# 소프트웨어 및 아키텍처 패턴
**Topics**
+ [SUS 3 소프트웨어 및 아키텍처 패턴을 활용하여 지속 가능성 목표를 지원하려면 어떻게 해야 합니까?](w2aac19c15b9b5.md)
# SUS 3 소프트웨어 및 아키텍처 패턴을 활용하여 지속 가능성 목표를 지원하려면 어떻게 해야 합니까?
로드 평준화를 수행하고 배포된 리소스의 높은 활용률을 일관되게 유지하여 소비되는 리소스를 최소화하기 위한 패턴을 구현합니다. 구성 요소는 시간 경과에 따른 사용자 행동의 변화로 인해 사용 부족으로 인해 유휴 상태가 될 수 있습니다. 패턴과 아키텍처를 수정하여 활용률이 낮은 구성 요소를 통합함으로써 전체 활용률을 높입니다. 더 이상 필요하지 않은 구성 요소를 폐기합니다. 워크로드 구성 요소의 성능을 이해하고 리소스를 가장 많이 사용하는 구성 요소를 최적화합니다. 고객이 서비스에 액세스하고 패턴을 구현하는 데 사용하는 디바이스를 숙지하여 디바이스 업그레이드 필요성을 최소화합니다.
모범 사례:
# SUS03-BP01 비동기식 및 예약된 작업을 위한 소프트웨어 및 아키텍처 최적화
효율적인 소프트웨어 설계 및 아키텍처를 사용하여 작업 단위당 필요한 평균 리소스를 최소화합니다. 구성 요소를 균일하게 활용하여 작업 간에 유휴 상태인 리소스를 줄이고 로드 급증의 영향을 최소화하는 메커니즘을 구현합니다.
**이 모범 사례를 정립하지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음
## 구현 가이드
+ 즉각적인 처리가 필요하지 않은 요청을 대기열로 보냅니다.
+ 직렬화를 늘려 파이프라인 전체의 활용률을 균등하게 만듭니다.
+ 입력 대기 중인 유휴 리소스를 방지하기 위해 개별 구성 요소의 용량을 수정합니다.
+ 버퍼를 생성하고 속도 제한을 설정하여 외부 서비스 사용을 원활하게 합니다.
+ 소프트웨어 최적화에 사용할 수 있는 가장 효율적인 하드웨어를 사용합니다.
+ 대기열 기반 아키텍처, 파이프라인 관리 및 온디맨드 인스턴스 작업자를 사용하여 배치 처리의 활용률을 극대화합니다.
+ 동시 실행으로 인한 로드 급증 및 리소스 경합을 방지하기 위해 작업을 예약합니다.
+ 하루 중 전력의 탄소 집약도가 가장 낮은 시간에 작업을 예약합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon Simple Queue Service란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/welcome.html)
+ [Amazon MQ란 무엇일까요?](https://docs.aws.amazon.com/amazon-mq/latest/developer-guide/welcome.html)
+ [Amazon SQS 기반 크기 조정](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-using-sqs-queue.html)
+ [AWS Step Functions란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html)
+ [AWS Lambda란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)
+ [Amazon SQS에서 AWS Lambda 사용](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html)
+ [Amazon EventBridge란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/what-is-amazon-eventbridge.html)
**관련 동영상:**
+ [AWS에서의 지속 가능한 구축](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
+ [이벤트 기반 아키텍처로의 전환](https://www.youtube.com/watch?v=h46IquqjF3E)
# SUS03-BP02 사용 빈도가 낮거나 전혀 없는 워크로드 구성 요소 제거 또는 리팩터링
워크로드 활동을 모니터링하여 시간 경과에 따른 개별 구성 요소의 활용률 변화를 파악합니다. 사용되지 않아 더 이상 필요하지 않은 구성 요소와 사용률이 낮은 구성 요소를 리팩터링하여 낭비되는 리소스를 제한합니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음
## 구현 가이드
+ 기능 구성 요소에 대한 로드(트랜잭션 흐름 및 API 호출과 같은 지표 사용)를 분석하여 사용되지 않아 사용률이 낮은 구성 요소를 식별합니다.
+ 더 이상 필요하지 않은 구성 요소를 폐기합니다.
+ 사용률이 낮은 구성 요소를 리팩터링합니다.
+ 사용률이 낮은 구성 요소를 다른 리소스와 통합하여 사용 효율성을 개선합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS X-Ray란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Amazon CloudWatch란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [ServiceLens를 사용하여 애플리케이션의 상태 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [Amazon ECR에서 사용되지 않는 이미지 자동 정리](https://aws.amazon.com/blogs/compute/automated-cleanup-of-unused-images-in-amazon-ecr/)
**관련 동영상:**
+ [AWS에서의 지속 가능한 구축](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS03-BP03 가장 많은 시간 또는 리소스를 소모하는 코드 영역 최적화
워크로드 활동을 모니터링하여 가장 많은 리소스를 사용하는 애플리케이션 구성 요소를 식별합니다. 이러한 구성 요소 내에서 실행되는 코드를 최적화하여 성능을 극대화하면서 리소스 사용을 최소화합니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음
## 구현 가이드
+ 리소스 사용량에 따라 성능을 모니터링하여 작업 단위당 리소스 요구 사항이 높은 구성 요소를 최적화 대상으로 식별합니다.
