Amazon EC2 스팟 인스턴스 시작하기

Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용해야 하는 이유

Amazon EC2 스팟 인스턴스는 AWS 클라우드에서 사용할 수 있는 예비 컴퓨팅 용량을 온디맨드 인스턴스와 비교했을 때 대폭 할인된 요금으로 제공합니다.

스팟 인스턴스를 사용하면 빅 데이터, 컨테이너, CI/CD, HPC 및 기타 내결함성 워크로드를 최대 90%까지 절감할 수 있습니다. 또는 기존 예산 범위를 유지하면서 워크로드 처리량을 최대 10배까지 확장할 수 있습니다.

시작하는 방법

스팟 인스턴스 시작 방법은 매우 간단합니다. 먼저, 스팟 인스턴스에서 실행하기 가장 적합한 주요 워크로드를 확인합니다. 그런 다음, AWS Management Console과 Amazon EMR, Amazon ECS, Amazon Batch 및 EC2 Auto Scaling과 같은 통합 AWS 서비스 또는 EC2 Fleet API를 통해 스팟 인스턴스를 몇 분 안에 실행합니다. Amazon EC2 사용 설명서를 참조하고, 아래의 자료와 모범 사례도 살펴보세요.

시작 단계

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스팟 실행 전에 알아야 할 내용

  1. 이 동영상을 보고 스팟 인스턴스에서 실행하기 가장 적합한 워크로드를 확인합니다.
  2. 온디맨드 요금 대비 보통 70~90%의 비용 절감 효과를 제공하는, 예측 가능하고 저렴한 스팟 요금 모델의 적용 방식을 알아봅니다.
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첫 번째 스팟 인스턴스 생성

  1. 스팟 인스턴스가 어떻게 AWS Management Console, AWS SDK/CLI 또는 AWS API를 통해 첫 번째 스팟 인스턴스를 실행하는지 알아봅니다.
  2. CI/CD, 빅 데이터, 컨테이너, 렌더링 등과 같은 워크로드를 위해 스팟 인스턴스를 시작하는 방법을 알아봅니다.
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모범 사례 구현

  1. 이 동영상을 통해 스팟 인스턴스를 실행할 때 따라야 할 몇 가지 간단한 규칙을 익혀 컴퓨팅 비용 절감 효과를 극대화하는 방법을 알아봅니다. 자세히 알아보기.
  2. 여기에서 중단으로 인한 영향을 최소화하는 방법을 알아봅니다.

사용 사례

다양한 내결함성 및 유연한 애플리케이션에 스팟 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 아래에서 일반적인 사용 사례를 살펴보세요.

스팟 인스턴스를 이용한 컨테이너식 워크로드

컨테이너는 상태를 저장하지 않고 내결함성을 지원하며, Amazon EC2 스팟 인스턴스에 적합합니다. 이 웹 세미나를 보고 Kubernetes에서 컨테이너식 워크로드를 효율적으로 배포하고 적은 비용으로 모든 규모의 클러스터를 손쉽게 관리하는 방법을 알아봅니다. 스팟 인스턴스를 Amazon Elastic Container Service, Amazon Elastic Kubernetes Service 또는 Kubernetes에서 사용하면 분산 시스템부터 하루에 수백만 마일을 매핑하는 애플리케이션에 이르기까지 컨테이너식 워크로드를 실행할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

스팟 인스턴스에서의 빅 데이터 워크로드

스팟 인스턴스는 신속한 데이터 분석을 위해 시간이 중요한 대규모 워크로드를 실행할 수 있도록 가속화, 크기 조정, 심층적 비용 절감 옵션을 제공합니다. Amazon EMR, Hadoop 또는 Spark에서 스팟 인스턴스를 사용하여 방대한 양의 데이터를 처리하십시오. 동영상을 보고 데이터를 쉽고 빠르게 비용 효율적으로 처리하도록 Amazon EC2 스팟과 Amazon EMR을 시작해 보세요. Amazon EMR 및 스팟 인스턴스에서 빅 데이터 워크로드를 실행하는 방법에 대한 추가 리소스는 Amazon EMR on Spot Instances 페이지를 참조하세요. 

스팟 인스턴스에서의 CI/CD 워크로드

EC2 스팟 플러그인과 함께 Jenkins를 구성하면 완료할 작업의 수에 따라 스팟 인스턴스 플릿 크기를 자동으로 조정합니다. 이러한 프로세스는 테스트에 많은 자원이 필요하지 않기 때문에 CI에 대해 이전 세대의 인스턴스를 활용하여 비용 절감 효과를 높일 수 있습니다. 로드, 통합, 카나리아 및 보안 테스트에도 스팟 인스턴스를 활용하여 그 탄성 및 가격 절감 혜택을 볼 수 있습니다. 자세히 알아보기.

