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레벨 1 - 메모리 활용 및 시스템 최적화 점수표 규칙

효율적인 메모리 활용은 인프라 비용을 최적화하고 시스템 성능을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이 점수표 규칙은 메모리 리소스가 충분히 활용되지 않은 서버를 파악하고 시스템 안정성을 유지하면서 낭비를 줄이기 위한 최적화 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다.

메모리 활용도가 중요한 이유

비용 최적화: 과도하게 프로비저닝된 메모리는 상당한 인프라 낭비를 의미합니다. 낮은 메모리 사용률을 파악하고 해결하면 적절한 규모 조정, 통합 또는 아키텍처 개선을 통해 비용을 절감할 수 있습니다.

성능 계획: 실제 메모리 사용 패턴을 이해하면 용량 계획에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고, 메모리 부족 문제를 방지하고, 애플리케이션 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

리소스 할당: 메모리 활용 인사이트의 독창적인 동작을 드러내고 워크로드 재배포 또는 컨테이너 최적화 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

대비 효율성: 적절한 메모리 활용을 통해 적절한 성능 헤드룸을 유지하면서 반대 투자 가치를 극대화할 수 있습니다.

이 규칙의 작동 방식

이 규칙은 일체형 전체에서 95번째 백분위수 메모리 사용률을 평가합니다. 95번째 백분위수를 사용하면 일시적인 급증을 걸러내는 동시에 일반적인 사용량이 많은 기간을 현실적으로 평가할 수 있습니다.

성공 기준: 95번째 백분위수 메모리 사용률이 80%를 초과하면 통과하여 업계 모범 사례에 맞춰 효율적인 리소스 사용을 나타냅니다.

규칙 정의

이 점수표 규칙은 서버 환경 전반의 메모리 활용 패턴을 평가하여 인프라 효율성을 측정합니다.

측정 기준

지표 평가: 측정 기간 동안 95번째 백분위수 메모리 사용률 성공 이전 값, 관련: 80%보다 큰 메모리 사용률 평가 범위: 모니터링 환경의 모든 구성요소

80% 레버값 이해하기

80% 메모리 활용률 목표는 효율성과 시스템 안정성의 균형을 유지합니다.

업계 표준: 이 조항 값은 최적의 메모리 리소스 활용을 위한 cloud 컴퓨팅 모범 사례와 일치합니다 . 시스템 안정성: 메모리 부족 상태 및 시스템 불안정성을 방지하기 위해 충분한 메모리 헤드룸을 유지합니다 . 비용 효율성: 오버프로비저닝 없이 메모리 투자의 최대 가치를 보장합니다.

메모리 사용 고려 사항

메모리와 CPU의 차이점:

  • 메모리는 일반적으로 CPU 사용량보다 변동성이 적기 때문에 지속적으로 높은 활용도를 달성하는 것이 더 쉽습니다.
  • 메모리 할당 패턴은 종종 애플리케이션 아키텍처와 데이터 캐싱 전략을 반영합니다.
  • 메모리 최적화에는 CPU 최적화와 다른 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

이펙트 영향:

  • 낮은 메모리 사용률은 인스턴스 크기가 너무 크거나 애플리케이션 메모리 관리가 비효율적임을 나타낼 수 있습니다.
  • 높은 메모리 효율성은 가비지 수집 오버헤드를 줄이고 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 메모리 최적화는 CPU 최적화보다 더 예측 가능한 비용 절감을 제공하는 경우가 많습니다.

최적화 전략

스코어카드에 메모리 사용률이 낮게 표시되는 경우 다음 전략을 통해 인프라 효율성을 개선할 수 있습니다.

1. 메모리 사용 패턴 평가

최적화 후보 식별:

  • 지속적으로 낮은 메모리 사용률(95번째 백분위수에서 80% 미만)을 검토하세요.
  • 일시적인 낮은 사용률과 만성적인 저사용률을 구별하기 위해 메모리 사용 추세를 분석합니다.
  • 메모리 비용이 높고 활용률이 지속적으로 낮은 서버를 우선시합니다.

애플리케이션 메모리 동작을 이해하세요.

  • 다양한 애플리케이션과 서비스에서 메모리 할당 패턴을 조사합니다.
  • 최적화를 통해 이점을 얻을 수 있는 메모리 집약적 애플리케이션 식별
  • 메모리 사용량을 애플리케이션 성능 및 사용자 활동 패턴과 연관시킵니다.

2. 메모리 적정 크기 조정 전략 구현

수직적 확장 최적화:

  • 지속적으로 활용도가 낮은 서버에 대한 메모리 할당을 줄입니다.
  • 메모리 집약적인 워크로드를 위해 메모리 최적화된 사실로 전환하는 것을 고려해보세요.
  • CPU 및 스토리지 요구 사항에 맞춰 메모리 감소의 균형을 맞추세요

수평적 확장 고려 사항:

  • 더 적은 수의 효율적인 서버에 메모리 라이트워크 통합
  • 메모리 할당 효율성을 개선하기 위해 컨테이너 오케스트레이션을 구현합니다.
  • 메모리 인식 로드 밸런싱을 사용하여 워크로드를 효과적으로 배포합니다.

3. 애플리케이션 수준 메모리 최적화

메모리 관리 개선 사항:

  • 애플리케이션 메모리 할당 패턴을 검토하고 비효율성을 식별합니다.
  • 적절한 메모리 정리 및 가비지 수집 최적화 구현
  • 메모리 공간을 줄이기 위해 데이터 구조와 캐싱 전략을 최적화합니다.

