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by 하이프마크 Dec 07. 2021

GCP : 로드 밸런싱 and 오토 스케일링

GCP

로드 밸런싱(Load Balancing)은 트래픽이 증가했을 때 이를 처리하기 위해 여러 대의 VM에 트래픽을 분산해서 보내는 분산 부하 기술입니다.

기본적으로 전달 규칙 리소스를 사용하여 해당하는 특정 유형의 트래픽을 찾고 이를 부하 분산기로 전달합니다. 예를 들어 전달 규칙에 따라 IP 주소 192.0.2.1의 포트 80을 대상으로 하는 TCP 트래픽이 발견되면 이를 부하 분산기로 전달할 수 있으며, 그러면 부하 분산기는 이 트래픽을 정상적인 VM 인스턴스로 보냅니다.

GCP의 로드 밸런싱은 애니캐스트 IP가 세계 각지의 백엔드 인스턴스의 프론트엔드가 되므로 한번에 많은 양의 트래픽이 와도 이를 다른 지역으로 우회시켜 라우팅해주는 지능형 자동 확장형 기술이기 때문에 대규모 트래픽 급증도 처리할 수 있습니다. 또한 리소스의 규모를 자동으로 조정해줍니다.

GCP의 로드 밸런싱 기술은 대량의 트래픽을 처리하기 위해서 일정 시간 미리 크기를 키우는 가동 준비 과정이 필요가 없이 바로 최대 범위까지 확장할 수 있습니다. 또한 관리형 서비스이므로, 구성요소가 중복화되고 고가용성이 보장됩니다. 부하 분산 구성요소가 실패하면 자동으로 즉시 다시 시작되거나 대체됩니다.

또한 HTTP(S), TCP, UDP 에서 오는 모든 트래픽에 적용이 가능합니다.

Cloud Load Balancing은 전역(Global)과 지역(Regional)으로 나뉘는데 글로벌은 글로벌 서비스가 있을 때 하나의 Anycast IP를 통해 전역으로 확산시켜 부하 분산을 이루며 IPv6을 지원합니다. 리저널의 경우에는 하나의 Region에 트래픽이 집중될 때 사용하고 오직 IPv4만 지원하고 있습니다.

외부(External)와 내부(Internal)의 차이도 있는데요. 외부 로드 밸런싱은 VPC 네트워크가 아닌 다른 네크워트를 통해 트래픽이 발생할 경우 사용됩니다. 내부 로드 밸런싱은 VPC 내에서 트래픽이 발생할 경우입니다.

두 로드 밸런싱의 종류는 다음과 같이 나뉩니다.

외부 로드 밸런싱 종류 : HTTP(S), SSL, TCP, Network 로드밸런싱

내부 로드 밸런싱 종류 : Internal TCP/UDP 로드밸런싱

오토 스케일링(Auto Scaling)은 리소스의 사용량에 맞춰 VM을 자동으로 증가시키거나 감소시켜주는 기술입니다. 인스턴스 그룹을 통해 설정할 수 있는데요, 이를 통해 애플리케이션 트래픽 증가와 감소를 처리할 수 있습니다. 만약 갑자기 트래픽이 증가하더라도 동종 인스턴스들을 자동으로 생성시켜 이를 분산시키고 트래픽이 감소한다면 인스턴스들을 자동으로 감소시킵니다. 이로써 리소스 요구 사항이 적을 때 비용이 절감됩니다.

오토 스케일링을 사용하기 위해서는 기준을 하나 이상 지정해야 합니다. 기준은 다음과 같습니다.

CPU 사용률

Cloud 로드 밸런싱 사용량

Cloud 모니터링 측정항목

일정

여러 기준을 한번에 사용한다면 오토 스케일링 측에서 그 중 가장 많은 수의 VM 인스턴스를 제공하는 기준을 기반으로 인스턴스 그룹을 조정합니다. 이를 조합해 커스텀할 수도 있습니다.

보통 가장 기본적으로 CPU 사용률을 많이 사용하고는 합니다. 이 정책은 오토 스케일링 측에서 VM 인스턴스 그룹의 평균 CPU 사용률을 관찰하고 원하는 사용률을 유지하기 위해 그룹에서 인스턴스를 추가하거나 제거합니다. 이 정책은 CPU를 많이 사용하지만 CPU 사용량이 변동할 수 있는 구성에 유용합니다.

두번째로 많이 사용되는 건 로드 밸런싱 사용량입니다. Cloud 로드 밸런싱에서 사용량을 관찰하고 VM 인스턴스가 용량 초과 또는 미만일 때 확장시킵니다. 인스턴스의 제공 용량은 로드 밸런서의 백엔드 서비스 에서 정의할 수 있습니다.

이처럼 로드 밸런싱을 사용하면 트래픽에 대한 걱정없이 개발에만 집중할 수 있고 오토 스케일링 기능으로 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있습니다.

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감사합니다.

참조 :

https://cloud.google.com/load-balancing/docs/load-balancing-overview?hl=ko

https://cloud.google.com/dataproc/docs/concepts/configuring-clusters/autoscaling

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