스팟 인스턴스에서의 렌더링 워크로드

렌더링 워크로드의 내결함성 특성 때문에 스팟 인스턴스에서 실행하는 데 매우 적합하고 스팟 인스턴스가 제공하는 상당한 비용 절감 혜택도 얻을 수 있습니다. 2019년 SIGGRAPH에서 진행된 이 프레젠테이션을 보고 클라우드에서 적은 비용으로 렌더링 워크로드 크기를 조정할 수 있도록 AWS Thinkbox 및 스팟 인스턴스를 시작해 보세요. 여기에서 Scripps Networks Interactive에서 스팟 인스턴스 및 AWS ThinkBox를 사용하여 CGI 렌더링 시간을 95% 단축한 방법을 알아보세요.

스팟 인스턴스에서의 웹 애플리케이션 및 서비스

새로운 비용 절감 이니셔티브를 식별하거나 광고 서버에서 실시간 입찰 서버에 이르기까지 다양한 웹 서비스 및 애플리케이션을 위해 수만 개의 인스턴스로 확장하십시오. 이 웹 세미나를 보고 EC2 Auto Scaling을 사용하여 웹 기반 애플리케이션을 대규모로 배포하는 방법을 알아봅니다. EC2 시작 템플릿을 사용하여 EC2 Auto Scaling 그룹을 배포하고 강화하는 방법을 알아봅니다. 이 EC2 Auto Scaling 그룹은 로드 밸런서를 통한 온디맨드와 스팟 인스턴스의 조합을 활용하여 워크로드 비용을 최적화합니다. 스팟 인스턴스에서 웹 애플리케이션을 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 블로그를 참조하세요. 

스팟 인스턴스에서의 배치 처리

스팟 인스턴스를 사용하면 적은 비용으로 배치 워크로드를 처리할 수 있습니다. 이 비디오를 보고 스팟 인스턴스를 통해 AWS Batch에서 배치 처리 실행을 시작하는 방법을 알아봅니다. 스팟 인스턴스에서 실행되는 배치 워크로드를 더 최적화하려면 이 블로그에서 스팟 용량 최적화 할당 전략에 대해 알아보세요. 추가 리소스는 스팟 인스턴스를 사용한 AWS Batch 페이지를 참조하세요. 

스팟 인스턴스에서의 기계 학습

스팟 인스턴스를 사용하여 더 적은 비용으로 더 빠르게 인공 지능/기계 학습을 훈련할 수 있습니다. 이 비디오를 보고 Elastic Inference로 추론 훈련 작업을 실행하고 스팟 인스턴스에서 컴퓨팅 비용을 최대 90% 절감하는 방법을 알아봅니다. 자동화를 위해 구축해야 할 CloudFormation 및 시작 템플릿을 설정하는 방법에 관한 모범 사례를 알아봅니다. Amazon SageMaker에서 관리형 스팟 훈련을 통해 더 적은 비용으로 더 빠르게 인공 지능/기계 학습 워크로드를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 자율 자습서를 참조하세요. 

스팟 모범 사례

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스팟 규칙

컴퓨팅 비용 절감 효과 극대화를 위한 두 가지 간단한 규칙을 알아봅니다.

  1. 스팟 용량 풀은 별도의 가격으로 책정되며 자주 변경되지 않습니다.
  2. Amazon EC2는 용량을 늘려야 할 때 2분 전에 이를 경고합니다.
     

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인스턴스 유연성

가능한 한 애플리케이션을 여러 인스턴스 유형에서 테스트하십시오. 가격은 가용 영역의 각 인스턴스 유형과 관계없이 변동되므로, 인스턴스 유형이 유연한 경우 대부분 같은 가격으로 좀 더 많은 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있습니다. 동영상을 통해 더 자세한 내용을 알아보십시오.

동영상 보기

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플릿 API

EC2 Auto Scaling 그룹에서 스팟 인스턴스를 실행하는 경우 가용 용량이 가장 많은 스팟 용량 풀에 액세스하도록 용량 최적화 할당 전략을 사용합니다. 용량 최적화 전략에서는 EC2 Auto Scaling 그룹에 가장 다양한 용량 풀의 스팟 인스턴스를 실행하도록 지시하므로 중단 가능성을 줄일 수 있습니다.

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중단 관리

스팟 인스턴스는 EC2가 인스턴스를 회수할 시점이 되면 2분 전에 알림을 받습니다. EC2에 다시 용량이 필요하기 때문입니다. 중단의 영향을 줄이려면 위에서 언급된 모범 사례를 따르십시오.

이 동영상을 보고 스팟 인스턴스가 Amazon EC2에 의해 중단될 때 받을 2분 알림을 자동화하는 방법을 알아봅니다. 스팟 인스턴스 어드바이저에서 다른 스팟 풀의 평균 중단 빈도를 검토할 수도 있습니다.