[AWS] 퍼센타일 개념과 CloudWatch에서의 활용, 한 눈에 이해하기

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퍼센타일 개념

 

• 퍼센타일은 데이터 집합에서 특정 비율 이하에 해당하는 값을 의미한다.
• 예를 들어, p90 퍼센타일은 전체 데이터 중 90%가 이 값 이하라는 뜻이다.
  현재 출력된 값보다 낮은 값들이 전체의 90%이하
• 상위 몇 %를 제외한 나머지의 기준값을 파악하는 통계 지표이다.
  예시) p50은 중앙 값이다.

퍼센타일을 사용해야 하는 이유는 평균의 함정 때문이다. 평균은 극단값에 민감해 이상값이 섞이면 신뢰성이 낮아진다.

 

예로 스토리지 마이그레이션 시 빠른 스냅샷 복구 기능이 없었다고 가정하면, 최초에 접근하는 블록인지 아닌지에 따라 지연 시간의 편차는 극명할 것이다. 이때 테스트 과정에서 섞인 이상값은 대부분 극단값이고, 이는 평균값에 큰 영향을 끼치게 된다.

 

아래는 좀 더 구체적인 예시이다.

 

예시 : 웹 응답 지연 시간 평균: 2초 / 하지만 p90 = 4.8초, p95 = 7.2초
→ 사용자의 10~5%는 매우 느린 응답을 경험하고 있다는 뜻

 

CloudWatch와 퍼센타일 통계

CloudWatch는 일부 메트릭 소스에 한해 퍼센타일을 지원하고 있다.

지원하는 경우, 메트릭 필터 생성 시 퍼센타일(p90, p95, p99)을 설정할 수 있다.

예시) 애플리케이션 지연 시간 측정(상위 10%만 

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예제 문제

한 회사에서 Amazon CloudWatch Logs로 로그 데이터를 전송하는 워크로드가 있습니다. 필드 중 하나에 애플리케이션 지연 시간 측정값이 포함되어 있습니다. 시스템 운영 관리자는 시간 경과에 따라 이 필드의 p90 통계를 모니터링해야 합니다.
시스템 운영 관리자는 이 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 할까요?

• A. 로그 데이터에 대한 Amazon CloudWatch Contributor Insights 규칙을 만듭니다.
• B. 로그 데이터에 대한 메트릭 필터를 만듭니다.
• C. 로그 데이터에 대한 구독 필터를 만듭니다.
• D. 워크로드에 대한 Amazon CloudWatch Application Insights 규칙을 만듭니다.

답 : B

이유 : 메트릭 필터를 통해서 퍼센타일 통계를 모니터링할 수 있다.