한 회사에서 Amazon S3에 업로드된 데이터를 처리하는 작업을 Amazon EC2 인스턴스에서 분석 소프트웨어를 실행하고 있습니다. 사용자들은 제출된 일부 데이터가 처리되지 않는다고 보고합니다. Amazon CloudWatch는 EC2 CPU 사용률이 지속적으로 100%에 가깝거나 100%임을 보여줍니다. 회사는 사용자 로드에 따라 성능을 개선하고 확장하기를 원합니다. 솔루션스 아키텍트는 무엇을 해야 할까요?

정답은 SQS와 Auto Scaling 그룹을 사용하는 것입니다. CPU 사용률이 100%에 달하는 것은 EC2 인스턴스가 과부하 상태이며, 처리되지 않는 데이터가 있다는 것은 현재 아키텍처가 확장성이 부족하다는 것을 의미합니다. Amazon SQS를 사용하여 들어오는 요청을 버퍼링하고, SQS 큐 크기에 따라 EC2 Auto Scaling 그룹을 구성하면 수요에 맞춰 EC2 인스턴스 수를 자동으로 조절하여 성능을 개선하고 확장성을 확보할 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. 인스턴스 복사본을 생성하고 ALB 뒤에 배치하는 것은 수동 확장이며, 수요 변화에 유연하게 대응하기 어렵습니다. S3 VPC 엔드포인트를 생성하는 것은 네트워크 트래픽 최적화에는 도움이 되지만, EC2 인스턴스의 CPU 과부하 문제를 해결하지 못합니다. 인스턴스 유형을 더 강력한 것으로 변경하는 것은 일시적인 해결책일 수 있으나, 비용 효율적이지 않으며 갑작스러운 트래픽 증가에 대한 확장성을 제공하지 못합니다.