# PERF 1. 워크로드에 적합한 클라우드 리소스 및 아키텍처를 어떻게 선택하나요?
특정 워크로드에 대한 최적의 솔루션은 다양하며, 종종 여러 접근 방식이 결합된 솔루션을 사용합니다. Well-Architected 워크로드의 경우 다수의 솔루션이 사용되며 다양한 특성을 사용하여 성능을 높일 수 있습니다.
**Topics**
+ [
# PERF01-BP01 사용 가능한 클라우드 서비스 및 기능 학습 및 이해
](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)
+ [
# PERF01-BP02 클라우드 제공업체 또는 적절한 파트너의 지침을 사용하여 아키텍처 패턴 및 모범 사례에 대해 알아보기
](perf_architecture_guidance_architecture_patterns_best_practices.md)
+ [
# PERF01-BP03 아키텍처 결정에 비용 고려
](perf_architecture_factor_cost_into_architectural_decisions.md)
+ [
# PERF01-BP04 장단점이 고객과 아키텍처 효율성에 미치는 영향 평가
](perf_architecture_evaluate_trade_offs.md)
+ [
# PERF01-BP05 정책 및 참조 아키텍처 사용
](perf_architecture_use_policies_and_reference_architectures.md)
+ [
# PERF01-BP06 벤치마킹을 사용하여 아키텍처 결정
](perf_architecture_use_benchmarking.md)
+ [
# PERF01-BP07 아키텍처 선택에 데이터 기반 접근 방식 사용
](perf_architecture_use_data_driven_approach.md)
# PERF01-BP01 사용 가능한 클라우드 서비스 및 기능 학습 및 이해
워크로드 아키텍처에서 더 나은 아키텍처 결정을 내리고 성능 효율성을 높일 수 있도록 사용 가능한 서비스 및 구성에 대해 지속적으로 학습하고 살펴보세요.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 클라우드를 코로케이션된 데이터 센터로 사용합니다.
+ 클라우드로 마이그레이션한 후에는 애플리케이션을 현대화하지 않습니다.
+ 지속해야 하는 모든 항목에 하나의 스토리지 유형만 사용합니다.
+ 현재 표준에 가장 근접한 인스턴스 유형을 사용하지만 필요한 경우 더 큰 인스턴스 유형을 사용합니다.
+ 관리형 서비스로 사용할 수 있는 기술을 배포하고 관리합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 새로운 서비스 및 구성을 고려하여 성능을 현저히 개선하고 비용을 절감하며 워크로드를 유지 관리하는 데 필요한 노력을 최적화할 수 있습니다. 또한 클라우드 지원 제품의 가치 실현 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
AWS는 성능을 개선하고 클라우드 워크로드 비용을 절감할 수 있는 새로운 서비스와 기능을 지속적으로 출시하고 있습니다. 클라우드에서 성능 효율성을 유지하려면 이러한 새로운 서비스와 기능을 최신 상태로 유지해야 합니다. 또한 워크로드 아키텍처를 현대화하면 생산성을 가속화하고 혁신을 촉진하며 더 많은 성장 기회를 확보하는 데 도움이 됩니다.
### 구현 단계
+ 관련 서비스에 대한 워크로드 소프트웨어 및 아키텍처 인벤토리를 생성합니다. 자세히 알아볼 제품 범주를 결정합니다.
+ AWS 제품 및 서비스를 탐색하여 성능을 개선하고 비용 및 운영 복잡성을 줄이는 데 도움이 되는 관련 서비스 및 구성 옵션을 식별하고 알아봅니다.
+ [ Amazon Web Services Cloud ](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/amazon-web-services-cloud-platform.html)
+ [AWS Academy ](https://aws.amazon.com/training/awsacademy/)
+ [AWS의 새로운 소식](https://aws.amazon.com/new/)
+ [AWS 블로그](https://aws.amazon.com/blogs/)
+ [AWS Skill Builder](https://skillbuilder.aws/)
+ [AWS 이벤트 및 웨비나](https://aws.amazon.com/events/)
+ [AWS 교육 및 자격증](https://www.aws.training/)
+ [AWS YouTube 채널](https://www.youtube.com/channel/UCd6MoB9NC6uYN2grvUNT-Zg)
+ [AWS 워크숍](https://workshops.aws/)
+ [AWS Communities](https://aws.amazon.com/events/asean/community-and-events/)
+ [Amazon Q](https://aws.amazon.com/q/)를 사용하여 서비스에 대한 관련 정보와 조언을 얻을 수 있습니다.
