 오는 부하를 균등하게 분배해주는 '로드밸런싱' 기법이 함께 적용되어야 합니다.

오토스케일링은 스케일링 기법 중 스케일 인 - 아웃 기법을 사용하는데 해당 기법을 자동화 하여 이용하는 서비스 입니다.
오토 스케일링을 이용함으로써 인스턴스(서버)를 모니터링하여 개수를 조정하는 역할을 하며, 합리적인 비용으로 안정적인 서버 운영이 가능해지게 됩니다.
NLB 와 Auto Scaling 결합 및 부하 테스트
사전 작업
- 시작 템플릿 생성(필자는 OS : Linux/Ubuntu , CPU : m2.micro 사용, Public IP 활성화)
- 기존에 만들어둔 NLB 사용 ( [AWS]Network Load Balancer NLB 실습해보기 — JS의 자유로운 공부 Blog 참고)
실습 시작은 EC2 - Auto Scaling 그룹에서 시작하겠습니다.
Auto Scaling 그룹 생성을 클릭하여, 그룹을 생성해주도록 합니다.



서버 부하에 따른 오토스케일링을 실습 중이기 때문에 CloudWatch를 통해 서버 용량이 조정되도록 설정 해줍니다.
(CPU 부하는 40 이상 일때 스케일 아웃 / 최소 용량은 1 최대 용량은 3으로 잡았습니다.)
ASG 생성 후, EC2(Instance)로 돌아가면 인스턴스가 한개 생성된 걸 확인 할 수 있습니다.
해당 인스턴스로 접속하여 부하 테스트를 진행합니다.
su passwd root # root 비밀번호 설정
su -
apt update
apt install stress
stress -c 80 # CPU 부하 테스트



ASG을 설정한 Instance에 SSH 접속 후, stress 명령어를 통해 cpu 과부하를 준 결과
CPU 사용률이 급증하며 오토스케일링 스케일 아웃에 대한 설정(CPU > 40 이상 시 추가 인스턴스 생성)에 따른 인스턴스가 추가적으로 만들어지는 것을 확인할 수 있었습니다. (Cloud Watch 서비스를 통한 CPU 경보 확인)
이처럼 오토스케일링을 상황에 따라 사용하면, 서버 부하를 적절히 분배할 수 있고 과부하없이 안정적을 관리할 수 있습니다.
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