캐파시티 플래닝(Capacity Planning): IT 인프라 최적화를 위한 필수 전략

🔹 캐파시티 플래닝이란?

1. 캐파시티 플래닝(Capacity Planning)의 정의

캐파시티 플래닝(Capacity Planning)은 현재 및 미래의 IT 인프라 요구사항을 예측하고, 시스템의 성능과 가용성을 최적화하는 과정입니다.
기업의 IT 환경에서 서버, 네트워크, 데이터베이스, 클라우드 리소스 등을 적절히 할당하여 비용을 절감하면서도 안정적인 서비스를 제공하는 것이 목표입니다.

✅ 캐파시티 플래닝의 주요 목표:

• 성능 최적화(Performance Optimization) → 적절한 하드웨어 및 소프트웨어 자원 배치
• 비용 절감(Cost Reduction) → 불필요한 리소스 사용 방지
• 가용성(Availability) 보장 → 예상 트래픽 증가에도 시스템 안정성 유지
• 확장성(Scalability) 확보 → 향후 증가할 워크로드를 고려한 설계

📌 기업 IT 인프라, 데이터센터, 클라우드 환경에서 필수적인 운영 전략

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🔹 캐파시티 플래닝이 필요한 이유

✅ 1. IT 시스템의 안정성 유지

• 서버 과부하 발생 시 응답 지연, 시스템 다운, 사용자 불만 증가
• 예상치 못한 트래픽 급증 대비 필요 (예: 쇼핑몰 세일, 블랙프라이데이, 게임 출시)

✔️ 예제: 웹 서버의 트래픽 부하 테스트

ab -n 10000 -c 100 http://example.com/

📌 부하 테스트를 통해 서버의 처리 용량을 사전에 파악 가능

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✅ 2. 비용 절감 및 최적화

• 불필요한 리소스 할당 방지 (서버 과다 구매/임대 방지)
• 클라우드 비용 최적화 (AWS, Azure, GCP 사용 비용 절감)

✔️ 예제: AWS EC2 인스턴스 비용 분석

aws ec2 describe-instances --query 'Reservations[*].Instances[*].[InstanceId, InstanceType, State.Name]'

📌 현재 사용 중인 클라우드 리소스를 분석하여 비용 절감 가능

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✅ 3. 향후 확장성 확보

• 사용자 수 증가, 데이터 증가에 대비한 인프라 설계
• Auto Scaling, Load Balancing을 통한 탄력적 대응

✔️ 예제: AWS Auto Scaling 설정

aws autoscaling create-auto-scaling-group --auto-scaling-group-name my-scaling-group --min-size 2 --max-size 10

📌 자동 확장을 통해 예상치 못한 트래픽 증가에 대비 가능

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🔹 캐파시티 플래닝의 핵심 요소

✅ 1. 워크로드 분석(Workload Analysis)

✅ 현재 시스템의 트래픽 및 리소스 사용량을 분석
✔️ 분석 항목:

• CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 대역폭
• 트랜잭션 처리량(TPS, Transactions Per Second)
• 사용자 요청 수 및 응답 시간

📌 이전 데이터 기반으로 향후 성능 요구 사항을 예측 가능

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✅ 2. 성능 모델링(Performance Modeling)

✅ 미래의 부하를 예측하여 시스템 용량을 시뮬레이션
✔️ 사용되는 기법:

• 선형 모델링(Linear Modeling) → 현재 사용량을 기반으로 단순 확장
• 시뮬레이션 모델링(Simulation Modeling) → 가상 시뮬레이션을 통해 부하 테스트
• 머신러닝 기반 예측(Predictive Analytics) → AI를 활용한 수요 예측

📌 데이터 기반으로 최적의 자원 할당 전략을 설계 가능

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✅ 3. 확장성 전략(Scalability Strategy)

✅ Scale-Up vs Scale-Out 전략 선택

✔️ Scale-Up (수직 확장)

• 기존 서버의 성능을 업그레이드 (CPU, RAM 증가)
• 데이터베이스 서버 확장 시 유용

✔️ Scale-Out (수평 확장)

• 서버 개수를 늘려 부하 분산 (로드 밸런싱)
• 웹 서비스, 마이크로서비스 아키텍처에서 유용

📌 클라우드 환경에서는 Scale-Out이 더 효과적인 확장 전략

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✅ 4. SLA(서비스 수준 계약) 및 KPI 설정

✅ 서비스 가용성과 성능을 측정할 지표 설정
✔️ 주요 SLA 및 KPI 항목:

• 응답 시간(Response Time): 요청 처리 속도
• CPU 사용률(CPU Utilization): 일정 수준 이하 유지 필요
• 가용성(Availability): 99.9% 이상 유지 목표 (예: AWS SLA 기준)

📌 SLA 준수를 통해 서비스 안정성을 보장 가능

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🔹 캐파시티 플래닝의 실무 활용 사례

1. 전자상거래 – 트래픽 폭증 대비 (Auto Scaling + Load Balancing)

✅ 블랙프라이데이, 대형 프로모션 등에서 트래픽 급증 대비
✔️ AWS Auto Scaling + Load Balancer 설정

aws autoscaling attach-load-balancer-target-groups --auto-scaling-group-name my-scaling-group --target-group-arns arn:aws:elasticloadbalancing:targetgroup

📌 자동 확장을 통해 사용량 증가 시 안정적인 운영 가능

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2. 금융 시스템 – 고가용성 및 이중화(Replication + Failover)

✅ 고객 계좌, 금융 트랜잭션 데이터를 안정적으로 운영
✔️ MySQL Master-Slave 복제 설정

CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master-db', MASTER_USER='replication_user', MASTER_PASSWORD='password';
START SLAVE;

📌 이중화 구성으로 장애 발생 시에도 서비스 지속 가능

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3. 클라우드 비용 최적화 – 미사용 리소스 정리(AWS, Azure, GCP)

✅ 불필요한 클라우드 리소스 삭제로 비용 절감
✔️ AWS에서 미사용 EC2 인스턴스 종료

aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

📌 미사용 리소스를 정리하여 불필요한 비용 절감 가능

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📌 결론

✅ 캐파시티 플래닝(Capacity Planning)은 IT 인프라의 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 핵심 전략이다.
✅ 워크로드 분석, 성능 모델링, 확장성 전략을 통해 효율적인 리소스 배포가 가능하다.
✅ SLA 및 KPI를 설정하여 안정적인 서비스 운영을 보장해야 한다.
✅ 전자상거래, 금융, 클라우드 환경에서 캐파시티 플래닝을 적용하면 성능과 비용을 모두 최적화할 수 있다.