AWS Auto Scaling 조정 정책(Scaling Policy)

**조정 정책(Scaling Policy)**은 AWS Auto Scaling Group(ASG)이 EC2 인스턴스 개수를 자동으로 조정하는 규칙입니다.
즉, 트래픽 변화에 맞춰 EC2 인스턴스를 추가하거나 제거하는 기준을 설정하는 정책입니다.

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🔹 AWS Auto Scaling 조정 정책의 주요 유형

조정 정책	설명	장점	사례
대상 추적 조정 (Target Tracking Scaling)	특정 메트릭(예: CPU 사용률, ALB 연결 수)이 목표 값(Target)을 유지하도록 자동 조정	- 자동으로 최적화됨 - 관리가 간편	✅ CPU 사용률을 50%로 유지 ✅ ALB의 평균 연결 수를 1,000개로 유지
단계 조정 (Step Scaling)	특정 임계값을 넘으면 인스턴스를 일정 개수 추가/제거 (예: CPU 70% 초과 시 2개 추가)	- 유연한 확장 가능 - 트래픽 급증 대응 가능	✅ 트래픽 급증 시 특정 개수만큼 빠르게 확장
단순 조정 (Simple Scaling)	알람이 발생하면 일정 개수의 인스턴스를 추가/제거	- 설정이 간단	✅ CPU 80% 초과 시 1개 추가
예측 조정 (Predictive Scaling)	기계 학습 기반으로 향후 트래픽을 예측하여 사전 확장	- 선제적 대응 가능 - 비용 절감 효과	✅ 매일 18시 트래픽 증가 예측 시, 17시에 미리 확장

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🔹 조정 정책별 상세 비교

정책	조정 방식	난이도	확장	속도	사례
대상 추적 (Target Tracking)	목표 메트릭 유지	⭐⭐ (쉬움)	⏳ 중간	✅ 자동 최적화	CPU, ALB 연결 수 등 일정 유지
단계 조정 (Step Scaling)	특정 임계값 초과 시 단계별 조정	⭐⭐⭐ (중간)	🚀 빠름	✅ 유연함	트래픽 급증 시 빠른 대응
단순 조정 (Simple Scaling)	특정 알람 발생 시 고정된 개수 조정	⭐ (매우 쉬움)	⏳ 느림	❌ 제한적	단순한 Auto Scaling
예측 조정 (Predictive Scaling)	ML 기반 트래픽 예측 후 조정	⭐⭐⭐⭐ (어려움)	🚀 빠름	✅ 자동 최적화	정기적 트래픽 증가 예측

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🚀 결론: 어떤 조정 정책을 선택해야 할까?

시나리오	조정 정책
CPU 사용률을 50%로 유지하고 싶음	✅ 대상 추적(Target Tracking)
트래픽 급증 시 빠르게 대응하고 싶음	✅ 단계 조정(Step Scaling)
간단한 조건(알람 기반)으로 확장/축소하고 싶음	✅ 단순 조정(Simple Scaling)
정해진 시간에 트래픽이 증가하는 경우	✅ 예측 조정(Predictive Scaling)

💡 즉, 대부분의 경우 대상 추적 조정(Target Tracking)이 가장 쉽고 효과적인 선택!
단, 트래픽이 급증하는 경우에는 단계 조정(Step Scaling)을 추가로 고려할 수 있음. 🚀😊