+ 샌드박스(비프로덕션) 환경을 사용하여 추가 비용 없이 새로운 서비스를 알아보고 실험할 수 있습니다.
+ 새로운 클라우드 서비스 및 기능에 대해 지속적으로 알아보세요.
## 리소스
**관련 문서**:
+ [ Overview of Amazon Web Services ](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/introduction.html)
+ [ Amazon EC2 features ](https://aws.amazon.com/ec2/features/)
+ [AWS 파트너 학습 계획으로 단계별 학습 시작하기](https://aws.amazon.com/partners/training/aws-partner-learning-plans/)
+ [AWS 교육 및 자격증](https://aws.amazon.com/training/)
+ [ My learning path to become an AWS solutions architect ](https://aws.amazon.com/blogs/training-and-certification/my-learning-path-to-become-an-aws-solutions-architect/)
+ [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [AWS에서 현대적 애플리케이션 구축](https://aws.amazon.com/modern-apps/)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2023 - What’s new with Amazon EC2 ](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2022 - Reduce your operational and infrastructure costs with Amazon ECS ](https://www.youtube.com/watch?v=vwf0rcdXdVE)
+ [AWS re:Invent 2023 - Build with the efficiency, agility & innovation of the cloud with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=AMrXMfYYVXs)
+ [AWS re:Invent 2022 - Deploy ML models for inference at high performance and low cost ](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
**관련 예제:**
+ [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples)
+ [AWS SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
# PERF01-BP02 클라우드 제공업체 또는 적절한 파트너의 지침을 사용하여 아키텍처 패턴 및 모범 사례에 대해 알아보기
클라우드 회사 리소스(예: 설명서, 솔루션스 아키텍트, 전문 서비스 또는 적절한 파트너)를 의사 결정의 지침으로 사용하세요. 이러한 리소스는 최적의 성능을 위해 아키텍처를 검토하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ AWS를 공통된 클라우드 제공업체로 사용합니다.
+ AWS 서비스를 설계 의도와 다른 방식으로 사용합니다.
+ 비즈니스 상황을 고려하지 않고 모든 지침을 따릅니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 클라우드 제공업체 또는 적절한 파트너의 지침을 사용하면 워크로드에 적합한 아키텍처를 선택하고 의사 결정에 확신을 얻을 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
AWS는 효율적인 클라우드 워크로드를 구축하고 관리하는 데 도움이 되는 다양한 지침, 설명서 및 리소스를 제공합니다. AWS 설명서에는 코드 샘플, 자습서, 자세한 서비스 설명이 포함되어 있습니다. AWS는 설명서 외에도 고객이 클라우드 서비스의 다양한 측면을 탐색하고 AWS에서 효율적인 클라우드 아키텍처를 구현하는 데 도움이 되는 교육 및 인증 프로그램, 솔루션 아키텍트, 전문 서비스를 제공합니다.
이러한 리소스를 활용하면 유용한 지식과 모범 사례에 대한 인사이트를 얻고, 시간을 절약하며, AWS 클라우드에서 더 나은 성과를 달성할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ AWS 설명서 및 지침을 검토하고 모범 사례를 따릅니다. 이러한 리소스는 서비스를 효과적으로 선택 및 구성하고 더 나은 성능을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
+ [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/)(예: 사용 설명서 및 백서)
+ [AWS 블로그](https://aws.amazon.com/blogs/)
+ [AWS 교육 및 자격증](https://www.aws.training/)
+ [AWS YouTube 채널](https://www.youtube.com/channel/UCd6MoB9NC6uYN2grvUNT-Zg)
+ AWS 파트너 이벤트(예: AWS Global Summits, AWS re:Invent. 사용자 그룹, 워크숍)에 참가하여 AWS 전문가로부터 AWS 서비스 사용 모범 사례에 대해 알아보세요.
