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네이버클라우드 실무사용법028 : Auto Scaling 설정 및 사용하기

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Auto Scaling 설정 및 사용하기

 

 

1.Launch Configuration 구성

Compute > Auto Scaling > Launch Configuration > “+Launch Configuration 생성” >


1단계 : 서버이미지선택


    .
부팅디스크 크기 : 50GB
    .
이미지타입 : OS
    .OS
이미지타입 : All
    .
서버이미지 : CentOS-7.8.64   > 다음


  2
단계 : 서버설정


    .
스토리지종류 : SSD
    .
서버타입 : High CPU
    .
요금제 : 시간요금제
    .Init Script : ss-init-script   >
다음


  3
단계 : 이름설정


    .Launch Configuration
이름 : ss-lc



  4
단계 : 인증키설정


    .
인증키선택 : ss-cert-key-20230816 > 다음 > Launch Configuration 생성 >



생성된 Lauch Configuration 확인

 


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2.Auto Scaling Group 생성

Compute > Auto Scaling > Auto Scaling Group > “+Auto Scaling Group 생성



1
단계 : Launch Configuration 선택


  .Launch Configuration
선택에서 앞에서 생성해둔 ss-lc를 선택  > 다음


2
단계 : 그룹설정


  .Auto Scaling
그룹이름 : ss-asg
  .VPC : vpc-test-ss
  .Subnet : ss-public-subnet
  .
서버이름 Prefix :
  .
최소용량 : 1      *최소생성 서버수
  .
최대용량 : 3      *Auto Scaling 그룹내에서 생성할 수 있는 최대 서버개수의 제한
  .
기대용량 : 2      *2대씩 생성되는 것
  .
상세모티터링적용 : 선택안함
  .
쿨다운기본값() : 10
  .
헬스체크보류기간 : 60
  .
헬스체크유형 : 로드밸런서 >ss-nlb 선택 > 다음



3
단계 : 네트워크접근설정


  .Subnet : ss-public-subnet
  .ACG   : ss-web-asg



4
단계 : 정책/일정 설정


  .
정책설정 선택
     -
서버수 증가정책
        .
정책이름 : add
        .Scaling
설정 : “증감변경” -> “1” server(s) 추가
        .
최소조정폭 :
        .
쿨다운() :
     -
서버수 감소정책
        .
정책이름 : sub
        .Scaling
설정 : “증감변경” -> “1” server(s) 반납
        .
최소조정폭 :
        .
쿨다운() :   .



5
단계 : 통보설정


  .
통보설정 : “통보내역선택
  .
통보내역 : “서버생성될때”, “서버반납될때 모두 선택
  .
통보설정
     -
담당자이름 : 선택
     -
통보방법 : SMS+Email
     -
휴대폰 : 010-1111-2222
     -
이메일 : sspark@linux.kr  > 추가 > 다음 >

 
설정 확인

 


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이렇게 설정하게 되면 통보설정 내역에서 SMSEmail로 통보가 되게 된다. 아래는 SMS 예이다.



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완료를 하게 되면 Server > Server 에서 처음엔 서버 2대가 생성되고, 웹 페이지에서 부하가 생성되면, 서버가 3대로 생성되는 것을 확인할 수 있다.



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020326_6983.png
 




위의 서버들 가운데.. 최상단의 서버 2개가 Auto Scaling에 의해 생성된 서버들이다.

 


3.Group Event 설정


생성한 Auto Scaling에 대한 감시를 위한 Group Event 설정을 한다.

Management > Cloud Insight >Configuration >  Event Rule > “+Event Rule
생성” >

 
“Auto Scaling Group(VPC)”
선택 > 다음



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020353_9821.png
 



1단계 : 감시대상 설정

.”+그룹생성” >
-Product Type : Auto Scaling Group(VPC)
-
그룹이름 : ss-asg-group
-
선택가능한 감시대상 : ss-asg 선택 > 생성 > ss-asg-group선택 > 다음 >   



2단계 : 감시항목 및 조건설정

.+템플릿 생성    *감시항목 및 조건설정을 위한 템플릿을 만듦
      -
매트릭항목 선택
        .Product Type : Auto Scaling Group(VPC)
        .
템플릿이름 : CPU_template
        .
매트릭항목에서 “avg_cpu_used_rto”를 선택 > 다음 >

 

d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020385_0079.png
 




      -
조건설정 및 확인


        .
'Condition’ 항목(조건 설정) Warning, >= 10, AVG, 1min 으로 입력 후, 저장.


d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020405_8296.png
 




  3
단계 : 액션설정


 
액션 설정에서는 “Auto Scaling 정책을 선택 후, “add” 정책을 선택 > 다음 >



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020427_7338.png
 




4
단계 : 최종확인


  .
기본정보

 
    -
룰이름 : asg_add    > 생성 > 아래는 생성된 Event Rule 확인

 


d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020453_0904.png
 



4.부하발생

로드밸런서 접속주소 페이지에 접근하여 부하를 주면 서버 대수가 증가하는 것을 확인할 수 있다.


Auto Scaling
설정시에 지정했던 LB의 접속주소를 확인한다.

 
로드밸런서 접속주소는 LoadBalancer > LoadBalancer > 해당LB선택 > “접속주소항목에서 확인가능



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020478_7192.png
 



Auto Scaling에서 지정된  LB의 접속주소로 접속한 예이다.



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020501_6896.png
 


 

LB로 접속하는 방문자수가 많아져서 부하가 많이 발생한다면 서버대수가 1~3대까지 생성되었다가 줄었다가 하면서 Scaling이 된다.

 
생성되는 서버와 반납되는 서버들은 “Server > Server “에서 확인 가능한다.

 

 


5. 참고 : Auto Scaling 삭제시 참고사항


Auto Scaling을 삭제하려면 “Auto Scaling > Auto Scaling Group > 해당 asg을 선택 > “삭제를 선택한다


그러면 다음과 같은 팝업메시지가 뜬다.



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020553_7134.png
 


 

, 메시지의 의미는 Auto Scaling Group을 먼저 삭제해야 한다는 의미이다.



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020567_5765.png
 


 

그리고 위의 메시지에서 보는 바와 같이 Auto Scaling Group을 삭제하기 위해서는 최소용량, 최대용량, 기대용량을 모두 0으로 변경한 후에 생성된 서버가 0일 때 삭제 가능한다


아래와 같이

Auto Scaling > Auto Scaling Group > 해당 asg선택 > “수정” >



d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020582_8449.png
 



 

위와 같이 설정하고 시간이 조금 지나면

 
Server > Server
에서 Auto Scaling으로 생성된 Server들이 반납중이라는 것을 확인할 수 있다.

 

 

d870166d429613beb8a93c8b31b02dea_1695020595_3639.png
 



이제 생성했던 Auto Scaling을 삭제 할 수 있다.

 


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