서버 용량을 자동으로 조절하는 오토스케일링
Wave Autoscale은 머신러닝 기반으로 트래픽 증감을 예상해 클라우드 내 자원을 자동으로 확장, 축소함으로써 효율성을 향상시킵니다.
비용은 줄이고 성능은 높이고
서비스의 특성, 예산, 운영 정책에 따라 다양한 형태의 클라우드 서비스를 제공하며, 효율적인 리소스 관리를 실현합니다.
ML 기반 예측
머신러닝 기술을 활용하여 트래픽 패턴을 학습하고 미래의 리소스 수요를 정확하게 예측합니다.
실시간 모니터링
실제 사용자수 기반의 실시간 자원 모니터링 및 최종 사용자 접속 환경에 대한 통계정보를 실시간으로 수집합니다.
자동 스케일링
예측된 트래픽에 맞춰 클라우드 리소스를 자동으로 확장하거나 축소하여 최적의 성능을 유지합니다.
Wave Autoscale의 핵심 기능
트래픽 예측
과거 데이터를 기반으로 머신러닝이 트래픽 패턴을 학습하여 미래의 부하를 정확하게 예측합니다
자동 확장/축소
예측된 트래픽에 맞춰 서버 리소스를 자동으로 늘리거나 줄여 최적의 성능을 유지합니다
비용 최적화
필요한 만큼만 리소스를 사용하여 클라우드 운영 비용을 효과적으로 절감합니다
정책 기반 제어
서비스 특성과 운영 정책에 맞는 다양한 스케일링 정책을 설정할 수 있습니다
상세 분석
리소스 사용 현황과 비용 분석을 통해 지속적인 최적화 포인트를 제공합니다
클라우드 통합
다양한 클라우드 플랫폼과 연동하여 통합 관리가 가능합니다
Wave Autoscale 도입 효과
클라우드 비용 절감
유휴 리소스를 최소화하고 필요할 때만 리소스를 사용하여 클라우드 운영 비용을 대폭 절감합니다. 평균적으로 30-50%의 비용 절감 효과를 경험할 수 있습니다.
성능 최적화
트래픽 예측을 통해 사전에 리소스를 준비하여 갑작스러운 부하에도 안정적인 성능을 유지합니다. 서비스 응답 시간과 가용성이 향상됩니다.
운영 자동화
수동으로 서버를 관리할 필요 없이 자동으로 최적의 리소스를 유지합니다. IT 운영 팀의 업무 부담을 줄이고 생산성을 향상시킵니다.
데이터 기반 의사결정
상세한 분석 리포트를 통해 리소스 사용 패턴을 파악하고, 데이터에 기반한 인프라 운영 전략을 수립할 수 있습니다.
지능형 클라우드 최적화
Wave Autoscale
머신러닝 기반 예측으로 클라우드 비용은 줄이고 성능은 높이세요
리원의 전문가들이 최적의 오토스케일링 솔루션을 제공합니다