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# Application Auto Scaling 예측 조정 작동 방식
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예측 조정을 사용하려면 모니터링 및 분석할 CloudWatch 지표를 지정하는 예측 조정 정책을 생성합니다. 사전 정의된 지표 또는 사용자 지정 지표를 사용할 수 있습니다. 예측 조정이 미래 값 예측을 시작하려면 이 지표에 24시간 이상의 데이터가 있어야 합니다.

정책을 생성한 후 예측 조정은 패턴을 식별하기 위해 지난 14일까지의 지표 데이터를 분석하기 시작합니다. 이 분석을 사용하여 향후 48시간의 용량 요건에 대한 시간별 예측을 생성합니다. 예측은 최신 CloudWatch 데이터를 사용하여 6시간마다 업데이트됩니다. 새로운 데이터가 들어오면 예측 조정을 통해 향후 예측의 정확도를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

먼저 *예측 전용* 모드에서 예측 조정을 활성화할 수 있습니다. 이 모드에서는 용량 예측을 생성하지만 실제로는 이러한 예측을 기반으로 용량을 조정하지 않습니다. 이를 통해 예측의 정확성과 적합성을 평가할 수 있습니다.

예측 데이터를 검토하고 해당 데이터를 기반으로 조정을 시작하기로 결정한 후에 조정 정책을 예측 및 조정 모드로 전환합니다. 이 모드에서는 다음을 수행합니다.
+ 예측에서 부하가 증가할 것으로 예상되는 경우 예측 규모 조정은 용량을 증가시킵니다.
+ 예측에서 부하가 감소할 것으로 예상되는 경우 예측 조정은 용량을 제거하기 위해 축소되지 않습니다. 이렇게 하면 예측뿐만 아니라 수요가 실제로 감소할 때만 스케일 인할 수 있습니다. 더 이상 필요하지 않은 용량을 제거하려면 실시간 지표 데이터에 응답하기 때문에 대상 추적 또는 단계 조정 정책을 생성해야 합니다.

기본적으로 예측 조정은 해당 시간에 대한 예측을 기반으로 매 시간 시작 시 확장 가능 대상을 조정합니다. 선택적으로 `PutScalingPolicy` API 작업에서 `SchedulingBufferTime` 속성을 사용하여 더 빠른 시작 시간을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 예상 수요보다 앞서 예상 용량을 시작할 수 있으므로 새 용량이 트래픽을 처리할 준비가 될 충분한 시간을 확보할 수 있습니다.

## 최대 용량 제한
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기본적으로 조정 정책이 설정되면 용량을 최대 용량보다 크게 늘일 수 없습니다.

또는 예측 용량이 확장 가능 대상의 최대 용량에 근접하거나 초과하는 경우 확장 가능 대상의 최대 용량을 자동으로 늘리도록 허용할 수 있습니다. 이 동작을 활성화하려면 `PutScalingPolicy` API 작업에서 `MaxCapacityBreachBehavior` 및 `MaxCapacityBuffer` 속성을 사용하거나 AWS Management Console에서 **최대 용량 동작** 설정을 사용합니다.

**주의**  
최대 용량을 자동으로 늘리도록 허용할 때에는 주의해야 합니다. 최대 용량은 원래 최대 용량으로 자동으로 감소하지 않습니다.

## 조정 정책 생성, 관리 및 삭제를 위해 일반적으로 사용되는 명령
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예측 조정 정책 작업에 일반적으로 사용되는 명령은 다음과 같습니다.
+ `register-scalable-target` 확장 가능 대상으로 AWS 또는 사용자 지정 리소스를 등록하고, 조정을 일시 중지하고, 조정을 재개합니다.
+ `put-scaling-policy` 예측 조정 정책을 생성합니다.
+ `get-predictive-scaling-forecast` 예측 조정 정책에 대한 예측 데이터를 검색합니다.
+ `describe-scaling-activities`에서 조정 활동에 대한 정보를 반환합니다 AWS 리전.
+ `describe-scaling-policies`에서 조정 정책에 대한 정보를 반환합니다 AWS 리전.
+ `delete-scaling-policy` 조정 정책을 삭제합니다.

**사용자 지정 지표**  
사용자 지정 지표를 사용하여 애플리케이션에 필요한 용량을 예측할 수 있습니다. 사용자 지정 지표는 사전 정의된 지표가 애플리케이션의 로드를 캡처하기에 충분하지 않을 때 유용합니다.

## 고려 사항
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예측 조정 작업 시 다음 고려 사항이 적용됩니다.
+ 예측 조정이 애플리케이션에 적합한지 확인합니다. 애플리케이션은 요일 또는 시간에 특정한 반복 로드 패턴을 보이는 경우 예측 조정에 적합합니다. 예측 규모 조정이 애플리케이션을 적극적으로 확장하도록 하기 전에 예측을 평가합니다.
+ 예측 조정이 예상을 시작하려면 최소 24시간 동안의 기록 데이터가 필요합니다. 그러나 기록 데이터가 2주 전체에 걸쳐 있는 경우, 예측이 더 정확합니다.
+ 애플리케이션의 전체 로드를 정확하게 나타내고 확장해야 하는 애플리케이션의 측면인 부하 지표를 선택합니다.