트래픽이 많아지면 자동으로 서버가 늘어나고, 줄어들면 자동으로 줄어든다?
오토 스케일링이란?
“트래픽 변화에 따라 서버 인프라가 자동으로 늘어나거나 줄어드는 것”
오토 스케일링(Auto Scaling)은 말 그대로 자동으로 리소스를 조정해주는 기술입니다.
트래픽이 몰리면 서버 인스턴스를 늘리고, 한가해지면 줄이는 방식이죠.
실제로 클라우드 환경에서는 이런 스케일링이 없으면
- 트래픽 폭증 시: 서버 터짐
- 트래픽 한산 시: 돈 낭비
이 두 가지 문제에 모두 취약해집니다.
왜 필요한가?
1. 유저 수는 예측할 수 없다
특히 프로모션, 이벤트, 뉴스, 바이럴 마케팅 등으로 인해
순간적인 폭주 트래픽이 생길 수 있습니다.
2. 서버가 항상 많을 필요는 없다
평소엔 유저가 적은데 서버를 많이 띄워놓는 건 돈 낭비입니다.
“가성비 있게 운영하고 싶다” → 오토 스케일링이 답
오토 스케일링은 어떻게 동작할까?
핵심 아이디어
- 지표(Metrics) 를 모니터링
- 조건을 만족하면 스케일 아웃(증가) 혹은 스케일 인(감소)
예를 들어 CPU 사용률이 70% 이상이면
서버 인스턴스를 1개 더 늘리고,
30% 이하로 떨어지면 1개 줄이는 식입니다.
주요 스케일링 조건
| 조건 종류 | 예시 지표 | 설명 |
| CPU 사용률 | 70% 이상 | 가장 기본적인 조건 |
| 메모리 사용률 | 80% 이상 | 램 사용이 많을 때 |
| 네트워크 트래픽 | 100MB/s 초과 | 다운로드/업로드가 많을 때 |
| 큐 길이 | 100건 이상 | 백엔드 작업이 밀릴 때 |
| 사용자 수 | 1000명 초과 | 유저 동접 수 기반 |
오토 스케일링의 구성 요소
1. 스케일링 그룹(Auto Scaling Group)
: 어떤 인스턴스를 언제 몇 개까지 유지할지 설정
2. 기준 정책(Scaling Policy)
: 어떤 조건일 때 스케일 인/아웃 할지 결정
ex. “CPU > 70% → 인스턴스 +1”
3. 헬스 체크(Health Check)
: 장애가 있는 인스턴스를 자동으로 교체
4. 로드 밸런서(Load Balancer)
: 트래픽을 늘어난 인스턴스에 분산 처리
오토 스케일링의 장점과 단점
장점
- 비용 최적화: 필요한 만큼만 인프라 사용
- 확장성: 갑작스러운 트래픽도 대응
- 가용성 향상: 장애 시 자동 교체 가능
- 개발자 부담 감소: 운영 자동화
단점
- 초기 구성 복잡성: 설정과 조건 잡기가 쉽지 않음
- 스케일링 지연: 새 인스턴스 뜨는 데 수십 초~수 분
- 복잡한 시스템에선 튜닝 난이도↑
주요 클라우드에서의 오토 스케일링 예시
| 클라우드 | 서비스 이름 | 특징 |
| AWS | EC2 Auto Scaling, ECS, EKS 등 | 다양한 레벨에서 지원 |
| GCP | Instance Groups, Cloud Run | CPU, 요청 수 기반 |
| Azure | VM Scale Sets, App Service Plan | 예측 기반 스케일링 가능 |
| Kubernetes | HPA, VPA, Cluster Autoscaler | Pod 수준에서 오토 스케일링 |
마무리: 오토 스케일링은 선택이 아니라 필수
요즘 같은 클라우드 시대에는 오토 스케일링이
옵션이 아니라 기본값이 되어야 합니다.
처음에는 다소 복잡해 보여도,
- 비용
- 가용성
- 사용자 경험
이 모든 걸 안정적으로 가져가고 싶다면 꼭 도입해야 하는 기술이에요.
“트래픽은 내 마음대로 못 하지만, 서버는 내 마음대로 늘리고 줄일 수 있다.”
이게 바로 오토 스케일링의 힘입니다.
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