AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) · 강의

자동 확장 및 로드 밸런싱

Auto Scaling Groups와 Application Load Balancer를 결합해 변화하는 트래픽을 처리하도록 EC2 기반 백엔드의 복원력과 탄력성을 높입니다.

레슨 4/413개 단계

자동 확장 및 로드 밸런싱은(는) CoddyKit의 무료 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

From One Server to Many

One EC2 instance is a single point of failure. Backends run an Auto Scaling Group of instances behind a load balancer that spreads requests across them.

The Launch Template

An ASG needs a recipe for the instances it spins up. A launch template defines the AMI, instance type, and startup configuration.

Anatomy of an Auto Scaling Group

An Auto Scaling Group holds a minimum, desired, and maximum count. It keeps the desired number running and replaces unhealthy instances on its own.

Health Checks

The ASG runs health checks: when an instance fails, it terminates that one and launches a replacement, holding the fleet at the desired size.

Why a Load Balancer?

A load balancer gives clients one stable endpoint while spreading requests across healthy instances. The ALB works at HTTP and routes by path or host.

Listeners and Target Groups

Two ALB pieces: a listener watches a port (like 80) for connections, and a target group is the pool of instances it forwards to.

Connecting the ASG to the ALB

The ASG auto-registers its instances with the target group, so new instances start getting traffic and terminated ones are removed — no manual wiring.

Scaling Policies

A scaling policy adjusts the desired count by metric. Target tracking is simplest: hold average CPU near, say, 50% and AWS adds or removes instances to keep it.

A Python Scaling Simulation

This snippet models target tracking — comparing current CPU to the target to compute the new instance count.

current_cpu = 80
target_cpu = 50
current_count = 4

desired = round(current_count * current_cpu / target_cpu)
print('Scale to', desired, 'instances')

Multi-AZ for High Availability

Spread the ASG across multiple Availability Zones. If one AZ goes down, instances in the others keep serving and the ALB stops routing to the failed zone.

Cost and Cooldowns

Scaling out costs money, and rapid up-down thrashing wastes it. A cooldown pauses further scaling so the fleet stabilizes before reacting again.

Quick Check

A traffic spike hits your fleet — what does target tracking do, and how does the ALB keep responses flowing?

Recap: Elastic, Resilient Backends

Recap: launch templates define instances, Auto Scaling Groups self-heal around min/desired/max, and an ALB with target-tracking and multi-AZ adds elasticity and resilience.

무료로 시작

AI 튜터와 함께 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)을(를) 배우세요 — 무료

브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

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자주 묻는 질문

“자동 확장 및 로드 밸런싱” 강의는 무료인가요?

네 — “자동 확장 및 로드 밸런싱” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“자동 확장 및 로드 밸런싱”에서 뭘 배우나요?

Auto Scaling Groups와 Application Load Balancer를 결합해 변화하는 트래픽을 처리하도록 EC2 기반 백엔드의 복원력과 탄력성을 높입니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“자동 확장 및 로드 밸런싱” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 백엔드를 위한 AWS 입문
  2. 첫 EC2 인스턴스 시작하기
  3. EC2 연결 및 기본 관리
  4. 자동 확장 및 로드 밸런싱
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