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[AWS] EC2 Auto Scaling, CloudWatch 지표 스트림, Kinesis Data Firehose

박경태 2024. 5. 4. 14:49

AWS EC2 Auto Scaling 이벤트 모니터링 방법

다양한 도구와 서비스를 이용할 수 있음.

가장 일반적으로는 AWS CloudWatch를 사용하여 이벤트를 모니터링하고 경고를 설정할 수 있음.

 

1. Amazon CloudWatch 설정

AWS Management Console 에서 Amazon CloudWatch 서비스로 이동함.

좌측 탐색 창에서 "Events"를 선택함.

 

2. 이벤트 생성

"Create rule"을 클릭하여 새로운 이벤트 규칙을 생성함.

"Event Source"를 "EC2 Auto Scaling"으로 선택함.

원하는 이벤트 패턴을 선택하거나 패턴을 직접 정의할 수 있음.

예를 들어, EC2 인스턴스 시작, 종료, 실패 등의 이벤트를 모니터링 할 수 있음.

 

3. 대상 설정

이벤트가 발생했을 때 특정 작업을 수행하도록 대상을 설정함.

예를 들어, 특정 람다 함수를 호출하거나 SNS 토픽에 경고를 보낼 수 있음.

 

4. 액션 설정

대상에서 수행할 작업을 구성함.

예를 들어, 특정 이벤트가 발생할 때 경고를 보내도록 설정할 수 있음.

 

5. 이벤트 규칙 검토

설정한 규칙을 검토하고 필요에 따라 수정함.

 

6. 규칙 활성화

규칙을 활성화하여 이벤트를 모니터링하고 경고를 받을 수 있도록 설정함.

 

AWS EC2 Auto Scaling 이벤트 모니터링 방법 정리

위와 같이 설정된 이벤트 규칙은 EC2 Auto Scaling 이벤트가 발생할 때마다 해당 이벤트를 CloudWatch에 보고하고 설정된 대상으로 작업을 수행하게 됨.

이를 통해 Auto Scaling 그룹의 상태를 모니터링하고 필요한 조치를 취할 수 있음.

 

AWS CloudWatch 지표 스트림

Amazon CloudWatch 지표 스트림은 실시간으로 지표 데이터를 처리하고 저장하는 서비스임.

이 서비스를 사용하면 대규모의 데이터를 실시간으로 분석하고, 모니터링하고, 경보를 생성할 수 있음.

이를 통해 높은 정확성과 신속한 대응이 가능해짐.

 

AWS CloudWatch 지표 스트림 특징

1. 데이터 적재

Amazon CloudWatch 지표 스트림은 매우 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공하여 대규모의 데이터를 처리할 수 있음.

지표 스트림은 수천 대의 디바이스에서 동시에 데이터를 수집하고 처리할 수 있음.

 

2. 실시간 처리

데이터가 수집되는 즉시 Amazon CloudWatch 지표 스트림은 이를 처리하고 저장함.

이는 실시간 분석과 대응이 가능하도록 해줌.

 

3. 비동기적 인터페이스

Amazon CloudWatch 지표 스트림은 비동기적으로 데이터를 수집하고 처리하기 때문에 송수신 속도에 민감한 응용 프로그램에서도 사용할 수 있음.

 

4. 통합

Amazon CloudWatch 지표 스트림은 다양한 AWS 서비스와 통합되어 있음.

예를 들어, Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 지표 데이터를 스트림에 전송하거나, AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터를 가공하고 처리할 수 있음.

 

5. 실시간 분석

Amazon CloudWatch 지표 스트림을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 다양한 분석 도구와 통합할 수 있음.

이를 통해 실시간으로 비즈니스 인텔리저스를 얻을 수 있음.

 

AWS CloudWatch 지표 스트림 정리

Amazon CloudWatch 지표 스트림은 대규모의 실시간 데이터 처리를 위한 강력한 서비스임.

모니터링, 분석 및 경보 생성을 위해 실시간으로 대량의 데이터를 처리해야 하는 응용 프로그램에 이상적임.

 

AWS Kinesis Data Firehose

스트리밍 데이터를 쉽게 수집, 전송 및 처리할 수 있는 완전 관리형 서비스임.

이 서비스를 사용하면 실시간으로 대량의 데이터를 처리하고 저장할 수 있음.

다양한 대상에 데이터를 전달할 수 있음.

 

AWS Kinesis Data Firehose 특징

1. 데이터 수집 및 전송

Kinesis Data Firehose는 다양한 소스로부터 스트리밍 데이터를 쉽게 수집하고 전송할 수 있음.

예를 들어, Amazon Kinesis 스트림, AWS IoT, 로그 파일, 클릭 스트림 등 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있음.

 

2. 실시간 데이터 전달

Kinesis Data Firehose는 실시간으로 데이터를 수집하고 처리하여 지정된 대상에 즉시 전달함.

이를 통해 데이터를 놓치지 않고 실시간으로 처리할 수 있음.

 

3. 자동화 및 관리
Kinesis Data Firehose는 완전 관리형 서비스이므로 데이터 전달을 위한 인프라를 관리할 필요가 없음.

모든 관리적인 작업은 AWS에서 자동으로 처리됨.

 

4. 대상 지원

Kinesis Data Firehose는 다양한 대상에 데이터를 전달할 수 있음.

예를 들어, Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch Service, Amazon OpenSearch Service, Splunk 등의 서비스로 데이터를 전송할 수 있음.

 

5. 변환 및 압축

Kinesis Data Firehose는 데이터를 전송하기 전에 필요에 따라 변환하고 압축할 수 있음.

이를 통해 데이터 전송의 효율성을 높일 수 있음.

 

6. 확장성

Kinesis Data Firehose는 대규모의 데이터를 처리할 수 있는 고도로 확장 가능한 서비스임.

데이터 양이 증가하더라도 자동으로 처리량을 조정하여 데이터를 처리할 수 있음.

 

AWS Kinesis Data Firehose 정리

Kinesis Data Firehose를 사용하면 실시간으로 대량의 데이터를 쉽게 수집, 전송 및 처리할 수 있으므로 데이터 분석 및 다양한 비즈니스 응용 프로그램에 활용할 수 있음.