Virtual Server는 CPU, Memory 등 서버에서 제공하는 인프라 자원을 개별 구매할 필요 없이, 필요한 시점에 필요한 만큼 자유롭게 할당 받아 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅에 최적화된 가상 서버입니다. 클라우드 환경에서 개발, 테스트, 응용 프로그램 실행 등 사용자의 컴퓨팅 활용 목적에 따라 최적화된 성능의 자원을 이용할 수 있습니다.

특장점

쉽고 편리한 컴퓨팅 환경 구성: 웹 기반 Console을 통해 Virtual Server 프로비저닝부터 자원 관리, 비용 관리까지 사용자가 직접 Self Service로 손쉽게 사용 가능합니다. Virtual Server 사용 중 CPU나 Memory 등 주요 자원의 용량 변경이 필요할 경우 운영자의 개입 없이도 손쉽게 증설, 축소가 가능합니다.
다양한 유형의 서비스 제공: 사전 정의된 서버 타입(1~128 vCore)에 따라 가상화 된 vCore/Memory 자원을 제공합니다.
- 일반 Virtual Server: 일반적으로 사용되는 Computing Spec 제공 (최대 16vCore, 256GB)
- 대용량 Virtual Server: 일반 Virtual Server Spec 이상의 대용량 자원 필요 시 제공
강력한 보안 적용: Security Group 서비스를 통해 외부 인터넷이나 다른 VPC(Virtual Private Cloud)와 통신하는 Inbound/Outbound 트래픽을 제어하여 서버를 안전하게 보호합니다. 또한 실시간 모니터링을 통해 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영할 수 있습니다.

서비스 구성도

제공 기능

Virtual Server는 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

자동 프로비저닝(Auto Provisioning) 및 관리: 웹 기반 Console을 통해 Virtual Server 프로비저닝부터 자원 관리, 비용 관리 기능을 제공합니다. Virtual Server 사용 중 CPU나 Memory 등 주요 자원의 용량 변경이 필요할 경우 서버 타입 수정 기능을 이용해 즉시 변경할 수 있습니다.
표준 서버 타입 및 Image 제공: 표준 서버 타입에 따라 가상화 된 vCore/Memory 자원을 제공하며, 표준 OS Image를 제공합니다.
스토리지 연결: OS 디스크 외 추가 연결 스토리지를 제공 합니다. Block Storage, File Storage, Object Storage 를 추가 연결하여 사용할 수 있습니다.
네트워크 연결: Virtual Server의 일반 서브넷/IP 설정 및 Public NAT IP를 연결할 수 있습니다. 서버 간 통신을 위한 로컬 서브넷 연결을 제공합니다. 해당 작업은 상세 페이지에서 수정할 수 있습니다.
Security Group 적용: Security Group 서비스를 통해 외부 인터넷이나 다른 VPC와 통신하는 Inbound/Outbound 트래픽을 제어하여 서버를 안전하게 보호합니다.
모니터링: 컴퓨팅 자원에 해당하는 CPU, Memory, Disk 등의 모니터링 정보를 Cloud Monitoring 서비스를 통해 확인할 수 있습니다.
백업 및 복구: Backup 서비스를 통해 Virtual Server Image를 백업 및 복구할 수 있습니다.
비용 관리: 필요에 따라 서버를 생성, 중지, 해지할 수 있으며, 실제 사용 시간에 따라 과금되므로 사용량에 따른 비용을 확인할 수 있습니다.
ServiceWatch 서비스 연계 제공: ServiceWatch 서비스를 통해 데이터를 모니터링할 수 있습니다.

구성 요소

Virtual Server은 표준 서버 타입 및 표준 OS Image를 제공하고 있습니다. 사용자는 원하는 서비스 규모에 따라 이를 선택하여 사용할 수 있습니다.

Image

Image를 생성 및 관리할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Image 생성: 사용 중인 Virtual Server의 구성을 Image로 생성할 수 있으며, 사용자의 Image 파일을 Object Storage에 업로드하여 Image를 생성할 수 있습니다.
공유용 Image 생성: Visibility가 Private인 Image를 공유가 가능한 Shared Image로 생성할 수 있습니다.
다른 Account로 공유: Image를 다른 Account로 공유할 수 있습니다.
Image 생성 및 활용 방법은 How-to guides > Image문서를 참고하세요.

Keypair

보다 안전한 OS 접속을 위해 ID/Password 입력 방식이 아닌, Key Pair 를 제공하여 보안을 강화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Keypair 생성: Virtual Server에 연결하기 위한 사용자 증명을 생성합니다.
공개 키 가져오기: 파일 불러오기 또는 공개 키를 직접 입력하여 공개 키를 가져올 수 있습니다.
Keypair 생성 및 활용 방법은 How-to guides > Keypair문서를 참고하세요.

Server Group

Server Group 설정을 통해 Virtual Server 및 Virtual Server 생성 시 추가한 Block Storage를 랙(Rack) 및 호스트에 근접 또는 분산 배치 가능합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Server Group 생성: 동일 Server Group에 소속된 Virtual Server를 Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치)로 설정할 수 있습니다.
Server Group 생성 및 활용 방법은 How-to guides > Server Group문서를 참고하세요.

OS Image 제공 버전

Virtual Server에서 제공하는 OS Image는 다음과 같습니다

OS Image 버전	EoS Date
Alma Linux 8.10	2029-05-31
Alma Linux 9.6	2025-11-17
Oracle Linux 8.10	2029-07-31
Oracle Linux 9.6	2025-11-25
RHEL 8.10	2029-05-31
RHEL 9.4	2026-04-30
RHEL 9.6	2027-05-31
Rocky Linux 8.10	2029-05-31
Rocky Linux 9.6	2025-11-30
Ubuntu 22.04	2027-06-30
Ubuntu 24.04	2029-06-30
Windows 2019	2029-01-09
Windows 2022	2031-10-14

표. Virtual Server 제공 OS Image 버전

참고

Alma Linux 및 Rocky Linux와 같은 Linux 운영체제는 Major 버전의 가장 마지막 릴리스 버전을 제외하고, 짝수 Minor 버전만 제공합니다. 이는 SCP 시스템의 안정성과 일관성을 보장하기 위한 정책입니다. 해당 운영체제의 EOS(End of Support) 및 EOL(End of Life) 날짜를 확인하시어, 필요 시 신규 또는 추가 개별 패키지를 적용하여 안정적인 환경을 유지하시길 권장드립니다.

서버 타입

Virtual Server에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다. 서버 타입에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 서버 타입을 참고하세요.

Standard s1v2m4

구분	예시	상세 설명
서버 타입	Standard	제공되는 서버 타입 구분 Standard: 일반적으로 사용되는 표준 사양(vCPU, Memory)으로 구성 High Capacity: Standard 이상의 대용량 서버으로 사양
서버 사양	s1	제공되는 서버 타입 구분 및 세대 s1: s는 일반 사양을 의미하고, 1은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미 s2: s는 일반 사양을 의미하고, 2은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미 h2: h는 대용량 서버 사양을 의미하고, 2은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미
서버 사양	v2	vCore 개수 v2: 2개의 가상 코어
서버 사양	m4	Memory 용량 m4: 4GB Memory

표. Virtual Server 서버 타입

제약 사항

참고

Rocky Linux, Oracle Linux로 Virtual Server를 생성한 경우 시간 동기화(NTP:Network Time Protocol)를 위해 추가 설정이 필요합니다. 다른 Image로 생성한 경우에는 자동 설정되어 별도 설정이 필요없습니다.
자세한 내용은 Linux NTP 설정하기를 참고하세요.
2025년 8월 이전 RHEL 및 Windows Server를 생성한 경우 RHEL Repository 및 WKMS(Windows Key Management Service) 설정 수정이 필요합니다.
자세한 내용은 RHEL Repo 및 WKMS 설정하기를 참고하세요.

선행 서비스

해당 서비스를 생성하기 전에 미리 구성이 필요한 서비스 목록입니다. 자세한 내용은 각 서비스 별로 제공되는 가이드를 참고하여 사전에 준비해주세요.

서비스 카테고리	서비스	상세 설명
Networking	VPC	클라우드 환경에서 독립된 가상 네트워크를 제공하는 서비스
Networking	Security Group	서버의 트래픽을 제어하는 가상 방화벽

표. Virtual Server 선행 서비스

1.1.1 - 서버 타입

Virtual Server 서버 타입

Virtual Server는 사용 목적에 맞게 서버 타입을 제공합니다. 서버 타입은 CPU, Memory, Network Bandwidth 등 다양한 조합으로 구성됩니다. Virtual Server를 생성할 때 선택하는 서버 타입에 따라 Virtual Server에 사용되는 호스트 서버가 결정됩니다. Virtual Server에서 실행하려는 애플리케이션의 사양에 따라 서버 타입을 선택해주세요.

Virtual Server에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다.

Standard s1v2m4

구분	예시	상세 설명
서버 타입	Standard	제공되는 서버 타입 구분 Standard: 일반적으로 사용되는 표준 사양(vCPU, Memory)으로 구성 High Capacity: Standard 이상의 대용량 서버으로 사양
서버 사양	s1	제공되는 서버 타입 구분 및 세대 s1: s는 일반 사양을 의미하고, 1은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미 s2: s는 일반 사양을 의미하고, 2은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미 h2: h는 대용량 서버 사양을 의미하고, 2은 Samsung Cloud Platform v2에서 제공하는 세대를 의미
서버 사양	v2	vCore 개수 v2: 2개의 가상 코어
서버 사양	m4	메모리 용량 m4: 4GB Memory

표. Virtual Server 서버 타입 형식

s1 서버 타입

Virtual Server의 s1 서버 타입은 표준 사양(vCPU, Memory)으로 제공하며 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

Samsung Cloud Platform v2의 1세대: 최대 3.3Ghz의 Intel 3세대(Ice Lake) Xeon Gold 6342 Processor
최대 16개의 vCPU 및 256 GB의 메모리를 지원
최대 12.5 Gbps의 네트워킹 속도

구분	서버 타입	vCPU	Memory	Network Bandwidth
Standard	s1v1m2	1 vCore	2 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v2m4	2 vCore	4 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v2m8	2 vCore	8 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v2m16	2 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v2m24	2 vCore	24 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v2m32	2 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v4m8	4 vCore	8 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v4m16	4 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v4m32	4 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v4m48	4 vCore	48 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v4m64	4 vCore	64 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v6m12	6 vCore	12 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v6m24	6 vCore	24 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v6m48	6 vCore	48 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v6m72	6 vCore	72 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v6m96	6 vCore	96 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v8m16	8 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v8m32	8 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v8m64	8 vCore	64 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v8m96	8 vCore	96 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v8m128	8 vCore	128 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v10m20	10 vCore	20 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v10m40	10 vCore	40 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v10m80	10 vCore	80 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v10m120	10 vCore	120 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v10m160	10 vCore	160 GB	최대 10 Gbps
Standard	s1v12m24	12 vCore	24 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v12m48	12 vCore	48 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v12m96	12 vCore	96 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v12m144	12 vCore	144 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v12m192	12 vCore	192 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v14m28	14 vCore	28 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v14m56	14 vCore	56 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v14m112	14 vCore	112 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v14m168	14 vCore	168 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v14m224	14 vCore	224 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v16m32	16 vCore	32 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v16m64	16 vCore	64 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v16m128	16 vCore	128 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v16m192	16 vCore	192 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s1v16m256	16 vCore	256 GB	최대 12.5 Gbps

표. Virtual Server 서버 타입 사양 - s1 서버 타입

s2 서버 타입

Virtual Server s2 서버 타입은 표준 사양(vCPU, Memory)으로 제공하며 다양한 애플리케이션에 적합합니다.

Samsung Cloud Platform v2의 2세대: 최대 3.2GHz의 Intel 4세대(Sapphire Rapids) Xeon Gold 6448H Processor
최대 16개의 vCPU 및 256 GB의 메모리를 지원
최대 12.5 Gbps의 네트워킹 속도

구분	서버 타입	CPU vCore	Memory	Network Bandwidth(Gbps)
Standard	s2v1m2	1 vCore	2 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v2m4	2 vCore	4 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v2m8	2 vCore	8 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v2m16	2 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v2m24	2 vCore	24 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v2m32	2 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v4m8	4 vCore	8 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v4m16	4 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v4m32	4 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v4m48	4 vCore	48 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v4m64	4 vCore	64 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v6m12	6 vCore	12 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v6m24	6 vCore	24 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v6m48	6 vCore	48 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v6m72	6 vCore	72 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v6m96	6 vCore	96 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v8m16	8 vCore	16 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v8m32	8 vCore	32 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v8m64	8 vCore	64 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v8m96	8 vCore	96 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v8m128	8 vCore	128 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v10m20	10 vCore	20 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v10m40	10 vCore	40 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v10m80	10 vCore	80 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v10m120	10 vCore	120 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v10m160	10 vCore	160 GB	최대 10 Gbps
Standard	s2v12m24	12 vCore	24 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v12m48	12 vCore	48 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v12m96	12 vCore	96 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v12m144	12 vCore	144 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v12m192	12 vCore	192 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v14m28	14 vCore	28 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v14m56	14 vCore	56 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v14m112	14 vCore	112 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v14m168	14 vCore	168 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v14m224	14 vCore	224 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v16m32	16 vCore	32 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v16m64	16 vCore	64 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v16m128	16 vCore	128 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v16m192	16 vCore	192 GB	최대 12.5 Gbps
Standard	s2v16m256	16 vCore	256 GB	최대 12.5 Gbps

표. Virtual Server 서버 타입 사양 - s2 서버 타입

h2 서버 타입

Virtual Server의 h2 서버 타입은 대용량 서버 사양으로 제공하며, 대규모 데이터 처리를 위한 애플리케이션에 적합합니다.

Samsung Cloud Platform v2의 2세대: 최대 3.2GHz의 Intel 4세대(Sapphire Rapids) Xeon Gold 6448H Processor
최대 128개의 vCPU 및 1,536 GB의 메모리를 지원
최대 25Gbps의 네트워킹 속도

구분	서버 타입	vCPU	Memory	Network Bandwidth
High Capacity	h2v24m48	24 vCore	48 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v24m96	24 vCore	96 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v24m192	24 vCore	192 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v24m288	24 vCore	288 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v32m64	32 vCore	64 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v32m128	32 vCore	128 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v32m256	32 vCore	256 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v32m384	32 vCore	384 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v48m96	48 vCore	96 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v48m192	48 vCore	192 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v48m384	48 vCore	384 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v48m576	48 vCore	576 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v64m128	64 vCore	128 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v64m256	64 vCore	256 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v64m512	64 vCore	512 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v64m768	64 vCore	768 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v72m144	72 vCore	144 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v72m288	72 vCore	288 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v72m576	72 vCore	576 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v72m864	72 vCore	864 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v96m192	96 vCore	192 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v96m384	96 vCore	384 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v96m768	96 vCore	768 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v96m1152	96 vCore	1152 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v128m256	128 vCore	256 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v128m512	128 vCore	512 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v128m1024	128 vCore	1024 GB	최대 25 Gbps
High Capacity	h2v128m1536	128 vCore	1536 GB	최대 25 Gbps

표. Virtual Server 서버 타입 사양 - h2 서버 타입

1.1.2 - 모니터링 지표

Virtual Server 모니터링 지표

아래 표는 Cloud Monitoring을 통해 확인할 수 있는 Virtual Server의 모니터링 지표를 나타냅니다. 자세한 Cloud Monitoring 사용 방법은 Cloud Monitoring 가이드를 참고하세요.

Agent를 설치하지 않아도 기본적인 모니터링 지표를 제공하며 아래 표. Virtual Server 모니터링 지표(기본 제공) 에서 확인해주세요. 추가로 Agent 설치를 통해 조회 가능한 지표는 아래 표. Virtual Server 추가 모니터링 지표 (Agent 설치 필요) 에서 참고하세요.

Windows OS의 경우 Memory 관련 지표는 Agent를 설치해야만 조회가 가능합니다.

성능 항목	상세 설명	단위
Memory Total [Basic]	사용할 수 있는 메모리의 bytes	bytes
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap In [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap Out [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Free [Basic]	사용하지 않은 메모리의 bytes	bytes
Disk Read Bytes [Basic]	읽기 bytes	bytes
Disk Read Requests [Basic]	읽기 요청 수	cnt
Disk Write Bytes [Basic]	쓰기bytes	bytes
Disk Write Requests [Basic]	쓰기 요청 수	cnt
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Instance State [Basic]	Instance 상태	state
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Dropped [Basic]	수신 패킷 드롭	cnt
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Dropped [Basic]	송신 패킷 드롭	cnt
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. Virtual Server 모니터링 지표(기본 제공)

성능 항목	상세 설명	단위
Core Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
Core Usage [System]	커널 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
Core Usage [User]	사용자 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
CPU Cores	호스트에 있는 CPU 코어의 수	cnt
CPU Usage [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage/Core [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage/Core [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
DiskCPU Usage [IO Request]	장치에 대한 입출력 요청이 실행된 CPU 시간의 비율	%
Disk Queue Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 대기열 길이입니다.	num
Disk Read Bytes	장치에서 읽는 초당 바이트 수입니다.	bytes
Disk Read Bytes [Delta Avg]	개별 Disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Read Bytes [Delta Max]	개별 Disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Read Bytes [Delta Min]	개별 Disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Read Bytes [Delta Sum]	개별 Disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 합	bytes
Disk Read Bytes [Delta]	개별 Disk의 system.diskio.read.bytes 값의 delta	bytes
Disk Read Bytes [Success]	성공적으로 읽은 총 바이트 수	bytes
Disk Read Requests	1초동안 디스크 디바이스의 읽기 요청 수	cnt
Disk Read Requests [Delta Avg]	개별 Disk들의 system.diskio.read.count_delta의 평균	cnt
Disk Read Requests [Delta Max]	개별 Disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최대	cnt
Disk Read Requests [Delta Min]	개별 Disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최소	cnt
Disk Read Requests [Delta Sum]	개별 Disk들의 system.diskio.read.count_delta의 합	cnt
Disk Read Requests [Success Delta]	개별 Disk의 system.diskio.read.count 의 delta	cnt
Disk Read Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 읽기 수	cnt
Disk Request Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 크기(단위: 섹터)입니다.	num
Disk Service Time [Avg]	장치에 대해 실행된 입력 요청의 평균 서비스 시간(밀리초)입니다.	ms
Disk Wait Time [Avg]	지원할 장치에 대해 실행된 요청에 소요된 평균 시간입니다.	ms
Disk Wait Time [Read]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Wait Time [Write]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Write Bytes [Delta Avg]	개별 Disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Write Bytes [Delta Max]	개별 Disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Write Bytes [Delta Min]	개별 Disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Write Bytes [Delta Sum]	개별 Disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 합	bytes
Disk Write Bytes [Delta]	개별 Disk의 system.diskio.write.bytes 값의 delta	bytes
Disk Write Bytes [Success]	성공적으로 쓰여진 총 바이트 수	bytes
Disk Write Requests	1초동안 디스크 디바이스의 쓰기 요청 수	cnt
Disk Write Requests [Delta Avg]	개별 Disk들의 system.diskio.write.count_delta의 평균	cnt
Disk Write Requests [Delta Max]	개별 Disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최대	cnt
Disk Write Requests [Delta Min]	개별 Disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최소	cnt
Disk Write Requests [Delta Sum]	개별 Disk들의 system.diskio.write.count_delta의 합	cnt
Disk Write Requests [Success Delta]	개별 Disk의 system.diskio.write.count의 Delta	cnt
Disk Write Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 쓰기 수	cnt
Disk Writes Bytes	장치에 쓰는 초당 바이트 수	bytes
Filesystem Hang Check	filesystem(local/NFS) hang 체크(정상:1, 비정상:0)	status
Filesystem Nodes	파일 시스템의 총 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Nodes [Free]	파일 시스템의 총 가용 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Size [Available]	권한 없는 사용자가 사용할 수 있는 디스크 공간(바이트)	bytes
Filesystem Size [Free]	사용 가능한 디스크 공간(bytes)	bytes
Filesystem Size [Total]	총 디스크 공간(bytes)	bytes
Filesystem Usage	사용한 디스크 공간 백분율	%
Filesystem Usage [Avg]	개별 filesystem.used.pct들의 평균	%
Filesystem Usage [Inode]	iNode 사용률	%
Filesystem Usage [Max]	개별 filesystem.used.pct 중에 Max	%
Filesystem Usage [Min]	개별 filesystem.used.pct 중에 Min	%
Filesystem Usage [Total]	-	%
Filesystem Used	사용한 디스크 공간(bytes)	bytes
Filesystem Used [Inode]	iNode 사용량	bytes
Memory Free	사용 가능한 총 메모리 양(bytes)	bytes
Memory Free [Actual]	실제 사용가능한 Memory(bytes)	bytes
Memory Free [Swap]	사용가능한 Swap memory	bytes
Memory Total	총 Memory	bytes
Memory Total [Swap]	총 Swap memory.	bytes
Memory Usage	사용한 Memory의 백분율	%
Memory Usage [Actual]	실제 사용된 Memory의 백분율	%
Memory Usage [Cache Swap]	cache 된 swap 사용률	%
Memory Usage [Swap]	사용한 Swap memory의 백분율	%
Memory Used	사용한 Memory	bytes
Memory Used [Actual]	실제 사용된 Memory(bytes)	bytes
Memory Used [Swap]	사용한 Swap memory	bytes
Collisions	네트워크 충돌	cnt
Network In Bytes	수신된 byte 수	bytes
Network In Bytes [Delta Avg]	개별 Network들의 system.network.in.bytes_delta의 평균	bytes
Network In Bytes [Delta Max]	개별 Network들의 system.network.in.bytes_delta의 최대	bytes
Network In Bytes [Delta Min]	개별 Network들의 system.network.in.bytes_delta의 최소	bytes
Network In Bytes [Delta Sum]	개별 network 들의 system.network.in.bytes_delta의 합	bytes
Network In Bytes [Delta]	수신된 byte 수의 delta	bytes
Network In Dropped	들어온 packet 중 삭제된 패킷의 수	cnt
Network In Errors	수신 중의 error 수	cnt
Network In Packets	수신된 packet 수	cnt
Network In Packets [Delta Avg]	개별 Network들의 system.network.in.packets_delta의 평균	cnt
Network In Packets [Delta Max]	개별 Network들의 system.network.in.packets_delta의 최대	cnt
Network In Packets [Delta Min]	개별 Network들의 system.network.in.packets_delta의 최소	cnt
Network In Packets [Delta Sum]	개별 Network들의 system.network.in.packets_delta의 합	cnt
Network In Packets [Delta]	수신된 packet 수의 delta	cnt
Network Out Bytes	송신된 byte 수	bytes
Network Out Bytes [Delta Avg]	개별 Network들의 system.network.out.bytes_delta의 평균	bytes
Network Out Bytes [Delta Max]	개별 Network들의 system.network.out.bytes_delta의 최대	bytes
Network Out Bytes [Delta Min]	개별 Network들의 system.network.out.bytes_delta의 최소	bytes
Network Out Bytes [Delta Sum]	개별 Network들의 system.network.out.bytes_delta의 합	bytes
Network Out Bytes [Delta]	송신된 byte 수의 delta	bytes
Network Out Dropped	나가는 packet 중 삭제된 packet 수	cnt
Network Out Errors	송신 중의 error 수	cnt
Network Out Packets	송신된 packet 수	cnt
Network Out Packets [Delta Avg]	개별 Network들의 system.network.out.packets_delta의 평균	cnt
Network Out Packets [Delta Max]	개별 Network들의 system.network.out.packets_delta의 최대	cnt
Network Out Packets [Delta Min]	개별 Network들의 system.network.out.packets_delta의 최소	cnt
Network Out Packets [Delta Sum]	개별 Network들의 system.network.out.packets_delta의 합	cnt
Network Out Packets [Delta]	송신된 packet 수의 delta	cnt
Open Connections [TCP]	열려 있는 모든 TCP 연결	cnt
Open Connections [UDP]	열려 있는 모든 UDP 연결	cnt
Port Usage	접속가능한 port 사용률	%
SYN Sent Sockets	SYN_SENT 상태의 소켓 수 (로컬에서 원격 접속시)	cnt
Kernel PID Max	kernel.pid_max 값	cnt
Kernel Thread Max	kernel.threads-max 값	cnt
Process CPU Usage	마지막 업데이트 후 프로세스에서 소비한 CPU 시간의 백분율	%
Process CPU Usage/Core	마지막 이벤트 이후 프로세스에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
Process Memory Usage	main memory(RAM) 에서 프로세스가 차지하는 비율	%
Process Memory Used	Resident Set 사이즈. 프로세스가 RAM 에서 차지한 메모리 양	bytes
Process PID	프로세스 pid	pid
Process PPID	부모 프로세스의 pid	pid
Processes [Dead]	deadProcesses 수	cnt
Processes [Idle]	idle Processes 수	cnt
Processes [Running]	running Processes 수	cnt
Processes [Sleeping]	sleeping processes 수	cnt
Processes [Stopped]	stopped processes 수	cnt
Processes [Total]	총 processes 수	cnt
Processes [Unknown]	상태를 검색할 수 없거나 알 수 없는 processes 수	cnt
Processes [Zombie]	좀비 processes 수	cnt
Running Process Usage	process 사용률	%
Running Processes	running processes 수	cnt
Running Thread Usage	thread 사용률	%
Running Threads	running processes 에서 실행중인 thread 수 총합	cnt
Context Switches	context switch 수 (초당)	cnt
Load/Core [1 min]	마지막 1 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [15 min]	마지막 15 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [5 min]	마지막 5 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Multipaths [Active]	외장 스토리지 연결 path status = active 카운트	cnt
Multipaths [Failed]	외장 스토리지 연결 path status = failed 카운트	cnt
Multipaths [Faulty]	외장 스토리지 연결 path status = faulty 카운트	cnt
NTP Offset last	sample의 measured offset (NTP 서버와 로컬환경 간의 시간 차이)	num
Run Queue Length	실행 대기열 길이	num
Uptime	OS 가동시간(uptime) (milliseconds)	ms
Context Switchies CPU	context switch 수(초당)	cnt
Disk Read Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 읽어들인 바이트 수 Windows 전용	cnt
Disk Read Time [Avg]	데이터 읽기 평균 시간(초) Windows 전용	sec
Disk Transfer Time [Avg]	디스크 average wait time (초) Windows 전용	sec
Disk Write Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 쓰여진 바이트 수 Windows 전용	cnt
Disk Write Time [Avg]	데이터 쓰기 평균 시간 (초) Windows 전용	sec
Pagingfile Usage	paging file 사용률 Windows 전용	%
Pool Used [Non Paged]	커널 메모리 중 Nonpaged Pool 사용량 Windows 전용	bytes
Pool Used [Paged]	커널 메모리 중 Paged Pool 사용량 Windows 전용	bytes
Process [Running]	현재 동작 중인 프로세스 수 Windows 전용	cnt
Threads [Running]	현재 동작 중인 thread 수 Windows 전용	cnt
Threads [Waiting]	프로세서 시간을 기다리는 thread 수 Windows 전용	cnt

표. Virtual Server 추가 모니터링 지표 (Agent 설치 필요)

1.1.3 - ServiceWatch 지표

Virtual Server는 ServiceWatch로 지표를 전송합니다. 기본 모니터링으로 제공되는 지표는 5분 주기로 수집된 데이터입니다. 세부 모니터링을 활성화하면, 1분 주기로 수집된 데이터를 확인할 수 있습니다.

참고

ServiceWatch에서 지표를 확인하는 방법은 ServiceWatch 가이드를 참고하세요.

Virtual Server의 세부 모니터링 활성화하는 방법은 How-to guides > ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하기를 참고하세요.

