사용량 최적화를 위한 디자인

도구와 작업을 최대한 활용하세요. 솔루션의 기능적 요구 사항과 비기능적 요구 사항을 모두 충족하는지 확인합니다.

다양한 서비스에는 다양한 기능과 가격표가 제공됩니다. 계획을 선택한 후에는 이러한 기능이 낭비되지 않도록 합니다. 완전히 사용하고 돈의 가치를 얻을 수있는 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 청구 모델을 주시하세요. 실제로 서비스를 사용하는 방법에 맞는 더 나은 청구 모델이 있는지 확인하는 것이 현명합니다.

예제 시나리오

Contoso University는 교수진이 과정을 관리하고 학생들이 등록할 수 있도록 도와주는 상용 COTS(상용 COTS) 시스템을 호스팅합니다. 몇 년 후에 완전히 전환할 계획인 클라우드 기반 교육 관리 시스템에 연결됩니다. 지금은 사용자 지정 통합 부분에서 비용을 최적화하려고 합니다.

COTS 제품의 기술 솔루션은 일반적으로 Azure Database for MySQL에서 실행되는 데이터베이스를 제외하고 블랙박스처럼 처리됩니다. 사용자 지정 통합은 대학의 웹 사이트를 호스트하는 데 사용되었지만 더 이상 실행되지 않는 표준 Azure App Service 계획에서 실행되는 Azure 지속성 함수입니다. 지속성 함수는 Azure Storage를 사용하는 Python 앱입니다. MySQL 데이터베이스에서 클라우드 기반 API로 매일 밤 데이터를 동기화합니다.

리소스의 전체 값 사용

필요한 항목만 구입하고 지불하는 모든 것을 사용합니다.

일부 리소스 SKU에는 성능, 보안 또는 안정성을 위한 기본 제공 기능이 제공됩니다. 비용을 지불하는 경우 사용 중인지 확인합니다. 이러한 기능이 필요하지 않은 경우 더 간단한 SKU를 선택하여 비용을 절감하세요.

Contoso의 과제

• 지속성 함수는 원래 공개 웹 사이트에 대한 크기가 조정되었지만 이후 해당 웹 사이트가 사용 중지된 표준 App Service 계획에서 실행됩니다.

• 팀은 SKU를 다시 평가한 적이 없으므로 사용하지 않는 기능 및 용량에 대한 비용을 계속 지불하고 있습니다.

• 통합 워크로드에 실제로 필요한 기능은 확실하지 않습니다.

접근 방식 및 결과 적용

• 팀은 현재 App Service 계획을 검토하고 통합에 동일한 수준의 확장성 또는 성능이 필요하지 않으며 하위 계층 구성에서 지원될 수 있다고 결론을 내립니다.

• 이 함수는 지속성 함수를 계속 지원하지만 비용이 훨씬 적게 드는 하위 계층 계획으로 이동합니다.

• 또한 MySQL SKU를 확인하고 현재 워크로드에 대한 권한이 있는지 확인합니다.

• 이러한 변경은 성능이나 안정성에 영향을 주지 않고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

고가용성 디자인 최적화

복구 계획의 일환으로, 리소스에 대해 이미 지불한 경우 활성-수동 모델보다 활성-활성 또는 활성 전용 모델의 배포를 우선시하십시오.

디자인에서 기본적으로 활성-수동 모델을 사용하는 경우, 활용 가능한 유휴 리소스가 생길 수 있습니다. 활성-활성으로 전환하면 과도한 지출 없이 부하 평준화 및 크기 조정 버스팅 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 활성 전용 모델로 복구 대상을 달성할 수 있다면 해당 리소스에 드는 비용을 완전히 제거할 수 있습니다.

Contoso의 과제

• COTS 애플리케이션은 동일 영역의 고가용성을 위해 구성된 Azure Database for MySQL 유연한 서버를 사용하며, 이는 주 서버와 동일한 가용성 영역에 대기 서버를 제공합니다. 자동 백업도 사용하도록 설정되어 있습니다.

• 워크로드의 RPO(복구 지점 목표)는 12시간으로 비교적 길며 RTO(복구 시간 목표)는 학교 하루 중 3시간입니다.

• 이전 복구 테스트를 기반으로, 팀은 대기 서버로의 자동 장애 조치(failover)를 통해 RPO 및 RTO 대상을 달성할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 백업에서 데이터베이스를 복구하는 것을 테스트했으며, 이 시나리오에서는 대상을 달성할 수 있었습니다.

접근 방식 및 결과 적용

• 워크로드 팀은 고가용성 디자인의 이점과 단일 인스턴스의 두 배에 달하는 서비스 비용을 다시 평가합니다.

• 팀은 새 인스턴스를 빌드하고 백업에서 데이터베이스를 복구하는 것을 테스트하며, 여전히 복구 대상을 준수하므로 대기 인스턴스를 제거하기로 결정합니다.

• 팀은 새로운 복구 전략을 반영하고 새 구성을 통해 비용 절감을 실현하도록 재해 복구 계획을 업데이트합니다.

수요에 따라 스마트 크기 조정

실제로 필요한 항목에 따라 용량을 조정합니다.

항상 최대 사용량을 프로비저닝하는 대신 수요가 증가할 때 강화되고 감소할 때 축소합니다. 이 방법은 비용을 실제 사용량과 일치하게 유지합니다.

Contoso의 과제

• 통합 함수는 매일 밤 실행되지만 App Service 계획은 항상 활성 상태로 유지됩니다.

• 그들은 하루의 대부분을 유휴 앉아 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불하고 있습니다.

• 사용하지 않을 때 서비스를 축소하거나 일시 중지하는 옵션을 탐색하지 않았습니다.

접근 방식 및 결과 적용

• 팀은 작업 시간 쉬는 시간에 규모를 축소하도록 App Service 계획을 구성합니다.

• 함수를 0으로 확장할 수 있는 Azure Container Apps 또는 Azure Functions 소비 계획으로 이동하는 방법을 살펴봅니다.

• 또한 필요에 따라 사용량을 모니터링하고 크기 조정 규칙을 조정하는 경고를 설정합니다.

• 이러한 변경은 비용을 실제 사용량에 맞게 조정하고 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다.