+ [AWS 파트너 학습 계획으로 단계별 학습 시작하기](https://aws.amazon.com/partners/training/aws-partner-learning-plans/)
+ [AWS 이벤트 및 웨비나](https://aws.amazon.com/events/)
+ [AWS 워크숍](https://workshops.aws/)
+ [AWS Communities](https://aws.amazon.com/events/asean/community-and-events/)
+ 추가 지침이나 제품 정보가 필요한 경우 AWS에 문의하여 도움을 받으세요. AWS 솔루션스 아키텍트 및 [AWS Professional Services](https://aws.amazon.com/professional-services/)는 솔루션 구현에 대한 지침을 제공합니다. [AWS 파트너](https://aws.amazon.com/partners/)는 비즈니스 민첩성 및 혁신을 달성하는 데 도움이 되는 AWS 전문 지식을 제공합니다.
+ [지원](https://aws.amazon.com/contact-us/)를 사용하여 서비스를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술 지원을 받으세요. [지원 플랜](https://aws.amazon.com/premiumsupport/plans/)은 성능을 최적화하고, 위험을 통제하며, 비용을 제어하면서 AWS를 성공적으로 사용할 수 있도록 적절한 도구 조합 및 전문 지식에 대한 액세스를 제공하도록 설계되었습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [AWS Enterprise Support](https://aws.amazon.com/premiumsupport/plans/enterprise/)
**관련 비디오:**
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
+ [AWS re:Invent 2023 - Advanced event-driven patterns with Amazon EventBridge ](https://www.youtube.com/watch?v=6X4lSPkn4ps)
+ [AWS re:Invent 2023 - Implementing distributed design patterns on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=pfAlmkzyaJQ)
+ [AWS re:Invent 2023 - Application architecture as code ](https://www.youtube.com/watch?v=vasvpFRPx9c)
**관련 예제:**
+ [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples)
+ [AWS SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
+ [AWS Analytics Reference Architecture ](https://github.com/aws-samples/aws-analytics-reference-architecture)
# PERF01-BP03 아키텍처 결정에 비용 고려
클라우드 워크로드의 리소스 사용률과 성능 효율성을 개선하기 위해 비용 측면을 고려하여 아키텍처를 결정하세요. 클라우드 워크로드의 비용이 미치는 영향을 인식하면 효율적인 리소스를 활용하고 낭비적인 작업을 줄일 가능성이 커집니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 인스턴스 패밀리는 하나만 사용합니다.
+ 라이선스가 부여된 솔루션과 오픈 소스 솔루션을 비교 평가하지 않습니다.
+ 스토리지 수명 주기 정책을 정의하지 않습니다.
+ AWS 클라우드의 새로운 서비스 및 기능을 검토하지 않습니다.
+ 블록 스토리지만 사용합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 의사 결정에 비용을 고려하면 보다 효율적인 리소스를 사용하고 다른 투자를 모색할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
워크로드를 비용에 맞게 최적화하면 리소스 사용률을 높이고 클라우드 워크로드에서 낭비를 방지할 수 있습니다. 아키텍처 결정 시 비용을 고려하면 일반적으로 워크로드 구성 요소의 크기를 규모에 맞게 조정하고 탄력성을 활성화하여, 클라우드 워크로드 성능 효율성의 향상으로 이어집니다.
### 구현 단계
+ 클라우드 워크로드에 대한 예산 한도와 같은 비용 목표를 설정합니다.
+ 워크로드 비용을 유발하는 주요 구성 요소(인스턴스 및 스토리지 등)를 파악합니다. [AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/#/) 및 [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/)를 사용하여 워크로드의 주요 비용 요인을 식별할 수 있습니다.
+ 온디맨드, 예약형 인스턴스, ,절감형 플랜, 스팟 인스턴스에서 [가격 책정 모델](https://aws.amazon.com/pricing/)을 이해합니다.
+ [Well-Architected 비용 최적화 모범 사례](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/cost-optimization-pillar/welcome.html)를 사용하여 이러한 주요 구성 요소를 비용에 맞게 최적화합니다.
+ 지속적으로 비용을 모니터링하고 분석하여 워크로드에서 비용 최적화 기회를 파악합니다.
+ [AWS Budgets](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-budgets/)를 사용하여 수용 불가능한 비용에 대해 알림을 받습니다.
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) 또는 [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/)를 사용하여 비용 최적화 권장 사항을 받습니다.
