Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 이 문서에서는 컴퓨팅 요구사항에 따라 시스템을 배포하기 위한 권장사항을 제공합니다. 컴퓨팅 플랫폼 및 마이그레이션 방법을 선택하고, 워크로드를 설계 및 확장하고, 작업 및 VM 마이그레이션을 관리하는 방법을 알아봅니다.
컴퓨팅은 커스텀 비즈니스 로직 실행 또는 데이터 세트에 대한 복잡한 컴퓨팅 알고리즘 적용 등을 가리키는, 여러 워크로드의 핵심입니다. 대부분의 솔루션은 특정 형태의 컴퓨팅 리소스를 사용하므로 애플리케이션 요구에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택하는 것이 중요합니다.
Google Cloud는 CPU에서 시간을 사용하는 여러 옵션을 제공합니다. 옵션은 CPU 유형, 성능, 사용 요금 청구를 포함한 코드 예약 방법을 기반으로 합니다.
Google Cloud 컴퓨팅 옵션에는 다음이 포함됩니다.
- 라이브 마이그레이션과 같은 클라우드 관련 이점을 제공하는 가상 머신(VM)
- CPU를 공유할 수 있는 클러스터 머신의 컨테이너 적재
- 단일 HTTP 요청 중에 이루어진 작업에 대해 CPU 시간의 사용량이 측정될 수 있는 함수 및 서버리스 접근 방식
컴퓨팅 선택
이 섹션에서는 컴퓨팅 플랫폼을 선택하고 마이그레이션하기 위한 권장사항을 제공합니다.
컴퓨팅 플랫폼 선택
워크로드에 맞는 컴퓨팅 플랫폼을 선택할 때는 워크로드, 수명 주기 자동화 프로세스, 지역화, 보안의 기술 요구사항을 고려하세요.
코드 패키징 및 배포, 분산 및 호출 방법 등 앱과 전체 지원 시스템의 CPU 사용량 특성을 평가합니다. 일부 시나리오는 여러 플랫폼 옵션과 호환될 수 있지만, 포팅 가능한 워크로드는 다양한 컴퓨팅 옵션으로 실행 가능해야 하며 성능이 뛰어나야 합니다.
다음 표에서는 다양한 사용 사례에 권장되는 Google Cloud 컴퓨팅 서비스를 간략하게 설명합니다.
| 컴퓨팅 플랫폼 | 사용 사례 | 권장 제품 |
|---|---|---|
| 서버리스 |
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| Kubernetes | 서비스 메시 제어를 관리하려면 Istio와 같은 추가 서비스가 필요한 복잡한 마이크로서비스 아키텍처를 빌드합니다. |
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| 가상 머신(VM) | 애플리케이션 및 워크로드 요구사항과 서드 파티 소프트웨어 및 서비스를 지원하는 사전 정의되고 맞춤설정 가능한 VM 제품군에서 VM을 만들고 실행합니다. |
요구사항에 따라 적절한 머신 유형을 선택하려면 머신 계열 권장사항을 참조하세요. |
자세한 내용은 컴퓨팅 옵션 선택을 참조하세요.
컴퓨팅 마이그레이션 방식 선택
다른 클라우드 또는 온프레미스에서 기존 애플리케이션을 마이그레이션하는 경우 다음 Google Cloud 제품 중 하나를 사용하여 성능, 확장성, 비용, 보안을 최적화하세요.
| 마이그레이션 목표 | 사용 사례 | 권장 제품 |
|---|---|---|
| 리프트 앤 시프트 | VMware 워크로드를 Google Cloud로 몇 분 안에 마이그레이션하거나 확장할 수 있습니다. | Google Cloud VMware Engine |
| 리프트 앤 시프트 | VM 기반 애플리케이션을 Compute Engine으로 이전합니다. | Migrate to Virtual Machines |
| 컨테이너로 업그레이드 | 기존 애플리케이션을 Google Kubernetes Engine의 기본 제공 컨테이너로 현대화합니다. | Migrate to Containers |
내부 팀을 조정하는 동안 워크로드를 마이그레이션하는 방법은 VM Migration 수명 주기 및 Google Cloud를 사용하여 대규모 마이그레이션 프로그램 빌드를 참조하세요.
