Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 성능 최적화

Last reviewed 2024-12-06 UTC

Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 이 요소는Google Cloud에서 워크로드의 성능을 최적화하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다.

이 문서는 Google Cloud에서 워크로드를 계획, 설계, 배포, 관리하는 설계자, 개발자, 관리자를 대상으로 합니다.

이 요소의 권장사항을 따르면 조직을 효율적으로 운영하고 고객 만족도를 높이고 수익을 높이며 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션의 백엔드 처리 시간이 단축되면 사용자의 응답 시간이 빨라져 사용자 유지율과 수익이 증가할 수 있습니다.

성능 최적화 프로세스에는 성능과 비용 간의 절충이 포함될 수 있습니다. 하지만 성능을 최적화하면 비용을 절감할 수 있는 경우도 있습니다. 예를 들어 부하가 증가하면 자동 확장을 통해 시스템 리소스가 과부하되지 않도록 하여 예측 가능한 성능을 제공할 수 있습니다. 또한 자동 확장을 사용하면 부하가 낮은 기간에 사용되지 않는 리소스를 삭제하여 비용을 절감할 수 있습니다.

성능 최적화는 일회성 활동이 아닌 연속적인 프로세스입니다. 다음 다이어그램은 성능 최적화 프로세스의 단계를 보여줍니다.

성능 최적화 프로세스

성능 최적화 프로세스는 다음 단계를 포함하는 지속적인 주기입니다.

  1. 요구사항 정의: 애플리케이션을 설계하고 개발하기 전에 애플리케이션 스택의 각 레이어에 대한 세분화된 성능 요구사항을 정의합니다. 리소스 할당을 계획하려면 주요 워크로드 특성과 성능 기대치를 고려하세요.
  2. 설계 및 배포: 성능 요구사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있는 탄력적이고 확장 가능한 설계 패턴을 사용합니다.
  3. 모니터링 및 분석: 로그, 추적, 측정항목, 알림을 사용하여 성능을 지속적으로 모니터링합니다.

  4. 최적화: 애플리케이션이 발전함에 따라 잠재적인 디자인 변경을 고려합니다. 클라우드 리소스를 적절하게 조정하고 새로운 기능을 사용하여 변화하는 성능 요구사항을 충족하세요.

    위의 다이어그램에 표시된 대로 모니터링, 요구사항 재평가, Cloud 리소스 조정 주기를 계속합니다.

AI 및 ML 워크로드와 관련된 성능 최적화 원칙 및 권장사항은 아키텍처 프레임워크의 AI 및 ML 관점: 성능 최적화를 참고하세요.

핵심 원칙

아키텍처 프레임워크의 성능 최적화 요소에 있는 권장사항은 다음 핵심 원칙에 매핑됩니다.

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