핵심 요약
AB180이 Luft의 탄력성 개선을 목표로 쿼리 히스토리를 활용한 비용 기반 오토스케일러를 구현한 경험을 공유합니다.
주요 경험
- Luft의 탄력성 개선을 목표로 쿼리 히스토리 기반 오토스케일러를 설계하고 도입했습니다.
- 쿼리 패턴 분석으로 자동 확장 정책의 방향성을 정하고 운영에 적용했습니다.
얻은 인사이트
- 쿼리 히스토리 기반 정책은 비용 대비 반응성을 개선하는데 기여할 수 있습니다.
- 초기 설정과 모니터링의 체계가 운영 성능 향상에 중요한 역할을 확인했습니다.