워크로드 설계
이 섹션에서는 시스템을 지원하도록 워크로드를 설계하기 위한 권장사항을 제공합니다.
단순한 로직을 위한 서버리스 옵션 평가
단순한 로직은 특수 하드웨어나 CPU 최적화 머신 같은 머신 유형이 필요 없는 컴퓨팅 유형입니다. 운영 오버헤드를 추상화하고 비용 및 성능을 최적화하기 위해 Google Kubernetes Engine(GKE) 또는 Compute Engine 구현에 투자하기 전에 경량형 로직의 서버리스 옵션을 평가합니다.
애플리케이션을 스테이트리스(Stateless)로 분리
가능하면 서버리스 컴퓨팅 옵션 사용을 극대화하기 위해 애플리케이션을 스테이트리스(Stateless)로 분리합니다. 이 접근 방식을 사용하면 관리형 컴퓨팅 제품을 사용하고, 필요에 따라 애플리케이션을 확장하고, 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다. 확장성 및 고가용성을 위해 애플리케이션을 분리하는 방법에 대한 자세한 내용은 확장 및 고가용성을 위한 설계를 참조하세요.
아키텍처를 분리할 때 캐싱 로직 사용
애플리케이션이 스테이트풀(Stateful)로 설계된 경우 캐싱 로직을 사용하여 워크로드를 분리하고 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터베이스 권장사항을 참조하세요.
라이브 마이그레이션을 사용하여 업그레이드 촉진
Google 유지보수 업그레이드를 촉진하려면 인스턴스 가용성 정책을 설정하여 라이브 마이그레이션을 사용하세요. 자세한 내용은 VM 호스트 유지보수 정책 설정을 참조하세요.
워크로드 확장
이 섹션에서는 시스템을 지원하도록 워크로드를 확장하기 위한 권장사항을 제공합니다.
시작 및 종료 스크립트 사용
스테이트풀(Stateful) 애플리케이션의 경우 가능하면 애플리케이션 시작 및 중지를 위해 시작 및 종료 스크립트를 사용합니다. 단계적 시작은 소프트웨어 기능에 의해 컴퓨터가 켜지고 운영체제가 프로세스를 안전하게 시작하고 연결을 여는 작업을 수행할 수 있는 경우입니다.
단계적 시작 및 종료는 스테이트풀(Stateful) 애플리케이션이 컴퓨팅과 가까운 위치(일반적으로 로컬 또는 영구 디스크 또는 RAM에 있음)에 있는 데이터의 즉각적인 가용성에 의존하므로 중요합니다. 시작 시마다 애플리케이션 데이터를 실행하지 않으려면 시작 스크립트를 사용하여 마지막으로 저장된 데이터를 다시 로드하고 이전에 종료 시 중단된 프로세스를 실행합니다. 종료 시 진행 상태를 잃지 않도록 애플리케이션 메모리 상태를 저장하려면 종료 스크립트를 사용합니다. 예를 들어 축소 또는 Google 유지보수 이벤트로 인해 VM이 종료되도록 예약된 경우 종료 스크립트를 사용합니다.
MIG를 사용하여 VM 관리 지원
Compute Engine VM을 사용할 때 관리형 인스턴스 그룹(MIG)은 자동 복구, 부하 분산, 자동 확장, 자동 업데이트, 스테이트풀(Stateful) 워크로드와 같은 기능을 지원합니다. 가용성 목표를 기준으로 영역 또는 리전 MIG를 만들 수 있습니다. 스테이트리스(Stateless) 제공 또는 일괄 워크로드, 그리고 각 VM의 고유 상태를 보존해야 하는 스테이트풀(Stateful) 애플리케이션에 MIG를 사용할 수 있습니다.
포드 자동 확장 처리를 사용하여 GKE 워크로드 확장
수평형 및 수직형 포드 자동 확장 처리를 사용하여 워크로드를 확장하고 노드 자동 프로비저닝을 사용하여 기본 컴퓨팅 리소스를 확장합니다.
