ㅁ 자동화 기법

ㅇ 정의:
시스템의 운영 및 관리에서 반복적이고 수동적인 작업을 자동으로 처리하는 기술.

ㅇ 특징:
– 작업 효율성을 높이고 오류를 줄임.
– 운영 비용 절감 가능.
– 다양한 환경에서 적용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 처리 환경.
– 반복 작업이 빈번히 발생하는 시스템.
– 운영 인프라의 유연성과 확장성이 요구되는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 자동화 기법의 정의를 지나치게 광범위하게 해석하는 경우.
– 모든 시스템에 자동화가 적합하다고 생각하는 오개념.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 자동화 기법은 반복적인 작업을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다.
X: 자동화 기법은 모든 시스템에서 동일하게 적용된다.

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1. Auto Scaling

ㅇ 정의:
시스템 자원의 사용량에 따라 자동으로 자원을 확장하거나 축소하는 기술.

ㅇ 특징:
– 클라우드 환경에서 주로 사용됨.
– 부하 변화에 민감하게 반응 가능.
– 비용 효율성을 극대화함.

ㅇ 적합한 경우:
– 웹 트래픽이 급격히 변화하는 서비스.
– 자원 사용량이 시간대별로 큰 차이를 보이는 시스템.
– 예측 불가능한 부하가 자주 발생하는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– Auto Scaling이 자원을 무제한으로 확장할 수 있다고 오해하는 경우.
– 설정 없이도 자동으로 최적화된다고 생각하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Auto Scaling은 자원의 사용량에 따라 동적으로 자원을 조정한다.
X: Auto Scaling은 모든 클라우드 서비스에서 기본적으로 활성화되어 있다.

ㅁ 추가 학습 내용

자동화 기법의 주요 사례로 CI/CD 파이프라인과의 연계를 학습하는 내용은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1. **CI/CD 파이프라인과 자동화 기법**:
– CI/CD는 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스의 자동화를 통해 개발 속도와 품질을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
– Continuous Integration(CI): 개발자가 작성한 코드를 정기적으로 통합하고, 자동화된 테스트를 통해 코드 품질을 검증하는 과정.
– Continuous Deployment(CD): 통합된 코드를 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 과정.
– CI/CD 파이프라인은 코드 빌드, 테스트, 배포 단계를 자동화하고, 이를 통해 개발 주기를 단축하며 오류를 최소화합니다.
– 자동화 기법을 활용해 CI/CD 파이프라인을 설계할 때, 소스 코드 저장소와 빌드 도구, 테스트 도구, 배포 도구 간의 연계를 이해하는 것이 중요합니다.

2. **Auto Scaling의 활용과 클라우드 제공자의 세부 서비스**:
– Auto Scaling은 클라우드 환경에서 애플리케이션의 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 자동으로 확장하거나 축소하는 기술입니다.
– 주요 클라우드 제공자의 Auto Scaling 서비스:
– AWS Auto Scaling: Amazon EC2, ECS, DynamoDB 등 다양한 AWS 리소스를 대상으로 설정 가능하며, 정책 기반 또는 예측 기반으로 리소스를 조정.
– Google Cloud Autoscaler: Compute Engine 인스턴스에 대해 수동 또는 자동으로 확장 가능하며, CPU 사용률, 메모리 사용률 등의 메트릭을 기반으로 동작.
– Microsoft Azure Autoscale: Azure VM, App Service 등 다양한 리소스를 대상으로 설정 가능하며, 시간 기반 또는 메트릭 기반으로 확장 가능.
– 설정 방법:
– Auto Scaling 그룹을 생성하고, 원하는 최소/최대 인스턴스 수를 정의.
– 스케일링 정책을 설정하여 리소스 사용률, 네트워크 트래픽 등의 조건에 따라 확장/축소를 자동화.
– 모니터링 도구를 활용해 Auto Scaling 동작을 분석하고 최적화.

시험 대비를 위해 위 내용을 구체적으로 이해하고, 관련 사례와 설정 방법을 실습하며 익히는 것이 도움이 됩니다.