기본 지표

다음은 네임스페이스 Virtual Server에 대한 기본 지표입니다.

성능 항목	상세 설명	단위	의미있는 통계
Instance State	인스턴스 상태 표시	-	-
CPU Usage	CPU 사용률	Percent	평균 최고 최저
Disk Read Bytes	블록 장치에서 읽은 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Disk Read Requests	블록 장치에서의 읽기 요청 수	Count	합계 평균 최고 최저
Disk Write Bytes	블록 장치에서 쓰기 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Disk Write Requests	블록 장치에서의 쓰기 요청 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network In Bytes	네트워크 인터페이스에서 수신된 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Network In Dropped	네트워크 인터페이스에서 수신된 패킷 드롭 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network In Packets	네트워크 인터페이스에서 수신된 패킷 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network Out Bytes	네트워크 인터페이스에서 전송된 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Network Out Dropped	네트워크 인터페이스에서 전송된 패킷 드롭 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network Out Packets	네트워크 인터페이스에서 전송된 패킷 수	Count	합계 평균 최고 최저

표. Virtual Server 기본 지표

참고

ServiceWatch Agent를 사용하여 지표를 수집하는 방법은 ServiceWatch Agent 가이드를 참고하세요.

1.2 - How-to guides

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Virtual Server의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Virtual Server 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Virtual Server 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Virtual Server를 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 생성 버튼을 클릭하세요. Virtual Server 생성 페이지로 이동합니다.

Virtual Server 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보들을 입력하고, 상세 옵션을 선택하세요.

Image 및 버전 선택 영역에서 필요한 정보를 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Image	필수	제공하는 Image 종류 선택 표준: Samsung Cloud Platform 표준 제공 Image Alma Linux, Oracle Linux, RHEL, Rocky Linux, Ubuntu, Windows Custom: 사용자 생성 Image Kubernetes: Kubernetes용 Image RHEL, Ubuntu Marketplace: Marketplace에서 구독한 Image
Image 버전	필수	선택한 Image의 버전 선택 제공하는 서버 Image의 버전 리스트 제공

구분

필수 여부

상세 설명

Image

필수

제공하는 Image 종류 선택

표준: Samsung Cloud Platform 표준 제공 Image
- Alma Linux, Oracle Linux, RHEL, Rocky Linux, Ubuntu, Windows

Custom: 사용자 생성 Image

Kubernetes: Kubernetes용 Image
- RHEL, Ubuntu

Marketplace: Marketplace에서 구독한 Image

Image 버전

필수

선택한 Image의 버전 선택

제공하는 서버 Image의 버전 리스트 제공

표. Virtual Server Image 및 버전 선택 입력 항목

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
서버 수	필수	동시 생성할 서버 수 숫자만 입력 가능하며 1~100 사이의 값 입력
서비스 유형 > 서버 타입	필수	Virtual Server 서버 타입 Standard: 일반적으로 사용되는 표준 사양 High Capacity: Standard 이상의 대용량 서버 사양 Virtual Server에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 서버 타입을 참고
서비스 유형 > Planned Compute	필수	Planned Compute가 설정된 자원 현황 사용중: Planned Compute가 설정된 자원 중 사용 중인 개수 설정: Planned Compute가 설정된 자원의 개수 Coverage 미리보기: 자원별 Planned Compute로 적용된 금액 Planned Compute 서비스 신청: Planned Compute 서비스 생성 페이지로 이동 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
Block Storage	필수	용도에 따라 서버가 사용하는 Block Storage 설정 기본 OS: OS가 설치되어 사용되는 영역 용량은 Units 단위로 입력하며, OS Image 종류에 따라 최소 용량이 다름 Alma Linux: 2~1,536 사이의 값을 입력 Oracle Linux: 7~1,536 사이의 값을 입력 RHEL: 2~1,536 사이의 값을 입력 Rocky Linux: 2~1,536 사이의 값을 입력 Ubuntu: 2~1,536 사이의 값을 입력 Windows: 4~1,536 사이의 값을 입력 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS(Key Management Service) 암호화키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 적용 가능하고, 생성 후 변경 불가 SSD_KMS 디스크 유형을 사용하는 경우에는 성능 저하가 발생 추가: OS영역 외 사용자 추가 공간 필요 시 사용 사용을 선택한 후, 스토리지의 유형과 용량을 입력 스토리지를 추가하려면 + 버튼을 클릭하고, 삭제하려면 x 버튼을 클릭(최대 25개까지 추가) 용량은 Units 단위로 입력하며, 1~1,536 사이의 값을 입력 1 Unit은 8GB이므로 8 ~ 12,288GB가 생성됨 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS(Key Management Service) 암호화키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 적용 가능하고, 생성 후 변경 불가 SSD_KMS 디스크 유형을 사용하는 경우에는 성능 저하가 발생할 수 있음 SSD_MultiAttach: 2개 이상의 서버 연결이 가능한 볼륨 Block Storage 유형별 자세한 내용은 Block Storage 생성하기를 참고 Delete on termination: Delete on Termination 선택 시, 서버를 해지하면 해당 Volume이 같이 해지 Snapshot이 존재하는 볼륨은 Delete on termination이 사용 일 때도 삭제되지 않음 Multi attach 볼륨은 삭제하려는 서버가 볼륨에 연결된 마지막 남은 서버일 때만 삭제
Server Group	선택	동일 Server Group에 소속된 서버를 Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 설정 사용을 선택한 후, Server Group을 선택 신규 생성을 선택하여 Server Group 생성 동일 Server Group에 소속된 서버를 선택한 정책에 따라 Best Effort 방식으로 배치 정책은 Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 중 선택

표. Virtual Server 서비스 정보 입력 항목

주의

Server Group 정책 중 Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 정책을 사용할 경우, Virtual Server 생성 이후 Block Storage Volume 추가 할당이 불가하오니, Virtual Server 생성 단계에서 필요한 Block Storage를 모두 생성하세요.

* **필수 정보 입력** 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
서버명	필수	선택한 서버 수가 1인 경우에 서버 구별을 위한 이름 입력 입력한 서버 이름으로 hostname을 설정 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 63자 이내로 입력
네트워크설정 > 신규 네트워크 포트 생성	필수	Virtual Server가 설치될 네트워크를 설정 미리 생성한 VPC를 선택합니다. 일반 Subnet: 미리 생성한 일반 Subnet을 선택 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능. 사용을 체크하면 NAT IP를 선택 가능 NAT IP: NAT IP를 선택 선택할 NAT IP가 없는 경우, 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성해야 함 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택 Public IP를 생성하면 Public IP 요금 기준에 따라 요금이 부과 로컬 Subnet(선택): 로컬 Subnet 사용을 선택 서비스를 생성하는데 필수 요소는 아님 미리 생성한 로컬 Subnet을 선택해야 함 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 가능 Security Group: 서버에 접속하기 위해 필요한 설정 선택: 미리 생성한 Security Group을 선택 신규 생성: 적용할 Security Group이 없는 경우 Security Group 서비스에서 별도로 생성 가능 최대 5개까지 선택 가능 Security Group을 설정하지 않으면 기본적으로 모든 접속을 차단함 필요한 접속을 허용하기 위해서 Security Group을 설정해야 함
네트워크설정 > 기존 네트워크 포트 지정	필수	Virtual Server가 설치될 네트워크를 설정 미리 생성한 VPC를 선택 일반 Subnet: 미리 생성한 일반 Subnet과 Port를 선택 NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능합니다. 사용을 체크하면 NAT IP를 선택할 수 있습니다. NAT IP: NAT IP를 선택하세요. 선택할 NAT IP가 없는 경우, 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성하세요. 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택하세요. 로컬 Subnet(선택): 로컬 Subnet의 사용 을 선택 미리 생성한 로컬 Subnet과 Port를 선택
Keypair	필수	서버에 연결할 때 사용할 사용자 증명 방법 신규 생성: 새로운 Keypair가 필요한 경우 신규 생성 신규 Keypair 생성 방법은 Keypair 생성하기 를 참고 OS별 기본 접속 계정 리스트 Alma Linux: almalinux Oracle Linux: cloud-user RHEL: cloud-user Rocky Linux: rocky Ubuntu: ubuntu Windows: sysadmin

표. Virtual Server 필수 정보 입력 항목

* 추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Lock	선택	Lock 사용 여부 설정 Lock을 사용하면 서버 해지, 시작, 중지 등의 동작을 실행할 수 없도록 하여 실수로 인한 오동작을 방지
Init script	선택	서버 시작 시, 실행하는 스크립트 Init script는 Image 종류에 따라 Windows의 경우 Batch script, Linux의 경우 Shell script 또는 cloud-init로 작성되어야 함. 최대 45,000 bytes까지 입력 가능
태그	선택	태그 추가 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

구분

필수 여부

상세 설명

Lock

선택

Lock 사용 여부 설정

Lock을 사용하면 서버 해지, 시작, 중지 등의 동작을 실행할 수 없도록 하여 실수로 인한 오동작을 방지

Init script

선택

서버 시작 시, 실행하는 스크립트

Init script는 Image 종류에 따라 Windows의 경우 Batch script, Linux의 경우 Shell script 또는 cloud-init로 작성되어야 함.

최대 45,000 bytes까지 입력 가능

태그

선택

태그 추가

자원 당 최대 50개까지 추가 가능

태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

표. Virtual Server 추가 정보 입력 항목

4. 요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요. * 생성이 완료되면, Virtual Server 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

안내

서버명 입력 시 공백과 특수문자 (_) 사용할 경우 OS의 hostname은 공백과 특수문자 (_)가 특수문자 (-)로 변경되어 설정됩니다. OS의 hostname 설정 시 참고하세요.

예시: 서버명이 ‘server name_01’ 인 경우 OS의 hostname은 ‘server-name-01’로 설정됩니다.

참고

Rocky Linux, Oracle Linux로 Virtual Server를 생성한 경우 시간 동기화(NTP:Network Time Protocol)를 위해 추가 설정이 필요합니다. 자세한 내용은 Linux NTP 설정하기를 참고하세요.
2025년 7월 이전 RHEL 및 Windows Server를 생성한 경우 RHEL Repository 및 WKMS(Windows Key Management Service) 설정 수정이 필요합니다. 자세한 내용은 RHEL Repo 및 WKMS 설정하기를 참고하세요.

Virtual Server 상세 정보 확인하기

Virtual Server 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Virtual Server 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Virtual Server 서비스의 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.

Virtual Server 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.

Virtual Server 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

Virtual Server 부가 기능에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 관리 부가 기능을 참고하세요.

구분	상세 설명
Virtual Server 상태	사용자가 생성한 Virtual Server의 상태 Build: Build 명령이 전달된 상태 Building: Build 진행중 Networking: 서버 생성 진행중 프로세스 Scheduling: 서버 생성 진행중 프로세스 Block_Device_Mapping: 서버 생성시 Block Storage 연결중 Spawning: 서버 생성 프로세스가 진행중인 상태 Active: 사용 가능한 상태 Powering_off: 중지 요청시 상태 Deleting: 서버 삭제 진행중 Reboot_Started: Reboot 진행중 상태 Error: 에러 상태 Migrating: 다른 호스트로 서버가 Migration 되는 상태 Reboot: Reboot 명령이 전달된 상태 Rebooting: 재시작 진행중 Rebuild: Rebuild 명령이 전달된 상태 Rebuilding: Rebuild 요청시 상태 Rebuild_Spawning: Rebuild 프로세스가 진행중인 상태 Resize: Resize 명령이 전달된 상태 Resizing: Resize 진행중 Resize_Prep: 서버 타입 수정 요청시 상태 Resize_Migrating: 서버가 Resize 진행 동시에 다른 호스토로 이동중인 상태 Resize_Migrated: 서버가 Resize 진행 동시에 다른 호스트로 이동 완료된 상태 Resize_Finish: Resize가 완료됨 Revert_Resize: 어떤 이유로 서버의 Resize 또는 마이그레이션 실패. 대상 서버가 정리되고 원래 원본 서버가 다시 시작됨 Shutoff: Powering off 완료 시 상태 Verity_ Resize: 서버 타입 수정 요청에 따라 Resize_Prep 진행 이후, 서버 타입 확정/서버 타입 원복 선택 가능 상태 Resize_Reverting: 서버 타입 원복 요청 시 상태 Resize_Confirming: 서버의 Resize 요청을 확인중인 상태
서버 제어	서버 상태를 변경할 수 있는 버튼 시작: 중지된 서버를 시작 중지: 가동 중인 서버를 중지 재시작: 가동 중인 서버를 재시작
Image 생성	현재 서버의 Image로 사용자 Image 생성 자세한 Image 생성 방법은 Image 생성하기를 참고
콘솔 로그	현재 서버의 콘솔 로그 조회 현재 서버에서 출력되는 콘솔 로그를 확인할 수 있음. 자세한 내용은 콘솔 로그 확인하기를 참고
Dump 생성	현재 서버의 Dump를 생성 Dump 파일은 Virtual Server 안에 생성됨 자세한 Dump 생성 방법은 Dump 생성하기를 참고
Rebuild	기존 Virtual Server의 OS 영역 데이터와 설정이 삭제되고, 새로운 서버로 Rebuild하여 구성 자세한 내용은 Rebuild 수행하기를 참고
서비스 해지	서비스를 해지하는 버튼

표. Virtual Server 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Virtual Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Virtual Server 에서는 Virtual Server SRN을 의미
자원명	자원 이름 Virtual Server 서비스에서는 Virtual Server 이름을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
서버명	서버 이름 수정 버튼을 클릭하여 이름 변경 서버명 변경 시 OS의 Hostname은 변경되지 않고, Samsung Cloud Platform Console 내 정보만 변경 다른 자원에서 생성한 Virtual Server의 경우에는 수정 불가
서버 타입	vCPU, 메모리 정보 표시 다른 서버 타입으로 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
Image명	서버의 OS Image 및 버전 Image 버전 및 빌드 날짜별 Image 선택 가능
Lock	Lock 사용/미사용 여부 표시 Lock 속성값 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
서버 그룹	서버가 속한 서버 그룹명 서버 그룹을 사용하지 않은 경우 조회되지 않습니다.
Keypair명	사용자가 설정한 서버 인증 정보 OS별 기본 접속 계정은 다음과 같습니다. Alma Linux: almalinux Oracle Linux: cloud-user RHEL: cloud-user Rocky Linux: rocky Ubuntu: ubuntu Windows: sysadmin
Planned Compute	Planned Compute가 설정된 자원 현황 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
LLM Endpoint	LLM 이용을 위한 URL 자세한 내용은 AIOS 개요를 참고
ServiceWatch 세부 모니터링	ServiceWatch 세부 모니터링 활성화 여부 표시 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하려면 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 자세한 내용은 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하기를 참고 ServiceWatch 서비스에 대한 자세한 내용은 ServiceWatch 개요 참고 Auto-Scaling Group, Marketplace에서 생성한 Virtual Server의 경우, 미제공
네트워크	Virtual Server의 네트워크 정보 VPC, 일반 Subnet, IP 및 상태, Public NAT IP 및 상태, Private NAT IP 및 상태, Security Group IP 변경이 필요한 경우, 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 Virtual Server 상태가 Active, Shutoff 외의 상태인 경우에만 수정 가능 Security Group 변경이 필요한 경우, 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 신규 네트워크 포트로 추가: 일반 Subnet과 IP를 선택 같은 VPC 내의 다른 일반 Subnet 선택 가능 IP는 자동생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 가능 기존 네트워크 포트로 추가: 미리 생성한 일반 Subnet과 포트를 선택
로컬 Subnet	Virtual Server의 로컬 Subnet 정보 로컬 Subnet, 로컬 Subnet IP, Security Group Security Group 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 신규 네트워크 포트로 추가: 로컬 Subnet과 IP를 선택 같은 VPC 내의 다른 일반 Subnet 선택이 가능 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 가능 기존 네트워크 포트로 추가: 미리 생성한 로컬 Subnet과 포트를 선택
Block Storage	서버에 연결된 Block Storage 정보 볼륨ID, 볼륨명, 디스크 유형, 용량, 연결 정보, 종류, Delete on termination, 상태 추가: 필요 시 추가적인 Block Storage를 연결 Delete on termination 수정: Delete on termination 값을 수정 연결 해제: Block Storage의 연결을 해제

표. Virtual Server 상세 정보 탭 항목

구분	상세 설명
태그 목록	태그 목록 태그의 Key, Value 정보 확인 가능 태그는 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 입력 시 기존에 생성된 Key와 Value 목록을 검색하여 선택

작업 이력

Virtual Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 내역, 작업 일시, 자원 유형, 자원명, 작업 결과, 작업자 정보 확인이 가능 작업 이력 목록 리스트에서 해당하는 자원을 클릭하세요. 작업 이력 상세 팝업창이 열립니다.

구분

상세 설명

작업 이력 목록

자원 변경 이력

작업 내역, 작업 일시, 자원 유형, 자원명, 작업 결과, 작업자 정보 확인이 가능

작업 이력 목록 리스트에서 해당하는 자원을 클릭하세요. 작업 이력 상세 팝업창이 열립니다.

표. Virtual Server 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Virtual Server 가동 제어하기

생성된 Virtual Server 자원의 가동 제어가 필요한 경우, Virtual Server 목록 또는 Virtual Server 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다. 가동 중인 서버의 시작, 중지, 재시작을 할 수 있습니다.

Virtual Server 시작하기

중지(Shutoff)된 Virtual Server를 시작할 수 있습니다. Virtual Server를 시작하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 중지(Shutoff)된 서버 중 시작할 자원을 클릭하여, Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
- Virtual Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 시작할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 시작 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 상단의 시작 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- Virtual Server 시작이 완료되면 서버 상태가 Shutoff에서 Active로 변경됩니다.
- Virtual Server 상태에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

Virtual Server 중지하기

가동(Active)중인 Virtual Server를 중지할 수 있습니다. Virtual Server를 중지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 가동(Active) 중인 서버 중 중지할 자원을 클릭하여, Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
- Virtual Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 중지할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 중지 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 상단의 중지 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- Virtual Server 중지가 완료되면 서버 상태가 Active에서 Shutoff로 변경됩니다.
- Virtual Server 상태에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

Virtual Server 재시작하기

생성된 Virtual Server를 재시작할 수 있습니다. Virtual Server를 재시작하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 재시작할 자원을 클릭하여, Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
- Virtual Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 재시작할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 재시작 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 상단의 재시작 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- Virtual Server 재시작 중에는 서버 상태가 Rebooting을 거쳐 최종 Active로 변경됩니다.
- Virtual Server 상태에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

Virtual Server 자원 관리하기

생성된 Virtual Server 자원의 서버 제어 및 관리 기능이 필요한 경우, Virtual Server 목록 또는 Virtual Server 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다.

Image 생성하기

가동 중인 Virtual Server의 Image를 생성할 수 있습니다.

참고

해당 내용은 가동 중인 Virtual Server로 사용자 Image를 생성하는 방법을 안내하고 있습니다.

Virtual Server 목록 또는 Virtual Server 상세 페이지에서 Image 생성 버튼을 클릭하여 사용자 Image를 생성합니다.
사용자의 보유한 Image 파일을 업로드하여 Image 생성하는 방식은 Image 상세 가이드 내 Image 생성하기를 참고하세요.

Virtual Server의 Image를 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 Image 생성할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 Image 생성 버튼을 클릭하세요. Image 생성 페이지로 이동합니다.
- 서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  Image명 필수 생성할 Image의 이름
  영문, 숫자, 공백과 특수문자(-, _)를 사용하여 200자 이내로 입력
  표. Image 서비스 정보 입력 항목
입력 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, 모든 서비스 > Compute > Virtual Server > Image 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Image명	필수	생성할 Image의 이름 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 200자 이내로 입력

안내

Image를 생성하면 생성된 Image를 내부 저장소로 사용되는 Object Storage에 저장하게 됩니다. 따라서 Image 저장에 대한 사용 요금이 부과됩니다.
Active 상태인 Virtual Server로부터 생성된 Image의 파일 시스템은 무결성을 보장할 수 없으므로 서버 정지 후 Image 생성을 권장합니다.

서버 타입 수정하기

Virtual Server 서버의 서버 타입을 수정할 수 있습니다.

참고

Virtual Server에서 제공하는 변경 가능한 서버 타입에 대해서는 Virtual Server 서버 타입을 참고하세요.

Virtual Server의 서버 타입 수정을 하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 가동 제어할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 서버 상태를 확인하고, 서버 타입 수정 버튼을 클릭하세요. 서버 타입 수정 팝업창이 열립니다.
서버 타입 수정 팝업창에서 서버 타입을 변경한 뒤, 확인 버튼을 클릭하세요.
- Virtual Server 서버 타입을 수정하면, Virtual Server 상태가 Resize 수행 관련 상태로 변경됩니다.
- Virtual Server 상태에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

참고

Virtual Server 서버 타입을 변경하면, 모니터링 성능 지표 데이터가 잠시동안 정상적으로 수집되지 않을 수 있습니다. 다음 수집 주기(1분)에는 정상적인 성능 지표가 수집됩니다.

IP 변경하기

IP 변경하는 방법은 IP 변경하기를 참고하세요.

주의

IP 변경을 진행하면 더 이상 해당 IP로 통신할 수 없으며, 진행 중에는 IP 변경을 취소할 수 없습니다.
변경된 IP를 적용하기 위해 서버가 재부팅 됩니다.
Load Balancer 서비스 중인 서버일 경우, LB 서버 그룹에서 기존 IP를 삭제하고 변경된 IP를 LB 서버 그룹의 멤버로 직접 추가해야 합니다.
Public NAT/Private NAT를 사용 중인 서버는 IP 변경 후, Public NAT/Private NAT의 사용을 해제하고 다시 설정해야 합니다.
- Public NAT/Private NAT를 사용 중인 경우에는 먼저 Public NAT/Private NAT의 사용을 해제하고 IP 변경을 완료한 후, 다시 설정하세요.
- Public NAT/Private NAT의 사용 여부는 Virtual Server 상세 페이지에서 Public NAT IP/Private NAT IP의 수정 버튼을 클릭하여 변경할 수 있습니다.

ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하기

기본적으로 Virtual Server는 ServiceWatch와 기본 모니터링으로 연계되어 있습니다. 필요에 따라 세부 모니터링을 활성화하여 운영 문제를 보다 신속하게 식별하고 조치를 취할 수 있습니다. ServiceWatch에 대한 자세한 내용은 ServiceWatch 개요를 참조하세요.

주의

기본 모니터링은 무료로 제공되지만, 세부 모니터링을 활성화하면 추가 요금이 부과됩니다. 이용에 유의하세요.

Virtual Server의 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 수정 버튼을 클릭하세요. ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창으로 이동합니다.
ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창에서 활성화 선택한 후, 안내 문구를 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.
Virtual Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 항목을 확인하세요.

ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화 하기

주의

비용 효율화를 위해 세부 모니터링 비활성화가 필요합니다. 반드시 필요한 경우에만 세부 모니터링을 활성화를 유지하고, 나머지는 세부 모니터링을 비활성화하세요.

Virtual Server의 ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 수정 버튼을 클릭하세요. ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창으로 이동합니다.
ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창에서 활성화 선택 해제한 후, 안내 문구를 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.
Virtual Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 항목을 확인하세요.

Virtual Server 관리 부가 기능

Virtual Server 서버 관리를 위해 콘솔 로그 조회, Dump 생성, Rebuild를 할 수 있습니다. Virtual Server의 콘솔 로그 조회, Dump 생성, Rebuild를 하려면 다음 절차를 따르세요.

콘솔 로그 확인하기

Virtual Server의 현재 콘솔 로그를 확인할 수 있습니다.

Virtual Server의 콘솔 로그 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 콘솔 로그를 확인할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 콘솔 로그 버튼을 클릭하세요. 콘솔 로그 팝업창으로 이동합니다.
콘솔 로그 팝업창에서 출력된 콘솔 로그를 확인합니다.

Dump 생성하기

Virtual Server의 Dump 파일을 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 Dump 생성 버튼을 클릭하세요.
- Dump 파일은 Virtual Server 안에 생성됩니다.

Rebuild 수행하기

기존 Virtual Server 서버의 OS영역 데이터와 설정을 삭제하고, 새로운 서버로 Rebuild하여 구성할 수 있습니다.

Virtual Server의 Rebuild를 수행하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 Rebuild를 수행할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 Rebuild 버튼을 클릭하세요.
- Virtual Server Rebuild 중에는 서버 상태가 Rebuilding로 변경되었다가 Rebuild가 완료되면 Rebuild 수행 전 상태로 돌아옵니다.
- Virtual Server 상태에 대한 자세한 내용은 Virtual Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

Virtual Server 해지하기

사용하지 않는 Virtual Server를 해지하면 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, Virtual Server를 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 해지 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Virtual Server를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 해지할 자원을 선택하고, 서비스 해지 버튼을 클릭하세요.
- 연결된 스토리지의 해지는 Delete on termination 설정에 따라 다르오니, 해지 제약 사항을 참고하세요.
해지가 완료되면, Virtual Server 목록 페이지에서 자원이 해지되었는지 확인하세요.

해지 제약 사항

Virtual Server 해지 요청 시 해지가 불가한 경우에는 팝업창으로 안내합니다. 아래 케이스를 참고하세요.

해지 불가

File Storage가 연결된 경우: File Storage 연결을 먼저 해지하세요.
LB 서버 그룹이 연결된 경우: LB 서버 그룹Pool 연결을 먼저 해제하세요.
Lock이 설정된 경우: Lock 설정을 미사용으로 변경한 후, 다시 시도하세요.
Backup이 연결된 경우: Backup 연결을 먼저 해제하세요.
Virtual Server에 연결된 Auto-Scaling Group이 In Service 상태가 아닌 경우: 연결된 Auto-Scaling Group의 상태를 변경한 후, 다시 시도하세요.

연결된 스토리지의 해지는 Delete on termination 설정에 따라 다르니 참고하세요.

Delete on termination 설정 별 삭제

Delete on termination 설정 여부에 따라 볼륨 삭제 여부도 달라집니다.
- Delete on termination 미설정 시: Virtual Server를 해지해도 해당 볼륨이 삭제되지 않습니다.
- Delete on termination 설정 시: Virtual Server를 해지하면 해당 볼륨이 삭제됩니다.
Snapshot이 존재하는 볼륨은 Delete on termination이 설정되어도 삭제되지 않습니다.
Multi attach 볼륨은 삭제하려는 서버가 볼륨에 연결된 마지막 남은 서버일 때만 삭제됩니다.

1.2.1 - Image

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Virtual Server 서비스 내 Image 서비스의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Image 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Virtual Server 서비스를 사용하면서 Image 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Image를 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.

Image 목록 페이지에서 Image 생성 버튼을 클릭하세요. Image 생성 페이지로 이동합니다.

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Image명	필수	생성할 Image의 이름 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 255자 이내로 입력
Image 파일 > URL	필수	Object Storage 에 Image 파일을 업로드 한 후 URL 입력 Object Storage 상세 페이지에서 URL을 복사 가능 Image 파일을 업로드한 Object Storage의 Bucket은 생성할 서버와 동일한 존(Zone) 존재 Image 파일은 .qcow2 확장자만 가능 안전한 Image 파일을 업로드하여 보안 위험을 최소화해야 함.
OS 타입	필수	업로드한 Image 파일의 OS 타입 Alma Linux, CentOS, Oracle Linux, RHEL, Rocky Linux, Ubuntu 중 선택
최소 디스크	필수	생성할 Image의 최소 디스크 용량(GB) `0`~`12,288`GB 사이의 값을 입력
최소 RAM	필수	생성할 Image의 최소 RAM 용량(GB) `0`~`2,097,151`GB 사이의 값을 입력
Visibility	필수	Image에 대한 접근 권한을 표시 Private: Account 내에서만 사용이 가능 Shared: Account 간 공유가 가능
Protected	선택	Image 삭제 불가 여부를 선택 사용을 체크하면 Image를 실수로 삭제하지 않도록 방지 해당 설정은 Image 생성 이후 변경

표. Image 서비스 정보 입력 항목

추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.
구분
필수 여부
상세 설명
태그 선택 태그 추가
자원 당 최대 50개까지 추가 가능
태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택
표. Image 추가 정보 입력 항목

요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Image 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
태그	선택	태그 추가 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

Image 상세 정보 확인하기

Image 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Image 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Image 서비스의 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.