+ 코드 프로파일러를 사용하여 가장 많은 시간 또는 리소스를 사용하는 코드 영역을 최적화 대상으로 식별합니다.
+ 알고리즘을 동일한 결과를 산출하면서 더 효율적인 버전으로 바꿉니다.
+ 하드웨어 가속 기술을 사용하여 실행 시간이 긴 코드 블록의 효율성을 개선합니다.
+ 워크로드에 가장 효율적인 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 사용합니다.
+ 불필요한 정렬 및 서식을 제거합니다.
+ 데이터의 변경 빈도와 사용 빈도에 따라 사용되는 리소스를 최소화하는 데이터 전송 패턴을 사용합니다. 예를 들어, 상태 변경 정보가 리소스를 소비하여 폴링하고 가치 없는 '변경 없음' 메시지를 수신하지 않도록 클라이언트에 푸시합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon CloudWatch란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Amazon CodeGuru Profiler란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/codeguru/latest/profiler-ug/what-is-codeguru-profiler.html)
+ [FPGA 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/fpga-getting-started.html)
+ [AWS에서의 구축을 위한 도구의 AWS SDK](https://aws.amazon.com/tools/)
**관련 동영상:**
+ [AWS에서의 지속 가능한 구축](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS03-BP04 고객 디바이스 및 장비에 대한 영향 최소화
고객이 서비스를 사용하기 위해 사용하는 디바이스와 장비, 예상 수명 주기, 이러한 구성 요소 교체가 재정 및 지속 가능성에 미치는 영향을 이해합니다. 소프트웨어 패턴 및 아키텍처를 구현하여 고객이 디바이스를 교체하고 장비를 업그레이드해야 하는 필요성을 최소화합니다. 예를 들어, 이전 하드웨어 및 운영 체제 버전과 역호환되는 코드를 사용하여 새로운 기능을 구현하거나 대상 디바이스의 저장 용량을 초과하지 않도록 페이로드 크기를 관리합니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음
## 구현 가이드
+ 고객이 사용하는 디바이스의 인벤토리를 작성합니다.
+ 대표적인 하드웨어 집합과 함께 중앙 관리형 Device Farm을 사용하여 테스트하여 변경 사항이 미치는 영향을 파악하고 개발을 반복하여 지원되는 디바이스를 최대합니다.
+ 페이로드를 구축할 때 네트워크 대역폭과 대기 시간을 고려하고 애플리케이션이 대기 시간이 긴 저대역폭 링크에서 잘 작동하도록 지원하는 기능을 구현합니다.
+ 데이터 페이로드를 사전 처리하여 로컬 처리 요구 사항을 줄이고 데이터 전송 요구 사항을 제한합니다.
+ 서버 측에서 계산 집약적인 활동(예: 이미지 렌더링)을 수행하거나 애플리케이션 스트리밍을 사용하여 구형 디바이스에서 사용자 경험을 개선합니다.
+ 페이로드를 관리하고 로컬 스토리지 요구 사항을 제한하기 위해 특히 대화형 세션의 경우 출력을 분할하고 페이지 번호를 매깁니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Device Farm이란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/devicefarm/latest/developerguide/welcome.html)
+ [Amazon AppStream 2.0 설명서](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [Amazon Elastic Transcoder 설명서](https://docs.aws.amazon.com/elastic-transcoder/)
**관련 동영상:**
+ [AWS에서의 지속 가능한 구축](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS03-BP05 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 가장 잘 지원하는 소프트웨어 패턴 및 아키텍처 사용
데이터가 워크로드 내에서 사용되고, 사용자가 소비하고, 전송 및 저장되는 방식을 이해합니다. 데이터 처리 및 스토리지 요구 사항을 최소화하는 기술을 선택합니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음
## 구현 가이드
+ 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 분석합니다.
+ 분석 실행 시 불필요한 처리 작업을 방지하고 프로비저닝된 총 스토리지를 줄이기 위해 Parquet과 같은 효율적인 파일 형식으로 데이터 파일을 저장합니다.
+ 기본적으로 압축된 데이터와 함께 작동하는 기술을 사용합니다.
+ 가장 많이 나타나는 쿼리 패턴을 가장 효과적으로 지원하는 데이터베이스 엔진을 사용합니다.
+ 인덱스 설계가 효율적인 쿼리 실행을 지원하도록 데이터베이스 인덱스를 관리합니다.
+ 사용되는 네트워크 용량을 줄이는 네트워크 프로토콜을 선택합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Athena 압축 지원 파일 형식](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html)
+ [Amazon Redshift를 사용한 열 기반 데이터 형식에서 COPY 명령](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-usage_notes-copy-from-columnar.html)
+ [Firehose에서 입력 레코드 형식 변환](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/record-format-conversion.html)
+ [AWS Glue에서 ETL 입력 및 출력의 형식 옵션](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format.html)
+ [열 형식으로 변환하여 Amazon Athena에서 쿼리 성능 향상](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/convert-to-columnar.html)
+ [Amazon Redshift로 Amazon S3에서 압축 데이터 파일 로딩](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [Amazon Aurora의 성능 개선 도우미로 DB 로드 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Amazon RDS의 성능 개선 도우미로 DB 로드 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [AWS IoT FleetWise](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/11/aws-iot-fleetwise-transferring-vehicle-data-cloud/)
**관련 동영상:**
+ [AWS에서의 지속 가능한 구축](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)