Scaling 알고리즘 고도화를 통한 Ramp-Up 45% 가속 및 Throughput 30% 향상

Context

애플리케이션 수요 변화에 따라 ACU 단위로 용량을 조정하는 Aurora Serverless의 자동 스케일링 구조. 급격한 트래픽 증가 시 발생하는 Capacity 확장 지연과 리소스 스케줄링 효율 저하로 인한 성능 병목 해결 필요.

Technical Solution

• Workload-aware Scaling 알고리즘 도입을 통한 수요 예측 정밀도 향상 및 신속한 리소스 할당
• Resource Scheduling 최적화로 다중 태스크 간 리소스 경합 최소화 및 실행 효율 개선
• 0.5 ACU 단위의 세밀한 증분 조정을 유지하며 Scaling 속도를 45% 개선한 제어 로직 적용
• 플랫폼 버전 4로의 런타임 효율 개선을 통한 동일 리소스 대비 처리량 증대
• ServerlessV2PlatformVersion 파라미터를 통한 기존 클러스터의 무중단 버전 업데이트 지원

Impact

• Scale-up 속도 45% 향상 및 데이터베이스 Throughput 최대 30% 증가
• HammerDB TPROC-C 벤치마크 기준 NOPM(New Orders per Minute) 27~34% 향상
• Sysbench 테스트 결과 플랫폼 v3 대비 작업 완료 시간 27% 단축 및 비용 28% 절감
• 플랫폼 v2 대비 작업 완료 시간 41% 단축 및 비용 42% 절감

Key Takeaway

단순한 리소스 증설보다 Workload의 특성을 반영한 Scaling 알고리즘 고도화가 시스템 처리량과 비용 효율성을 동시에 최적화하는 핵심 설계 원칙임.