일단 이 방법은 좀 임시방편이고, 좀 더 확장성있는 방법으로 가기위해선 scale out을 해야한다.
또 추가하자면..
FIN_WAIT2 / TIME_WAIT 두가지의 TCP 파라미터가 60초의 기본시간을 가지게 되어서 총 2분의 대기시간을 가지게 된다. 컨트롤 할수있는 파라미터는 FIN_WAIT2 상대의 파라미터를 수정 하는경우도 있다고 한다. 수정할수 있는파라미터는 대부분 /proc/sys/net/ipv4 경로에 위치하니 하나씩 확인해 보자.
예를들어 인터벌30초에 헬스체크2회 라고하면 Failover 의 기대 시간은 59초인것이다.
시작 점 0초 에서 헬스체크를 성공후에 1초부터 어플리케이션이 문제가 생기게 되면 총59초의 간격동안 마지막 헬스체크가 실패하여야 Failover가 발생한다.
이론상으로 그런데.......이게 좀 이상했다.
기대시간에 NLB가 전혀 미치지 못했다. 나열해 보자면..
ALB의 최소 상태검사 시간이다. 인터벌5초 임계값2 총 9초안에 인스턴스의 unhealthy를 감지하고 트래픽의 라우팅을 멈춘다. ALB는 기대스펙과 동일하게 작동했다.
proxy 방식이라 당연히 그러하리라 생각했다. 문제가 생긴것은 NLB 였다.
NLB는 헬스체크 방식이 여러가지다. NLB의 대상그룹을 만들기 위해선 HTTP/HTTPS 가 아닌 프로토콜로 대상그룹을 생성하면 된다. 예를 들기 위해서 TCP를 사용했다.
상태 검사 프로토콜이 TCP 일 경우 인터벌 30초 임계값2가 최소 스펙이다. ALB에 비해 엄청나게 느린것이다. 이것을 짧게 수정하고 싶다면 상태검사 프로토콜을 HTTP로 해야한다. 대상그룹의 대상 프로토콜은 TCP로 하되 상태검사는 HTTP로 하는것이다. 대상과 상태검사의 프로토콜을 별도로 사용할수 있는것이다.
이제 10초의 인터벌 2회의 임계값을 가지게 되므로 19초에 페일오버가 되어야 한다. 그런데 이게 잘 안됬다.
!/bin/sh
date +"%y%m%d%H" >> $(date +"%y%m%d%H").txt
while true
do
STATUS=$(curl -# -o /dev/null -I -w %{http_code} -s -XGET http://test11-26d09f1385549f3c.elb.ap-northeast-2.amazonaws.com)
if [ $STATUS -eq 200 ]; then
echo 성공 >> $(date +"%y%m%d%H").txt
else
count=$(($count+1))
echo 실패 >> $(date +"%y%m%d%H").txt
fi
count=$(($count+1))
echo $count >> $(date +"%y%m%d%H").txt
sleep 1
done
위 스크립트로 1초마다 사이트를 호출해서 상태코드가 200이면 성공 그외엔 실패를 찍게된다. 그리고 1번 돌때마다 카운트를 1씩 더 한다.
Network Load Balancer relies on Domain Name System (DNS) to distribute requests from clients to the Load Balancer nodes deployed in multiple Availability Zones.
이내용을보면 DNS round robin 방식으로 여러개의 노드에 연결해주고 노드에선 다시 인스턴스에 연결해준다. 노드는 헬스체크에 따라 라우팅 하게되는데 노드의 TTL은 알수없으니 어느곳의 TTL로 인하여 페일오버의 지연이 발생하는지 알수없으나,
내가 원한 시간에 NLB는페일오버를 할수 없었다.
3rd party 의 LB 등 고민을 해봤으나 비용과 현실적인 문제로 페일오버의 기준을 맞추기 어려웠다. 그러던중 CLB 로 눈길이 갔다.
CLB는 http ~ tcp 까지 지원하는 이전 형식의 로드벨런서다.
CLB는 TCP 지원에 인터벌5초 임계값2로 9초로 페일오버가 되어야한다.
테스트 결과를 남기지 않아 아쉽지만 CLB는 기대치대로 동작하였다.
이 테스트 과정에서 얻은것이 몇가지 있다.
우리는 ELB의 성능을 모두 알 수 없다. 어디서도 ELB의 max limite 를 공식적으로 발표한 자료가 없다.
기능을 설명하자면 음성을 텍스트로 변환한다 ~ 이건 근래에 매우 일반화된 기능입니다.Speech Recognition 이라 합니다. 그런데, 이 어플은 음성->텍스트 변환 속도가 엄청나게 빠른것과 화자 구분기능이 있습니다. 화자 구분은 하나의 음성파일에서 각각 다른사람의 대화를 구분해주는 기능이죠.
이기능이 좋은이유는 장시간의 대화록에서 누가 어떤말을 했는지 각각 구분해 주므로 엄청난 편리성이 가미된것이죠.