Well-Architected Framework의 이 부문에서는 의 워크로드 성능을 최적화하기 위한 권장사항을 제공합니다.Google Cloud Google Cloud
이 문서는 에서 워크로드를 계획, 설계, 배포, 관리하는 설계자, 개발자, 관리자를 대상으로 합니다. Google Cloud
이 부문의 권장사항은 조직이 효율적으로 운영하고, 고객 만족도를 높이고, 수익을 늘리고, 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션의 백엔드 처리 시간이 단축되면 사용자의 응답 시간이 빨라져 이탈 사용자 확보와 수익이 증가할 수 있습니다.
성능 최적화 프로세스에는 성능과 비용 간의 절충점이 있을 수 있습니다. 하지만 성능을 최적화하면 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 부하가 증가할 때 자동 확장을 사용하면 시스템 리소스가 과부하되지 않도록 하여 예측 가능한 성능을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 자동 확장을 사용하면 부하가 낮은 기간에 사용되지 않은 리소스를 삭제하여 비용을 절감할 수 있습니다.
성능 최적화는 일회성 활동이 아닌 연속적인 프로세스입니다. 다음 다이어그램은 성능 최적화 프로세스의 단계를 보여줍니다.
성능 최적화 프로세스는 다음 단계를 포함하는 지속적인 주기입니다.
- 요구사항 정의: 애플리케이션을 설계하고 개발하기 전에 애플리케이션 스택의 각 레이어에 대한 세분화된 성능 요구사항을 정의합니다. 리소스 할당을 계획하려면 주요 워크로드 특성과 성능 기대치를 고려하세요.
- 설계 및 배포: 성능 요구사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있는 탄력적이고 확장 가능한 설계 패턴을 사용합니다.
- 모니터링 및 분석: 로그, 추적, 측정항목, 알림을 사용하여 성능을 지속적으로 모니터링합니다.
최적화: 애플리케이션이 발전함에 따라 잠재적인 재설계를 고려합니다. 변화하는 성능 요구사항을 충족하도록 클라우드 리소스를 적절하게 조정하고 새로운 기능을 사용합니다.
위의 다이어그램에 표시된 것처럼 모니터링, 요구사항 재평가, 클라우드 리소스 조정 주기를 계속합니다.
AI 및 ML 워크로드와 관련된 성능 최적화 원칙 및 권장사항은 Well-Architected Framework의 AI 및 ML 관점: 성능 최적화 를 참조하세요.
핵심 원칙
Well-Architected Framework의 성능 최적화 부문의 권장사항은 다음 핵심 원칙에 매핑됩니다.
참여자
저자:
기타 참여자:
- 필리페 그라시오(박사) | 고객 엔지니어, AI/ML 전문가
- 호세 안드라데 | 고객 엔지니어, SRE 전문가
- 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
- 마르완 알 샤위 | 파트너 고객 엔지니어
- 니콜라스 핀토 | 고객 엔지니어, 애플리케이션 현대화 전문가
- 라이언 콕스 | 수석 설계자
- 라디카 카나캄 | 프로그램 리드, Google Cloud Well-Architected Framework
- 사만다 헤 | 테크니컬 라이터
- 웨이드 홈즈 | 글로벌 솔루션 디렉터