AWS Auto Scaling으로 트래픽 급증 대응하는 방법
웹 서비스나 애플리케이션은 광고 노출, 시즌 이벤트, 마케팅 캠페인 등으로 인해 갑작스러운 트래픽 급증을 겪을 수 있습니다. 이때 적절한 대응이 이루어지지 않으면, 서버 과부하로 인한 장애나 사용자 이탈로 이어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위한 대표적인 솔루션이 바로 AWS Auto Scaling입니다. 이번 포스팅에서는 AWS Auto Scaling으로 트래픽 급증 대응하는 방법을 중심으로, 실무에서 바로 적용 가능한 전략을 소개합니다.
✅ AWS Auto Scaling이란?
AWS Auto Scaling은 애플리케이션의 수요 변화에 따라 EC2 인스턴스 수를 자동으로 조절해주는 기능입니다. 일정 기준(트래픽, CPU 사용률 등)을 초과하면 서버를 자동으로 추가하고, 사용량이 줄어들면 서버를 자동으로 줄여 비용과 성능을 동시에 최적화할 수 있습니다.
✅ Auto Scaling의 주요 구성 요소
- Launch Template / Launch Configuration
- 인스턴스 종류, AMI, 키페어, 보안 그룹 등 인스턴스 시작 정보를 정의
- Auto Scaling Group (ASG)
- 스케일 인/아웃이 적용될 EC2 인스턴스 그룹
- 최소/최대/초기 인스턴스 수 설정 가능
- Scaling Policy (스케일 정책)
- CloudWatch 지표(CPU, 네트워크 등)를 기준으로 인스턴스 수 자동 조절
- Health Check & Lifecycle Hooks
- 비정상 인스턴스 자동 교체
- 인스턴스 시작/종료 시 맞춤 동작 처리
✅ 트래픽 급증 대응을 위한 설정 절차
1. Launch Template 생성
- EC2 > Launch Templates > Create
- 설정 내용:
- AMI: 웹 애플리케이션이 설치된 이미지
- 인스턴스 유형:
t3.medium이상 권장 - 보안 그룹: Load Balancer 트래픽 허용
- 유저 데이터: 애플리케이션 시작 스크립트 입력
#!/bin/bash
sudo yum update -y
sudo systemctl start nginx
2. Auto Scaling Group 생성
- EC2 > Auto Scaling Groups > Create
- Launch Template 연결
- 네트워크 설정: 퍼블릭 서브넷 연결
- 최소/최대/기본 인스턴스 수 설정
- 예: 최소 2, 최대 10, 기본 2
- 부하 분산(Load Balancer) 연결
- ALB 또는 NLB 선택 가능
- 트래픽 분산 + 헬스 체크 기능 필수
3. Scaling 정책 설정
- 지표 기반 스케일링 선택
- 기준 지표: CPU 사용률, 네트워크 수신량 등
- 예시 정책:
- CPU 70% 초과 시 → 인스턴스 1개 추가
- CPU 30% 미만 시 → 인스턴스 1개 제거
Policy 1: Add 1 instance if CPU > 70% for 5 minutes
Policy 2: Remove 1 instance if CPU < 30% for 5 minutes
- 예측 기반 스케일링(옵션)
- 과거 트래픽 패턴을 분석해 사전 스케일링 가능 (정기 트래픽에 유용)
✅ 부가 설정: 고가용성과 탄력성 확보
- 멀티 AZ 배포
- Auto Scaling Group이 최소 2개 이상 가용영역(AZ)에 걸쳐 배포되도록 설정
- 하나의 AZ 장애 발생 시 자동으로 다른 AZ에서 인스턴스 유지
- ELB 헬스 체크 활용
- Auto Scaling이 자체 헬스 체크 + ALB 헬스 체크 함께 사용 시 더 정밀한 모니터링 가능
- CloudWatch 알람 설정
- CPU, 네트워크, 디스크 등 사용량 알림 설정
- 인스턴스 수 변화, 실패 이벤트에 대한 알림 메일 전송
✅ 활용 사례: 마케팅 캠페인 대응
상황: 온라인 쇼핑몰이 일일 특가 마케팅을 진행하며 갑자기 접속자가 10배 증가
- ✅ 기존 서버 2대는 평상시엔 충분하지만 트래픽 급증 시 응답 속도 저하
- ✅ Auto Scaling을 통해 CPU 70% 도달 시 서버 추가
- ✅ 5분 내에 서버 수가 2대 → 8대로 자동 증가
- ✅ 캠페인 종료 후 1시간 내에 다시 2대로 축소
결과:
서비스 장애 없이 대응 성공, 요금도 과금된 시간만큼만 지불
✅ Q&A
Q. Auto Scaling은 얼마나 빠르게 반응하나요?
Auto Scaling은 CloudWatch 지표 기준으로 약 2~5분 간격으로 반응합니다. 긴급한 상황에는 수동 스케일링이나 예측 기반 스케일링을 병행하는 것이 좋습니다.
Q. 서버 수가 늘어나면 DB는 어떻게 처리하나요?
Auto Scaling은 웹 서버(Stateless)에 적합하며, DB는 RDS, Aurora 등 관리형 DB로 수평 확장이 어렵습니다. 읽기 부하는 Read Replica, 캐시 시스템은 **ElastiCache(Redis/Memcached)**를 도입하여 분산 처리합니다.
Q. 비용이 예상보다 많이 나올 수도 있나요?
가능합니다. 스케일 아웃 기준을 너무 낮게 설정하면 급격한 인스턴스 증가로 인해 과금이 커질 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 조치가 필요합니다:
- 최대 인스턴스 수 제한 설정
- 예산 알람 및 Billing 알림 설정
- CloudWatch 요금 예측 확인
✅ 정리
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 목적 | 트래픽 증가 시 자동으로 서버 수 조절 |
| 핵심 구성 | Launch Template + ASG + Scaling Policy |
| 주요 기준 | CPU 사용률, 트래픽, 사용자 수 등 |
| 부가 기능 | 예측 스케일링, 헬스 체크, 멀티 AZ 구성 |
| 사용 사례 | 마케팅, 이벤트, 뉴스 폭발 트래픽 대응 |
결론
AWS Auto Scaling으로 트래픽 급증에 대응하는 방법은 단순히 서버 수를 늘리는 것을 넘어, 예측 가능하고 탄력적인 클라우드 운영 체계를 만드는 핵심 전략입니다. 안정적인 서비스와 비용 효율성을 동시에 추구하는 기업이라면, Auto Scaling은 반드시 숙지하고 있어야 할 기술입니다.