+ [AWS Cost Anomaly Detection](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-anomaly-detection/)을 사용하여 자동화된 비용 이상 탐지 및 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.
## 리소스
**관련 문서**:
+ [ What is AWS Billing and Cost Management? ](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/what-is-costmanagement.html)
+ [ Cost Optimization with AWS](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/cost-optimization/)
+ [ Choosing an AWS cost management strategy ](https://aws.amazon.com/getting-started/decision-guides/cost-management-on-aws-how-to-choose/)
+ [ A Beginner’s Guide to AWS Cost Management ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/beginners-guide-to-aws-cost-management/)
+ [A Detailed Overview of the Cost Intelligence Dashboard](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/a-detailed-overview-of-the-cost-intelligence-dashboard/)
+ [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
**관련 비디오:**
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
+ [AWS re:Invent 2023 - What’s new with AWS cost optimization ](https://www.youtube.com/watch?v=EOUTf2Dxo0Y)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimize cost and performance and track progress toward mitigation ](https://www.youtube.com/watch?v=keAfy8f84E0)
+ [AWS re:Invent 2023 - AWS storage cost-optimization best practices ](https://www.youtube.com/watch?v=8LVKNHcA6RY)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimize costs in your multi-account environments ](https://www.youtube.com/watch?v=ie_Mqb-eC4A)
**관련 예제:**
+ [AWS Compute Optimizer Demo code ](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [ Cost Optimization 워크숍 ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/11959269-3506-4bcb-aa2a-f257709cb8ca/en-US)
+ [ 클라우드 재무 관리 기술 구현 플레이북 ](https://catalog.workshops.aws/awscff/en-US)
+ [ Startup optimization: Tuning application performance for maximum efficiency ](https://catalog.workshops.aws/performance-tuning/en-US)
+ [ Serverless Optimization 워크숍(Performance and Cost) ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/2d960419-7d15-44e7-b540-fd3ebeb7ce2e/en-US)
+ [ Scaling cost effective architectures ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f238037c-8f0b-446e-9c15-ebcc4908901a/en-US)
# PERF01-BP04 장단점이 고객과 아키텍처 효율성에 미치는 영향 평가
성능 관련 개선 사항을 평가할 때는 고객 및 워크로드 효율성에 영향을 미치는 옵션을 결정합니다. 예를 들어 키 값 데이터 스토어를 사용하여 시스템 성능이 개선되는 경우, 이러한 변화의 최종적으로 일관된 특성이 고객에게 미치는 영향을 평가하는 것이 중요합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 구현에 대한 장단점이 있더라도 모든 성능 이점을 구현해야 한다고 가정합니다.
+ 성능 문제가 심각한 지점에 도달했을 때만 워크로드 변경을 평가합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 잠재적인 성능 관련 개선 사항을 평가할 때는 변경 사항에 대한 장단점이 워크로드 요구 사항에서 수용 가능한지 여부를 결정해야 합니다. 경우에 따라 장단점을 보상하기 위해 추가 제어를 구현해야 할 수도 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
성능과 고객 영향 측면에서 아키텍처의 중요한 영역을 파악합니다. 성능을 개선할 수 있는 방법과 해당 개선 과정의 장단점, 개선 사항이 시스템과 사용자 환경에 미치는 영향을 확인합니다. 예를 들어 데이터 캐싱 구현 시에는 성능을 크게 개선할 수 있지만, 캐시된 데이터를 업데이트하거나 무효화할 방법 및 시기와 관련된 명확한 전략을 마련해야 잘못된 시스템 동작을 방지할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ 워크로드 요구 사항과 SLA를 이해합니다.
+ 평가 요소를 명확하게 정의합니다. 평가 요소는 워크로드의 비용, 신뢰성, 보안 및 성능과 관련될 수 있습니다.
+ 요구 사항을 충족할 수 있는 아키텍처 및 서비스를 선택합니다.
+ 실험 및 개념 증명(POC)을 수행하여 장단점과 고객 및 아키텍처 효율성에 미치는 영향을 평가합니다. 일반적으로 가용성, 성능, 보안성이 높은 워크로드는 더 많은 클라우드 리소스를 소비하는 반면, 더 나은 고객 경험을 제공합니다. 워크로드의 복잡성, 성능, 비용 전반의 장단점을 이해합니다. 일반적으로 세 번째 요소 대신 첫 두 요소가 우선 고려됩니다.