Image 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Image 상세 페이지로 이동합니다.

Image 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

구분	상세 설명
Image 상태	사용자가 생성한 Image의 상태 Active: 사용 가능한 상태 Queued: Image 생성 요청 시, Image가 업로드 되어 처리 대기 중인 상태 Importing: Image 생성 요청 시, Image가 업로드 되어 처리 중인 상태
공유용 Image 생성	다른 Account로 공유할 Image 생성 Image의 Visibility가 private 상태이고 Image에 스냅샷 정보가 있는 경우에만 생성 가능
다른 Account로 공유	Image를 다른 Account로 공유 가능 Image의 Visibility가 Shared 상태일 경우 다른 Account로 공유 가능 공유용 Image 생성 또는 qcow2 확장자 파일을 업로드하여 생성한 Image에만 표시
Image 삭제	Image를 삭제하는 버튼 Image를 삭제하면 복구 불가

표. Image 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Image 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Image 에서는 Image SRN을 의미
자원명	Image 이름
자원 ID	Image의 고유 자원 ID
생성자	Image를 생성한 사용자
생성 일시	Image를 생성한 일시
수정자	Image 정보를 수정한 사용자
수정 일시	Image 정보를 수정한 일시
Image명	Image 이름
최소 디스크	Image의 최소 디스크 용량(GB) 최소 디스크 수정이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
최소 RAM	Image의 최소 RAM 용량(GB)
OS 타입	Image의 OS 타입 Alma Linux, CentOS, Oracle Linux, RHEL, Rocky Linux, SLES, Ubuntu
OS hash algorithm	OS hash algorithm 방식
Visibility	Image에 대한 접근 권한을 표시 Private: Account 내에서만 사용이 가능 Shared: Account 간 공유가 가능
Protected	Image 삭제 불가 여부를 선택 사용 설정 시 Image를 실수로 삭제하지 않도록 방지
Image 크기	Image의 크기 생성된 Image의 크기가 1GB 이하 일 경우 1GB로 표시됨
Image 유형	Image 생성 방법에 따른 구분 Snapshot-Based: 현재 사용 중인 Virtual Server의 구성을 Image로 생성한 경우 Image-Based: qcow2 확장자 파일을 업로드하여 Image를 생성하거나 공유용 Image 생성을 통해 생성한 경우
Image 파일 URL	Image 생성 시 Object Storage에 업로드 한 Image 파일 URL Virtual Server 상세페이지에서 Image 생성 메뉴로 만든 Image의 경우 표시되지 않으며, Object Storage 에 Image 파일을 업로드 한 경우 표시됨
공유 현황	다른 Account로 Image를 공유하고 있는 현황 승인 Account ID: 공유가 승인된 Account의 ID 수정 일시: 다른 Account로 공유를 요청한 일시, 이후 공유 상태가 Pending → Accepted 변경되면 해당 일시로 업데이트됨 상태: 승인 상태 Accepted: 승인되어 공유하고 있음 Pending: 승인을 기다리고 있음 공유 중지: 공유가 중지됨

표. Image 상세 정보 탭 항목

구분	상세 설명
태그 목록	태그 목록 태그의 Key, Value 정보 확인 가능 태그는 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 입력 시 기존에 생성된 Key와 Value 목록을 검색하여 선택

작업 이력

Image 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Image 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Image 자원 관리하기

생성된 Image 의 제어 및 관리 기능을 설명합니다.

공유용 Image 생성하기

다른 Account로 공유할 Image 생성합니다.

안내

Image의 Visibility가 private 상태이고 Image에 스냅샷 정보가 있는 경우에만 공유용 Image를 생성할 수 있습니다.
공유용 Image는 OS영역 디스크 볼륨 1개만 이미지화 대상에 포함됩니다. 추가로 연결된 데이터 볼륨은 Image에 포함되지 않으므로, 필요한 경우 별도의 볼륨으로 데이터 복사 후 볼륨 이전 기능을 활용해주세요.

공유용 Image를 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

공유할 Account에 접속하여 모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 공유용 Image를 생성할 Image를 클릭하세요. Image 상세 페이지로 이동합니다.
공유용 Image 생성 버튼을 클릭하세요. 공유용 Image 생성을 알리는 팝업창이 열립니다.
알림 내용을 확인한 후, 완료 버튼을 클릭하세요.

다른 Account로 Image 공유하기

다른 Account로 공유할 Image 생성합니다.

안내

.qcow2 확장자 파일을 업로드하여 생성하거나 Image 상세 페이지에서 공유용 Image 생성으로 생성한 Image만 다른 Account로 공유할 수 있습니다.
공유할 Image의 Visibility가 Shared이어야 합니다.

Image를 다른 Account로 공유하려면 다음 절차를 따르세요.

공유할 Account에 접속하여 모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 다른 Account로 공유할 Image를 클릭하세요. Image 상세 페이지로 이동합니다.
다른 Account로 공유 버튼을 클릭하세요. Image 공유를 알리는 팝업창이 열립니다.
알림 내용을 확인한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. 다른 Account로 Image 공유 페이지로 이동합니다.

다른 Account로 Image 공유 페이지에서 공유 Account ID를 입력하고 완료 버튼을 클릭하세요. Image 공유를 알리는 팝업창이 열립니다.

구분	필수 여부	상세 설명
Image명	-	공유할 Image의 이름 입력 불가
Image ID	-	공유할 Image ID 입력 불가
공유 Account ID	필수	공유할 다른 Account ID 입력 영문, 숫자, 특수문자`-`를 사용하여 64자 이내로 입력

표. 다른 Account로 Image 공유 항목

알림 내용을 확인한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. Image 상세 페이지의 공유 현황에서 정보를 확인할 수 있습니다.
- 최초 요청 시에는 상태가 Pending 이고, 공유 받을 Account에서 승인이 완료되면 Accepted, 승인이 거부되면 Rejected로 변경됩니다.

다른 Account에서 공유한 Image 공유받기

Image를 다른 Account로부터 공유 받으려면 다음 절차를 따르세요.

공유 받을 Account에 접속하여 모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 더보기 > Image 공유 요청 목록 버튼을 클릭하세요. Image 공유 요청 목록 팝업창이 열립니다.

Image 공유 요청 목록 팝업창에서 공유 받을 Image의 승인 또는 거부 버튼을 클릭하세요.

구분	상세 설명
Image명	공유 Image의 이름
OS 타입	공유 Image의 OS 타입
Owner Account ID	공유 Image의 Owner Account ID
생성 일시	공유 Image의 생성 일시
승인	해당 공유 Image를 승인 처리
거부	해당 공유 Image를 거부 처리

표. Image 공유 요청 목록 항목

알림 내용을 확인한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. Image 목록에서 공유받은 Image를 확인할 수 있습니다.

Image 삭제하기

사용하지 않는 Image를 삭제할 수 있습니다. 단, Image를 삭제하면 복구할 수 없으므로 Image 삭제 시에는 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 삭제 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 삭제 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Image를 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 삭제할 자원을 선택하고, 삭제 버튼을 클릭하세요.
- Image 목록 페이지에서 다수의 Image 체크 박스를 선택하고, 자원 목록 상단의 삭제 버튼을 클릭하세요.
삭제가 완료되면 Image 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

1.2.2 - Keypair

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Virtual Server 서비스 내 Keypair의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Keypair 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Virtual Server 서비스를 사용하면서 Keypair 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Keypair 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.
Keypair 목록 페이지에서 Keypair 생성 버튼을 클릭하세요. Keypair 생성 페이지로 이동합니다.
- 서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  Keypair명 필수 생성할 Keypair의 이름
  영문, 숫자, 공백과 특수문자(-, _)를 사용하여 255자 이내로 입력
  Keypair 유형 필수 ssh
  표. Keypair 서비스 정보 입력 항목
- 추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  태그 선택 태그 추가
  자원 당 최대 50개까지 추가 가능
  태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택
  표. Keypair 추가 정보 입력 항목
  주의
  - 생성 완료 후 최초 1회에 한해서 Key를 다운로드할 수 있습니다. 재발급이 불가능하므로, 다운로드 되었는지 확인하세요.
  - 다운로드 받은 Private Key는 안전한 곳에 저장하세요.
입력 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Keypair 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Keypair명	필수	생성할 Keypair의 이름 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 255자 이내로 입력
Keypair 유형	필수	ssh

구분	필수 여부	상세 설명
태그	선택	태그 추가 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

Keypair 상세 정보 확인하기

Keypair 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Keypair 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Keypair 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.
Keypair 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Keypair 상세 페이지로 이동합니다.
- Keypair 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

상세 정보

Keypair 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Keypair 에서는 Keypair SRN을 의미
자원명	Keypair 이름
자원 ID	Keypair의 고유 자원 ID
생성자	Keypair를 생성한 사용자
생성 일시	Keypair를 생성한 일시
수정자	Keypair 정보를 수정한 사용자
수정 일시	Keypair정보를 수정한 일시
Keypair명	Keypair 이름
Fingerprint	Key를 식별하기 위한 고유한 값
사용자 ID	Keypair 생성한 사용자 ID
공개 키	공개 키 정보

표. Keypair 상세 정보 탭 항목

구분	상세 설명
태그 목록	태그 목록 태그의 Key, Value 정보 확인 가능 태그는 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 입력 시 기존에 생성된 Key와 Value 목록을 검색하여 선택

작업 이력

Keypair 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Keypair 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Keypair 자원 관리하기

Keypair의 제어 및 관리 기능을 설명합니다.

공개 키 가져오기

공개 키 가져오기를 하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.

Keypair 목록 페이지에서 상단의 더보기 버튼을 클릭하여 공개 키 가져오기 버튼을 클릭하세요. 공개 키 가져오기 페이지로 이동합니다.

필수 정보 입력 영역에 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Keypair명	필수	생성할 Keypair 이름
Keypair 유형	필수	ssh
공개 키	필수	공개 키 입력 파일 불러오기: 파일 첨부 버튼을 선택하여 공개 키 파일을 첨부 첨부 파일은 다음의 확장자 파일(.pem)만 가능 공개 키 입력: 복사한 공개 키 값을 붙여넣기 Keypair 상세 페이지에서 공개 키 값을 복사 가능

구분

필수 여부

상세 설명

Keypair명

필수

생성할 Keypair 이름

Keypair 유형

필수

ssh

공개 키

필수

공개 키 입력

파일 불러오기: 파일 첨부 버튼을 선택하여 공개 키 파일을 첨부
- 첨부 파일은 다음의 확장자 파일(.pem)만 가능

공개 키 입력: 복사한 공개 키 값을 붙여넣기
- Keypair 상세 페이지에서 공개 키 값을 복사 가능

표. 공개 키 가져오기 필수 입력 항목

입력한 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Keypair 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

Keypair 삭제하기

사용하지 않는 Keypair를 삭제할 수 있습니다. 단, Keypair를 삭제하면 복구할 수 없으므로 사전에 충분한 영향도 검토 후 삭제를 진행하시기 바랍니다.

주의

서비스 삭제 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Keypair를 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.
Keypair 목록 페이지에서 삭제할 자원을 선택하고, 삭제 버튼을 클릭하세요.

Keypair 목록 페이지에서 다수의 Keypair 체크 박스를 선택하고, 자원 목록 상단의 삭제 버튼을 클릭하세요.

삭제가 완료되면 Keypair 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

1.2.3 - Server Group

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Virtual Server 서비스 내 Server Group의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Server Group 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Virtual Server 서비스를 사용하면서 Server Group 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Server Group 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Server Group 페이지에서 Server Group 메뉴를 클릭하세요. Server Group 목록 페이지로 이동합니다.

Server Group 목록 페이지에서 Server Group 생성 버튼을 클릭하세요. Server Group 생성 페이지로 이동합니다.

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분

구분	필수 여부	상세 설명
Server Group 명	필수	생성할 Server Group의 이름 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 255자 이내로 입력
정책	필수	동일 Server Group 에 소속된 Virtual Server를 Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 설정 Anti-Affinity(분산배치) 및 Affinity(근접배치) 정책은 동일 Server Group에 소속된 Virtual Server를 선택한 정책에 기반하여 Best Effort 방식으로 배치되나, 절대적으로 보장되지는 않음. Anti-Affinity(분산배치): 하나의 Server Group에 속한 서버들을 가급적 다른 랙 및 호스트에 배치시키는 정책 Affinity(근접배치): 하나의 Server Group에 속한 서버들을 가급적 같은 랙 및 호스트 내에 근접하게 배치시키는 정책 Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치): 하나의 Server Group에 속한 Virtual Server와 해당 서버에 연결된 Block Storage를 서로 다른 분산 단위(Partition)에 배치시키는 정책 Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 정책은 각 Virtual Server와 해당 서버에 속한 Block Storage가 어느 Partition에 속해 있는지 명확히 확인할 수 있도록 Partition 번호를 함께 표시합니다. Partition 번호는 해당 Server Group에 설정된 Partition Size(최대 3)를 기준으로 부여됩니다.

필수 여부

상세 설명

Server Group 명

필수

생성할 Server Group의 이름

영문, 숫자, 공백과 특수문자(-, _)를 사용하여 255자 이내로 입력

정책

필수

동일 Server Group 에 소속된 Virtual Server를 Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 설정

Anti-Affinity(분산배치) 및 Affinity(근접배치) 정책은 동일 Server Group에 소속된 Virtual Server를 선택한 정책에 기반하여 Best Effort 방식으로 배치되나, 절대적으로 보장되지는 않음.

Anti-Affinity(분산배치): 하나의 Server Group에 속한 서버들을 가급적 다른 랙 및 호스트에 배치시키는 정책

Affinity(근접배치): 하나의 Server Group에 속한 서버들을 가급적 같은 랙 및 호스트 내에 근접하게 배치시키는 정책

Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치): 하나의 Server Group에 속한 Virtual Server와 해당 서버에 연결된 Block Storage를 서로 다른 분산 단위(Partition)에 배치시키는 정책
- Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 정책은 각 Virtual Server와 해당 서버에 속한 Block Storage가 어느 Partition에 속해 있는지 명확히 확인할 수 있도록 Partition 번호를 함께 표시합니다.
- Partition 번호는 해당 Server Group에 설정된 Partition Size(최대 3)를 기준으로 부여됩니다.

표. Server Group 서비스 정보 입력 항목

추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.
구분
필수 여부
상세 설명
태그 선택 태그 추가
자원 당 최대 50개까지 추가 가능
태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택
표. Server Group 추가 정보 입력 항목

입력 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Server Group 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
태그	선택	태그 추가 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

Server Group 상세 정보 확인하기

Server Group 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Server Group 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Server Group 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Server Group 메뉴를 클릭하세요. Server Group 목록 페이지로 이동합니다.
Server Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Server Group 상세 페이지로 이동합니다.
- Server Group 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

상세 정보

Server Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Server Group 에서는 Server Group SRN을 의미
자원명	Server Group 이름
자원 ID	Server Group의 고유 자원 ID
생성자	Server Group을 생성한 사용자
생성 일시	Server Group을 생성한 일시
Server Group명	Server Group 이름
정책	Anti-Affinity(분산배치), Affinity(근접배치), Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치)
Server Group 멤버	Server Group에 속한 Virtual Server 목록 최초 Virtual Server 생성한 이후에는 멤버를 수정할 수 없음 Anti-Affinity(분산배치)와 Affinity(근접배치) 정책은 Virtual Server 간의 상대적인 배치 관계만을 정의하는 정책으로 SCP Console에서는 정책에 속한 Virtual Server 목록만 제공합니다. Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산배치) 정책은 Virtual Server와 해당 서버에 속한 Block Storage가 어느 Partition에 속해 있는지 명확히 확인할 수 있도록 Partition 번호를 함께 표시합니다. Partition 번호는 해당 Server Group에 설정된 Partition Size(최대 3)를 기준으로 부여됩니다.

표. Server Group 상세 정보 탭 항목

구분	상세 설명
태그 목록	태그 목록 태그의 Key, Value 정보 확인 가능 태그는 자원 당 최대 50개까지 추가 가능 태그 입력 시 기존에 생성된 Key와 Value 목록을 검색하여 선택

작업 이력

Server Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Server Group 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Server Group 삭제하기

사용하지 않는 Server Group을 삭제할 수 있습니다. 단, Server Group을 삭제하면 복구할 수 없으므로 사전에 충분한 영향도 검토 후 삭제를 진행하시기 바랍니다.

주의

서비스 삭제 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Server Group을 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Server Group 메뉴를 클릭하세요. Server Group 목록 페이지로 이동합니다.
Server Group 목록 페이지에서 삭제할 자원을 선택하고, 삭제 버튼을 클릭하세요.
- Server Group 목록 페이지에서 다수의 Server Group 체크 박스를 선택하고, 자원 목록 상단의 삭제 버튼을 클릭하세요.
삭제가 완료되면 Server Group 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

1.2.4 - IP 변경하기

Virtual Server의 IP를 변경하고 Virtual Server의 네트워크 포트를 추가하여 IP 설정할 수 있습니다.

IP 변경하기

Virtual Server의 IP를 변경할 수 있습니다.

주의

IP 변경을 진행하면 더 이상 해당 IP로 통신할 수 없으며, 진행 중에는 IP 변경을 취소할 수 없습니다.
변경된 IP를 적용하기 위해 서버가 재부팅 됩니다.
Load Balancer 서비스 중인 서버일 경우, LB 서버 그룹에서 기존 IP를 삭제하고 변경된 IP를 LB 서버 그룹의 멤버로 직접 추가해야 합니다.
Public NAT/Private NAT를 사용 중인 서버는 IP 변경 후, Public NAT/Private NAT의 사용을 해제하고 다시 설정해야 합니다.
- Public NAT/Private NAT를 사용 중인 경우에는 먼저 Public NAT/Private NAT의 사용을 해제하고 IP 변경을 완료한 후, 다시 설정하세요.
- Public NAT/Private NAT의 사용 여부는 Virtual Server 상세 페이지에서 Public NAT IP/Private NAT IP의 수정 버튼을 클릭하여 변경할 수 있습니다.

IP를 변경하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 IP를 변경할 자원을 클릭하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 IP를 변경할 IP 항목의 수정 버튼을 클릭하세요. IP 수정 팝업창이 열립니다.
IP 수정 팝업창에서 Subnet을 선택한 후, 변경할 IP를 설정하세요.
- 입력: 변경할 IP를 직접 입력합니다.
- 자동 생성: IP를 자동으로 생성하여 적용합니다.
설정이 완료되면 확인 버튼을 클릭하세요.
IP 수정을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.

네트워크 포트 추가 후 서버에서 IP 설정하기

Ubuntu Linux로 Virtual Server를 생성한 경우 Samsung Cloud Platform에서 네트워크 포트 추가 후 서버에서 IP 설정이 추가로 필요합니다.

Virtual Server의 OS의 root 사용자로 ip 명령어를 사용하여 할당된 네트워크 인터페이스명을 확인하세요.
배경색 변경
ip a
ip a
코드블록. ip 명령어 - 네트워크 인터페이스 확인 명령어
- 추가된 인터페이스가 있는 경우 다음과 같은 결과가 표시됩니다.
배경색 변경
[root@scp-test-vm-01 ~] # ip a 3: ens7: <BROADCAST,MULTICAST> mtu 9000 qdisc noop state DOWN group default qlen 1000 link/ether fa:16:3e:98:b6:64 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff altname enp0s7
[root@scp-test-vm-01 ~] # ip a 3: ens7: <BROADCAST,MULTICAST> mtu 9000 qdisc noop state DOWN group default qlen 1000 link/ether fa:16:3e:98:b6:64 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff altname enp0s7
코드블록. ip 명령어 - 네트워크 인터페이스 확인 결과
텍스트 편집기(예시:vim)을 사용하여 /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 파일을 불러오세요.

/etc/netplan/50-cloud-init.yaml 파일에 아래 내용을 추가하고 저장하세요.

배경색 변경

network:
  version: 2
  ethernets:
    ens7:
      match:
        macaddress: "fa:16:3e:98:b6:64"
      dhcp4: true
      set-name: "ens7"
      mtu: 9000

network:
  version: 2
  ethernets:
    ens7:
      match:
        macaddress: "fa:16:3e:98:b6:64"
      dhcp4: true
      set-name: "ens7"
      mtu: 9000

코드블록. YAML 파일 편집

참고

netplan 구성을 하는 YAML 파일은 들여쓰기가 중요합니다. YAML 파일 수정 시, 기존 설정된 내용을 참고하여 유의해주세요.

netplan 명령어를 사용하여 추가된 네트워크 DEVICE에 IP를 설정하세요.
배경색 변경
netplan --debug apply
netplan --debug apply
코드블록. netplan 적용

ip 명령어를 사용하여 정상적으로 IP가 설정되었는지 확인하세요.

배경색 변경

[root@scp-test-vm-01 ~] # ip a
3: ens7: <BROADCAST,MULTICAST> mtu 9000 qdisc noop state DOWN group default qlen 1000
    link/ether fa:16:3e:98:b6:64 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    altname enp0s7
    inet 10.10.10.10/24 metric 100 brd 10.10.10.255 scope global dynamic ens7
       valid_lft 43197sec preferred_lft 43197sec
    inet6 fe80::f816:3eff:fe0a:96bf/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever

[root@scp-test-vm-01 ~] # ip a
3: ens7: <BROADCAST,MULTICAST> mtu 9000 qdisc noop state DOWN group default qlen 1000
    link/ether fa:16:3e:98:b6:64 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    altname enp0s7
    inet 10.10.10.10/24 metric 100 brd 10.10.10.255 scope global dynamic ens7
       valid_lft 43197sec preferred_lft 43197sec
    inet6 fe80::f816:3eff:fe0a:96bf/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever

코드블록. IP 설정 확인

1.2.5 - Linux NTP 설정하기

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Rocky Linux, Oracle Linux로 Virtual Server를 생성한 경우 시간 동기화(NTP:Network Time Protocol)를 위해 추가적인 설정이 필요합니다. 그 외 OS 표준 Linux Image(RHEL, Alma Linux, Ubuntu) 는 NTP 설정이 되어 있어 추가 설정 불필요합니다.

NTP Daemon 설치하기

chrony daemon을 설치하여 NTP를 설정할 수 있습니다. chrony daemon을 설치하려면 다음 절차를 따르세요.

참고

chrony에 대한 자세한 내용은 chronyc 페이지를 참고하세요.

Virtual Server의 OS의 root 사용자로 dnf 명령어를 사용하여 chrony 패키지가 설치되었는지 확인합니다.

배경색 변경

dnf list chrony

dnf list chrony

코드블록. dnf 명령어 - chrony 패키지 설치 확인 명령어

chrony 패키지가 설치되어 있는 경우 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

배경색 변경

[root@scp-test-vm-01 ~] # dnf list chrony
Last metadata expiration check: 1:47:29 ago on Wed 19 Feb 2025 05:55:57 PM KST.
Installed Packages
chrony.x86_64                              3.5-1.0.1.el8                                              @anaconda

[root@scp-test-vm-01 ~] # dnf list chrony
Last metadata expiration check: 1:47:29 ago on Wed 19 Feb 2025 05:55:57 PM KST.
Installed Packages
chrony.x86_64                              3.5-1.0.1.el8                                              @anaconda

코드블록. dnf 명령어 - chrony 패키지 설치 확인 결과

chrony 패키지가 설치되지 않은 경우 dnf 명령어를 사용하여 chrony 패키지를 설치합니다.
배경색 변경
dnf install chrony -y
dnf install chrony -y
코드블록. dnf 명령 - chrony 패키지 설치 확인 명령어

NTP Daemon 설정하기

참고

chrony에 대한 자세한 내용은 chronyc 페이지를 참고하세요.

chrony daemon을 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

텍스트 편집기(예시: vim)를 사용하여 /etc/chrony.conf 파일을 불러오세요.
/etc/chrony.conf 파일에 아래 내용을 추가하고 저장하세요.
배경색 변경
server 198.19.0.54 iburst
server 198.19.0.54 iburst
코드블록. /etc/chrony.conf 편집
systemctl 명령어를 사용하여 chrony daemon을 자동으로 시작하도록 설정하세요.
배경색 변경
systemctl enable chronyd
systemctl enable chronyd
코드블록. systemctl 명령어 - chrony daemon 자동 시작 설정
systemctl 명령어를 사용하여 chrony daemon을 재시작하세요.
배경색 변경
systemctl restart chronyd
systemctl restart chronyd
코드블록. systemctl 명령어 - chrony daemon 재시작

chronyc sources명령어를 “v” 옵션(상세 정보 표시)과 함께 실행하여 설정한 NTP 서버의 IP 주소를 확인하고 동기화가 진행 중인지 확인하세요.

배경색 변경

chronyc sources -v

chronyc sources -v

코드블록. chronyc sources 명령어 - NTP 동기화 확인

chronyc sources 명령어를 실행할 경우, 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

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[root@scp-test-vm-01 ~] # chronyc sources -v

210 Number of sources = 1



  .-- Source mode   '^' = server,   '=' = peer,   '#' = local clock.

 / .- Source state     '*' = current synced,   '+' = combined ,   '-' = not combined,

| /    '?' = unreachable,   'x' = time may be in error,   '~' = time too variable.

||                                                                                   .- xxxx [ yyyy ] +/- zzzz

||                      Reachability register (octal) -.                        |  xxxx = adjusted offset,

||                      Log2(Polling interval) --.          |                    |  yyyy = measured offset,

||                                                     ＼        |                   |  zzzz = estimated error.

||                                                        |       |                   ＼

MS Name/IP address                  Stratum   Poll   Reach   LastRx   Last    sample               

=========================================================================

^* 198.19.0.54                                 2      6     377      52      -129us[  -128us] +/-     14ms

[root@scp-test-vm-01 ~] # chronyc sources -v

210 Number of sources = 1



  .-- Source mode   '^' = server,   '=' = peer,   '#' = local clock.

 / .- Source state     '*' = current synced,   '+' = combined ,   '-' = not combined,

| /    '?' = unreachable,   'x' = time may be in error,   '~' = time too variable.

||                                                                                   .- xxxx [ yyyy ] +/- zzzz

||                      Reachability register (octal) -.                        |  xxxx = adjusted offset,

||                      Log2(Polling interval) --.          |                    |  yyyy = measured offset,

||                                                     ＼        |                   |  zzzz = estimated error.

||                                                        |       |                   ＼

MS Name/IP address                  Stratum   Poll   Reach   LastRx   Last    sample               

=========================================================================

^* 198.19.0.54                                 2      6     377      52      -129us[  -128us] +/-     14ms

코드블록. chronyc sources 명령어 - NTP 동기화 확인

chronyc tracking 명령어를 실행하여 동기화 지표를 확인하세요.

