SRE 관점에서 비용 기반 스케일링 정책 설계 AI 생성 이미지: SRE 관점에서 비용 기반 스케일링 정책 설계 문제 정의: 비용 기반 스케일링이 왜 필요한가 클라우드 비용이 증가하는 주된 원인은 과다 프로비저닝, 트래픽 변동성에 대한 과도한 여유 확보, 비효율적인 인스턴스·스토리지 선택, 장기 미사용 리소스(일명 좀비), 데이터 전송·I/O 요금 구조, 그리고 부적절한 오토스케일링 설정이나 부정확한 지표로 인한 불필요한 확장·축소 등이다. 단순한 수평·수직 확장은 가용성과 성능을 보장하지만 비용 효율을 떨어뜨리기 쉽다. 가용성 ↔ 비용: 여유 용량 확보는 다운타임 위험을 낮추지만 비용은 증가한다. 성능 ↔ 비용: 고사양 인스턴스는 응답 속도를 개선하지만 낮은 사용률에서는 낭비로 이어진다. 탄력성(스케일 속도) ↔ 비용: 빠른 스케일업은 SLO 준수에 유리하지만 오버프로비저닝을 초래할 수 있다. 비용 정책 ↔ 리스크: 스팟·저가 옵션은 비용을 낮추지만 중단 리스크와 복구 비용을 증가시킨다. SRE는 SLO·SLA를 기준으로 비용 임계값을 정의하고, 실시간 비용·사용률 지표와 중단·지연 같은 위험을 함께 고려해 스케일링 정책을 설계해야 한다. SRE 관점에서 비용 기반 스케일링 정책 설계는 가용성·성능·비용 사이의 트레이드오프를 명확히 관리하는 과정이다. 실무 체크리스트 예: SLO 우선순위 결정, 비용 임계값 설정, 주요 지표·알람 검증, 스팟 사용 시 복구 전략 준비. 설계 원칙: SLO 중심의 비용 인식형 스케일링 SRE 관점에서 비용 기반 스케일링 정책은 SLO를 최우선으로 삼아야 한다. 비용 민감성을 시스템 동작에 반영하되, 변화는 예측 가능하고 점진적으로 이루어져야 한다. 스케일 결정은 성능을 해치지 않으면서 비용 효율을 높이는 방향이어야 하며, 관측·피드백 루프와 안전장치가 기본으로 포함되어야 한다. SLO 우선 : 요청 지연·오류율 같은 SLI를 하드 가드레일로 삼고, 비용 절감은 이 범위 안에서만...