## 리소스
**관련 문서**:
+ [Amazon Builders’ Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Quick KPI](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/kpi.html)
+ [ Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [X-Ray 설명서](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [ Understand resiliency patterns and trade-offs to architect efficiently in the cloud ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/understand-resiliency-patterns-and-trade-offs-to-architect-efficiently-in-the-cloud/)
**관련 비디오:**
+ [Optimize applications through Amazon CloudWatch RUM](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [AWS re:Invent 2023 - Capacity, availability, cost efficiency: Pick three ](https://www.youtube.com/watch?v=E0dYLPXrX_w)
+ [AWS re:Invent 2023 - Advanced integration patterns & trade-offs for loosely coupled systems ](https://www.youtube.com/watch?v=FGKGdUiZKto)
**관련 예제:**
+ [Measure page load time with Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Amazon CloudWatch RUM Web Client](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
# PERF01-BP05 정책 및 참조 아키텍처 사용
워크로드를 설계하고 구현할 때 보다 효율적으로 서비스 및 구성을 선택할 수 있도록 내부 정책과 기존 참조 아키텍처를 사용하세요.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 회사의 관리 오버헤드에 영향을 줄 수 있는 다양한 기술을 허용합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 아키텍처, 기술 및 공급업체 선택에 대한 정책을 수립하면 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
리소스와 아키텍처를 선택할 때 내부 정책을 마련해 두면 아키텍처 선택 시 따라야 할 표준과 지침을 갖출 수 있습니다. 이러한 지침은 올바른 클라우드 서비스를 선택할 때 의사 결정 프로세스를 간소화하고 성능 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 정책 또는 참조 아키텍처를 사용하여 워크로드를 배포합니다. 서비스를 클라우드 배포에 통합한 다음, 성능 테스트를 사용하여 성능 요구 사항을 계속해서 충족할 수 있는지 확인합니다.
### 구현 단계
+ 클라우드 워크로드의 요구 사항을 명확하게 이해합니다.
+ 내부 및 외부 정책을 검토하여 가장 관련성이 높은 정책을 파악합니다.
+ AWS에서 제공하는 적절한 참조 아키텍처 또는 업계 모범 사례를 사용합니다.
+ 정책, 표준, 참조 아키텍처 및 일반적인 상황에 대한 규범적 지침으로 구성된 일련의 지침을 생성합니다. 이렇게 하면 팀이 더 빠르게 움직일 수 있습니다. 해당되는 경우 업종에 맞게 자산을 조정합니다.
+ 샌드박스 환경에서 워크로드에 대한 이러한 정책과 참조 아키텍처를 검증합니다.
+ 정책 및 참조 아키텍처가 클라우드 워크로드를 최적화하는 데 도움이 되도록 업계 표준 및 AWS 업데이트를 최신 상태로 유지합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [AWS 아키텍처 블로그](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/category/events/reinvent/)
**관련 비디오:**
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
+ [AWS re:Invent 2022 - Accelerate value for your business with SAP & AWS reference architecture ](https://www.youtube.com/watch?v=-u3oyOy-HxU)
**관련 예제:**
+ [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples)
+ [AWS SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
# PERF01-BP06 벤치마킹을 사용하여 아키텍처 결정
기존 워크로드의 성능을 벤치마킹하여 클라우드에서 어떻게 작동하는지 파악하고 해당 데이터를 기반으로 아키텍처 결정을 내릴 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 워크로드의 특성을 나타내지 않는 일반적인 벤치마크를 사용합니다.
+ 고객의 피드백과 관점을 유일한 벤치마크로 삼습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 현재 구현을 벤치마킹하면 성능 개선을 측정할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
통합 테스트에서 벤치마킹을 사용하여 워크로드 구성 요소의 성능을 평가합니다. 벤치마킹은 대개 로드 테스트보다 빠르게 설정할 수 있으며, 특정 구성 요소의 기술을 평가할 때 사용됩니다. 벤치마킹은 새 프로젝트를 시작할 때 로드 테스트를 위한 완전한 솔루션이 부족한 경우 종종 사용됩니다.
