Auto Scaling과 CloudWatch를 이용한 알림 서비스

---

목표

특징 메트릭이 임계치를 넣을 때, 수평 확장이 자동으로 진행되게 하는 것이 바람직함
Auto Scaling Group (ASG)의 원리를 파악하고 주요 메트릭의 임계치 달성 시점을 경보 형태로 제공해야 함
이를 SNS 및 람다를 통해 구현한다.

 

최소 요구 사항

• EC2 서버를 ASG를 통해 구성
• CloudWatch 알람을 통해 ASG의 스케일 인/아웃 진행
• 스케일 인/아웃 진행 시 디스코드 알람 전송
• 메트릭을 바탕으로 장애 발생 예상 시점에 디스코드 알람 전송
  => CPU 사용률 (CPUUtilization) 값이 특정 값 이상일 때 경보 발생

 

시작 템플릿 구성

• 그룹정보
  - 원하는 용량 : 1
  - 최소 용량 : 1
  - 최대 용량 : 1
• 시작 템플릿 구성
  - Ubuntu Server (LTS)
  - t2.nano
  - 기존 혹은 신규 키 페어를 사용함
  - 보안그룹 : 인바운드 HTTP 및 SSH 허용
  - 사용자 데이터

#!/bin/bash
echo "Hello, World" > index.html
sudo apt update
sudo apt install stress
nohup busybox httpd -f -p 80 &

 

 

CloudWatch와 조정 정책

• CloudWatch를 통한 Auto Scaling 그룹 지표 수집 활성화 필요
• Scale-in 조건 : CPU 40% 이하
• Scale-out 조건 : CPU 50% 이상
• (로드 밸런서 설정 X)

 

 

아키텍처 구성

- 경보 생성 레퍼런스

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/US_AlarmAtThresholdEC2.html

CPU 사용량 경보 생성 - Amazon CloudWatch

 

- 제공받은 Lambda를 활용한 람다 함수 생성 (Python 3.x 버전)

 

부하 테스트

% stress -c 1  // CPU 사용량 증가 - top 명령어를 통한 CPU 사용량 확인

 

 

---

#1. Auto Scaling 그룹 생성

- 시작 템플릿 생성

  => ubuntu 20.04 LTS    //  t2.nano

 

- 키페어 및 보안그룹 선택 또는 생성

 

 

- 고급 세부 정보 -> 사용자 데이터 입력

 

- 이후 VPC & subnet 설정 + CloudWatch 그룹 지표 수집 활성화

 

- 그룹 크기 설정 및 생성 마무리

 

#2. 람다 함수 생성

- python 3.x 확인

- 람다 코드 수정 및 배포

 

- 구성 -> 환경변수 추가

 

#3. SNS 생성 및 구독 생성 (람다)

 

 

#4. CloudWatch 내 경보 생성 

- 생성 -> 지표선택 -> EC2 -> 인스턴스별 지표

- EC2 찾기 + CPUUtilization 선택

 

- sacle-out, scale-in으로 총 2개 생성

 

- SNS 연결

- Scale-out, Scale-in 생성

 

 

#5. EC2 접속 및 CPU 사용량 증가 시키기

$ stress -c 1

- scale-out 확인 후 stress 명령어 종료

- scale-in 확인

 

 

 

 

* 세부 CloudWatch 모니터링 요금 정책 링크

https://aws.amazon.com/ko/cloudwatch/pricing/

Amazon CloudWatch 요금 – Amazon Web Services(AWS)