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[root@scp-test-vm-01 ~] # chronyc tracking
Reference ID        : A9FEA9FE (198.19.0.54)
Stratum              : 3
Ref time  (UTC)     : Wed  Feb  19  18:48:41  2025
System time         : 0.000000039 seconds fast of NTP time
Last offset            : -0.000084246 seconds
RMS offset           : 0.000084246 seconds
Frequency            : 21.667 ppm slow
Residual freq        : +4.723 ppm
Skew                  : 0.410 ppm
Root delay           : 0.000564836 seconds
Root dispersion     : 0.027399288 seconds
Update interval      : 2.0 seconds
Leap status           : Normal

[root@scp-test-vm-01 ~] # chronyc tracking
Reference ID        : A9FEA9FE (198.19.0.54)
Stratum              : 3
Ref time  (UTC)     : Wed  Feb  19  18:48:41  2025
System time         : 0.000000039 seconds fast of NTP time
Last offset            : -0.000084246 seconds
RMS offset           : 0.000084246 seconds
Frequency            : 21.667 ppm slow
Residual freq        : +4.723 ppm
Skew                  : 0.410 ppm
Root delay           : 0.000564836 seconds
Root dispersion     : 0.027399288 seconds
Update interval      : 2.0 seconds
Leap status           : Normal

코드블록. chronyc tracking 명령어 - NTP 동기화 지표

1.2.6 - RHEL Repo 및 WKMS 설정하기

안내

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 2025년 8월 이전 RHEL 및 Windows Server를 생성한 경우 RHEL Repository 및 WKMS(Windows Key Management Service) 설정 수정이 필요합니다.
SCP RHEL Repository는 외부 접속이 제한되는 VPC Private Subnet 등 사용자 환경을 지원하기 위해 SCP에서 제공하는 리포지토리입니다.
SCP RHEL Repository는 내부 스케줄에 따라 각 Region Local Repository와 동기화되므로, 최신 패치를 빠르게 적용하려면 외부 Public Mirror 사이트로 변경하는 것을 권장합니다.

RHEL Repository 설정 가이드

Samsung Cloud Platform에서는 RHEL을 사용 시 SCP에서 제공하는 RHEL Repository를 활용하여 공식 RHEL Repository와 동일한 Package를 설치 및 Download 할 수 있습니다.
SCP에서는 기본적으로 해당 Major 버전의 가장 최신 버전 Repository를 제공합니다. RHEL Repository 설정을 하려면 다음 절차를 따르세요.

Virtual Server의 OS의 root 사용자로 cat 명령어를 사용하여 /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo 또는 /etc/yum.repos.d/scp.rhel9.repo 설정을 확인하세요.

배경색 변경

cat /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

cat /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

코드블록. repo 설정 확인(RHEL8)

배경색 변경

cat /etc/yum.repos.d/scp.rhel9.repo

cat /etc/yum.repos.d/scp.rhel9.repo

코드블록. repo 설정 확인(RHEL9)

설정 파일 확인 시 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

배경색 변경

[rhel-8-baseos]
name=rhel-8-baseos
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos
[rhel-8-baseos-debug]
name=rhel-8-baseos-debug
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos-debug
[rhel-8-appstream]
name=rhel-8-appstream
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/appstream

[rhel-8-baseos]
name=rhel-8-baseos
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos
[rhel-8-baseos-debug]
name=rhel-8-baseos-debug
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos-debug
[rhel-8-appstream]
name=rhel-8-appstream
gpgcheck=0
enabled=1
baseurl=http://scp-rhel8-ip/rhel/8/appstream

코드블록. repo 설정 확인(RHEL8)

배경색 변경

[rhel-9-for-x86_64-baseos-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-baseos-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/baseos
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-appstream-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-appstream-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/appstream
gpgcheck=0
enabled=1
[codeready-builder-for-rhel-9-x86_64-rpms]
name=codeready-builder-for-rhel-9-x86_64-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/codeready-builder
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-highavailability-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-highavailability-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/ha
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-supplementary-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-supplementary-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/supplementary
gpgcheck=0
enabled=1

[rhel-9-for-x86_64-baseos-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-baseos-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/baseos
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-appstream-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-appstream-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/appstream
gpgcheck=0
enabled=1
[codeready-builder-for-rhel-9-x86_64-rpms]
name=codeready-builder-for-rhel-9-x86_64-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/codeready-builder
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-highavailability-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-highavailability-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/ha
gpgcheck=0
enabled=1
[rhel-9-for-x86_64-supplementary-rpms]
name=rhel-9-for-x86_64-supplementary-rpms
baseurl=http://scp-rhel9-ip/rhel/$releasever/x86_64/supplementary
gpgcheck=0
enabled=1

코드블록. repo 설정 확인(RHEL9)

텍스트 편집기(예시: vim)를 사용하여 /etc/hosts 파일을 불러오세요.
/etc/hosts 파일에 아래 내용으로 수정하고 저장하세요.
배경색 변경
198.19.2.13 scp-rhel8-ip scp-rhel9-ip scp-rhel-ip
198.19.2.13 scp-rhel8-ip scp-rhel9-ip scp-rhel-ip
코드블록. /etc/hosts 파일 설정 변경

yum 명령어를 사용하여 서버에 설정된 RHEL Repository 연결을 확인하세요.

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yum repolist –v

yum repolist –v

코드블록. repository 연결 설정 확인

RHEL Repository가 성공적으로 연결 되었을 경우 Repository list를 확인할 수 있습니다.

배경색 변경

Repo-id            : rhel-8-appstream
Repo-name          : rhel-8-appstream
Repo-revision      : 1718903734
Repo-updated       : Fri 21 Jun 2024 02:15:34 AM KST
Repo-pkgs          : 38,260
Repo-available-pkgs: 25,799
Repo-size          : 122 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/appstream
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

Repo-id            : rhel-8-baseos
Repo-name          : rhel-8-baseos
Repo-revision      : 1718029433
Repo-updated       : Mon 10 Jun 2024 11:23:52 PM KST
Repo-pkgs          : 17,487
Repo-available-pkgs: 17,487
Repo-size          : 32 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

Repo-id            : rhel-8-baseos-debug
Repo-name          : rhel-8-baseos-debug
Repo-revision      : 1717662461
Repo-updated       : Thu 06 Jun 2024 05:27:41 PM KST
Repo-pkgs          : 17,078
Repo-available-pkgs: 17,078
Repo-size          : 100 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos-debug
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

Repo-id            : rhel-8-appstream
Repo-name          : rhel-8-appstream
Repo-revision      : 1718903734
Repo-updated       : Fri 21 Jun 2024 02:15:34 AM KST
Repo-pkgs          : 38,260
Repo-available-pkgs: 25,799
Repo-size          : 122 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/appstream
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

Repo-id            : rhel-8-baseos
Repo-name          : rhel-8-baseos
Repo-revision      : 1718029433
Repo-updated       : Mon 10 Jun 2024 11:23:52 PM KST
Repo-pkgs          : 17,487
Repo-available-pkgs: 17,487
Repo-size          : 32 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

Repo-id            : rhel-8-baseos-debug
Repo-name          : rhel-8-baseos-debug
Repo-revision      : 1717662461
Repo-updated       : Thu 06 Jun 2024 05:27:41 PM KST
Repo-pkgs          : 17,078
Repo-available-pkgs: 17,078
Repo-size          : 100 G
Repo-baseurl       : http://scp-rhel8-ip/rhel/8/baseos-debug
Repo-expire        : 172,800 second(s) (last: Thu 08 Aug 2024 07:27:57 AM KST)
Repo-filename      : /etc/yum.repos.d/scp.rhel8.repo

코드블록. Repository list 확인

Windows Key Management Service 설정 가이드

Samsung Cloud Platform에서는 Windows Server를 사용할 경우 SCP 에서 제공하는 Key Management Service를 활용하여 정품 인증할 수 있습니다. 다음 절차를 따르세요.

Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, Windows PowerShell(관리자) 혹은 Windows 실행 메뉴에서 cmd를 실행해주세요.
Windows PowerShell(관리자) 혹은 cmd에서 아래 명령어를 수행하여 KMS Server를 등록해주세요.
배경색 변경
slmgr /skms 198.19.2.23:1688
slmgr /skms 198.19.2.23:1688
코드블록. WKMS 설정
KMS Server 등록 명령어를 수행한 후, 성공적으로 등록되었다는 알림 팝업을 확인한 후 OK를 클릭하세요.
그림. WKMS 설정 확인
Windows PowerShell(관리자) 혹은 cmd에서 아래 명령어를 수행하여 정품 인증을 수행해주세요.
배경색 변경
slmgr /ato
slmgr /ato
코드블록. Windows Server 정품인증 설정
정품 인증이 성공적으로 수행되었다는 알림 팝업을 확인한 후, OK를 클릭하세요.
그림. Windows Server 정품 인증 수행 확인
Windows PowerShell(관리자) 혹은 cmd에서 아래 명령어를 수행하여 정품 인증이 되었는지 확인해주세요.
배경색 변경
slmgr /dlv
slmgr /dlv
코드블록. Windows Server 정품 인증 확인
정품 인증이 성공적으로 수행되었다는 알림 팝업을 확인한 후, OK를 클릭하세요.
그림. Windows Server 정품 인증 확인

1.2.7 - ServiceWatch Agent 설치하기

사용자는 Virtual Server에 ServiceWatch Agent를 설치하여 사용자 정의 지표와 로그를 수집할 수 있습니다.

참고

ServiceWatch Agent를 통한 사용자 정의 지표/로그 수집은 현재 Samsung Cloud Platform For Enterprise에서만 사용 가능합니다. 이외 오퍼링에서도 향후 제공 예정입니다.

주의

ServiceWatch Agent를 통한 지표 수집은 사용자 정의 지표로 구분되어 각 서비스로부터 기본으로 수집되는 지표와는 달리 요금이 부과되므로, 불필요한 메트릭 수집 설정은 제거하거나 비활성화하기를 권장합니다.

ServiceWatch Agent

Virtual Server에 ServiceWatch의 사용자 정의 지표 및 로그 수집을 위해 설치해야 하는 Agent는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 입니다.

구분	상세 설명
Prometheus Exporter	특정 애플리케이션이나 서비스의 메트릭을 Prometheus가 스크랩(scrape)할 수 있는 형식으로 제공 OS에 따라 Linux 서버를 위한 Node Exporter와 Windows 서버를 위한 Windows Exporter를 사용할 수 있음 해당 가이드에서는 Node Exporter와 Windows Exporter를 사용하는 방법을 안내 GPU 지표를 위한 DCGM(NVIDIA Data Center GPU Manager) Exporter를 사용할 수 있음. DCGM Exporter를 사용하는 방법은 GPU Server > ServiceWatch Agent 참고
Open Telemetry Collector	분산 시스템의 메트릭, 로그와 같은 텔레메트리 데이터를 수집하고, 처리(필터링, 샘플링 등)한 후, 여러 백엔드(예: Prometheus, Jaeger, Elasticsearch 등)로 내보내는 중앙 집중식 수집기 역할 ServiceWatch Gateway로 데이터를 내보내어 ServiceWatch에서 지표 및 로그 데이터를 수집할 수 있도록 함. ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector 사용하는 방법은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고

구분

상세 설명

Prometheus Exporter

특정 애플리케이션이나 서비스의 메트릭을 Prometheus가 스크랩(scrape)할 수 있는 형식으로 제공

OS에 따라 Linux 서버를 위한 Node Exporter와 Windows 서버를 위한 Windows Exporter를 사용할 수 있음
- 해당 가이드에서는 Node Exporter와 Windows Exporter를 사용하는 방법을 안내

GPU 지표를 위한 DCGM(NVIDIA Data Center GPU Manager) Exporter를 사용할 수 있음.
- DCGM Exporter를 사용하는 방법은 GPU Server > ServiceWatch Agent 참고

Open Telemetry Collector

분산 시스템의 메트릭, 로그와 같은 텔레메트리 데이터를 수집하고, 처리(필터링, 샘플링 등)한 후, 여러 백엔드(예: Prometheus, Jaeger, Elasticsearch 등)로 내보내는 중앙 집중식 수집기 역할

ServiceWatch Gateway로 데이터를 내보내어 ServiceWatch에서 지표 및 로그 데이터를 수집할 수 있도록 함.

ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector 사용하는 방법은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고

표. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 설명

Virtual Server를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for Linux)

Linux 서버에서 사용하기 위해 Prometheus Exporter를 아래의 순서에 따라 설치합니다.

Node Exporter 설치

아래의 순서에 따라 Node Exporter를 설치합니다.

Node Exporter User 생성

Node Exporter 프로세스를 안전하게 격리하기 위한 전용 사용자를 생성합니다.

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sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exporter

sudo useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exporter

코드블록. Node Exporter User 생성 명령어

Node Exporter 설정

Node Exporter 설치를 위해 다운로드합니다. 해당 가이드에서는 아래 버전으로 안내합니다.
- 다운로드 경로: /tmp
- 설치 버전: 1.7.0
  배경색 변경
  cd /tmp wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz
  cd /tmp wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.7.0/node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz
  코드블록. Node Exporter 다운로드 명령어

참고

최신 버전 Node Exporter는 Node Exporter > Releases > Lastest에서 확인할 수 있고, 특정 버전의 Node Exporter는 Node Exporter > Releases 에서 확인할 수 있습니다.

다운로드 받은 Node Exporter 설치하고 실행 파일에 권한을 부여합니다.

배경색 변경

cd /tmp
sudo tar -xvf node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin --strip-components=1 node_exporter-1.7.0.linux-amd64/node_exporter

cd /tmp
sudo tar -xvf node_exporter-1.7.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin --strip-components=1 node_exporter-1.7.0.linux-amd64/node_exporter

코드블록. Node Exporter 설치 명령어

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sudo chown node_exporter:node_exporter /usr/local/bin/node_exporter

sudo chown node_exporter:node_exporter /usr/local/bin/node_exporter

코드블록. Node Exporter 권한 설정 명령어

서비스 파일 생성 Node Exporter를 메모리 메트릭(meminfo) 또는 블록 스토리지 메트릭(filesystem) 수집하도록 설정합니다.

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sudo vi /etc/systemd/system/node_exporter.service

sudo vi /etc/systemd/system/node_exporter.service

코드블록. Node Exporter 서비스 파일 열기 명령어

배경색 변경

[Unit]
Description=Prometheus Node Exporter (meminfo only)
Wants=network-online.target
After=network-online.target
 
[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \
  --collector.disable-defaults \    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.meminfo \             # 메모리 메트릭 활성화
  --collector.filesystem            # Block Storage 파일 시스템 메트릭 활성화
 
Restart=on-failure
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

[Unit]
Description=Prometheus Node Exporter (meminfo only)
Wants=network-online.target
After=network-online.target
 
[Service]
User=node_exporter
Group=node_exporter
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \
  --collector.disable-defaults \    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.meminfo \             # 메모리 메트릭 활성화
  --collector.filesystem            # Block Storage 파일 시스템 메트릭 활성화
 
Restart=on-failure
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

코드블록. Node Exporter 서비스 파일 열기 결과

참고

collector는 플래그를 사용하여 활성화/비활성화 설정할 수 있습니다.
- –collector.{name}: 특정 메트릭을 활성화할 때 사용합니다.
- –no-collector.{name}: 특정 메트릭을 비활성화할 수 있습니다.
- 기본적으로 제공하는 메트릭을 모두 비활성화하고 특정 수집기만 활성화하려면 –collector.disable-defaults –collector.{name} … 와 같이 사용할 수 있습니다.
아래는 주요 collector 설명입니다.

Collector 설명 라벨

meminfo 메모리 통계 제공 -

filesystem

사용된 디스크 공간과 같은 파일 시스템 통계 제공

Collector	설명	라벨
meminfo	메모리 통계 제공	-
filesystem	사용된 디스크 공간과 같은 파일 시스템 통계 제공	`device`: 파일시스템이 위치한 물리적 또는 가상 장치 경로 예시: `/dev/sda1` `fstype`: 파일시스템의 형식 예시: `ext4`, `xfs`, `nfs`, `tmpfs` `mountpoint`: 해당 파일시스템이 호스트 OS상에 마운트된 경로. 가장 직관적으로 디스크를 구분하는 기준 예시: `/`, `/var/lib/docker`, `/mnt/data`

device: 파일시스템이 위치한 물리적 또는 가상 장치 경로
- 예시: /dev/sda1

fstype: 파일시스템의 형식
- 예시: ext4, xfs, nfs, tmpfs

mountpoint: 해당 파일시스템이 호스트 OS상에 마운트된 경로. 가장 직관적으로 디스크를 구분하는 기준
- 예시: /, /var/lib/docker, /mnt/data

표. Node Exporter 주요 Collector 설명

Node Exporter 지표에서 Node Exporter에서 제공하는 주요 지표와 Node Exporter Collector 설정 방법을 확인할 수 있습니다.

참고

수집 가능한 메트릭과 설정 방법에 대한 자세한 내용은 Node Exporter > Collector에서 확인할 수 있습니다.
사용하는 Node Exporter의 버전에 따라 제공 가능한 메트릭이 상이할 수 있습니다. Node Exporter을 참고하세요.

주의

ServiceWatch Agent를 통한 지표 수집은 사용자 정의 지표로 구분되어 기본으로 수집되는 지표와는 달리 요금이 부과되므로, 불필요한 메트릭 수집은 제거하거나 비활성화해야 과도한 요금이 부과되지 않습니다.

서비스 활성화 및 시작 Node Exporter 서비스를 등록하고 등록된 서비스와 설정한 메트릭을 확인합니다.
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sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable --now node_exporter
sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable --now node_exporter
코드블록. Node Exporter 서비스 활성화 및 시작 명령어
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sudo systemctl status node_exporter
sudo systemctl status node_exporter
코드블록. Node Exporter 서비스 확인 명령어
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curl http://localhost:9100/metrics | grep node_memory
curl http://localhost:9100/metrics | grep node_memory
코드블록. Node Exporter 메트릭 정보 확인 명령어

안내

Node Exporter 설정을 완료하였다면, ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector를 설치하여 SerivceWatch Agent 설정을 완료하셔야 합니다.
자세한 내용은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고하세요.

Virtual Server를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for Windows)

Windows 서버에서 Prometheus Exporter를 사용하기 위해 아래의 순서에 따라 설치합니다.

Windows Exporter 설치

아래의 순서에 따라 Windows Exporter를 설치합니다.

Windows Exporter 설정

Windows Exporter 설정

Windows Exporter 설치를 위해 설치 파일을 다운로드합니다.

다운로드 경로: C:\Temp

테스트 버전: 0.31.3

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$ mkdir /Temp
$ Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases/download/v0.31.3/windows_exporter-0.31.3-amd64.exe" -OutFile "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe"

$ mkdir /Temp
$ Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases/download/v0.31.3/windows_exporter-0.31.3-amd64.exe" -OutFile "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe"

코드블록. Windows Exporter 다운로드

참고

Windows Exporter 버전 및 설치 파일은 Windows Exporter > Releases 에서 확인할 수 있습니다.

Windows Exporter 실행 테스트
Windows Exporter는 기본적으로 모든 컬렉터를 활성화하지만, 원하는 메트릭만 수집하려면 다음 컬렉터를 활성화해야 합니다. 다음은 사용자가 지정한 컬렉터를 활성화하는 예제입니다.
- 메모리 메트릭: memory
- 블록 스토리지 메트릭: local_disk
- Host name: os
  배경색 변경
  $ cd C:\Temp $ .\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --collectors.enabled memory,logical_disk,os
  $ cd C:\Temp $ .\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --collectors.enabled memory,logical_disk,os
  코드블록. Windows Exporter 실행 테스트

참고

collector는 플래그를 사용하여 활성화 설정할 수 있습니다.
- –collectors.enabled “[defaults]" 기본적으로 제공하는 메트릭
- –collector.enabled {name},{name},{name}…: 특정 메트릭을 활성화할 때 사용합니다.
아래는 주요 collector 설명입니다.

Collector	설명	라벨
memory	메모리 통계 제공
logical_disk	로컬 시스템의 논리적 디스크(예: C:, D: 드라이브) 성능 및 상태 메트릭을 수집	`volume`: 파일시스템이 위치한 물리적 또는 가상 장치 경로 예시: `C:D:`

표. Windows Exporter 주요 Collector 설명

Windows Exporter 지표에서 Windows Exporter에서 제공하는 주요 지표와 Windows Exporter Collector 설정 방법을 확인할 수 있습니다.

참고

수집 가능한 메트릭과 설정 방법에 대한 자세한 내용은 Windows Exporter > Collector에서 확인할 수 있습니다.
사용하는 Windoes Exporter의 버전에 따라 제공 가능한 메트릭이 상이할 수 있습니다. Windows Exporter을 참고하세요.

주의

서비스 등록 및 확인 Windows Exporter의 서비스를 등록하고 설정한 메트릭을 확인합니다.

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$ sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --collectors.enabled memory,logical_disk,os" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
$ Start-Service windows_exporter

$ sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --collectors.enabled memory,logical_disk,os" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
$ Start-Service windows_exporter

코드블록. Windows Exporter 서비스 등록

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# 서비스 확인
$ Get-Service windows_exporter
 
# 메트릭 확인
$ Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9182/metrics" | Select-String memory

# 서비스 확인
$ Get-Service windows_exporter
 
# 메트릭 확인
$ Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9182/metrics" | Select-String memory

코드블록. Windows Exporter 서비스 확인

구성 파일 설정

–config.file 옵션을 사용하여 YAML 구성 파일을 사용하도록 설정할 수 있습니다.

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$ .\windows_exporter.exe --config.file=config.yml 
$ .\windows_exporter.exe --config.file="C:\Program Files\windows_exporter\config.yml" # 절대 경로를 사용하는 경우 경로를 따옴표로 묶어야 합니다.

$ .\windows_exporter.exe --config.file=config.yml 
$ .\windows_exporter.exe --config.file="C:\Program Files\windows_exporter\config.yml" # 절대 경로를 사용하는 경우 경로를 따옴표로 묶어야 합니다.

코드블록. Windows Exporter 구성 파일 설정

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collectors:
  enabled: cpu,net,service
collector:
  service:
    include: windows_exporter
log:
  level: warn

collectors:
  enabled: cpu,net,service
collector:
  service:
    include: windows_exporter
log:
  level: warn

코드블록. Windows Exporter 구성 파일 일부 예시

Windows Exporter > 구성 파일 공식 예시 파일을 참고하세요.

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---
# Note this is not an exhaustive list of all configuration values
collectors:
  enabled: cpu,logical_disk,net,os,service,system
collector:
  service:
    include: "windows_exporter"
  scheduled_task:
    include: /Microsoft/.+
log:
  level: debug
scrape:
  timeout-margin: 0.5
telemetry:
  path: /metrics
web:
  listen-address: ":9182"

---
# Note this is not an exhaustive list of all configuration values
collectors:
  enabled: cpu,logical_disk,net,os,service,system
collector:
  service:
    include: "windows_exporter"
  scheduled_task:
    include: /Microsoft/.+
log:
  level: debug
scrape:
  timeout-margin: 0.5
telemetry:
  path: /metrics
web:
  listen-address: ":9182"

코드블록. Windows Exporter 구성 파일 예시

구성 파일을 이용하여 서비스 등록하기 위해서 아래를 참고하세요.

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$ sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --config.file=C:\Temp\config.yml" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
$ Start-Service windows_exporter

$ sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --config.file=C:\Temp\config.yml" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
$ Start-Service windows_exporter

코드블록. Windows Exporter 구성 파일을 이용한 서비스 등록

참고

구성 파일과 명령줄 옵션을 함께 사용하는 경우, 명령줄 옵션에 포함된 값들이 우선 적용됩니다. 따라서 명령줄 옵션이 구성 파일 설정보다 우선 적용합니다.

안내

Node Exporter 지표

Node Exporter 주요 지표

아래는 Node Exporter를 통해 확인할 수 있는 Collector와 지표 정보입니다. Collector로 설정할 수도 있고, 특정 지표만 활성화할 수 있습니다.

구분	Collector	Metric	Description
Memory	meminfo	`node_memory_MemTotal_bytes`	전체 메모리
Memory	meminfo	`node_memory_MemAvailable_bytes`	사용 가능한 메모리(메모리 부족 여부를 판단하기 위해 사용)
Memory	meminfo	`node_memory_MemFree_bytes`	Free 메모리(비어 있는 메모리)
Memory	meminfo	`node_memory_Buffers_bytes`	IO 버퍼
Memory	meminfo	`node_memory_Cached_bytes`	페이지 캐시
Memory	meminfo	`node_memory_SwapTotal_bytes`	전체 스왑
Memory	meminfo	`node_memory_SwapFree_bytes`	남은 스왑
Filesystem	filesystem	`node_filesystem_size_bytes`	파일 시스템 전체 크기
Filesystem	filesystem	`node_filesystem_free_bytes`	전체 여유 공간(total free space)
Filesystem	filesystem	`node_filesystem_avail_bytes`	사용자가 실제로 사용 가능한 공간(available space for unprivileged users)

표. Node Exporter 주요 지표

Node Exporter Collector 및 지표 수집 설정

Node Exporter는 기본적으로 대부분의 collector가 활성화되지만, 원하는 collector만 활성화/비활성화 설정할할 수 있습니다.

특정 Collector만 활성화

메모리, 파일 시스템 Collector만 사용하고 싶을 때:

배경색 변경

./node_exporter
  --collector.meminfo            # 메모리 Collector 활성화
  --collector.filesystem         # 파일 시스템 Collector 활성화

./node_exporter
  --collector.meminfo            # 메모리 Collector 활성화
  --collector.filesystem         # 파일 시스템 Collector 활성화

코드블록. Node Exporter 특정 Collector 활성화

Default 설정은 모두 해제하고 메모리, 파일 시스템 Collector만 사용하고 싶을 때:

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./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.meminfo             # 메모리 Collector 활성화
  --collector.filesystem          # 파일 시스템 Collector 활성화

./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.meminfo             # 메모리 Collector 활성화
  --collector.filesystem          # 파일 시스템 Collector 활성화

코드블록. Node Exporter 특정 Collector 활성화

특정 마운트 지점에 대한 파일 시스템 Collector 활성화

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./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.filesystem.mount-points-include="/|/data"          # /(Root)와 /data 마운트 지점에 대한 파일 시스템 Collector 활성화

./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.filesystem.mount-points-include="/|/data"          # /(Root)와 /data 마운트 지점에 대한 파일 시스템 Collector 활성화

코드블록. Node Exporter 특정 Collector 활성화

특정 마운트 지점을 제외한 파일 시스템 Collector 활성화

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./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.filesystem.mount-points-exclude="/boot|/var/log"    # /boot와 /var/log 마운트 지점에 대한 파일 시스템 Collector 활성화

./node_exporter
  --collector.disable-defaults    # 기본 제공 메트릭 비활성화
  --collector.filesystem.mount-points-exclude="/boot|/var/log"    # /boot와 /var/log 마운트 지점에 대한 파일 시스템 Collector 활성화

코드블록. Node Exporter 특정 Collector 활성화

특정 Collector 비활성화 (no-collector)

파일 시스템 collector를 사용하고 싶지 않을때:

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./node_exporter --no-collector.filesystem

./node_exporter --no-collector.filesystem

코드블록. Node Exporter 특정 Collector 비활성화

Systemd 서비스로 Collector 구성 (권장)

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[Unit]
Description=Node Exporter
After=network-online.target

[Service]
User=nodeexp
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
  --collector.disable-defaults # 기본 제공 메트릭 collector 모두 비활성화
  --collector.meminfo
  --collector.filesystem

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[Unit]
Description=Node Exporter
After=network-online.target

[Service]
User=nodeexp
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter
  --collector.disable-defaults # 기본 제공 메트릭 collector 모두 비활성화
  --collector.meminfo
  --collector.filesystem

[Install]
WantedBy=multi-user.target

코드블록. Node Exporter > /etc/systemd/system/node_exporter.service 구성

특정 지표만 필터링하는 방법

Open Telemetry Collector 설정을 통해서 Node Exporter로부터 수집한 지표 중 필요한 것만 선택해서 수집하도록 설정할 수 있습니다. Node Exporter의 특정 Collector에서 제공하는 지표 중에 특정 지표만 수집하고자 할 때, ServiceWatch를 위한 Open Telemetry Collector 사전 설정을 참고할 수 있습니다.