사용자 지정 벤치마크 테스트를 직접 구축하거나 [TPC-DS](http://www.tpc.org/tpcds/) 등의 업계 표준 테스트를 사용하여 워크로드를 벤치마킹할 수도 있습니다. 산업 벤치마크는 여러 환경을 비교할 때 유용합니다. 사용자 지정 벤치마크는 아키텍처 내에서 수행될 것으로 예상되는 특정 작업 유형을 타게팅하는 데 유용합니다.
벤치마킹을 사용할 때는 유효한 결과를 얻을 수 있도록 테스트 환경을 사전 준비하는 것이 중요합니다. 동일한 벤치마크를 여러 번 실행하여 시간대별 차이를 확인하세요.
벤치마크는 대개 로드 테스트보다 더 빠르게 실행되므로 배포 파이프라인 초기에 성능 편차 관련 피드백을 더 빠르게 제공하려는 경우에 사용할 수 있습니다. 구성 요소나 서비스의 큰 변화를 평가할 때 벤치마킹을 수행하면 변경 작업의 타당성을 빠르게 확인할 수 있습니다. 벤치마킹은 로드 테스트와 함께 사용해야 합니다. 로드 테스트에서 프로덕션 환경의 워크로드 성능에 대한 정보를 얻을 수 있기 때문입니다.
### 구현 단계
+ 계획 및 정의:
+ 벤치마크의 목표, 기준, 테스트 시나리오, 지표(예: CPU 사용률, 지연 시간, 처리량) 및 KPI를 정의합니다.
+ 사용자 경험 및 응답 시간, 접근성과 같은 요소의 측면에서 사용자 요구 사항에 중점을 둡니다.
+ 워크로드에 적합한 벤치마킹 도구를 식별합니다. AWS 서비스(예: [Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)) 또는 워크로드와 호환되는 서드파티 도구를 사용할 수 있습니다.
+ 구성 및 계측:
+ 환경을 설정하고 리소스를 구성합니다.
+ 모니터링 및 로깅을 구현하여 테스트 결과를 캡처합니다.
+ 벤치마크 및 모니터링:
+ 벤치마크 테스트를 수행하고 테스트 중에 지표를 모니터링합니다.
+ 분석 및 문서화:
+ 벤치마킹 프로세스 및 조사 결과를 문서화합니다.
+ 결과를 분석하여 병목 현상, 추세 및 개선 영역을 식별합니다.
+ 테스트 결과를 사용하여 아키텍처 결정을 내리고 워크로드를 조정합니다. 이 과정에는 서비스가 변경되거나 새로운 기능이 도입될 수 있습니다.
+ 최적화 및 반복:
+ 벤치마크를 기반으로 리소스 구성 및 할당을 조정합니다.
+ 조정 후 워크로드를 다시 테스트하여 개선 여부를 검증합니다.
+ 발견한 사실을 문서화하고 프로세스를 반복하여 개선이 필요한 다른 영역을 식별합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [ Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Genomics workflows, Part 5: automated benchmarking](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/genomics-workflows-part-5-automated-benchmarking/)
+ [Benchmark and optimize endpoint deployment in Amazon SageMaker AI JumpStart](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/benchmark-and-optimize-endpoint-deployment-in-amazon-sagemaker-jumpstart/)
**관련 비디오:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Benchmarking AWS Lambda cold starts](https://www.youtube.com/watch?v=bGMEPI-va-Q&ab_channel=AWSEvents)
+ [Benchmarking stateful services in the cloud](https://www.youtube.com/watch?v=rtW4a4DvcWU&ab_channel=AWSEvents)
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
+ [Optimize applications through Amazon CloudWatch RUM](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [Demo of Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**관련 예제:**
+ [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples)
+ [AWS SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
+ [Distributed Load Tests](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)
+ [Measure page load time with Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Amazon CloudWatch RUM Web Client](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
# PERF01-BP07 아키텍처 선택에 데이터 기반 접근 방식 사용
아키텍처 선택에 대한 명확한 데이터 기반 접근 방식을 정의하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 적합한 클라우드 서비스 및 구성이 사용되는지 확인합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 시간이 지나면 현재 아키텍처가 정적 아키텍처가 되고 업데이트하지 않아도 된다고 가정합니다.