애플리케이션 트래픽 분산
애플리케이션을 전역으로 확장하려면 Cloud Load Balancing을 사용하여 애플리케이션 인스턴스를 하나 이상의 리전 또는 영역으로 분산합니다. 부하 분산기는 Google Cloud 에지 네트워크에서 가장 가까운 영역으로의 패킷 라우팅을 최적화하여 제공 트래픽 효율성을 높이고 제공 비용을 최소화합니다. 최종 사용자 지연 시간을 최적화하려면 Cloud CDN을 사용하여 정적 콘텐츠를 캐시합니다.
컴퓨팅 생성 및 관리 자동화
컴퓨팅 생성 및 관리를 자동화하여 프로덕션 환경에서 사람에 의한 오류를 최소화합니다.
작업 관리
이 섹션에서는 시스템을 지원하는 작업을 관리하기 위한 권장사항을 제공합니다.
Google에서 제공하는 공개 이미지 사용
Google Cloud에서 제공하는 공개 이미지를 사용합니다. Google Cloud 공개 이미지는 정기적으로 업데이트됩니다. 자세한 내용은 Compute Engine에서 사용 가능한 공개 이미지 목록을 참조하세요.
특정 구성 및 설정으로 고유 이미지를 만들 수도 있습니다. 가능하면 조직 내에서 승인된 사용자와 공유할 수 있는 별도의 프로젝트에서 이미지 생성을 자동화하고 중앙화합니다. 별도의 프로젝트에서 커스텀 이미지를 만들고 선별하면 자신의 구성을 사용하여 VM을 업데이트하고, 패치하고, 만들 수 있습니다. 그러면 선별된 VM 이미지를 관련 프로젝트와 공유할 수 있습니다.
인스턴스 백업을 위해 스냅샷 사용
스냅샷을 사용하여 인스턴스의 백업을 만들 수 있습니다. 스냅샷은 스테이트풀(Stateful) 애플리케이션에 특히 유용하지만 갑작스러운 종료가 발생할 경우 상태를 유지하거나 진행 상황을 저장하기에는 유연하지 않습니다. 스냅샷을 사용하여 새 인스턴스를 자주 만들 경우 해당 스냅샷에서 기본 이미지를 만들어 백업 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
머신 이미지를 사용하여 VM 인스턴스 만들기 사용 설정
스냅샷은 머신 내부의 데이터 이미지만 캡처하지만 머신 이미지는 데이터 외에 머신 구성 및 설정도 캡처합니다. 머신 이미지를 사용하여 VM 인스턴스를 만드는 데 필요한 하나 이상의 디스크에서 모든 구성, 메타데이터, 권한, 데이터를 저장할 수 있습니다.
스냅샷에서 머신을 만들 때는 많은 작업이 필요한 새 VM 인스턴스에 인스턴스 설정을 구성해야 합니다. 머신 이미지를 사용하면 알려진 설정을 새 머신에 복사하여 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 머신 이미지를 사용하는 경우를 참조하세요.
용량, 예약, 격리
이 섹션에서는 시스템 지원을 위해 용량, 예약, 격리를 관리하기 위한 권장사항을 제공합니다.
약정 사용 할인을 사용하여 비용 절감
약정 사용 할인을 사용하여 항상 사용 중인 워크로드의 운영 지출(OPEX) 비용을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 비용 최적화 카테고리를 참조하세요.
비용 및 성능을 지원하는 머신 유형 선택
Google Cloud는 비용 및 성능 매개변수에 따라 컴퓨팅을 선택할 수 있는 머신 유형을 제공합니다. 비용에 맞게 저성능 제품을 선택하거나 더 높은 비용으로 고성능 컴퓨팅 옵션을 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 비용 최적화 카테고리를 참조하세요.
단독 테넌트 노드를 사용하여 규정 준수 지원
단독 테넌트 노드는 프로젝트의 VM만 전담하여 호스팅하는 물리적 Compute Engine 서버입니다. 단독 테넌트 노드는 다음을 포함한 물리적 격리 규정 준수 요구사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.