주의

ServiceWatch Agent를 통한 지표 수집은 사용자 정의 지표로 구분되어 각 서비스로부터 기본으로 수집되는 지표와는 달리 요금이 부과되므로, 반드시 필요한 지표에 대해 설정하는 것을 권장합니다.

Windows Exporter 지표

Windows Exporter 주요 지표

아래는 Windows Exporter를 통해 확인할 수 있는 Collector와 지표 정보입니다. Collector로 설정할 수도 있고, 특정 지표만 활성화할 수 있습니다.

구분	Collector	지표명	설명
Memory	memory	`windows_memory_available_bytes`	사용 가능한 메모리
Memory	memory	`windows_memory_cache_bytes`	캐시 메모리
Memory	memory	`windows_memory_committed_bytes`	커밋된 메모리
Memory	memory	`windows_memory_commit_limit`	커밋 한도
Memory	memory	`windows_memory_pool_paged_bytes`	paged pool
Memory	memory	`windows_memory_pool_nonpaged_bytes`	non-paged pool
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_free_bytes`	남은 용량
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_size_bytes`	전체 용량
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_read_bytes_total`	읽기 바이트 수
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_write_bytes_total`	쓰기 바이트 수
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_read_seconds_total`	읽기 latency
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_write_seconds_total`	쓰기 latency
디스크 정보	logical_disk	`windows_logical_disk_idle_seconds_total`	idle 시간

표. Windows Exporter 주요 지표

Windows Exporter Collector 및 지표 수집 설정

Windows Exporter는 기본적으로 대부분의 collector가 활성화되지만, 원하는 collector만 설정할할 수 있습니다.

특정 Collector만 활성화

CPU, 메모리, 논리 디스크만 사용하고 싶을 때:

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# --collector.enabled 옵션은 기본값을 비활성화하고, 표기한 Collector만 활성화
.\windows_exporter.exe --collectors.enabled="memory,logical_disk"

# --collector.enabled 옵션은 기본값을 비활성화하고, 표기한 Collector만 활성화
.\windows_exporter.exe --collectors.enabled="memory,logical_disk"

코드블록. Windows Exporter 특정 Collector 활성화

참고

Windows Exporter는 사용하지 않는 collector를 비활성화하지 않아도 –collector.enabled를 사용하면 해당 옵션에 기재된 collector에 대해서만 수집됩니다.

서비스로 Collector 구성 (권장)

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# windows_exporter 를 서비스로 등록
sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --config.file=C:\Temp\config.yml" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
# 서비스 시작
Start-Service windows_exporter

# windows_exporter 를 서비스로 등록
sc.exe create windows_exporter binPath= "C:\Temp\windows_exporter-0.31.3-amd64.exe --config.file=C:\Temp\config.yml" DisplayName= "Prometheus Windows Exporter" start= auto
# 서비스 시작
Start-Service windows_exporter

코드블록. 서비스 등록

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# Note this is not an exhaustive list of all configuration values
collectors:
  enabled: logical_disk,memory # 활성화할 collector 설정
collector:
  service:
    include: "windows_exporter"
  scheduled_task:
    include: /Microsoft/.+
log:
  level: debug
scrape:
  timeout-margin: 0.5
telemetry:
  path: /metrics
web:
  listen-address: ":9182"

# Note this is not an exhaustive list of all configuration values
collectors:
  enabled: logical_disk,memory # 활성화할 collector 설정
collector:
  service:
    include: "windows_exporter"
  scheduled_task:
    include: /Microsoft/.+
log:
  level: debug
scrape:
  timeout-margin: 0.5
telemetry:
  path: /metrics
web:
  listen-address: ":9182"

코드블록. 서비스 구성 파일

특정 지표만 필터링하는 방법

Open Telemetry Collector 설정을 통해서 Windows Exporter로부터 수집한 지표 중 필요한 것만 선택해서 수집하도록 설정할 수 있습니다. Windows Exporter의 특정 Collector에서 제공하는 지표 중에 특정 지표만 수집하고자 할 때, ServiceWatch를 위한 Open Telemetry Collector 사전 설정을 참고할 수 있습니다.

주의

1.3 - API Reference

API Reference

1.4 - CLI Reference

CLI Reference

1.5 - Release Note

Virtual Server

2025.12.16

FEATURE Virtual Server 기능 추가

OS Image 추가 제공
- 표준 Image가 추가되었습니다. (Alma Linux 9.6, Oracle Linux 9.6, RHEL 9.6, Rocky Linux 9.6)
Server Group 신규 정책 추가
- Partition(Virtual Server와 Block Storage 분산 배치) 정책이 추가되었습니다.
Virtual Server ServiceWatch Agent를 설치하여 사용자 정의 지표와 로그를 수집할 수 있습니다.

2025.10.23

FEATURE 서버명 변경 기능 추가 및 ServiceWatch 서비스 연계 제공

Samsung Cloud Platform Console의 Virtual Server 상세페이지에서 서버명을 변경할 수 있습니다.
- 서버명 변경 시 OS의 Hostname은 변경되지 않고, Samsung Cloud Platform Console 내 정보만 변경됩니다.
ServiceWatch 서비스 연계 제공
- ServiceWatch 서비스를 통해 데이터를 모니터링할 수 있습니다.

2025.07.01

FEATURE Virtual Server 기능 추가 및 Image 공유 방법 변경

Virtual Server 기능 추가
- IP, Public NAT IP, Private NAT IP 설정 기능이 추가되었습니다.
- LLM 이용을 위한 LLM Endpoint가 제공됩니다.
- Virtual Server 생성 시 Marketplace에서 구독한 OS Image를 선택할 수 있습니다.
- 2세대 서버 타입 추가되었습니다.
  - Intel 4세대(Sapphire Rapids) Processor 기반의 2세대(s2) 서버타입 추가. 자세한 내용은 Virtual Server 서버 타입 를 참고
Account 간 Image 공유 방법이 변경되었습니다.
- qcow2 Image 또는 공유용 Image를 새로 생성하여 공유할 수 있습니다.

2025.02.27

FEATURE NAT 설정 기능 및 OS Image, 서버 타입 추가

Virtual Server 기능 추가
- Virtual Server에서 NAT 설정 기능이 추가되었습니다.
- OS Image 추가 제공
  - 표준 Image가 추가되었습니다. (Alma Linux 8.10, Alma Linux 9.4, Oracle Linux 8.10, Oracle Linux 9.4, RHEL 8.10, RHEL 9.4, Rocky Linux 8.10, Rocky Linux 9.4, Ubuntu 24.04)
  - Kubernetes용 Image가 추가되었습니다. Kubernetes용 Image를 사용하여 Kubernetes Engine을 생성할 수 있습니다.
- 2세대 서버 타입 추가
  - Intel 4세대(Sapphire Rapids) Processor 기반의 2세대(h2) 서버타입 추가. 자세한 내용은 Virtual Server 서버 타입 를 참고
Samsung Cloud Platform 공통 기능 변경
- Account, IAM 및 Service Home, 태그 등 공통 CX 변경 사항을 반영하였습니다.

2024.10.01

NEW Virtual Server 서비스 정식 버전 출시

Virtual Server 서비스 정식 출시하였습니다.
인프라 자원을 개별 구매할 필요 없이, 필요한 시점에 필요한 만큼 자유롭게 할당 받아 사용할 수 있는 가상화 서버를 출시하였습니다.

2024.07.02

NEW Beta 버전 출시

인프라 자원을 개별 구매할 필요 없이, 필요한 시점에 필요한 만큼 자유롭게 할당 받아 사용할 수 있는 가상화 서버를 출시하였습니다.

2 - Virtual Server Auto-Scaling

2.1 - Overview

서비스 개요

Virtual Server Auto-Scaling은 수요에 따라 자원을 자동으로 확장, 축소하는 서비스입니다.애플리케이션을 실행하는 서버 수를 사전에 정의한 조건 또는 일정에 맞게 추가하거나 해지할 수 있습니다.
Auto-Scaling Group은 사전에 생성한 Launch Configuration을 사전 Configuration 템플릿으로 사용하여 서버를 생성하고, 서버 수를 조정하고 관리할 수 있습니다. 지정한 최소 서버 수보다 적어지거나, 최대 서버 수를 초과하지 않도록 조정합니다.
Auto-Scaling Group에 스케줄을 등록하면, 정해진 일정에 맞게 서버 수를 설정할 수 있습니다. 정책을 등록하면, 사전 정의된 조건에 따라 서버 수를 늘리거나 줄일 수 있습니다.

특장점

쉽고 편리한 컴퓨팅 환경 구성: 웹 기반 Console을 통해 Launch Configuration 생성부터 Auto-Scaling Group 생성/변경/삭제까지 사용자가 직접 Self Service로 손쉽게 필요한 컴퓨팅 환경을 구성할 수 있습니다.
탄력적 자원 사용: 서비스의 부하량과 사용량에 맞게 탄력적으로 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있습니다. 사용자는 예측 가능한 특정 시간대의 자원 사용량 스케줄링이 가능하며, 불특정 다수 사용자의 일시적 접속을 대비해 자원 사용량을 조절할 수 있습니다.
가용성 향상: Virtual Server Auto-Scaling은 사용자가 요구하는 트래픽이 항시 처리될 수 있도록 가변적인 수요에 맞게 자원을 조절하는 기능을 합니다. 이를 통해 사용자는 애플리케이션 성능과 가용성을 향상시키는 효과를 얻을 수 있습니다.
비용 절감 효과 극대화: 수요 변동에 따라서 필요한 만큼만 자원을 사용하여 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다. 야간, 주말, 월말 등 특정 시간대 트래픽 증감에 따른 유연한 자원 사용을 통해 비용 절감 효과를 극대화 할 수 있습니다.

서비스 구성도

제공 기능

Virtual Server Auto-Scaling은 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

Launch Configuration: Auto-Scaling Group에서 Virtual Server를 생성하는 데 사용하는 Configuration 템플릿입니다. Launch Configuration을 만들 때 이미지, 서버 유형, Key Pair, Block Storage 등 Virtual Server에 대한 정보를 설정합니다.
서버 수 조정: 서버 수를 조정할 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다. 정책을 사용하면 임계치 이상의 부하가 있을 경우 처리할 수 있는 Virtual Server를 추가하고 수요가 낮을 때는 Virtual Server을 해제하여 애플리케이션 가용성을 유지하고 비용을 절감할 수 있습니다. 스케줄을 이용하여 정해진 일정에 따라 Virtual Server를 추가하고 해제할 수 있고, 필요에 따라 Auto-Scaling Group의 서버 수를 수동으로 조정할 수도 있습니다.
Load Balancer 연계: Load Balancer를 사용하여 애플리케이션 트래픽이 Virtual Server에 고르게 분배되도록 할 수 있습니다. Virtual Server가 추가되거나 해지될 때마다 Load Balancer에 자동으로 등록 및 해제합니다.
네트워크 연결: Auto-Scaling Group의 일반 서브넷, IP 자동 할당 및 Public NAT IP를 연결할 수 있습니다. 서버 간 통신을 위한 로컬 서브넷 연결을 제공합니다.
Security Group 적용: Security Group은 Virtual Server에서 발생하는 Inbound/Outbound 트래픽을 제어하는 가상의 논리적 방화벽입니다. Inbound 규칙은 Virtual Server로 들어오는 수신 트래픽을 제어하고 Outbound 규칙은 Virtual Server에서 나가는 발신 트래픽을 제어합니다.
모니터링: Auto-Scaling Group에서 생성된 Virtual Server의 CPU, Memory, Disk 등의 모니터링 정보를 Cloud Monitoring 서비스를 통해 확인할 수 있습니다. Monitoring 정보를 기반으로 Auto-Scaling 정책을 사용하여 부하에 대한 임계치를 설정하고 임계치가 넘어서면 서버를 추가 또는 해제하도록 할 수 있습니다.

구성 요소

Virtual Server Auto-Scaling은 Launch Configuration을 통해 Auto-Scaling Group을 생성하고 서버를 확인하고 관리합니다.

Launch Configuration

Auto-Scaling Group에서 Virtual Server를 생성하는 데 사용하는 Configuration 템플릿입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

이미지: OS 표준 이미지와 사용자가 생성한 Custom 이미지를 제공합니다. 사용자는 구성하고자 하는 서비스에 따라 선택하여 사용 가능합니다.
Keypair: 안전한 OS 접속 방식을 위해 Keypair 방식을 제공합니다.
Init script: Virtual Server 시작 시 실행할 스크립트를 사용자가 정의할 수 있습니다.
자세한 내용은 Launch Configuration 생성하기를 참고하세요.

참고

Launch Configuration에서 선택 가능한 이미지와 서버 타입은 Virtual Server OS 이미지 제공 버전과 Virtual Server 서버 타입을 참고하세요.

Auto-Scaling Group

Launch Configuration을 서버 생성을 위한 사전 Configuration 템플릿으로 사용합니다. Auto-Scaling Group을 생성하여 서버 수 조정 및 관리할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

Launch Configuration: Auto-Scaling Group에서 Virtual Server를 생성하는 데 사용하는 Configuration 템플릿입니다.
서버 수 설정: Virtual Server Auto-Scaling은 Auto-Scaling Group의 서버 수를 조정할 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다.
- 서버 수 고정 방식: Auto-Scaling Group 생성 시, 설정한 서버 수로 추가된 스케줄이나 정책 없이 기본 설정값을 유지하도록 하는 방식입니다. Auto-Scaling Group 생성하기를 참고하여 Min, Desired, Max 서버 수를 설정하세요.
- 서버 수 수동 조정 방식: Auto-Scaling Group에서 서버 수 수정을 통해 원하는 서버 수 만큼 늘리거나 줄이는 방식입니다. Desired 서버 수 수동 설정 여부를 선택할 수 있습니다. 서버 수 수정하기를 참고하세요.
- 스케줄 예약 방식: 매일, 매주, 매달 또는 한번 스케줄 예약을 할 수 있으며, 정해진 시간에 원하는 서버 수를 설정할 수 있습니다. 이는 어떨 때 서버 수를 줄이거나 늘려야 할지 예측이 가능한 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다. 스케줄 방식을 사용하고 한다면, 스케줄 관리하기를 참고하여 스케줄을 추가 및 관리해주세요.
- 정책 방식: 동적으로 서버를 조정하는 방법으로 정책을 사용할 수 있습니다. 모니터링 지표 기반으로 설정한 임계치를 벗어나는 경우, 서버 수를 조정하는 방식입니다. 이때 서버 수를 조정하는 방식을 3가지 중에 선택 할 수 있습니다. 지정 대수만큼 서버 수 증감, 지정한 비율로 서버 수 증감, 입력한 값으로 서버 수 고정입니다. 정책으로 인한 서버가 시작되고 해지될 때, 일시적으로 모니터링 지표인 CPU 사용률 정책에 등록한 임계치를 벗어날 수 있습니다. 하지만 이는 일시적인 순간이기 때문에 비정상 상황으로 판단하지 않기 위해 쿨다운 시간을 설정합니다. 정책 방식을 사용하고 싶다면, 정책 관리하기을 참고하세요.
Load Balancer: Virtual Server가 추가되거나 해지될 때마다 Auto-Scaling Group에 등록되어 있는 Load Balancer에 자동으로 연결 및 분리합니다.
- Auto-Scaling Group의 Load Balancer 관련된 자세한 내용은 Auto-Scaling Group 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

참고

Auo-Scaling Group의 Load Balancer는 2025년 2월부터 Load Balancer와 연계하여 동작합니다.

제약 사항

Virtual Server Auto-Scaling의 제약 사항은 다음과 같습니다.

구분	설명
Auto-Scaling Group당 Virtual Server 수	50개 이하
Auto-Scaling Group당 정책 개수	12개 이하
Auto-Scaling Group당 스케줄 개수	20개 이하
Auto-Scaling Group당 LB 서버 그룹 및 포트 개수	3개 이하

표. Virtual Server Auto-Scaling Group 제약 사항

주의

사용 중인 Image가 제공 종료된 표준 Image 라면, Scale-out 이 동작하지 않습니다.
사용 중인 Image가 Custom Image 라면, 해당 버전 제공 종료 이후에도 Scale out 이 정상적으로 동작합니다.
사용 중인 Image의 제공 종료 전에, 최신 버전의 Image 또는 Custom Image로 Launch Configuration를 교체 권고드립니다.
Virtual Server에서 제공 중인 OS Image에 대한 자세한 내용은 OS Image 제공 버전을 참고하세요.

선행 서비스

해당 서비스를 생성하기 전에 미리 구성되어 있어야 하는 서비스 목록입니다. 자세한 내용은 각 서비스 별로 제공되는 가이드를 참고하여 사전에 준비해주세요.

서비스 카테고리	서비스	상세 설명
Networking	VPC	클라우드 환경에서 독립된 가상 네트워크를 제공하는 서비스
Networking	Security Group	서버의 트래픽을 제어하는 가상 방화벽

표. Virtual Server Auto-Scaling 선행 서비스

2.1.1 - 모니터링 지표

Virtual Server Auto-Scaling은 Virtual Server 대상으로 제공하는 서비스로 개별 Virtual Server 모니터링 지표와 Cloud Monitoring 기반 정책에서 제공하는 모니터링 지표를 제공합니다.

Virtual Server 모니터링 지표

Windows OS의 경우 Memory 관련 지표는 제공되지 않습니다.

성능 항목	상세 설명	단위
Memory Total [Basic]	사용할 수 있는 메모리의 bytes	bytes
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap In [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap Out [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Free [Basic]	사용하지 않은 메모리의 bytes	bytes
Disk Read Bytes [Basic]	읽기 bytes	bytes
Disk Read Requests [Basic]	읽기 요청 수	cnt
Disk Write Bytes [Basic]	쓰기bytes	bytes
Disk Write Requests [Basic]	쓰기 요청 수	cnt
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Instance State [Basic]	Instance 상태	state
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Dropped [Basic]	수신 패킷 드롭	cnt
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Dropped [Basic]	송신 패킷 드롭	cnt
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. Virtual Server 모니터링 지표(기본 제공)

Cloud Monitoring 기반 정책에서 제공하는 모니터링 지표

아래 표는 Cloud Monitoring 기반 Auto-Scaling Group의 정책에서 제공하는 모니터링 지표를 나타냅니다. Cloud Monitoring 기반은 정책 설정에 대한 자세한 내용은 정책 관리하기를 참고하세요.

성능 항목	상세 설명	단위
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. Cloud Monitoring 기반 정책에서 제공하는 모니터링 지표

2.2 - How-to guides

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Auto-Scaling Group의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Auto-Scaling Group 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Auto-Scaling Group 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

참고

Auto-Scaling Group 생성하기 위해서는 사전에 Launch Configuration 생성이 필요합니다. Launch Configuration 생성하기을 참고하세요.

Auto-Scaling Group 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Auto-Scaling Group 생성 버튼을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 생성 페이지로 이동합니다.

Auto-Scaling Group 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보를 입력하세요.

Launch Configuration 영역에서 Launch Configuration을 선택하세요.
- Launch Configuration 생성 버튼을 클릭하여 새로운 Launch Configuration를 생성할 수 있습니다.

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Auto-Scaling Group 명	필수	Auto-Scaling Group 이름 동일한 유형과 목적으로 사용하는 서버들을 그룹으로 관리
서버명	필수	Auto-Scaling Group 내의 생성할 서버명 Auto-Scaling Group 내 생성된 서버를 구분하기 위한 식별자로 입력한 서버명과 Sequence의 조합으로 서버명이 자동 부여됩니다.
서버 수	필수	Auto-Scaling Group에 생성할 서버 개수 0~20 사이의 값을 입력 (Min≤Desired≤Max) Min: Auto-Scailg Group이 최소한으로 유지할 서버 수를 설정 Desired: Auto-Scailg Group 내 목표 서버 수를 설정 또한, Auto-Scailg Group 생성 시, 최초 생성되는 서버 수를 의미 Max: Auto-Scailg Group이 최대로 유지할 수 있는 서버 수를 설정 Auto-Scaling Group 생성 후에도 수정 버튼을 통해서 설정. 자세한 내용은 서버 수 수정하기를 참고
Desired 서버 수 수동 설정	선택	Desired 서버 수를 수동으로 변경할 지 여부를 선택 Auto-Scaling Group 생성 후에도 수정 버튼을 통해서 설정. 자세한 내용은 Desired 서버 수 수동 설정 수정하기를 참고
네트워크 설정 > 네트워크 설정	필수	Auto-Scaling Group을 위한 네트워크 설정 원하는 VPC와 일반 Subnet를 선택 IP는 자동 생성만 가능합니다. 로컬 Subnet을 선택하면 원하는 로컬 Subnet을 선택할 수 있고, IP는 자동 생성만 가능
네트워크 설정 > Security Group	선택	필요한 접속을 허용하기 위해서 Security Group을 설정 필요 Security Group을 설정하지 않으면 기본 규칙(Any/Deny)에 따라 Inbound/Outbound 모든 트래픽을 차단 Linux 서버의 경우 SSH 트래픽을 허용 Windows 서버의 경우 RDP 트래픽을 허용 Auto-Scaling Group 생성 후에도 수정 버튼을 통해 설정. 자세한 내용은 Security Group 설정하기를 참고
Load Balancer	선택	Auto-Scaling Group을 Load Balancer에 연결 Auto-Scaling Group의 서버를 LB 서버 그룹의 Member로 등록 LB 서버 그룹: 선택한 VPC에 생성되어 있는 LB 서버 그룹을 선택 포트: 1 ~ 65,534 사이의 값을 입력 + 버튼을 눌러서 LB 서버 그룹을 추가가능(LB 서버 그룹 및 포트는 총 3개까지 가능) Weighted Round Robin 또는 Weighted Least Connection 부하 분산을 사용하는 LB 서버 그룹은 선택 불가 Draining Timeout값: Draining Timeout을 사용으로 체크한 후, Draining Timeout값을 설정 가능 Draining Timeout: 서버를 Load Balancer에서 분리하기 전에 대기하는 시간 해당 서버로 연결된 세션이 남아있을 수 있으므로, Draining Timeout을 설정하여 대기할 경우, 안전하게 세션 정리 가능 Load Balancer가 미사용일 경우, Draining Timeout 설정 불가 기본값은 300초, 최소 1초 ~ 최대 3,600초까지 입력 가능합니다. Auto-Scaling Group 생성 후에도 변경이 가능하며, 자세한 내용은 Auto-Scaling Group Load Balancer 사용하기를 참고

표. Auto-Scaling Group 서비스 정보 입력 항목

Scaling 정책 설정 영역에서 Scaling 정책을 설정하세요.

정책 설정에 대한 자세한 내용은 정책 추가하기를 참고하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
지금 설정	선택	Scaling 정책을 지금 설정 정책 추가 버튼을 클릭하면 정책 정보 입력 항목 표시
나중에 설정	선택	Auto-Scaling Group 생성 후, 상세 정보 페이지에서 정책 설정

표. Auto-Scaling Group Scaling 정책 설정 항목

알림 설정 영역에서 알림 수신자와 알림 방식을 설정하세요.

알림 설정에 대한 자세한 내용은 알림 추가하기를 참고하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
지금 설정	선택	알림 수신자와 알림 방식을 지금 설정 알림 추가 버튼을 클릭하면 알림 추가 팝업창이 열림 알림 설정에 대한 자세한 내용은 상세정보 내 참고 알림 수신인 목록에서 수정 버튼을 클릭하여 알림 정보 변경 가능
나중에 설정	선택	Auto-Scaling Group 생성 후, 상세 정보 페이지에서 알림 수신자와 알림 방식을 설정

구분

필수 여부

상세 설명

지금 설정

선택

알림 수신자와 알림 방식을 지금 설정

알림 추가 버튼을 클릭하면 알림 추가 팝업창이 열림

알림 설정에 대한 자세한 내용은 상세정보 내 참고

알림 수신인 목록에서 수정 버튼을 클릭하여 알림 정보 변경 가능

나중에 설정

선택

Auto-Scaling Group 생성 후, 상세 정보 페이지에서 알림 수신자와 알림 방식을 설정

표. Auto-Scaling Group 알림 설정 항목

추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.
구분
필수 여부
상세 설명
태그 선택 태그 추가
자원 당 최대 50개까지 추가 가능
태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택
표. Auto-Scaling Group 추가 정보 입력 항목

요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 생성한 Auto-Scaling Group을 확인하세요.

Auto-Scaling Group 상세 정보 확인하기

Auto-Scaling Group 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group 상세 페이지에서는 상세 정보, 정책, 스케줄, Virtual Server, Load Balancer, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Auto-Scaling Group 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.

Auto-Scaling Group 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 정책, 스케줄, Virtual Server, Load Balancer, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

구분

상세 설명

Auto-Scaling Group 상태

사용자가 생성한 Auto-Scaling Group의 상태

Creating: Auto-Scaling Group 생성 중

In Service: 서비스 가능한 상태

Scale In: Scale In 진행 중

Scale Out: Scale Out 진행 중

Cool Down: 쿨 다운 대기 중

Terminating: Auto-Scaling Group 삭제 중

Attach to LB: Load Balancer에 연결하는 중

Detach from LB: Load Balancer로부터 분리하는 중

Auto-Scaling Group 삭제

Auto-Scaling Group 삭제하는 버튼

표. Auto-Scaling Group 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Auto-Scaling Group에서는 Auto-Scaling Group SRN을 의미
자원명	자원 이름 Auto-Scaling Group에서는 Auto-Scaling Group명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
Auto-Scaling Group명	Auto-Scaling Group 이름
Launch Configuration명	Auto-Scaling Group을 생성할 때, 선택한 Launch Configuration 이름 Auto-Scaling Group의 Virtual Server 생성할 때, 사용하는 이미지 템플릿 수정 버튼을 클릭하여 설정. 자세한 사항은 Launch Configuration 수정하기를 참고
서버 수	현재 Auto-Scaling Group의 생성되어 있는 서버 수와 설정한 Min, Desired, Max 서버 수 수정 버튼을 클릭하여 설정. 자세한 사항은 서버 수 수정하기를 참고
Desired 서버 수 수동 설정	Desired 서버 수 수동 설정 사용/미사용 Desired 서버 수를 수동으로 변경하고자 하는 경우 수정 버튼을 클릭하여 설정. 자세한 사항은 Desired 서버 수 수동 설정 수정하기를 참고
VPC	Auto-Scaling Group의 VPC 정보
일반 Subnet	Auto-Scaling Group의 일반 Subnet, NAT IP 사용 정보
로컬 Subnet	Auto-Scaling Group의 로컬 Subnet
Security Group	Auto-Scaling Group의 Security Group Security Group을 변경하고자 하는 경우 수정 버튼을 클릭하여 설정. 자세한 사항은 Security Group 설정하기를 참고

표. Auto-Scaling Group 상세 - 상세 정보 탭 항목

정책

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 정책 목록를 확인하고, 필요한 경우 정책을 추가하거나 관리할 수 있습니다.

구분	상세 설명
구분	정책 구분 Scale In: 서버 수 반납 Scale Out: 서버 수 증가
정책명	정책 별 구분할 이름
실행 조건	정책을 실행할 조건 Statistic: Metric Type을 계산하는 방법 Average: Auto-Scaling Group 내 서버들의 평균 Min: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최소 값 Max: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최대 값 Metric Type: CPU Usage, Memory Usage, Network In(Bytes), Network Out(Bytes), Network In(Packets), Network Out(Packets) Operator: `>=` `>` `<=` `<` Threshold: Metric Type에 해당하는 임계치 Period: 실행 조건을 발생 시킬 연속 시간 (N분간 지속적으로 실행 조건을 만족해야 정책이 실행)
실행 단위	정책을 실행하는 방식 Policy Type: 정책을 실행할 유형을 선택 지정 대수만큼 서버 수 증감: 서버 수 Target Value 증가 또는 반납 지정한 비율로 서버 수 증감: Target Value 비율로 증가 또는 반납 입력한 값으로 서버 수 고정: 서버 수 Target Value 대로 고정 Target Value: 선택한 Policy Type을 실행할 개수 또는 비율
쿨다운	정책으로 인한 서버가 시작 또는 해지될 때, 대기하는 시간(초) 기본값은 300초, 최소 1초 ~ 최대 3,600초까지 설정
더보기 > 수정	해당 정책 정보를 수정 자세한 사항은 정책 수정하기를 참고
더보기 > 활성화	해당 정책을 활성화 정책이 비활성화 상태에서만 선택 가능
더보기 > 비활성화	해당 정책을 비활성화 정책이 활성화 상태에서만 선택 가능

표. Auto-Scaling Group 상세 - 정책 탭 항목

정책 관리 및 정책 예시 설명에 대해서는 정책 관리하기를 참고하세요.