+ 아키텍처는 추측과 가정을 기반으로 선택됩니다.
+ 시간이 지나면 타당한 이유 없이 아키텍처 변경을 도입합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 아키텍처 선택에 대한 접근 방식을 잘 정의하면 데이터를 사용하여 워크로드 설계에 영향을 미치고 시간이 지남에 따라 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
클라우드에 대한 내부 경험과 지식 또는 공개된 사용 사례나 백서 등의 외부 리소스를 사용하여 아키텍처에서 리소스와 서비스를 선택합니다. 워크로드에 사용할 수 있는 서비스를 실험하고 벤치마킹할 수 있는 잘 정의된 프로세스를 갖추고 있어야 합니다.
중요한 워크로드의 백로그는 비즈니스 및 사용자와 관련된 기능을 제공하는 사용자 스토리뿐만 아니라 워크로드의 아키텍처 런웨이를 형성하는 기술 스토리로 구성되어야 합니다. 이 런웨이는 새로운 기술 발전과 새로운 서비스에 대한 정보를 수집하고 데이터와 적절한 근거를 바탕으로 이를 채택합니다. 이를 통해 아키텍처가 미래에 대비할 수 있고 정체되지 않을 수 있습니다.
### 구현 단계
+ 주요 이해관계자와 협력하여 성능, 가용성 및 비용 고려 사항을 포함한 워크로드 요구 사항을 정의합니다. 워크로드의 사용자 수 및 사용 패턴과 같은 요소를 고려하세요.
+ 기능 백로그와 함께 우선순위가 지정된 아키텍처 런웨이 또는 기술 백로그를 생성합니다.
+ 다양한 클라우드 서비스를 평가합니다(자세한 내용은 [PERF01-BP01 사용 가능한 클라우드 서비스 및 기능 학습 및 이해](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md) 참조).
+ 성능 요구 사항을 충족하는 마이크로서비스 또는 서버리스와 같은 다양한 아키텍처 패턴을 탐색합니다(자세한 내용은 [PERF01-BP02 클라우드 제공업체 또는 적절한 파트너의 지침을 사용하여 아키텍처 패턴 및 모범 사례에 대해 알아보기](perf_architecture_guidance_architecture_patterns_best_practices.md) 참조).
+ 다른 팀, 아키텍처 다이어그램 및 리소스(예: AWS Solution Architects, [AWS 아키텍처 센터](https://aws.amazon.com/architecture/), [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/))를 참조하여 워크로드에 적합한 아키텍처를 선택하는 데 도움을 받으세요.
+ 워크로드의 성능을 평가하는 데 도움이 될 수 있는 처리량 및 응답 시간과 같은 성과 지표를 정의합니다.
+ 정의된 지표를 실험하고 사용하여 선택한 아키텍처의 성능을 검증합니다.
+ 아키텍처의 성능을 최적으로 유지하기 위해 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다.
+ 선택한 아키텍처와 결정 사항을 문서화하여 향후 업데이트 및 학습을 위한 참고 자료로 활용합니다.
+ 학습한 내용, 새로운 기술, 현재 접근 방식에서 필요한 변경이나 문제를 나타내는 지표를 기반으로 아키텍처 선택 접근 방식을 지속적으로 검토하고 업데이트합니다.
## 리소스
**관련 문서**:
+ [AWS Solutions Library](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [AWS 지식 센터](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [ Architectural Patterns to Build End-to-End Data Driven Applications on AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/build-e2e-data-driven-applications/build-e2e-data-driven-applications.html)
**관련 비디오:**
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
+ [AWS re:Invent 2021 - Data-driven enterprise: Going from vision to value ](https://www.youtube.com/watch?v=_D0PF2N2AfA)
+ [AWS re:Invent 2022 - Delivering sustainable, high-performing architectures ](https://www.youtube.com/watch?v=FBc9hXQfat0)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimize cost and performance and track progress toward mitigation ](https://www.youtube.com/watch?v=keAfy8f84E0)
+ [AWS re:Invent 2022 - AWS optimization: Actionable steps for immediate results ](https://www.youtube.com/watch?v=0ifvNf2Tx3w)
**관련 예제:**
+ [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples)
+ [AWS SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)