캐싱 최적화:

  • 실제 사용 패턴을 기반으로 한 적정 크기의 애플리케이션 캐시
  • 인스턴스 간에 메모리 리소스를 공유하기 위해 분산 캐싱을 구현합니다.
  • 메모리 효율적인 캐싱 알고리즘과 데이터 압축을 사용하세요

데이터베이스 메모리 튜닝:

  • 데이터베이스 버퍼 풀 및 메모리 설정 최적화
  • 메모리 집약적 작업을 줄이기 위해 쿼리 최적화를 구현합니다.
  • 데이터베이스별 메모리 최적화 기술을 고려하세요

4. 컨테이너 및 오케스트레이션 최적화

컨테이너 메모리 관리:

  • 컨테이너에 대한 적절한 메모리 requests 및 제한 설정
  • 메모리 기반 패드 자동 크기 조정 구현
  • 메모리 효율적인 기본 이미지를 사용하고 컨테이너 오버헤드를 최소화합니다.

Kubernetes 최적화:

  • 메모리 인식 스케줄링 및 리소스 할당량 구현
  • 동적 메모리 조정을 위해 수직 패드 자동 크기 조정 사용
  • 노드 메모리 할당을 최적화하고 메모리 조각화를 방지합니다.

5. 고급 최적화 기술

메모리 풀링 및 공유:

  • 관련 애플리케이션에 대한 공유 메모리 풀 구현
  • 대용량 데이터 세트에 메모리 매핑 파일 사용
  • 자주 액세스되는 데이터에 대해 메모리 내 데이터베이스를 고려하세요

Serverless 고려사항:

  • 메모리가 부족한 워크로드에 대한 서버리스 아키텍처 평가
  • 실제 요구 사항에 따라 함수 메모리 할당을 최적화합니다.
  • 지속적인 메모리 오버헤드를 줄이기 위해 이벤트 기반 아키텍처를 고려하세요

구현 지침

효과적인 메모리 모니터링 설정

  1. 모든 부품에 걸쳐 포괄적인 메모리 모니터링 구성
  2. 메모리 활용 동향 및 이상 행동에 대한 알림 설정
  3. 메모리 사용 패턴과 최적화 기회를 시각화하기 위한 대시보드를 만듭니다 .
  4. 최적화 변경 사항을 구현하기 전에 기준 측정을 설정하세요.

빌딩 최적화 흐름

정기 평가 일정:

  • 메모리 사용률 데이터에 대한 월별 검토 수행
  • 다양한 애플리케이션에서 메모리 사용의 추세와 패턴을 식별합니다.
  • 비용 영향과 기술적 실행 가능성을 기반으로 최적화 노력의 우선 순위를 정합니다.

변화 관리 프로세스:

  • 먼저 스테이징 환경에서 메모리 최적화 변경 사항을 테스트합니다.
  • 성능 저하나 안정성 문제를 방지하기 위해 점진적인 변경을 구현합니다.
  • 메모리 조정 후 애플리케이션 동작 및 성능 모니터링

팀 협업:

  • 인프라 및 애플리케이션 개발 팀을 최적화 작업에 참여시킵니다.
  • 특수 최적화를 위해 개발팀과 메모리 활용 인사이트 공유
  • 전반적인 용량 계획 활동과 함께 메모리 최적화 조정

비용 관리 통합

FinOps 관행:

  • 메모리 활용 지표를 재무 운영 프로세스에 통합
  • 포괄적인 비용 최적화를 위해 뉴클릭 클라우드 컴퓨팅 인텔리전스를 사용하세요 인사이트
  • 메모리 최적화 ROI를 추적하고 이해 관계자에게 절감 효과를 전달합니다.

조직 정렬:

  • 책임을 위해 워크로드를 사용하여 팀 또는 부서별로 리소스를 그룹화합니다.
  • 팀별 메모리 효율화, 목표 및 스코어카드 규칙 생성
  • 비즈니스 및 애플리케이션 요구 사항에 맞는 메모리 효율성 표준을 수립합니다.

중요한 고려 사항

맞춤형 평가: 메모리 활용 패턴은 다양한 유형과 워크로드에 따라 크게 다릅니다. 특정 애플리케이션 아키텍처, 성능 요구 사항 및 비즈니스 제약 조건에 따라 최적화 기회를 평가합니다.

메모리 대 성능 절충: 메모리 활용도가 높을수록 비용 효율성이 향상되지만, 뛰어난 성능과 시스템 안정성을 위해 적절한 메모리 헤드룸을 유지해야 합니다. 최대 사용 패턴, 메모리 증가 추세, 애플리케이션별 요구 사항을 고려하세요.

로그별 고려 사항: 다양한 로그에는 다양한 메모리 사용 패턴이 있습니다. 데이터베이스 서버, 캐싱 계층, 데이터 처리 애플리케이션에는 웹 서버나 마이크로서비스와는 다른 최적화 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

지속적인 모니터링: 메모리 최적화는 지속적인 프로세스입니다. 애플리케이션 변경, 데이터 증가, 사용 패턴의 변화는 메모리 요구 사항에 영향을 미칠 수 있습니다. 지속적으로 모니터링을 유지하고 필요에 따라 최적화 전략을 조정할 준비를 하세요.

다음 단계

이 점수표 규칙을 구현한 후:

  1. 아직 레벨 1 리소스 효율성 평가를 완료하지 않았다면 CPU 사용률 모니터링을검토하세요.
  2. 레벨 2 엔지니어링 우수성 관행을 위한 변경 추적진행 상황
  3. 귀하의 스코어카드 결과와 비즈니스 우선순위에 따라 메모리 최적화 이니셔티브를 구현합니다.
  4. 체계적인 인프라 최적화를 위한 완벽한 엔지니어링 우수성 프레임워크를살펴보세요.
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