스케줄

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 스케줄 목록를 확인하고, 필요한 경우 스케줄을 추가하거나 관리할 수 있습니다.

구분	상세 설명
이름	스케줄 이름
Min	스케줄에서 설정한 최소 서버 수
Desired	스케줄에서 설정한 목표 서버 수
Max	스케줄에서 설정한 최대 서버 수
주기	스케줄이 수행 주기 매일/매주/매달/한 번 중 하나 설정
날짜/요일	스케줄 수행 날짜 또는 요일 스케줄 주기에 따라 선택한 날짜/요일
수행 시간	스케줄 수행 시간
시간대	스케줄 수행 시간대
상태	스케줄 상태
더보기 > 수정	해당 스케줄 정보를 수정 자세한 사항은 스케줄 수정하기를 참고
더보기 > 활성화	해당 스케줄을 활성화 스케줄이 비활성화 상태에서만 선택 가능
더보기 > 비활성화	해당 스케줄을 비활성화 스케줄이 활성화 상태에서만 선택 가능

표. Auto-Scaling Group 상세 - 스케줄 탭 항목

스케줄 관리에 대해서는 스케줄 추가하기와 스케줄 삭제하기를 참고하세요.

Virtual Server

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 Virtual Server 목록를 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서버명	Auto-Scaling Group에 생성된 서버 이름 서버명 클릭하면, Virtual Server 상세 페이지로 이동
IP	서버에 할당된 IP
생성 일시	서버가 생성된 날짜와 시간
상태	서버의 상태 자세한 Virtual Server 상태는 Virtual Server 상세 정보 확인하기 참고
LB 연결 상태	Load Balancer를 설정한 경우, Load Balancer와의 연결 상태 Attaching: Load Balancer 연결중 Attached: Load Balancer 연결됨 Attach Error: Load Balancer 연결 에러 Detaching: Load Balancer 분리중 Detached: Load Balancer 분리됨 Detach Error: Load Balancer 분리 에러 서버-Load Balancer간 수동 연결/분리가 필요할 경우 LB 서버 그룹 Member 추가하기를 참고

표. Auto-Scaling Group 상세 - Virtual Server 탭 항목

Load Balancer

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 Load Balancer 목록를 확인하고, 필요한 경우 Load Balancer를 추가하거나 관리할 수 있습니다.

구분	상세 설명
Draining Timeout	Draining Timeout 사용 여부 수정 버튼을 클릭하면, Draining Timeout 사용 여부를 설정 이미 사용 중이라면 시간을 변경 Load Balancer가 미사용이면 Draining Timeout은 설정이 불가능합니다. Draining Timeout 수정에 대한 자세한 내용은 Load Balancer Draining Timeout 수정하기를 참고
Load Balancer	Load Balancer 사용 여부 수정 버튼을 클릭하면, Load Balancer 사용 여부를 설정 이미 사용 중이면 Load Balancer를 추가하거나 변경 LB 서버 그룹은 최대 3개까지 추가 가능 Load Balancer 사용에 대한 자세한 내용은 Load Balancer 사용하기를 참고
Load Balancer > Load Balancer명	Auto-Scaling Group에 연결할 Load Balancer 이름
Load Balancer > LB 서버 그룹	Load Balancer의 LB 서버 그룹 Weighted Round Robin 또는 Weighted Least Connection 부하 분산을 사용하는 LB 서버 그룹은 선택 불가
Load Balancer > 포트	LB 서버 그룹에 Member로 등록한 포트

표. Auto-Scaling Group 상세 - Load Balancer 탭 항목

참고

Auto-Scaling Group에서 설정한 LB 서버 그룹 Member 정보는 LB 서버 그룹 연결된 자원에서도 확인 가능합니다.
또한 서버-Load Balancer간 수동으로 연결/분리가 필요할 경우 LB 서버 그룹 Member 추기하기를 참고하세요.

알림

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 알림 수신인 정보와 알림 방식을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
알림 수신자	알림 수신자의 이름
이메일	알림 수신자의 이메일
서버 생성	서버 생성 관련 알림 발생 시 알림 발송 여부 성공 시: 생성 성공 시 발송 여부 실패 시: 생성 실패 시 발송
서버 해지	서버 해지 관련 알림 발생 시 알림 발송 여부 성공 시: 해지 성공 시 발송 여부 실패 시: 해지 실패 시 발송
정책 실행 조건 만족 시	정책 실행 조건 만족 시 알림 발생 여부
상태	알림 활성화 상태 Active: 활성화
더보기 > 수정	해당 알림 정보를 수정
더보기 > 활성화	해당 알림 정보를 활성화 알림이 비활성화 상태에서만 선택 가능
더보기 > 비활성화	해당 알림 정보를 비활성화 알림이 활성화 상태에서만 선택 가능

표. Auto-Scaling Group 상세 - 알림 탭 항목

알림 설정에 대한 자세한 내용은 알림 관리하기를 참고하세요.

작업 이력

Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Auto-Scaling Group 상세 - 작업 이력 탭 항목

Auto-Scaling Group 자원 관리하기

생성된 Auto-Scaling Group의 관리 기능이 필요한 경우, Auto-Scaling Group 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다.

Launch Configuration 수정하기

Auto-Scaling Group의 Launch Configuration을 수정할 수 있습니다.

참고

Launch Configuration을 수정해도 이미 생성된 Auto-Scaling Group의 서버에는 적용되지 않고, 이후 새로 생성되는 서버부터 적용됩니다. 수정된 Launch Configuation으로 Auto-Scaling Group의 모든 서버에 적용하고자 한다면, 서버 수(Desired)를 0으로 조정하여 기존 서버를 모두 삭제한 뒤, 다시 서버 수(Desired)를 원하는 수량으로 수정해주세요.

Auto-Scaling Group의 Launch Configuration 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Launch Configuration 수정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.

Launch Configuration명 수정 버튼을 클릭하세요. Launch Configuration 수정 팝업창이 열립니다. 선택 가능한 Launch Configuration 목록을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
Launch Configuration 명	Launch Configuration 이름
이미지	Launch Configuration OS 이미지
서버 타입	Launch Configuration 서버 타입
Block Storage	Launch Configuration Block Storage 설정
Auto-Scaling Group 수	Launch Configuration이 적용된 Auto-Scailg Group 개수
상세 보기	Launch Configuration 상세 조회할 수 있는 버튼

표. Launch Configuration 목록 항목

Launch Configuration 수정 팝업창에서 변경할 Launch Configuration을 선택한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. Launch Configuration 수정 알림 팝업창이 열립니다. Launch Configuration 수정 알림 팝업창의 메시지를 확인하고 확인 버튼을 클릭 하세요.

서버 수 수정하기

Auto-Scaling Group의 서버 수를 수정할 수 있습니다.

참고

최대 설정 가능한 서버 수는 50대 입니다. 단, Load Balancer가 있는 경우, Load Balancer에 연결되지 않은 서버 수는 제외합니다.

Auto-Scaling Group의 서버 수를 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 서버 수 수정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
서버 수 수정 버튼을 클릭하세요. 서버 수 수정 팝업창이 열립니다.

서버 수 수정 팝업창에서 필수 항목 입력 후, 확인 버튼 클릭하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

서버 수 > Min

필수

수정할 최소 서버 수

Auto-Scaling Group이 최소한으로 유지할 서버 수를 설정

서버 수 > Desired

필수

수정할 목표 서버 수

Auto-Scaling Group내 목표 서버 수를 설정

Desired 서버 수 수동 설정이 미사용으로 설정된 경우에는 Desired 서버 수를 수정할 수 없습니다. Desired 서버 수를 수정하려면 Desired 서버 수 수동 설정 수정하기를 참고

서버 수 > Max

필수

수정할 목표 서버 수

Auto-Scailg Group이 최대로 유지할 수 있는 서버 수를 설정

표. Auto-Scailg Group 서버 수 수정 항목

Auto-Scaling Group에서 생성한 Virtual Server 해지하기

Auto-Scaling Group에서 생성한 Virtual Server는 해당 Virtual Server의 상세 페이지에서 해지 버튼을 클릭하거나 서버 수를 수정하여 해지할 수 있습니다.

주의

서비스 해지 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의하세요.
서비스를 해지하려면 먼저 File Storage 연결 및 Lock 사용을 해제하세요. File Storage가 연결되어 있거나 Lock이 설정된 경우에는 Virtual Server를 해지할 수 없습니다.

참고

Auto-Scaling Group에서 생성한 Virtual Server를 해지하면 연결된 Load Balancer가 자동으로 분리됩니다.
Virtual Server 해지 시 연결된 Storage 상태는 다음과 같습니다.
- Delete on termination을 설정하지 않은 경우: Virtual Server를 해지해도 볼륨이 삭제되지 않습니다.
- Delete on termination을 설정한 경우: Virtual Server를 해지하면 해당 볼륨이 삭제됩니다. 단, Snapshot이 존재할 경우에는 Delete on termination이 설정되어 있어도 삭제되지 않습니다.
- Multi attach 볼륨: 삭제하려는 서버가 볼륨에 연결된 마지막 남은 서버일 때만 삭제됩니다.

Virtual Server 상세 페이지에서 해지하기

Virtual Server 상세 페이지에서 Virtual Server를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server 목록 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 목록 페이지에서 Auto-Scaling Group에서 생성한 Virtual Server를 선택하세요. Virtual Server 상세 페이지로 이동합니다.
Virtual Server 상세 페이지에서 서비스 해지 버튼을 클릭하세요. 서버 해지를 알리는 팝업창이 열립니다.
확인 버튼을 클릭하세요. 서버 해지가 완료됩니다.

서버 수를 수정하여 해지하기

서버 수를 수정하여 Virtual Server를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Virtual Server를 해지할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
서버 수 항목의 수정 버튼을 클릭하세요. 서버 수 수정 팝업창이 열립니다.
서버 수 수정 팝업창에서 Desired 수를 줄인 후, 확인 버튼 클릭하세요. Desired 서버 수가 조정되면서 Virtual Server가 해지됩니다.

안내

Desired 서버 수 수동 설정이 미사용으로 설정된 경우에는 Desired 서버 수를 수정할 수 없습니다. Desired 서버 수를 수정하려면 Desired 서버 수 수동 설정 수정하기를 참고하세요.
Virtual Server 해지 시 Desired 서버 수는 그대로 유지되며, Desired 체크 배치에 따라 scale-out을 진행합니다.

Desired 서버 수 수동 설정 수정하기

Auto-Scaling Group의 Desired 서버 수 수동 설정을 변경할 수 있습니다.

참고

Desired 서버 수 수동 설정 사용을 선택하지 않을 경우, 상세 정보의 서버 수 수정에서 Desired 서버 수를 수정할 수 없습니다. Desired 서버 수는 Virtual Server 상태를 10분 단위로 체크하여 자동으로 맞춥니다.

Auto-Scaling Group의 Desired 서버 수 수동 설정을 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Desired 서버 수 수동 설정을 변경할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
서버 수 수정 버튼을 클릭하세요. Desired 서버 수 수동 설정 팝업창이 열립니다.
Desired 서버 수 수동 설정 팝업창에서 사용 여부를 선택한 후, 확인 버튼 클릭하세요.

Security Group 설정하기

Auto-Scaling Group의 Security Group을 설정할 수 있습니다.

참고

Security Group을 수정해도 이미 생성된 Auto-Scaling Group의 서버에는 적용되지 않고, 이후 새로 생성되는 서버부터 적용됩니다. 수정된 Security Group으로 Auto-Scaling Group의 모든 서버에 적용하고자 한다면, 서버 수(Desired)를 0으로 조정하여 기존 서버를 모두 삭제한 뒤, 다시 서버 수(Desired)를 원하는 수량으로 수정해주세요.

Auto-Scaling Group의 Security Group을 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Security Group 설정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
Security Group 수정 버튼을 클릭하세요. Security Group 수정 팝업창이 열립니다. 선택 가능한 Security Group 목록을 확인할 수 있습니다.
구분 상세 설명
Security Group 명 Security Group 이름
표. Security Group 목록 항목
Security Group 수정 팝업창에서 Security Group을 선택한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. Security Group 수정 알림 팝업창이 열립니다. Security Group 수정 알림 팝업창의 메시지를 확인하고 확인 버튼을 클릭 하세요.

Auto-Scaling Group 추가 정보 관리하기

Auto-Scaling Group의 Load Balancer를 사용으로 설정하고 LB 서버그룹을 선택할 수 있습니다. Load Balancer를 사용중인 Auto-Scaling Group의 경우 미사용으로 변경할 수 있습니다.

Load Balancer Draining Timeout 수정하기

Auto-Scaling Group의 Load Balancer Draining Timeout을 설정할 수 있습니다.

참고

Draining Timeout은 서버를 Load Balancer에서 분리하기 전에 대기하는 시간입니다.

해당 서버로 연결된 세션이 남아있을 수 있기 때문에 Draining Timeout을 설정하여 대기하면 더욱 안전하게 세션을 정리할 수 있습니다.
Load Balancer가 미사용이면 Draining Timeout은 설정이 불가능합니다.
기본값은 300초, 최소 1초 ~ 최대 3,600초까지 설정할 수 있습니다.

Auto-Scaling Group의 Load Balancer Draining Timeout을 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Load Balancer Draining Timeout 설정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
Load Balancer 탭을 클릭하세요. Load Balancer 목록 페이지로 이동합니다.
Draining Timeout 의 수정 버튼을 클릭하세요. Draining Timeout 수정 팝업창이 열립니다.
Draining Timeout 수정 팝업창에서 Draining Timeout 사용 여부를 선택하고, Draining Timeout 시간(초)을 입력하세요.
Draining Timeout 수정 팝업창에서 입력값을 확인한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. Draining Timeout 수정 알림 팝업창이 열립니다. 알림 팝업창의 메시지를 확인하고 확인 버튼을 클릭 하세요.-

Load Balancer 사용하기

Auto-Scaling Group의 Load Balancer을 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 Load Balancer을 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

참고

Auto-Scaling Group의 서버가 생성되면 선택한 Load Balancer의 LB 서버 그룹의 Member로 자동으로 연결되고, 서버가 해지되면 LB 서버 그룹의 Member에서 분리됩니다.
Draining Timeout이 사용중이라면, Draining Timeout(초) 만큼 대기한 후 서버가 LB 서버 그룹의 Member에서 분리됩니다.
Load Balancer 수정에 의한 Member 분리의 경우 Detach from LB 상태로 대기하고, Scale In에 의한 Member 분리의 경우 Scale In 상태로 대기합니다.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Load Balancer 설정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
Load Balancer 탭을 클릭하세요. Load Balancer 목록 페이지로 이동합니다.
Load Balancer 의 수정 버튼을 클릭하세요. Load Balancer 수정 팝업창이 열립니다.

Load Balancer 수정 팝업창에서 사용 여부를 선택합니다. 사용으로 선택하면 Load Balancer를 선택할 수 있습니다.

구분

상세 설명

LB 서버 그룹

LB 서버 그룹 이름

선택한 VPC에 생성되어 있는 LB 서버 그룹을 선택

Weighted Round Robin 또는 Weighted Least Connection 부하 분산을 사용하는 LB 서버 그룹은 선택 불가

포트

LB 서버 그룹의 포트 정보

LB 서버 그룹 Member로 등록할 때, 등록정보로 필요한 포트 정보를 입력합니다.

1~65,534 사이의 값을 입력

표. Load Balancer 목록 항목

+ 버튼을 클릭하여 LB 서버 그룹을 추가할 수 있습니다. 총 3개까지 가능합니다. X 버튼을 클릭하여 추가한 Load Balancer를 제거할 수 있습니다.

Load Balancer 목록을 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요. Load Balancer 수정 알림 팝업창이 열립니다. 알림 팝업창의 메시지를 확인하고 확인 버튼을 클릭 하세요.

주의

Load Balancer로부터 서버를 분리/연결하는 시점에 서비스 영향이 있을 수 있으니 주의해주세요.
Draining Timeout이 사용중이라면, Load Balancer를 미사용으로 설정하거나 연결된 Load Balancer 중 일부를 X 버튼으로 제거하여도 바로 분리되지 않습니다. Draining Timeout(초) 만큼 대기한 후 Load Balancer로부터 서버가 분리됩니다. 이때 Auto-Scaling Group은 Detach from LB 상태로 대기합니다.

참고

Auto-Scaling Group에서 설정한 LB 서버 그룹 Member 정보는 LB 서버 그룹 연결된 자원에서도 확인 가능합니다.
또한 서버-Load Balancer간 수동으로 연결/분리가 필요할 경우 LB 서버 그룹 Member 등록하기를 참고하세요.

Load Balancer 미사용하기

Auto-Scaling Group의 Load Balancer을 미사용으로 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 Load Balancer 미사용 설정을 하려면 다음 절차를 따르세요.

주의

Load Balancer로부터 서버를 분리/연결하는 시점에 서비스 영향이 있을 수 있으니 주의해주세요.
Draining Timeout이 사용중이라면, Load Balancer를 미사용으로 설정하거나 연결된 Load Balancer 중 일부를 X 버튼으로 제거하여도 바로 분리되지 않습니다. Draining Timeout(초) 만큼 대기한 후 Load Balancer로부터 서버가 분리됩니다. 이때 Auto-Scaling Group은 Detach from LB 상태로 대기합니다.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 Load Balancer 설정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
Load Balancer 탭을 클릭하세요. Load Balancer 목록 페이지로 이동합니다.
Load Balancer 의 수정 버튼을 클릭하세요. Load Balancer 수정 팝업창이 열립니다.
Load Balancer 수정 팝업창에서 사용 여부를 선택합니다. 사용을 선택 해제하면 더 이상 Load Balancer를 사용하지 않게 됩니다.
사용 선택 해제 확인하고, 확인 버튼을 클릭하세요. Load Balancer 수정 알림 팝업창이 열립니다. 알림 팝업창의 메시지를 확인하고 확인 버튼을 클릭 하세요.

Auto-Scaling Group 삭제하기

사용하지 않는 Auto-Scaling Group을 삭제하면 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, Auto-Scaling Group을 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 삭제 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Auto-Scaling Group을 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 해지할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 삭제 버튼을 클릭하세요.
삭제가 완료되면 Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

2.2.1 - Launch Configuration

Auto-Scaling Group 생성하기 위해서는 사전에 Launch Configuration이 생성이 필요합니다.

Launch Configuration 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Launch Configuration 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Launch Configuration 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 메뉴를 클릭하세요. Launch Configuration 목록 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 목록 페이지에서 Launch Configuration 생성 버튼을 클릭하세요. Launch Configurationp 생성 페이지로 이동합니다.
Launch Configurationp 생성 페이지의 이미지 및 버전 선택 영역에서 필요한 정보를 선택하고 다음 버튼을 클릭하세요.
참고
Launch Configuration에서 선택 가능한 이미지는 서버 타입은 Virtual Server OS 이미지 제공 버전을 참고하세요.

Launch Configurationp 생성 페이지의 서비스 정보 입력 영역에 필요한 정보를 입력하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Launch Configuration 명	필수	Launch Configuration 이름 Launch Configuration을 구별하기 위한 명칭
서비스 유형 > 서버 타입	필수	Launch Configuration의 서버 타입 Standard: 일반적으로 사용되는 표준 사양 High Capacity: Standard 이상의 대용량 서버 사양 선택 가능한 서버 타입은 Virtual Server 서버 타입을 참고
Block Storage	필수	Launch Configuration의 용도에 따라 Block Storage 설정 기본 OS: OS가 설치되어 사용되는 영역 용량은 Units 단위로 입력하며, OS이미지 종류에 따라 최소 용량이 다름 Alma Linux: 2~1,536 사이의 값을 입력 Oracle Linux: 5~1,536 사이의 값을 입력 RHEL: 2~1,536 사이의 값을 입력 Rocky Linux: 2~1,536 사이의 값을 입력 Ubuntu: 1~1,536 사이의 값을 입력 Windows: 4~1,536 사이의 값을 입력 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS(Key Management System) 암호화키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 적용 가능하고, 생성 후 변경 불가 SSD_KMS 디스크 유형을 사용하는 경우에는 성능 저하가 발생 추가: OS영역 외 사용자 추가 공간 필요 시 사용 사용을 선택한 후, 스토리지의 유형과 용량을 입력 스토리지를 추가하려면 + 버튼을 클릭하고, 삭제하려면 x 버튼을 클릭(최대 25개까지 추가) 용량은 Units 단위로 입력하며, 1~1,536 사이의 값을 입력 1 Unit은 8GB이므로 8 ~ 12,288GB가 생성됨 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS(Key Management System) 암호화키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 적용 가능하고, 생성 후 변경 불가 SSD_KMS 디스크 유형을 사용하는 경우에는 성능 저하가 발생 SSD_MultiAttach: 2개 이상의 서버 연결이 가능한 볼륨 Block Storage 유형별 자세한 내용은 Block Storage 생성하기를 참고
Keypair	필수	Launch Configuration의 사용자 증명 방법을 선택 Launch Configuration으로 Auto-Scaling Group을 생성하여 만들어진 서버에 접속하기 위한 서버 인증 정보 신규 생성: 새로운 Keypair가 필요한 경우 신규 생성 신규 Keypair 생성 방법은 Keypair 생성하기 를 참고 OS별 기본 접속 계정 리스트 Alma Linux: almalinux RHEL: cloud-user Rocky Linux: rocky Ubuntu: ubuntu Windows: sysadmin

표. Launch Configuration 서비스 정보 입력 항목

Launch Configuration 생성 페이지에서 추가 정보 입력 영역에 정보를 입력한 후, 다음 버튼을 클릭하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

Init Script

선택

Launch Configuration을 사용할 Auto-Scaling Group의 서버 시작 시, 실행되는 스크립트

45,000 bytes 이내로 입력

Init Script는 선택 이미지에 따라 Windows의 경우 배치 스크립트, 리눅스의 경우 쉘 스크립트 또는 cloud-init여야 합니다.

태그

선택

태그 추가

자원 당 최대 50개까지 추가 가능

태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

표. Launch Configuration 추가 정보 입력 항목

생성 정보 확인 페이지에서 입력한 정보와 예상 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Launch Configuration 목록 페이지에서 생성한 Launch Configuration을 확인하세요.

Launch Configuration 상세 정보 확인하기

Launch Configuration 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Launch Configuration 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Launch Configuration 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 메뉴를 클릭하세요. Launch Configuration 목록 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Launch Configuration 상세 페이지로 이동합니다.
- Launch Configuration 상세 페이지 상단에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.
  구분 상세 설명
  Launch Configuration 상태 사용자가 생성한 Launch Configuration의 상태
  Active: 사용 가능한 상태
  Launch Configuration 삭제 Launch Configuration 삭제하는 버튼
  표. Launch Configuration 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Launch Configuration 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Launch Configuration에서는 Launch Configuration SRN을 의미
자원명	자원 이름 Launch Configuration에서는 Launch Configuration명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
Launch Configuration명	Launch Configuration 이름
이미지	Launch Configuration을 생성할 때, 선택한 이미지 이름 해당 Launch Configuration을 사용하고 있는 Auto-Scaling Group의 서버 생성할 때, 사용하는 OS 이미지입니다.
Auto-Scaling Group 수	Launch Configuration을 사용하고 있는 Auto-Scaling Group의 개수
서버 타입	Launch Configuration에 설정한 서버 타입
Block Storage	Launch Configuration에 설정한 서버 당 Block Storage 정보 유형, 용량, 종류
Keypair	Launch Configuration에 설정한 서버 인증 정보 해당 Launch Configuration을 사용하고 있는 Auto-Scaling Group의 서버에 연결할 때 사용할 Keypair 정보
Init Script	Launch Configuration에 설정한 Init Script 해당 Launch Configuration을 사용하고 있는 Auto-Scaling Group의 서버 시작 시, 실행되는 스크립트입니다.

표. Launch Configuration 상세 정보 탭 항목

작업 이력

Launch Configuration 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Launch Configuration 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Launch Configuration 삭제하기

사용하지 않는 Launch Configuration을 삭제하면 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, Launch Configuration을 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

데이터 삭제 후에는 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Launch Configuration을 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 메뉴를 클릭하세요. Launch Configuration 목록 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 목록 페이지에서 해지할 자원을 클릭하세요. Launch Configuration 상세 페이지로 이동합니다.
Launch Configuration 삭제 버튼을 클릭하세요.
삭제가 완료되면 Launch Configuration 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

주의

Auto-Scaling Group에 적용되어 있는 Launch Configuration은 삭제할 수 없습니다. Auto-Scaling Group을 먼저 삭제한 후, Launch Configuration 삭제해주세요.

2.2.2 - 정책 관리하기

Auto-Scaling Group의 서버 수를 모니터링 지표를 기반으로 동적으로 조정할 수 있습니다. 모니터링 지표 기반으로 설정한 임계치를 벗어나는 경우, 서버 수를 조정하는 방식입니다. 이때 서버 수를 조정하는 방식을 3가지 중에 선택 할 수 있습니다. 지정 대수만큼 서버 수 증감, 지정한 비율로 서버 수 증감, 입력한 값으로 서버 수 고정입니다. 정책으로 인한 서버가 시작되고 해지될 때, 일시적으로 모니터링 지표인 CPU 사용률이 정책에 등록한 임계치를 벗어날 수 있습니다. 하지만 이는 일시적인 순간이기 때문에 비정상 상황으로 판단하지 않기 위해 쿨다운 시간을 설정합니다. Samsung Cloud Platform Console에서 생성한 Auto-Scaling Group에 정책을 추가하고 관리할 수 있습니다.

정책 추가하기

Auto-Scaling Group의 정책을 추가할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 정책을 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
정책 탭을 클릭하세요. 정책 탭 페이지로 이동합니다.

정책 추가 버튼을 클릭하세요. 정책 추가 팝업창이 열립니다.

구분	필수	상세 설명
구분	필수	정책 구분 Scale In: 서버 수 반납 Scale Out: 서버 수 증가
정책명	필수	정책 별 구분할 이름
실행 조건	필수	정책을 실행할 조건 Statistic: Metric Type을 계산하는 방법 Average: Auto-Scaling Group 내 서버들의 평균 Min: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최소 값 Max: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최대 값 Metric Type: CPU Usage, Memory Usage, Network In(bytes), Network Out(bytes), Network In(Packets), Network Out(Packets) 단, Memory usage 정책은 Windows 서버에서 설정 불가 Operator: `>=` `>` `<=` `<` Threshold: Metric Type에 해당하는 임계치 Period: 실행 조건을 발생 시킬 연속 시간(N분간 지속적으로 실행 조건을 만족해야 정책이 실행)
실행 단위	필수	정책을 실행하는 방식 Policy Type: 정책을 실행할 유형을 선택합니다. 지정 대수만큼 서버 수 증감: 서버 수 Target Value 증가 또는 반납 지정한 비율로 서버 수 증감: Target Value 비율로 증가 또는 반납 입력한 값으로 서버 수 고정: 서버 수 Target Value 대로 고정 Target Value: 선택한 Policy Type을 실행할 개수 또는 비율
쿨다운	필수	정책으로 인한 서버가 시작 또는 해지될 때, 대기하는 시간(초) 기본값은 300초이며, 최소 60초~최대 3,600초로 설정 가능합니다.

