1. 정보시스템 하드웨어 규모산정의 개요
가. 규모산정(Sizing)의 개념
정보시스템의 목표 성능을 달성하기 위해 필요한 하드웨어(CPU, 메모리, 디스크 등)의 적정 용량을 수치적으로 산출하는 활동입니다.
과다 산정에 따른 예산 낭비와 과소 산정에 따른 **서비스 불능(Performance Bottleneck)**을 방지하는 데 목적이 있습니다.
나. 규모산정의 대상
2023년 개정 지침에 따른 주요 산정 대상은 다음과 같습니다.
서버 (Server): CPU(tpmC, OPS), Memory 용량
스토리지 (Storage): 디스크 유효 용량 (데이터베이스, 로그, 백업 등 고려)
백업 장비: 데이터 백업 및 복구를 위한 백업 서버 및 미디어
2. 하드웨어 규모산정 절차
규모산정은 기초 자료 수집부터 최종 보정 및 산출까지 체계적인 단계를 거칩니다.
기초 자료 수집: 사용 성격(OLTP, Web/WAS, Batch), 사용자 수, 트랜잭션 수, 데이터 보존 기간 등 조사.
기본 수치 산정: 참조 모델이나 성능 수치를 바탕으로 필요한 CPU(tpmC, OPS 등)와 메모리의 기본 용량 계산.
보정계수 적용: 시스템의 특성(시스템 노후도, 클러스터링 구성, 가상화 적용 여부 등)을 반영하여 수치 보정.
여유율 적용: 예상치 못한 부하 증가에 대비한 여유 공간(Buffer) 확보.
최종 규모 확정: 산출된 결과를 바탕으로 실제 도입할 하드웨어 사양(Spec) 결정.
3. 하드웨어 규모산정 방식 (Sizing Methods)
지침에서는 시스템의 성격과 데이터 가용성에 따라 크게 세 가지 방식을 제시합니다.
| 방식 | 설명 | 주요 산출 지표 |
| 참조 모델 방식 | 유사한 업무를 수행하는 기존 시스템의 성능치를 참조하여 산정하는 방식 | 유사 시스템 tpmC/OPS |
| 수치 계산 방식 | 신규 구축 시 예상 트랜잭션량, 동시 사용자 수 등 수식을 통해 산정하는 방식 | tpmC (OLTP), OPS (WEB/WAS) |
| 벤치마킹 방식(BMT) | 실제 운영 환경과 유사한 부하 테스트를 직접 수행하여 성능을 측정하는 방식 | 응답시간, Throughput |
4. 주요 산정 항목별 상세 (서버 및 스토리지)
가. 서버 규모산정 (CPU)
OLTP 업무: $tpmC$ (Transactions Per Minute)를 기준으로 산정.
WEB/WAS 업무: $OPS$ (Operations Per Second)를 기준으로 산정.
보정항목: 클러스터 보정, 피크타임 보정, 시스템 여유율(일반적으로 30% 내외) 등.
나. 스토리지 규모산정
산식: (DB 데이터 용량 + 로그 용량 + OS/SW 용량) $\times$ 백업 보정 $\times$ RAID 보정.
고려사항: 실질 가용 용량(Usable Capacity)과 물리적 전체 용량(Raw Capacity)의 구분.
5. 기술사적 제언: 클라우드 전환 환경에서의 규모산정 전략
최근 인프라 환경이 On-premise에서 Cloud(Public/Private)로 전환됨에 따라 고정된 규모산정보다는 유연한 전략이 요구됩니다.
Right Sizing: 클라우드 환경에서는 초기에 최소 사양으로 시작하고, Auto-scaling을 통해 실시간 부하에 대응하는 '적정 규모화'가 핵심입니다.
클라우드 네이티브 고려: 컨테이너 환경(Kubernetes)에서는 개별 서비스(Microservice) 단위의 리소스 제한(Limit/Request) 설정이 규모산정의 새로운 기준이 됩니다.
지속적 모니터링: 1회성 산정에 그치지 않고, 운영 데이터를 바탕으로 자원 할당량을 최적화하는 FinOps 관점의 자원 관리가 필요합니다.
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