고객이 S3에 파일을 업로드하고 객체 ARN을 포함하는 SQS 메시지가 전송됩니다. EC2 기반 워커는 SQS를 폴링하고 파일을 처리합니다. 처리 시간은 파일 크기에 따라 달라집니다. 고객이 인지하는 지연을 줄이기 위해 관리자는 기존 인스턴스에서 AMI와 시작 템플릿을 생성합니다. 응답성을 개선하기 위해 Auto Scaling을 어떻게 구성해야 할까요?

정답은 ApproximateNumberOfMessagesVisible 지표와 Auto Scaling 그룹의 InService 상태에 있는 인스턴스 수를 기반으로 사용자 지정 지표를 생성하고, 이를 CloudWatch에 게시하여 Auto Scaling 정책을 조정하는 것입니다. 이는 SQS 대기열의 가시 메시지 수와 현재 처리 중인 인스턴스 수를 모두 고려하여, 대기열에 쌓인 작업량 대비 처리 용량을 정확하게 파악하고 필요한 만큼 인스턴스를 확장할 수 있게 합니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. 시작 템플릿에 여러 인스턴스 크기를 추가하는 것은 Auto Scaling 정책이 인스턴스 크기를 선택하는 방식과 직접적인 관련이 없습니다. Auto Scaling은 주로 인스턴스 수를 조정합니다. ApproximateNumberOfMessagesDelayed 지표는 지연된 메시지를 나타내므로, 현재 처리해야 할 가시 메시지 수와는 다릅니다. ASGAverageCPUUtilization 지표는 인스턴스 자체의 CPU 사용률을 나타내므로, SQS 대기열의 작업 부하를 직접적으로 반영하지 못합니다. GroupPendingInstances 지표는 보류 중인 인스턴스 수를 나타내므로, 실제 처리 용량과는 거리가 있습니다.