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현재 많은 엔터프라이즈 고객들은 미션 크리티컬 ERP(Enterprise Resource Planning) 애플리케이션을 온 프레미스에서 AWS 클라우드로 마이그레이션하는 것에 관심이 큽니다. 이러한 애플리케이션 중 일부는 Oracle EBS(Oracle E-Business Suite) 또는 IBM Power Systems에서 실행되는 SAP입니다. 기업 고객은 AWS에서 중요한 ERP 애플리케이션을 실행함으로써 온 프레미스보다 민첩하고 비용 효율적이며 안전하게 운영할수 비즈니스를 할 수 있다는 것을 발견했습니다. AWS는 새로운 기술을 채택하는 능력을 능률화하는 클라우드 기반 서비스를 제공하여 혁신을 가속화하고 가치 실현 시간을 단축합니다.

 

그러나 IBM Power Systems과 Amazon Elastic Cloud Compute(EC2)는 서로 다른 CPU 프로세서 아키텍처를 사용하고 있습니다. Amazon EC2 인스턴스는 x86 또는 ARM 기반 프로세서에서 실행되는 반면, IBM Power Systems는 IBM Power 프로세서에서 실행됩니다. 결과적으로 두 플랫폼을 매핑하는 직접적인 성능 또는 사이징 벤치 마크가 없습니다.

 

하여 오늘 메가존 테크블로그에선 IBM Power Systems에서 실행 중인 미션 크리티컬 애플리케이션의 크기를 Amazon EC2로 추정하는 방법을 예를 통해 다뤄보도록 하겠습니다.

 

 

추정 방식

AWS는 IBM Power Systems와 Intel x86 프로세서 간의 CPU 성능을 표준화하기 위해 SAPS(SAP Application Performance Standard)를 참조합니다. SAPS는 SAP 환경에서 시스템 구성의 성능을 설명하는 하드웨어 독립적 측정 단위입니다. 이는 판매 및 배포(즉, SD) 2 계층 벤치 마크에서 파생됩니다. SD 벤치 마크에서는 100 SAPS를 시간당 2,000 개의 완전 비즈니스 처리 오더 라인 품목으로 정의합니다.

 

이 처리량은 6,000개의 대화 단계(화면 변경), SD 벤치 마크에서 시간당 2,000개의 게시 또는 2,400개의 SAP 트랜잭션을 처리하여 달성됩니다.

SD 벤치 마크에서 fully business processed란 주문 라인 항목의 전체 비즈니스 프로세스를 의미합니다. 이 오더 라인은 오더 생성, 오더에 대한 납품서 생성, 오더 조회, 납품 변경, 출고 전기, 오더 리스팅 및 송장 생성으로 구성됩니다.

 

이 방법에서는 Oracle EBS와 같은 다른 ERP 소프트웨어에서 릴리스하지 않은 SAPS를 사용하여 성능 사이징을 비교합니다. 그러나 간접 성능 벤치마킹를 위한 이 방식은 ERP 소프트웨어 관점에 가장 적절하다고 생각합니다. 이는 대부분의 엔터프라이즈 비즈니스가 유사한 주문 프로세스를 갖기 때문입니다.

 

 

예제 별 추정 방법

SAP ERP 6.0 또는 Oracle EBS 애플리케이션 데이터베이스를 AWS 클라우드로 변환하고 마이그레이션하는 과정을 예제를 통해 살펴보겠습니다. 온 프레미스 데이터베이스는 IBM AIX와 함께 IBM Power 795 (IBM P795)에서 실행되며 최상의 크기의 Amazon EC2 인스턴스를 선택하여 AWS로 마이그레이션합니다.

 

1 단계: IBM P795 시스템 성능 분석

IBM nmon Analyzer는 IBM Power Systems에서 실행되는 AIX 성능 분석 보고서를 생성할 수 있는 무료 도구입니다. 이 도구는 최신 버전의 nmon과 함께 작동하며 이전 버전과의 호환성을 위해 이전 버전에서도 테스트 되었습니다. 이 도구는 nmon이 업데이트될 때마다 그리고 새로운 기능을 위해 불규칙적으로 업데이트됩니다. 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 스프레드시트 형식으로 데이터보기
• “나쁜” 데이터 제거
• 고객에게 프리젠테이션을 위한 그래프 자동 생성

 

다음 그래픽은 CPU, 메모리, 디스크 처리량, 디스크 입/출력(I/O) 및 네트워크 I/O에 대한 성능 분석을 수집합니다. 이 기간은 IBM nmon Analyzer를 사용한 월말 시스템의 데이터베이스 최대 수요 기간입니다.