- VM을 다른 프로젝트의 VM과 물리적으로 분리합니다.
- 동일한 호스트 하드웨어에서 VM을 그룹화합니다.
- 결제 처리 워크로드를 격리합니다.
자세한 내용은 단독 테넌트 노드를 참조하세요.
예약을 사용하여 리소스 가용성 보장
Google Cloud를 사용하면 워크로드에 예약을 정의하여 해당 리소스를 항상 사용할 수 있습니다. 예약 생성에는 추가 요금이 없지만 사용하지 않더라도 예약된 리소스에 대한 비용을 지불해야 합니다. 자세한 내용은 예약 사용 및 관리를 참조하세요.
VM 마이그레이션
이 섹션에서는 시스템을 지원하기 위해 VM을 마이그레이션하기 위한 권장사항을 제공합니다.
기본 제공되는 마이그레이션 도구 평가
다른 클라우드 또는 온프레미스에서 워크로드를 이전하기 위해 기본 제공되는 마이그레이션 도구를 평가합니다. 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션을 참조하세요. Google Cloud는 워크로드를 마이그레이션하고 비용 및 성능을 최적화하는 데 도움이 되는 도구와 서비스를 제공합니다. 현재 IT 환경을 기준으로 무료 마이그레이션 비용 평가를 받으려면 Google Cloud 신속 평가 및 마이그레이션 프로그램을 참조하세요.
맞춤설정된 운영체제에 가상 디스크 가져오기 사용
맞춤설정된 지원되는 운영체제를 가져오려면 가상 디스크 가져오기를 참조하세요. 단독 테넌트 노드는 코어별 또는 프로세서별 라이선스의 Bring Your Own License(사용자 라이선스 사용) 요구사항을 충족하는 데 유용합니다. 자세한 내용은 사용자 라이선스 사용을 참조하세요.
권장사항
아키텍처 프레임워크의 안내 사항을 자신의 환경에 적용하려면 다음을 수행하는 것이 좋습니다.
Google Cloud Marketplace 제품을 검토하여 애플리케이션이 지원되는 공급업체에 포함되어 있는지 평가합니다. Google Cloud는 다양한 오픈소스 시스템과 다양한 타사 소프트웨어의 실행을 지원합니다.
VM 기반 애플리케이션을 GKE에서 실행되는 컨테이너화된 애플리케이션으로 추출하고 패키징하려면 Migrate to Containers 및 GKE를 사용하는 것이 좋습니다.
Compute Engine을 사용하여 Google Cloud에서 애플리케이션을 실행합니다. VM 기반 애플리케이션에서 실행되는 기존 종속 항목이 있는 경우 공급업체 요구사항을 충족하는지 확인합니다.
Google Cloud 내부 패스 스루 네트워크 부하 분산기를 사용하여 분리된 아키텍처를 확장할 수 있는지 평가합니다. 자세한 내용은 내부 패스 스루 네트워크 부하 분산기 개요를 참조하세요.
HA 프록시 사용 등의 기존 온프레미스 사용 사례에서 전환하는 옵션을 평가합니다. 자세한 내용은 유동 IP 주소를 위한 권장사항을 참조하세요.
VM Manager를 사용하여 Compute Engine에서 Windows 또는 Linux를 실행하는 대규모 VM Fleet의 운영체제를 관리하고 일관된 구성 정책을 적용할 수 있습니다.
GKE Autopilot을 사용하여 Google SRE에서 클러스터를 완전히 관리할 수 있습니다.
특정 리전 및 영역에서 머신의 가용성과 확장성을 보장합니다. Google Cloud는 컴퓨팅 요구사항을 지원하도록 확장할 수 있습니다. 하지만 특정 리전 또는 영역에서 특정 머신 유형이 많이 필요한 경우 계정팀과 협력하여 가용성을 보장합니다. 자세한 내용은 Compute Engine 예약을 참조하세요.
다음 단계
다음을 비롯한 네트워킹 설계 원칙에 대해 알아보세요.
VPC 간 연결 설계
아키텍처 프레임워크에서 안정성, 운영 우수성, 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수 등의 다른 카테고리 살펴보기