표. 정책 추가 팝업 항목

참고

정책 > 쿨다운 설정

정책으로 인한 서버가 시작되고 해지될 때, 쿨다운으로 설정한 시간만큼 대기합니다. 일시적으로 모니터링 지표인 CPU 사용률이 정책에 등록한 임계치를 벗어날 수 있습니다. 하지만 이는 서버 수를 조정하기 위한 조건이 아닌 일시적인 순간이기 때문에 비정상 상황으로 판단하지 않고 쿨다운 시간을 설정하여 대기합니다.

안내

정책 실행은 설정한 Min/Max 서버 수 범위 내에서 동작합니다.

서버 수 증가 및 반납, 서버 수 고정 등 Min/Max 서버 수 범위 밖으로 입력하더라도 설정되어 있는 Min/Max 서버 수 안에서 동작합니다.
예시: Min 서버 수가 3일때, 서버 수 고정을 1로 하여도 서버 수가 1로 줄어들지 않고 최소 서버 수인 3을 유지합니다.

정책 추가 팝업창에서 필수값을 입력한 후, 확인 버튼을 클릭하세요. 추가한 정책은 정책 목록에서 확인하세요.

정책 생성 예시

아래는 정책 예시에 대한 설명입니다. 정책 생성 시, 참고하세요.

정책 예시 설명 1

구분	실행 조건	실행 단위	쿨다운
Scale Out	Average CPU Usage >= 60% 1분동안 발생	지정 대수만큼 서버 수 증감 1대수로 증가	300초

표. Auto-Scaling Group 정책 예시1

Auto-Scaling Group 내 서버들 평균 CPU Usage가 60% 이상 1분 동안 지속되는 경우, 1대씩 서버가 추가로 생성됩니다.
서버가 추가로 생성될 때 쿨다운 시간은 300초로, 쿨다운 시간 동안은 정책으로 인한 서버 추가 또는 반납이 발생하지 않습니다.
쿨다운 시간이 종료된 후에 다시 정책 실행 조건을 확인합니다.

정책 예시 설명 2

구분	실행 조건	실행 단위	쿨다운
Scale In	Min CPU Usage <= 5% 1분동안 발생	지정한 비율로 서버 수 증감 50% 반납	300초

표. Auto-Scaling Group 정책 예시2

Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최소 CPU Usage가 5% 이하 1분 동안 지속되는 경우, 현재 서버 수의 50%가 해지됩니다.
서버가 해지될 때 쿨다운 시간은 300초로, 쿨다운 시간 동안은 정책으로 인한 서버 추가 또는 반납이 발생하지 않습니다.
쿨다운 시간이 종료된 후에 다시 정책 실행 조건을 확인합니다.

정책 예시 설명 3

구분	실행 조건	실행 단위	쿨다운
Scale Out	Max CPU Usage >= 90% 1분동안 발생	입력한 값으로 서버 수 고정 5대로 고정	300초

표. Auto-Scaling Group 정책 예시3

Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최대 CPU Usage가 90% 이상 1분 동안 지속되는 경우, 현재 서버 수가 5대보다 적은 경우 서버가 5개까지 생성됩니다.
서버가 생성되는 동안 쿨다운 시간은 300초로, 쿨다운 시간 동안은 정책으로 인한 서버 추가 또는 반납이 발생하지 않습니다.
쿨다운 시간이 종료된 후에 다시 정책 실행 조건을 확인합니다.

정책 수정하기

Auto-Scaling Group의 정책을 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 정책을 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
정책 탭을 클릭하세요. 정책 탭 페이지로 이동합니다.

수정할 정책의 더보기 > 수정 버튼을 클릭하세요. 정책 수정 팝업 열립니다.

구분	필수	상세 설명
구분	필수	정책 구분 Scale In: 서버 수 반납 Scale Out: 서버 수 증가
정책명	필수	정책 별 구분할 이름
실행 조건	필수	정책을 실행할 조건 Statistic: Metric Type을 계산하는 방법 Average: Auto-Scaling Group 내 서버들의 평균 Min: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최소 값 Max: Auto-Scaling Group 내 서버들 중 최대 값 Metric Type: CPU Usage, Memory Usage, Network In(bytes), Network Out(bytes), Network In(Packets), Network Out(Packets) 단, Memory usage 정책은 Windows 서버에서 설정 불가 Operator: `>=` `>` `<=` `<` Threshold: Metric Type에 해당하는 임계치 Period: 실행 조건을 발생 시킬 연속 시간(N분 발생)
실행 단위	필수	정책을 실행하는 방식 Policy Type: 정책을 실행할 유형을 선택합니다. 지정 대수만큼 서버 수 증감: 서버 수 Target Value 증가 또는 반납 지정한 비율로 서버 수 증감: Target Value 비율로 증가 또는 반납 입력한 값으로 서버 수 고정: 서버 수 Target Value 대로 고정 Target Value: 선택한 Policy Type을 실행할 개수 또는 비율
쿨다운	필수	정책으로 인한 서버가 시작 또는 해지될 때, 대기하는 시간(초) 기본값은 300초, 최소 1초 ~ 최대 3,600초까지 설정

표. 정책 수정 팝업 항목

정책 수정 팝업창에서 필수값을 입력한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

정책 추가 및 수정 제약 사항

정책 추가할때나 정책 수정할때 정책 구분, 실행 조건, 실행 조건 범위에 따라 제약 사항이 존재합니다. 아래는 정책에 대한 제약 사항에 대한 예시입니다. 제약 사항 예시를 참고하여 정책을 추가하거나 수정하세요.

예시 1 - 정책 구분/실행 조건 중복 등록 확인 필요

정책 구분(Scale Out 또는 Scale In)과 실행 조건(Metric type)이 동일하게 중복 등록이 불가합니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale Out`	`ScaleOutPolicy`	`Average`	`CPU Usage`	`>= 60%`

표. 정책 제약 사항 예시 1 - 선행 등록 정책

위와 같이 정책이 등록되어 있는 경우, 구분(Scale Out) 실행 조건(Metric type=CPU Usage)로 정책 추가하거나 해당 조건으로 수정 불가합니다.

예시 2 - 정책 구분에 따른 실행 조건(Metric type)과 실행 조건(Statistic)에 대해 실행 조건 범위 확인 필요

정책 구분(Scale Out 또는 Scale In)이 다를 때, 동일한 실행 조건(Metric type)과 실행 조건(Statistic)에 대해서 실행 조건 범위(Comparison operator + Threshold)는 중복 등록이 불가합니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale Out`	`ScaleOutPolicy`	`Average`	`CPU Usage`	`>= 60%`

표. 정책 제약 사항 예시 2 - 선행 등록 정책

위와 같이 정책이 등록되어 있는 경우, 아래와 같이 정책 추가하거나 아래 조건으로 수정 불가합니다.
CPU Usage이 평균 60% 이상일 경우, Scale Out 정책이 이미 등록되어 있기 때문에, CPU Usage 평균 60% 이하일 경우 Scale In 정책을 등록하면 60%인 경우가 동일 실행 조건으로 중복되어 등록할 수 없습니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale In`	`AddUpdatePolicy`	`Average`	`CPU Usage`	`<= 60%`

표. 정책 제약 사항 예시 2 - 추가 불가 정책

예시 3 - 정책 구분에 따른 실행 조건(Metric type)과 실행 조건(Statistic)에 대해 실행 조건 범위 확인 필요

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale In`	`ScaleInPolicy`	`Average`	`CPU Usage`	`<= 10%`

표. 정책 제약 사항 예시 3 - 선행 등록 정책

위와 같이 정책이 등록되어 있는 경우, 아래와 같이 정책 추가하거나 아래 조건으로 수정 불가합니다.
CPU Usage이 평균 10% 이하일 경우, Scale In 정책이 이미 등록되어 있기 때문에, CPU Usage 평균 60% 미만/60% 이하/10% 이상/9% 초과인 경우, Scale Out 정책을 등록하면 실행 조건 범위가 중복되어 등록할 수 없습니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale Out`	`AddUpdatePolicy1`	`Average`	`CPU Usage`	`< 60%`
`Scale Out`	`AddUpdatePolicy2`	`Average`	`CPU Usage`	`<= 60%`
`Scale Out`	`AddUpdatePolicy3`	`Average`	`CPU Usage`	`>= 10%`
`Scale Out`	`AddUpdatePolicy4`	`Average`	`CPU Usage`	`> 9%`

표. 정책 제약 사항 예시 3 - 추가 불가 정책

예시 4 - 정책 구분에 따른 실행 조건(Metric type)과 실행 조건(Statistic)에 대해 실행 조건 범위에 따라 등록 가능

정책 구분(Scale Out 또는 Scale In)이 다를 때, 동일한 실행 조건(Metric type)에 대해 실행 조건(Statistic)이 다르거나 실행 조건 범위(Comparison operator + Threshold)가 겹치지 않으면 등록 가능합니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale Out`	`ScaleOutPolicy`	`Average`	`CPU Usage`	`>= 60%`

표. 정책 제약 사항 예시 4 - 선행 등록 정책

위와 같이 정책이 등록되어 있는 경우, 아래와 같이 정책 추가하거나 아래 조건으로 수정 가능합니다. 실행 조건 범위가 겹치지않거나, 실행 조건(Statistic)이 다르면 등록이 가능합니다.

정책 구분	정책명	실행 조건(Statistic)	실행 조건(Metric type)	실행 조건 범위
`Scale In`	`AddUpdatePolicy1`	`Average`	`CPU Usage`	`<= 10%`
`Scale In`	`AddUpdatePolicy2`	`Min`	`CPU Usage`	`<= 60%`

표. 정책 제약 사항 예시 4 - 추가 가능 정책

정책 삭제하기

Auto-Scaling Group의 정책을 삭제할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 정책을 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
정책 탭을 클릭하세요. 정책 탭 페이지로 이동합니다.
삭제할 정책을 선택하고 삭제 버튼을 클릭하세요. 정책 삭제 확인 팝업창이 열립니다.
정책 삭제 확인 팝업창을 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.

2.2.3 - 스케줄 관리하기

매일, 매주, 매달 또는 한번 스케줄 예약을 할 수 있으며, 정해진 시간에 원하는 서버 수를 설정할 수 있습니다. 이는 어떨 때 서버 수를 줄이거나 늘려야 할지 예측이 가능한 경우에 유용하게 사용할 수 있습니다.

스케줄 추가하기

Auto-Scaling Group의 스케줄을 추가할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 스케줄을 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
스케줄 탭을 클릭하세요. 스케줄 탭 페이지로 이동합니다.

스케줄 추가 버튼을 클릭하세요. 스케줄 추가 팝업창이 열립니다.

구분	필수	상세 설명
스케줄명	필수	스케줄 별 구분할 이름
서버 수 선택	필수	스케줄 수행 시, 조정할 서버 수를 선택 Min: Auto-Scailg Group이 최소한으로 유지할 서버 수 Desired: Auto-Scailg Group 내 목표 서버 수 Max: Auto-Scailg Group이 최대로 유지할 수 있는 서버 수
서버 수 입력	필수	선택한 서버 수의 값을 입력 Min 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max) Desired 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max) Max 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max)
주기	필수	스케줄 수행 주기 매일: 매일 스케줄이 수행될 시작일과 종료일, 영구 설정을 할 수 있습니다. 또한 시간과 시간대를 설정 매주: 시작일과 종료일, 영구 설정 및 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 매주 스케줄이 수행될 요일을 선택할 수 있습니다. 매달: 시작일과 종료일, 영구 설정 및 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 매달 스케줄이 수행될 Date를 입력 가능 한 번: 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 한 번 스케줄이 수행될 Date를 설정
시작일	선택	스케줄 시작 날짜 설정 현재 날짜 이전으로 설정할 수 없습니다. 기본값은 현재 날짜입니다.
종료일	선택	스케줄 종료 날짜 설정 현재 날짜 이전으로 설정할 수 없습니다. 기본값은 현재 날짜 + 7입니다.
영구	선택	영구 설정 시, 스케줄 종료일을 9999-12-31로 설정
시간	필수	스케줄 수행 시간 설정 30분 단위로 설정 가능합니다. 현재 날짜, 현재 시간보다 빠른 시간은 설정 불가
시간대	필수	스케줄 수행 시간에 해당하는 시간대 (예시: Asia/Seoul (GMT +09:00))
요일	필수	주기를 매주 선택한 경우, 스케줄 수행할 요일을 선택
Date	필수	주기를 매달 선택한 경우, 스케줄 수행할 날짜인 Date를 입력 0을 제외한 -31~31까지 한 개이상 입력하세요. (예시: 3,4,5) 주기를 한 번 선택한 경우, 스케줄 수행할 날짜인 Date를 설정 현재 날짜 이전으로 설정 불가합니다. 기본값은 현재 날짜입니다.

표. 스케줄 추가 팝업 항목

스케줄 추가 팝업창에서 필수값을 입력한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.
스케줄 추가 확인 팝업창의 메시지 확인 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

참고

스케줄 주기를 매달 선택한 경우, 스케줄 수행 날짜인 Date를 입력해야합니다. 아래 내용을 참고하여 스케줄을 등록하세요.

0보다 큰 숫자를 입력하면 매달 날짜를 의미합니다.
- 예시: 1을 입력하면, 8월 1일, 9월 1일, …, 12월 1일
0보다 작은 숫자를 입력하면 매달 말일로부터 계산합니다.
- -1을 입력하면 매달 말일을 의미합니다.
  - 예시: 8월 31일, 9월 30일, …, 12월 31일
- -2를 입력하면 매달 말일 전날을 의미합니다.
  - 예시: 8월 30일, 9월 29일, …, 12월 30일
- 매달 말일은 31일, 30일, 29일, 28일과 같이 매달 다르기 때문에 매달 말일에 스케줄이 수행되어야 하는 경우를 위해, 위와 같이 0보다 작은 숫자를 이용하여 말일로부터 계산할 수 있도록 하였습니다.

안내

스케줄이 수행될 때 스케줄에 설정한 Min 서버 수가 Desired 서버 수보다 크거나, Max 서버 수가 Desired 서버 수보다 작은 경우, Desired 서버 수도 함께 수정됩니다.
수행 시간이 중복된 스케줄이 있는 경우, 정상 수행되지 않을 수 있습니다. 가급적 수행 시간이 중복되지 않도록 해주세요.

스케줄 수정하기

Auto-Scaling Group의 스케줄을 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 스케줄을 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
스케줄 탭을 클릭하세요. 스케줄 탭 페이지로 이동합니다.

수정할 스케줄의 더보기 > 수정 버튼을 클릭하세요. 스케줄 수정 팝업창이 열립니다.

구분	필수	상세 설명
스케줄명	필수	스케줄 별 구분할 이름
서버 수 선택	필수	스케줄 수행 시, 조정할 서버 수를 선택 Min: Auto-Scailg Group이 최소한으로 유지할 서버 수 Desired: Auto-Scailg Group 내 목표 서버 수 Max: Auto-Scailg Group이 최대로 유지할 수 있는 서버 수
서버 수 입력	필수	선택한 서버 수의 값을 입력 Min 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max) Desired 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max) Max 값: 0~50 사이의 값을 입력하세요. (Min≤Desired≤Max)
주기	필수	스케줄 수행 주기 매일: 매일 스케줄이 수행될 시작일과 종료일, 영구 설정을 할 수 있습니다. 또한 시간과 시간대를 설정 매주: 시작일과 종료일, 영구 설정 및 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 매주 스케줄이 수행될 요일을 선택할 수 있습니다. 매달: 시작일과 종료일, 영구 설정 및 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 매달 스케줄이 수행될 Date를 입력 가능 한 번: 시간과 시간대를 설정을 할 수 있습니다. 또한 한 번 스케줄이 수행될 Date를 설정
시작일	선택	스케줄 시작 날짜 설정 현재 날짜 이전으로 설정할 수 없습니다. 기본값은 현재 날짜입니다.
종료일	선택	스케줄 종료 날짜 설정 현재 날짜 이전으로 설정할 수 없습니다. 기본값은 현재 날짜 + 7입니다.
영구	선택	영구 설정 시, 스케줄 종료일을 9999-12-31로 설정
시간	필수	스케줄 수행 시간 설정 30분 단위로 설정 가능합니다. 현재 날짜, 현재 시간보다 빠른 시간은 설정 불가
시간대	필수	스케줄 수행 시간에 해당하는 시간대 (예시: Asia/Seoul (GMT +09:00))
요일	필수	주기를 매주 선택한 경우, 스케줄 수행할 요일을 선택
Date	필수	주기를 매달 선택한 경우, 스케줄 수행할 날짜인 Date를 입력 0을 제외한 -31~31까지 한 개이상 입력하세요. (예시: 3,4,5) 주기를 한 번 선택한 경우, 스케줄 수행할 날짜인 Date를 설정 현재 날짜 이전으로 설정 불가합니다. 기본값은 현재 날짜입니다.

표. 스케줄 수정 팝업 항목

스케줄 수정 팝업창에서 필수값을 입력한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.
스케줄 수정 확인 팝업창의 메시지 확인 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

스케줄 삭제하기

Auto-Scaling Group의 스케줄을 삭제할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 스케줄을 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
스케줄 탭을 클릭하세요. 스케줄 탭 페이지로 이동합니다.
삭제할 스케줄을 선택하고 삭제 버튼을 클릭하세요. 스케줄 삭제 확인 팝업창이 열립니다.
스케줄 삭제 확인 팝업창을 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.

2.2.4 - 알림 관리하기

알림 수신인을 지정하여 E-mail 또는 SMS로 특정 상황에 대한 알림 메시지를 발송할 수 있습니다.

참고

알림 방식(E-mail 또는 SMS)은 알림 설정 페이지에서 알림 대상을 서비스 > Virtual Server Auto-Scaling로 선택하여 설정할 수 있습니다.
알림 설정 수정에 대한 자세한 내용은 알림 설정 수정하기를 참고하세요.

알림 추가하기

Auto-Scaling Group의 알림을 추가할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 알림을 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 알림 정보를 추가할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
알림 탭을 클릭하세요. 알림 탭 페이지로 이동합니다.
알림 추가 버튼을 클릭하세요. 알림 추가 팝업창이 열립니다.

알림 추가 팝업창에서 필수값을 입력한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

구분

상세 설명

통보시점

Auto-Scaling Group 알림 발생 시 통보 시점

서버 생성, 서버 해지, 서버 생성 실패, 서버 해지 실패, 정책 실행 조건 만족 시

다중 선택 가능

알림 수신인

알림 발생 시 알림을 수신할 사용자

알림 수신자 추가 버튼을 클릭하여 사용자 선택 가능

Samsung Cloud Platform 사용자만 수신인으로 선택 가능

표. 알림 항목

주의

알림 수신인 추가 시 이메일 주소가 있는지 확인하고 추가하세요. 로그인 이력이 있는 사용자(이메일, 휴대전화 번호 등록 사용자)만 알림을 받을 수 있습니다.

알림 추가 확인 팝업창의 메시지 확인 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

알림 수정하기

Auto-Scaling Group의 알림 정보를 수정할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 알림 정보를 수정하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 알림 정보를 수정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
알림 탭을 클릭하세요. 알림 탭 페이지로 이동합니다.
알림 목록에서 수정할 알림 정보의 더보기 > 수정 버튼을 클릭하세요. 알림 수정 팝업창이 열립니다.

알림 수정 팝업창에서 알림 정보를 수정한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

구분	상세 설명
통보시점	Auto-Scaling Group 알림 발생 시 통보 시점 서버 생성, 서버 해지, 서버 생성 실패, 서버 해지 실패, 정책 실행 조건 만족 시 다중 선택 가능

표. 알림 수정 항목

알림 수정 확인 팝업창의 메시지 확인 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

알림 삭제하기

Auto-Scaling Group의 알림을 삭제할 수 있습니다. Auto-Scaling Group의 알림을 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Virtual Server 메뉴를 클릭하세요. Virtual Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 메뉴를 클릭하세요. Auto-Scaling Group 목록 페이지로 이동합니다.
Auto-Scaling Group 목록 페이지에서 알림 정보를 수정할 자원을 클릭하세요. Auto-Scaling Group 상세 페이지로 이동합니다.
알림 탭을 클릭하세요. 알림 탭 페이지로 이동합니다.
알림 목록에서 삭제할 알림을 선택한 후, 삭제 버튼을 클릭하세요. 알림 삭제 확인 팝업창이 열립니다.
알림 삭제 확인 팝업창을 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.

2.3 - API Reference

API Reference

2.4 - CLI Reference

CLI Reference

2.5 - Release Note

Virtual Server Auto-Scaling

2025.10.23

FEATURE Virtual Server 해지 기능 개선

Auto-Scaling Group에서 만든 Virtual Server의 해지 기능이 개선되었습니다.
- Virtual Server 해지 시 Load Balancer를 자동으로 분리됩니다.
- Desired 서버 수는 그대로 유지되며 Desired 체크 배치에 따라 scale-out을 진행합니다.

2025.07.01

FEATURE 신규 기능 추가

Virtual Server Auto-Scaling에 알림 기능을 추가하였습니다.
- Auto-Scaling Group 생성 또는 상세 화면에서 알림 설정을 추가할 수 있습니다.
Auto-Scaling Group 생성 시 Scaling 정책을 설정할 수 있습니다.
Auto-Scaling Group 정책의 Metric Type을 추가하였습니다.
- 추가 : Memory Usage, Network In(bytes), Network Out(bytes), Network In(Packets), Network Out(Packets)
Load Balancer 연결 시 Draining Timeout을 설정할 수 있습니다.
Auto-Scaling Group에 Virtual Server는 최대 50개, LB 서버 그룹 및 포트는 최대 3개까지 연결할 수 있습니다.

2025.02.27

FEATURE Virtual Server Auto Scaling-Load Balancer 서비스 연계 출시 및 NAT 설정 기능 추가

Virtual Server Auto-Scaling 기능 변경
- 2025년 2월에 출시하는 Load Balancer 서비스와 연계 출시합니다.
- Auto-Scaling Group에서 NAT 설정 기능이 추가되었습니다.
Samsung Cloud Platform 공통 기능 변경
- Account, IAM 및 Service Home, 태그 등 공통 CX 변경 사항을 반영하였습니다.

2024.11.19

NEW Virtual Server Auto Scaling 서비스 정식 버전 출시

Virtual Server Auto-Scaling은 Launch Configuration을 통해 Auto-Scaling Group을 생성하고 서버를 확인하고 관리합니다.
정해진 시간에 원하는 서버 수를 설정할 수 있는 스케줄 방식과 CPU 사용률 기반으로 서버 수를 조정하는 방법의 정책 방식을 제공합니다.

3 - GPU Server

3.1 - Overview

서비스 개요

GPU Server는 CPU, GPU, 메모리 등 서버에서 제공하는 인프라 자원을 개별 구매할 필요 없이, 필요한 시점에 필요한 만큼 자유롭게 할당 받아 사용할 수 있는 가상화 컴퓨팅 서비스 입니다. 클라우드 환경에서 AI모델 실험, 예측, 추론 등 빠른 연산 속도를 필요로 하는 업무에 적합하며, 업무 유형 및 규모에 따라 최적화 된 성능의 자원을 유연하게 선택하여 이용할 수 있습니다. GPU Server는 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

제공 기능

GPU Server 관리: 웹 기반 Console을 통해 GPU Server 프로비저닝부터 모니터링, 빌링까지 사용자가 직접 Self Service로 생성, 삭제 및 변경을 관리할 수 있습니다.
GPU 수량별 상품 제공: 프로젝트 용도 및 규모 등에 따라 H100/A100 GPU의 수량을 자유롭게 선택하여 가상 서버를 구성할 수 있습니다.
고성능 GPU 제공: Pass-through 방식을 사용하여 물리서버 수준의 고성능 GPU 서버를 제공합니다.
스토리지 연결: OS 디스크 외 추가 연결 스토리지를 제공 합니다. Block Storage, File Storage, Object Storage 를 연결하여 사용할 수 있습니다.
강력한 보안적용: Security Group 서비스를 통해 외부 인터넷이나 다른 VPC(Virtual Private Cloud)와 주고받는 Inbound/Outbound 트래픽을 제어하여 서버를 안전하게 보호합니다.
모니터링: 컴퓨텅 자원에 해당하는 CPU, Memory, Disk 및 GPU의 현황 등의 모니터링 정보를 Cloud Monitoring 서비스를 통해 확인할 수 있습니다.
네트워크 설정 관리: 서버의 서브넷/IP는 최초 생성시 설정된 값을 간편하게 변경 가능합니다. NAT IP는 필요에 따라 사용/해지를 설정할 수 있는 관리기능을 제공하고 있습니다.
Key Pair 방식: 안전한 OS접속 방식을 위해 ID/PW의 접속이 아니라 Key Pair 방식을 제공합니다.
Image 관리: Custom Image를 생성 및 관리할 수 있고, 프로젝트간 공유 기능을 제공합니다.
ServiceWatch 서비스 연계 제공: ServiceWatch 서비스를 통해 데이터를 모니터링할 수 있습니다.

구성 요소

GPU Server는 가상화 컴퓨팅 자원 위에 GPU와 NVSwitch 및 NVLink가 제공됩니다.

주의

NVSwitch는 단일 GPU Server에 8개의 GPU를 할당한 인스턴스 타입의 경우에만 활성화하여 사용 가능합니다.

GPU(A100/H100)

GPU(Graphic Processing Unit)는 컴퓨터 화면을 구성 이미지를 만들기 위해 필요한 계산을 수행하는 역할로 병렬 처리에 특화되어있어 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 인공지능(AI), 데이터 분석 등 대규모 병렬 연산을 처리합니다. 다음은 GPU Server 서비스에서 제공하는 GPU Type의 사양입니다.

구분	A100 Type	H100 Type
서비스 제공 방식	Pass-through	Pass-through
GPU Architecture	NVIDIA Ampere	NVIDIA Hopper
GPU Memory	80GB	80GB
GPU Transistors	54 billion 7N TSMC	80 billion 4N TSMC
GPU Tensor Performance (FP16 기준, *: With Sparsity)	312 TFLOPs, 624* TFLOPs	989.4 TFLOPs, 1,978.9* TFLOPs
GPU Memory Bandwidth	2,039 GB/sec HBM2e	3,352 GB/sec HBM3
GPU CUDA Cores	6,912 Cores	16,896 Cores
GPU Tensor Cores	432 (3rd Generation)	528 (4th Generation)
NVLink 성능	NVLink 3	NVLink 4
총 NVLink 대역폭	600 GB/s	900 GB/s
NVLink Signaling Rate (단방향)	25 GB/s (x12)	25 GB/s (x18)
NVSwitch 성능	NVSwitch 2	NVSwitch 3
NVSwitch GPU간 대역폭	600 GB/s	900 GB/s
총 NVSwitch 집계 대역폭	4.8 TB/s	7.2 TB/s
연계 스토리지	Block Storage - SSD	Block Storage - SSD

표. GPU Type 사양

서버 타입

GPU Server에서 제공하는 서버 타입은 다음과 같습니다. GPU Server에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 설명은 GPU Server 서버 타입을 참고하세요.

구분	서버 타입	CPU vCore	Memory(GB)	GPU수량
GPU-A100-1	g1v16a1	16	234	1
GPU-A100-1	g1v32a2	32	468	2
GPU-A100-1	g1v64a4	64	936	4
GPU-A100-1	g1v128a8	128	1872	8
GPU-H100-2	g2v12h1	12	234	1
GPU-H100-2	g2v24h2	24	468	2
GPU-H100-2	g2v48h4	48	936	4
GPU-H100-2	g2v96h8	96	1872	8

표. GPU Server 서버 타입

OS 및 GPU 드라이버 버전

GPU Server에서 지원하는 운영체제(OS)는 다음과 같습니다.