 

그림 1: IBM P795에서 CPU 사용률 분석의 실제 코어 수

 

그림 2: IBM P795의 메모리 사용량 분석

 

그림 3: IBM P795의 총 디스크 처리량 분석

 

 

그림 4 : IBM P795의 총 디스크 I/O

 

그림 5 : IBM P795의 네트워크 I/O 분석

 

 

2 단계: CPU 정규화

해당 링크에서 다른 하드웨어 제조업체에 대한 SAPS 결과를 찾을 수 있습니다. 표 1은 다른 하드웨어 제조업체와 관련하여 단일 CPU 코어의 처리 능력을 계산하는 방법을 보여줍니다. 메모리 크기 조정 기능을 제공하므로 Amazon EC2 인스턴스 r5.metal 및 r4.16xlarge를 잠재적 후보로 선택했습니다. 메모리 크기 조정은 현재 수요 408GB에 가장 적합합니다. (그림 2 참조)

 

인스턴스 유형	SAPS (2 계층)	메모리 (GB)	총 CPU 코어	SAPS / 코어
IBM P795	688,630	4,096	256	2,690
EC2 r5. 금속	140,000	768	48	2,917
EC2 r4.16xlarge	76,400	512	36	2,122

표 1: 물리적 CPU의 단일 코어에 대한 SAPS 처리 능력 계산

 

IBM Power 시스템의 소스 시스템과 관련하여 대상 Amazon EC2 인스턴스에 대한 정규화 계수를 계산하기 위해 방정식 1을 적용합니다.

정규화 계수 = [SAPS Per Core] Amazon EC2 / [SAPS Per Core] IBM POWER 시스템 (1)

 

표 1에서 계산된 SAPS / Core를 식 (1)에 삽입하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

• r5.metal의 Amazon EC2 코어 1개에 대한 정규화 계수는 IBM P795 = 1.08입니다.
• r4.16xlarge의 Amazon EC2의 1코어에 대한 정규화 계수는 IBM P795 = 0.79입니다.

 

표 2는 각 시스템에 할당된 정규화된 총 CPU 코어 수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 이 경우 선택된 Amazon EC2 인스턴스의 정규화된 총 CPU 코어 수는 IBM P795의 할당된 자격 용량보다 크거나 같아야 합니다.

인스턴스 유형	정규화 계수 (A)	총 CPU 코어 수 (B)	정규화된 총 # CPU 코어 (AXB)
IBM P795	1.00	32	32
EC2 r5. 금속	1.08	48	52
EC2 x1.32xlarge	0.79	36	28

표 2: 정규화된 총 CPU 코어 수

 

그림 1은 IBM P795에서 실행되는 데이터베이스 ERP의 전체 처리 능력을 충족시키기 위해 29개의 실제 CPU 코어가 필요함을 나타냅니다. 이는 할당된 자격 용량 32와 비교할 수 있습니다. 따라서 Amazon EC2 인스턴스 r5.metal 은 향후 12 ~ 24개월 내에 향후 비즈니스 성장에 충분한 버퍼로 충분한 처리 성능을 제공합니다.

 

3단계: Amazon EC2 크기 조정

다음으로, 네트워크 I/O, 디스크 처리량 및 디스크 I/O와 같은 다른 사양이 애플리케이션의 현재 최대 수요를 충족하는지 확인하고 확인해야 합니다. 표 3은 r5.metal의 다른 사양을 보여줍니다. r3.metal이 데이터베이스 ERP의 모든 요구 사항을 충족한다는 것은 표 3에서 분명히 나타납니다.

명세서	r5.metal의 Amazon EC2 인스턴스 유형
CPU의 물리적 코어	48 > 29 (현재 CPU 사용률)
RAM (GiB)	768 > 408 (현재 메모리 사용량)
네트워크 성능 (GBps)	3 > 0.3 (현재 네트워크 I / O 처리량)
전용 EBS BW (GBps)	~ 2.4 > 2.0 (현재 디스크 처리량)
최대 IOPS (16 KiB I / O)	80,000 > 25,000 (현재 디스크 IO 소비)

표 3 : EC2 r5.metal 사양

 

 

 

글을 마치며…

오늘 공유드린 내용온 프레미스 성능과 AWS 클라우드 성능을 비교하기 위한 모범 사례입니다. 이는 미션 크리티컬 ERP 애플리케이션을 실행하는 IBM Power Systems에서 AWS 클라우드로 마이그레이션하기 위해 Amazon EC2 인스턴스의 올바른 유형과 크기를 선택하는 방법을 보여줍니다. 이 방법은 많은 엔터프라이즈 클라우드 변환 프로젝트에 적용되었으며 TCO를 크게 절약하면서 예측 가능한 성능을 제공했습니다. 또한, 이 방법은 용량 계획에 도입될 수 있으며 기업이 하이브리드 플랫폼 마이그레이션을 위한 비즈니스 정당성을 확립하는 데 도움이 됩니다.