What is Cloud Monitoring?

클라우드 모니터링은 클라우드 기반 애플리케이션과 인프라의 성능과 리소스 사용량을 지속적으로 추적하고 분석하는 프로세스입니다.

여기에는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 주요 메트릭을 모니터링하여 최적의 성능을 보장하고 잠재적인 문제가 확대되기 전에 파악하는 것이 포함됩니다.

클라우드 모니터링은 클라우드 리소스와 성능을 모니터링하는 프로세스를 말하며, CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 사용량 등의 주요 클라우드 메트릭을 모니터링하는 것도 포함됩니다. 이 프로세스는 잠재적인 문제를 감지하고 애플리케이션의 적절한 작동을 확인하는 데 도움이 됩니다.

관찰성은 애플리케이션과 종속성이 어떻게 작동하는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 구성 요소 상호 작용을 분석하는 것은 시스템 안정성과 효율성을 보장하면서 잠재적인 문제를 확대되기 전에 파악하고 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.

클라우드 모니터링 및 관찰을 통해 클라우드 환경에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

• 비효율성 파악: 리소스를 많이 사용하는 프로세스나 최적으로 사용되지 않는 자산 파악.
•  성능 최적화: 애플리케이션을 조정하여 속도와 반응성 향상.
• Prevent outages: Identify areas needing intervention before they grow into big problems.
•  Make informed decisions: Gather and translate data into actionable insights to guide cost optimization procedures.

Cloud monitoring tools offer a source of real-time data on the utilization of cloud services. By utilizing dashboards and reports, data may be analyzed to reveal trends, outliers, and opportunities for improvement.

Here’s how to use cloud monitoring tools effectively:

• Set up custom alerts:  In instances where resource utilization exceeds established thresholds, alerts will enable swift adjustments.
• Track cost trends: 지출을 추적하여 변경이 필요한 영역을 파악하세요.
• 성과 지표 분석: 코드와 리소스 사용에서 성능 한계를 찾아 애플리케이션에 필요한 조정을 하세요.
• 미래 사용량 예측: 필요한 리소스를 추산하여 필요한 것보다 더 많거나 적은 리소스가 제공되지 않도록 하세요.

클라우드 컴퓨팅 비용에서 가장 중요한 측면 중 하나는 자동화입니다. 리소스 할당, 스케일링, 프로비저닝 해제와 같은 활동을 자동화하면 다음이 가능합니다. 

• 인적 오류 감소: 프로세스를 자동화하면 수동 입력으로 인해 발생할 수 있는 비용이 많이 드는 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다.
• 효율성 향상: Allocate sufficient time so that your team can devote their time to strategic issues.
• Adaptive resource allocation: Implement mechanisms to automatically scale resources according to demand fluctuations, striving for optimal performance and cost balance.

The following are some of the measures that can be taken to implement automation:

• Infrastructure as Code (IaC): Your infrastructure should be defined in code so that it can be easily automated and reproduced.
• Auto-scaling: For flexibility, use resources that can be scaled up and down, only to be billed by the amount consumed. 
• Scheduled scaling: Use the availability and usage rates of the resource to schedule the time and frequency of adjustments on known peaks, break times, and weekends.

예상치 못한 지출을 피하고 효율적인 리소스 사용을 보장하려면 명확한 임계값과 알림을 설정하는 것이 필수적입니다. 효과적으로 수행하는 방법에 대한 몇 가지 지침은 다음과 같습니다.

• 기록 데이터 분석: 이는 기대치를 현실적으로 만드는 데 중요하며, 정기적인 활동 순서에 따라 경계를 설정하여 수행할 수 있습니다.
• 다른 리소스에 대한 알림 설정: CPU, RAM, 디스크 저장 공간, 네트워크 연결 대역폭 측면에서 사용률을 정확하게 정의하세요.
• 계층적 접근 방식 사용: 중요도 수준에 따라 적절한 주의를 기울일 수 있도록 다양한 중대성 수준을 설정하는 것이 중요합니다.
• 정기적으로 모니터링: 효율성과 현재 상황과의 관련성을 파악하기 위해 임계값과 경고를 수시로 검토하는 것이 중요합니다.

Regularly reviewing cloud usage data and verifying the appropriateness of alarm configurations can potentially contribute to a quicker response time in addressing potential issues, which might help to prevent significant cost increases.

Cost optimization strategies in 클라우드 컴퓨팅 are the only way to avoid such a shocker in the future. Here are some strategies that you could consider:

• Regularly review your billing reports: Search for any anomaly in the usage pattern or the unusual bill amount.
• Use cost anomaly detection tools: Utilize AI applications in the analysis of data collected and make a signal when something wrong is noticed.
• Investigate anomalies promptly: A copy of each deviation should be made as one should always know the reason for such and, if possible, solve it.
• 리소스 활용 최적화: 리소스 사용을 최적 수준으로 제어하고 제대로 사용되지 않는 리소스는 포기하세요.
• 귀하의 가격 모델: 다른 가격 형태에 맞는 서비스가 더 적합하다면 가격 계획으로 이동하세요.