OS	OS 버전	GPU 드라이버버전
Ubuntu	22.04	535.183.06
RHEL	8.10	+ND 535.183.06

표. GPU Server OS 및 GPU 드라이버 버전

선행 서비스

본 서비스를 생성하기 전에 미리 설치가 되어야 하는 서비스입니다. 사전에 안내된 사용자 가이드를 참고하여 준비해주세요.

서비스 카테고리	서비스	상세 설명
Networking	VPC	클라우드 환경에서 독립된 가상 네트워크를 제공하는 서비스
Networking	Security Group	서버의 트래픽을 제어하는 가상 방화벽

표. GPU Server 선행 서비스

3.1.1 - 서버 타입

GPU Server 서버 타입

GPU Server는 제공하는 GPU Type에 따라 구분되며, GPU Server를 생성할 때 선택하는 서버 타입에 따라 GPU Server에 사용되는 GPU가 결정됩니다. GPU Server에서 실행하려는 애플리케이션의 사양에 따라 서버 타입을 선택해주세요.

GPU Server에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다.

GPU-H100-2 g2v12h1

구분	예시	상세 설명
서버 타입	GPU-H100-2	제공되는 서버 타입 구분 GPU-H100-2 GPU-H100은 제공되는 GPU 종류를 의미 2는 세대를 의미 GPU-A100-1 GPU-A100은 제공되는 GPU 종류를 의미 1은 세대를 의미
서버 사양	g2	제공되는 서버 타입 구분 및 세대 g2 g는 GPU 서버 사양을 의미 2은 세대를 의미
서버 사양	v12	vCore 개수 v2: 2개의 가상 코어
서버 사양	h1	GPU 종류와 수량 h1 h는 GPU-H100를 의미 1은 GPU 1개를 의미 a2 a는 GPU-A100를 의미 2은 GPU 2개를 의미

표. GPU Server 서버 타입 형식

g1 서버 타입

g1 서버 타입은 NVIDIA A100 Tensor Core GPU를 사용하는 GPU Server로 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

최대 8개의 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 제공
GPU 당 6,912개의 CUDA 코어와 432 Tensor 코어 탑재
최대 128개의 vCPU 및 1,920 GB의 메모리를 지원
최대 40 Gbps의 네트워킹 속도
600GB/s GPU와 NVIDIA NVSwitch P2P 통신

구분	서버 타입	GPU	CPU	Memory	GPU Memory	Network Bandwidth
GPU-A100-1	g1v16a1	1	16 vCore	234 GB	80 GB	최대 20 Gbps
GPU-A100-1	g1v32a2	2	32 vCore	468 GB	160 GB	최대 20 Gbps
GPU-A100-1	g1v64a4	4	64 vCore	936 GB	320 GB	최대 40 Gbps
GPU-A100-1	g1v128a8	8	128 vCore	1872 GB	640 GB	최대 40 Gbps

표. GPU Server 서버 타입 > GPU-A100-1 서버 타입

g2 서버 타입

g2 서버 타입은 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 사용하는 GPU Server로 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

최대 8개의 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 제공
GPU 당 16,896개의 CUDA 코어와 528 Tensor 코어 탑재
최대 96개의 vCPU 및 1,920 GB의 메모리를 지원
최대 40Gbps의 네트워킹 속도
900GB/s GPU와 NVIDIA NVSwitch P2P 통신

구분	서버 타입	GPU	CPU	Memory	GPU Memory	Network Bandwidth
GPU-H100-2	g2v12h1	1	12 vCore	234 GB	80 GB	최대 20 Gbps
GPU-H100-2	g2v24h2	2	24 vCore	468 GB	160 GB	최대 20 Gbps
GPU-H100-2	g2v48h4	4	48 vCore	936 GB	320 GB	최대 40 Gbps
GPU-H100-2	g2v96h8	8	96 vCore	1872 GB	640 GB	최대 40 Gbps

표. GPU Server 서버 타입 > GPU-H100-2 서버 타입

3.1.2 - 모니터링 지표

GPU Server 모니터링 지표

아래 표는 Cloud Monitoring을 통해 확인할 수 있는 GPU Server의 모니터링 지표를 나타냅니다.

Agent를 설치하지 않아도 기본적인 모니터링 지표를 제공하며 아래 표. GPU Server 모니터링 지표(기본 제공) 에서 확인해주세요. 추가로 Agent 설치를 통해 조회 가능한 지표는 아래 표. GPU Server 추가 모니터링 지표 (Agent 설치 필요) 에서 참고하세요.

자세한 Cloud Monitoring 사용 방법은 Cloud Monitoring 가이드를 참고하세요.

성능 항목명	설명	단위
Memory Total [Basic]	사용할 수 있는 메모리의 bytes	bytes
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap In [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap Out [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Free [Basic]	사용하지 않은 메모리의 bytes	bytes
Disk Read Bytes [Basic]	읽기 bytes	bytes
Disk Read Requests [Basic]	읽기 요청 수	cnt
Disk Write Bytes [Basic]	쓰기bytes	bytes
Disk Write Requests [Basic]	쓰기 요청 수	cnt
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Instance State [Basic]	Instance 상태	state
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Dropped [Basic]	수신 패킷 드롭	cnt
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Dropped [Basic]	송신 패킷 드롭	cnt
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. GPU Server 기본 모니터링 지표 (기본 제공)

성능항목명	설명	단위
GPU Count	gpu 개수	cnt
GPU Memory Usage	메모리 사용율	%
GPU Memory Used	메모리 사용량	MB
GPU Temperature	gpu 온도	℃
GPU Usage	utilization	%
GPU Usage [Avg]	GPU 전체 평균 사용율(%)	%
GPU Power Cap	GPU의 최대 전력 용량	W
GPU Power Usage	GPU의 현재 전력 사용량	W
GPU Memory Usage [Avg]	GPU Memory Uti. AVG	%
GPU Count in use	Node 내 Job이 수행중인 GPU 수	cnt
Execution Status for nvidia-smi	nvidia-smi 명령어 실행결과	status
Core Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
Core Usage [System]	커널 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
Core Usage [User]	사용자 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
CPU Cores	호스트에 있는 CPU 코어의 수	cnt
CPU Usage [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율.	%
CPU Usage/Core [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage/Core [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage/Core [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율.	%
Disk CPU Usage [IO Request]	장치에 대한 입출력 요청이 실행된 CPU 시간의 비율	%
Disk Queue Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 대기열 길이입니다.	num
Disk Read Bytes	장치에서 읽는 초당 바이트 수입니다.	bytes
Disk Read Bytes [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Read Bytes [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Read Bytes [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Read Bytes [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 합	bytes
Disk Read Bytes [Delta]	개별 disk의 system.diskio.read.bytes 값의 delta	bytes
Disk Read Bytes [Success]	성공적으로 읽은 총 바이트 수.	bytes
Disk Read Requests	1초동안 디스크 디바이스의 읽기 요청 수	cnt
Disk Read Requests [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 평균	cnt
Disk Read Requests [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최대	cnt
Disk Read Requests [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최소	cnt
Disk Read Requests [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 합	cnt
Disk Read Requests [Success Delta]	개별 disk의 system.diskio.read.count 의 delta	cnt
Disk Read Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 읽기 수	cnt
Disk Request Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 크기(단위: 섹터)입니다.	num
Disk Service Time [Avg]	장치에 대해 실행된 입력 요청의 평균 서비스 시간(밀리초)입니다.	ms
Disk Wait Time [Avg]	지원할 장치에 대해 실행된 요청에 소요된 평균 시간입니다.	ms
Disk Wait Time [Read]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Wait Time [Write]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Write Bytes [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Write Bytes [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Write Bytes [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Write Bytes [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 합	bytes
Disk Write Bytes [Delta]	개별 disk의 system.diskio.write.bytes 값의 delta	bytes
Disk Write Bytes [Success]	성공적으로 쓰여진 총 바이트 수.	bytes
Disk Write Requests	1초동안 디스크 디바이스의 쓰기 요청 수	cnt
Disk Write Requests [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 평균	cnt
Disk Write Requests [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최대	cnt
Disk Write Requests [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최소	cnt
Disk Write Requests [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 합	cnt
Disk Write Requests [Success Delta]	개별 disk의 system.diskio.write.count 의 delta	cnt
Disk Write Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 쓰기 수	cnt
Disk Writes Bytes	장치에 쓰는 초당 바이트 수입니다.	bytes
Filesystem Hang Check	filesystem(local/NFS) hang 체크 (정상:1, 비정상:0)	status
Filesystem Nodes	파일 시스템의 총 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Nodes [Free]	파일 시스템의 총 가용 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Size [Available]	권한 없는 사용자가 사용할 수 있는 디스크 공간(바이트)	bytes
Filesystem Size [Free]	사용 가능한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Size [Total]	총 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Usage	사용한 디스크 공간 백분율	%
Filesystem Usage [Avg]	개별 filesystem.used.pct들의 평균	%
Filesystem Usage [Inode]	inode 사용률	%
Filesystem Usage [Max]	개별 filesystem.used.pct 중에 max	%
Filesystem Usage [Min]	개별 filesystem.used.pct 중에 min	%
Filesystem Usage [Total]	-	%
Filesystem Used	사용한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Used [Inode]	inode 사용량	bytes
Memory Free	사용 가능한 총 메모리 양 (bytes).	bytes
Memory Free [Actual]	실제 사용가능한 memory (bytes).	bytes
Memory Free [Swap]	사용가능한 swap memory.	bytes
Memory Total	총 memory	bytes
Memory Total [Swap]	총 swap memory.	bytes
Memory Usage	사용한 memory의 백분율	%
Memory Usage [Actual]	실제 사용된 memory의 백분율	%
Memory Usage [Cache Swap]	cache 된 swap 사용률	%
Memory Usage [Swap]	사용한 swap memory의 백분율	%
Memory Used	사용한 memory	bytes
Memory Used [Actual]	실제 사용된 memory (bytes).	bytes
Memory Used [Swap]	사용한 swap memory.	bytes
Collisions	네트워크 충돌	cnt
Network In Bytes	수신된 byte 수	bytes
Network In Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 평균	bytes
Network In Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최대	bytes
Network In Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최소	bytes
Network In Bytes [Delta Sum]	개별 network 들의 system.network.in.bytes_delta의 합	bytes
Network In Bytes [Delta]	수신된 byte 수의 delta	bytes
Network In Dropped	들어온 packet 중 삭제된 패킷의 수	cnt
Network In Errors	수신 중의 error 수	cnt
Network In Packets	수신된 packet 수	cnt
Network In Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 평균	cnt
Network In Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최대	cnt
Network In Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최소	cnt
Network In Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 합	cnt
Network In Packets [Delta]	수신된 packet 수의 delta	cnt
Network Out Bytes	송신된 byte 수	bytes
Network Out Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 평균	bytes
Network Out Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최대	bytes
Network Out Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최소	bytes
Network Out Bytes [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 합	bytes
Network Out Bytes [Delta]	송신된 byte 수의 delta	bytes
Network Out Dropped	나가는 packet 중 삭제된 packet 수.	cnt
Network Out Errors	송신 중의 error 수	cnt
Network Out Packets	송신된 packet 수	cnt
Network Out Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 평균	cnt
Network Out Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최대	cnt
Network Out Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최소	cnt
Network Out Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 합	cnt
Network Out Packets [Delta]	송신된 packet 수의 delta	cnt
Open Connections [TCP]	열려 있는 모든 TCP 연결	cnt
Open Connections [UDP]	열려 있는 모든 UDP 연결	cnt
Port Usage	접속가능한 port 사용률	%
SYN Sent Sockets	SYN_SENT 상태의 소켓 수 (로컬에서 원격 접속시)	cnt
Kernel PID Max	kernel.pid_max 값	cnt
Kernel Thread Max	kernel.threads-max 값	cnt
Process CPU Usage	마지막 업데이트 후 프로세스에서 소비한 CPU 시간의 백분율.	%
Process CPU Usage/Core	마지막 이벤트 이후 프로세스에서 사용한 CPU 시간의 백분율.	%
Process Memory Usage	main memory (RAM) 에서 프로세스가 차지하는 비율	%
Process Memory Used	Resident Set 사이즈. 프로세스가 RAM 에서 차지한 메모리 양.	bytes
Process PID	프로세스 pid	PID
Process PPID	부모 프로세스의 pid	PID
Processes [Dead]	dead processes 수	cnt
Processes [Idle]	idle processes 수	cnt
Processes [Running]	running processes 수	cnt
Processes [Sleeping]	sleeping processes 수	cnt
Processes [Stopped]	stopped processes 수	cnt
Processes [Total]	총 processes 수	cnt
Processes [Unknown]	상태를 검색할 수 없거나 알 수 없는 processes 수	cnt
Processes [Zombie]	좀비 processes 수	cnt
Running Process Usage	process 사용률	%
Running Processes	running processes 수	cnt
Running Thread Usage	thread 사용률	%
Running Threads	running processes 에서 실행중인 thread 수 총합	cnt
Context Switches	context switch 수 (초당)	cnt
Load/Core [1 min]	마지막 1 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [15 min]	마지막 15 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [5 min]	마지막 5 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Multipaths [Active]	외장 스토리지 연결 path status = active 카운트	cnt
Multipaths [Failed]	외장 스토리지 연결 path status = failed 카운트	cnt
Multipaths [Faulty]	외장 스토리지 연결 path status = faulty 카운트	cnt
NTP Offset	last sample의 measured offset (NTP 서버와 로컬환경 간의 시간 차이)	num
Run Queue Length	실행 대기열 길이	num
Uptime	OS 가동시간(uptime). (milliseconds)	ms
Context Switchies	CPU context switch 수 (초당)	cnt
Disk Read Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 읽어들인 바이트 수	cnt
Disk Read Time [Avg]	데이터 읽기 평균 시간 (초)	sec
Disk Transfer Time [Avg]	디스크 average wait time	sec
Disk Usage	디스크 사용률	%
Disk Write Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 쓰여진 바이트 수	cnt
Disk Write Time [Avg]	데이터 쓰기 평균 시간 (초)	sec
Pagingfile Usage	paging file 사용률	%
Pool Used [Non Paged]	커널 메모리 중 Nonpaged Pool 사용량	bytes
Pool Used [Paged]	커널 메모리 중 Paged Pool 사용량	bytes
Process [Running]	현재 동작 중인 프로세스 수	cnt
Threads [Running]	현재 동작 중인 thread 수	cnt
Threads [Waiting]	프로세서 시간을 기다리는 thread 수	cnt

표. GPU Server 추가 모니터링 지표 (Agent 설치 필요)

3.1.3 - ServiceWatch 지표

GPU Server는 ServiceWatch로 지표를 전송합니다. 기본 모니터링으로 제공되는 지표는 5분 주기로 수집된 데이터입니다. 세부 모니터링을 활성화하면, 1분 주기로 수집된 데이터를 확인할 수 있습니다.

안내

GPU Server의 기본 모니터링과 세부 모니터링은 Virtual Server와 동일한 지표로 제공되며, 네임스페이스도 Virtual Server로 제공됩니다.
GPU 관련 지표는 ServiceWatch Agent를 통해 제공되며, ServiceWatch Agent를 사용하여 지표를 수집하는 방법은 ServiceWatch Agent 가이드를 참고하세요.

참고

ServiceWatch에서 지표를 확인하는 방법은 ServiceWatch 가이드를 참고하세요.

GPU Server의 세부 모니터링 활성화하는 방법은 How-to guides > ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하기를 참고하세요.

기본 지표

다음은 네임스페이스 Virtual Server에 대한 기본 지표입니다.

성능 항목	상세 설명	단위	의미있는 통계
Instance State	인스턴스 상태 표시	-	-
CPU Usage	CPU 사용률	%	평균 최고 최저
Disk Read Bytes	블록 장치에서 읽은 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Disk Read Requests	블록 장치에서의 읽기 요청 수	Count	합계 평균 최고 최저
Disk Write Bytes	블록 장치에서 쓰기 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Disk Write Requests	블록 장치에서의 쓰기 요청 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network In Bytes	네트워크 인터페이스에서 수신된 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Network In Dropped	네트워크 인터페이스에서 수신된 패킷 드롭 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network In Packets	네트워크 인터페이스에서 수신된 패킷 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network Out Bytes	네트워크 인터페이스에서 전송된 용량(바이트)	Bytes	합계 평균 최고 최저
Network Out Dropped	네트워크 인터페이스에서 전송된 패킷 드롭 수	Count	합계 평균 최고 최저
Network Out Packets	네트워크 인터페이스에서 전송된 패킷 수	Count	합계 평균 최고 최저

표. Virtual Server 기본 지표

3.2 - How-to guides

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 GPU Server의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

GPU Server 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 GPU Server 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

GPU Server 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 생성 버튼을 클릭하세요. GPU Server 생성 페이지로 이동합니다.

GPU Server 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보들을 입력하고, 상세 옵션을 선택하세요.

이미지 및 버전 선택 영역에서 필요한 정보를 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

이미지

필수

제공하는 이미지 종류 선택

RHEL, Ubuntu

이미지 버전

필수

선택한 이미지의 버전 선택

제공하는 서버 이미지의 버전 리스트 제공

제공 서버 이미지에 대한 자세한 정보는 OS 및 GPU 드라이버 버전 참고

표. GPU Server 이미지 및 버전 선택 입력 항목

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
서버 수	필수	동시 생성할 GPU Server 서버 수 숫자만 입력 가능하며 1~100 사이의 값을 입력
서비스 유형 > 서버 타입	필수	GPU Server 서버 타입 GPU 타입의 서버 사양을 나타내며 GPU 1장, 2장, 4장, 8장을 포함한 서버를 선택 GPU Server에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 내용은 GPU Server 서버 타입을 참고
서비스 유형 > Planned Compute	선택	Planned Compute가 설정된 자원 현황 사용중: Planned Compute가 설정된 자원 중 사용 중인 개수 설정: Planned Compute가 설정된 자원의 개수 Coverage 미리보기: 자원별 Planned Compute로 적용된 금액 Planned Compute 서비스 신청: Planned Compute 서비스 신청 페이지로 이동 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
Block Storage	필수	용도에 따라 GPU Server가 사용하는 Block Storage를 설정 기본: OS가 설치되어 사용되는 영역 용량은 Unit 단위로 입력 가능(OS 이미지의 종류에 따라 최소 용량이 다름) RHEL: 3 ~ 1,536 사이의 값 입력 가능 Ubuntu: 3 ~ 1,536 사이의 값 입력 가능 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS (Key Management System) 암호화 키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 가능(생성 후, 변경 불가) SSD_KMS 디스크 유형 사용 시 성능 저하 발생 추가: OS 영역 외 사용자 추가 공간 필요 시 사용 사용을 선택한 후, Storage의 유형과 용량 입력 Storage를 추가하려면 + 버튼을 클릭(최대 25개까지 추가 가능), 삭제하려면 x 버튼 클릭 용량은 Unit 단위로 1 ~ 1,536 사이의 값을 입력 가능 1 Unit이 8 GB이므로 8 ~ 12,288 GB가 생성 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD: 일반 볼륨 SSD/HDD_KMS: Samsung Cloud Platform KMS (Key Management System) 암호화 키를 사용하는 추가 암호화 볼륨 암호화 적용은 최초 생성 시에만 가능(생성 후, 변경 불가) SSD_KMS 디스크 유형 사용 시 성능 저하가 발생할 있음 Block Storage 유형별 자세한 내용은 Block Storage 생성하기를 참고 Delete on termination: Delete on Termination을 사용으로 선택한 경우, 서버를 해지할 때 해당 볼륨을 함께 해지 스냅샷이 존재하는 볼륨은 Delete on termination을 사용으로 선택한 경우에도 삭제되지 않음 Multi attach 볼륨은 삭제하려는 서버가 볼륨에 연결된 마지막 남은 서버일 때만 삭제

표. GPU Server 서비스 구성 항목

필수 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
서버명	필수	선택한 서버 수가 1인 경우에 서버 구별을 위한 이름 입력 입력한 서버 이름으로 hostname을 설정 영문,숫자,공백과 특수문자(`-` `_`)를 사용하여 63자 이내로 입력
서버명 Prefix	필수	선택한 서버 수가 2이상인 경우에 생성되는 각각의 서버 구별을 위한 Prefix 입력 사용자 입력값(prefix) + ‘`-#`’ 형태로 자동 생성 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`)를 사용하여 59자 이내로 입력
네트워크 설정 > 신규 네트워크 포트 생성	필수	GPU Server가 설치될 네트워크를 설정 미리 생성한 VPC를 선택합니다. 일반 Subnet: 미리 생성한 일반 Subnet을 선택 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능. 사용을 체크하면 NAT IP를 선택 가능 NAT IP: NAT IP를 선택 선택할 NAT IP가 없는 경우, 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성해야 함 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택 Public IP를 생성하면 Public IP 요금 기준에 따라 요금이 부과 로컬 Subnet(선택): 로컬 Subnet 사용을 선택 서비스를 생성하는데 필수 요소는 아님 미리 생성한 로컬 Subnet을 선택해야 함 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 가능 Security Group: 서버에 접속하기 위해 필요한 설정 선택: 미리 생성한 Security Group을 선택 신규 생성: 적용할 Security Group이 없는 경우 Security Group 서비스에서 별도로 생성 가능 최대 5개까지 선택 가능 Security Group을 설정하지 않으면 기본적으로 모든 접속을 차단함 필요한 접속을 허용하기 위해서 Security Group을 설정해야 함
네트워크 설정 > 기존 네트워크 포트 지정	필수	GPU Server가 설치될 네트워크를 설정 미리 생성한 VPC를 선택 일반 Subnet: 미리 생성한 일반 Subnet과 Port를 선택 NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능 사용을 체크하면 NAT IP를 선택할 수 있습니다. NAT IP: NAT IP를 선택 선택할 NAT IP가 없는 경우, 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택 로컬 Subnet(선택): 로컬 Subnet의 사용 을 선택 미리 생성한 로컬 Subnet과 Port를 선택
Keypair	필수	서버에 연결할 때 사용할 사용자 증명 방법 신규 생성: 새로운 Keypair가 필요한 경우 신규 생성 신규 Keypair 생성 방법은 Keypair 생성하기 를 참고 OS별 기본 접속 계정 리스트 RHEL: cloud-user Ubuntu: ubuntu

표. GPU Server 필수 정보 입력 항목

추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

Lock

선택

Lock 사용 여부 설정

Lock을 사용하면 서버 해지, 시작, 중지 등의 동작을 실행할 수 없도록 하여 실수로 인한 오동작을 방지

Init script

선택

서버 시작 시, 실행하는 스크립트

Init script는 이미지 종류에 따라 Windows의 경우 Batch script, Linux의 경우 Shell script 또는 cloud-init로 작성되어야 함.

최대 45,000 bytes까지 입력 가능

태그

선택

태그 추가

자원 당 최대 50개까지 추가 가능

태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

표. GPU Server 추가 정보 입력 항목

요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, GPU Server 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

GPU Server 상세 정보 확인하기

GPU Server 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. GPU Server 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

GPU Server 서비스의 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.

GPU Server 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.

GPU Server 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

GPU Server 부가 기능에 대한 자세한 내용은 GPU Server 관리 부가 기능을 참고하세요.

구분	상세 설명
GPU Server 상태	사용자가 생성한 GPU Server의 상태 Build: Build 명령이 전달된 상태 Building: Build 진행중 Networking: 서버 생성 진행중 프로세스 Scheduling: 서버 생성 진행중 프로세스 Block_Device_Mapping: 서버 생성시 Block Storage 연결 중 Spawning: 서버 생성 프로세스가 진행 중인 상태 Active: 사용 가능한 상태 Powering_off: 중지 요청시 상태 Deleting: 서버 삭제 진행 중 Reboot_Started: Reboot 진행중 상태 Error: 에러 상태 Migrating: 다른 호스트로 서버 Migration 되는 상태 Reboot: Reboot 명령이 전달된 상태 Rebooting: 재시작 진행 중 Rebuild: Rebuild 명령이 전달된 상태 Rebuilding: Rebuild 요청 시 상태 Rebuild_Spawning: Rebuild 프로세스가 진행중인 상태 Resize: Resize 명령이 전달된 상태 Resizing: Resize 진행 중 Resize_Prep: 서버 타입 수정 요청 시 상태 Resize_Migrating: 서버가 Resize 진행 동시에 다른 호스토로 이동 중인 상태 Resize_Migrated: 서버가 Resize 진행 동시에 다른 호스트로 이동 완료된 상태 Resize_Finish: Resize가 완료 Revert_Resize: 어떤 이유로 서버의 Resize 또는 마이그레이션 실패. 대상 서버가 정리되고 원래 원본 서버가 다시 시작 Shutoff: Powering off 완료 시 상태 Verity_Resize: 서버 타입 수정 요청에 따라 Resize_Prep 진행 이후, 서버 타입 확정/서버 타입 원복 선택 가능 상태 Resize_Reverting: 서버 타입 원복 요청 시 상태 Resize_Confirming: 서버의 Resize 요청을 확인 중인 상태
서버 제어	서버 상태를 변경할 수 있는 버튼 시작: 중지된 서버를 시작 중지: 가동 중인 서버를 중지 재시작: 가동 중인 서버를 재시작
이미지 생성	현재 서버의 이미지로 사용자 Custom 이미지 생성
콘솔 로그	현재 서버의 콘솔 로그 조회 현재 서버에서 출력되는 콘솔 로그를 확인할 수 있음. 자세한 내용은 콘솔 로그 확인하기를 참고하세요.
Dump 생성	현재 서버의 Dump를 생성 Dump 파일은 GPU Server 안에 생성됨 자세한 Dump 생성 방법은 Dump 생성하기를 참고
Rebuild	기존 서버의 모든 데이터와 설정이 삭제되고, 새로운 서버를 구성 자세한 내용은 Rebuild 수행하기를 참고하세요.
서비스 해지	서비스를 해지하는 버튼

표. GPU Server 상태 정보 및 부가 기능

안내

mig 기능을 사용하는 경우, GPU Server의 Rebooting 상태가 끝난 후, mig 설정을 다시 확인해야 합니다.

상세 정보

GPU Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID GPU Server 서비스에서는 GPU Server SRN을 의미
자원명	자원 이름 GPU Server 서비스에서는 GPU Server 명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
서버명	서버 이름
서버 타입	vCPU, 메모리, GPU정보 표시 다른 서버 타입으로 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
이미지명	서비스의 OS 이미지 및 버전
Lock	Lock 사용/미사용 여부 표시 Lock 속성값 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
Keypair명	사용자가 설정한 서버 인증 정보
Planned Compute	Planned Compute가 설정된 자원 현황 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고하세요.
LLM Endpoint	LLM 이용을 위한 URL 자세한 내용은 AIOS 개요 참고
ServiceWatch 세부 모니터링	활성화 시 ServiceWatch 서비스에서 데이터 모니터링 가능 수정 버튼을 클릭하여 활성화 여부 설정 가능 ServiceWatch 서비스에 대한 자세한 내용은 ServiceWatch 개요 참고
네트워크	GPU Server의 네트워크 정보 VPC, 일반 Subnet서브넷, IP, NAT IP, NAT IP 상태, Security Group NAT IP 값 변경이 필요한 경우 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 Security Group 변경이 필요한 경우 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 신규 네트워크로 추가: 일반 Subnet과 IP를 선택 같은 VPC 내의 다른 일반 Subnet 선택 가능 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 가능 기존 포트로 추가: 미리 생성한 일반 Subnet과 포트를 선택
로컬 Subnet	GPU Server의 로컬 Subnet 정보 로컬 Subnet, 로컬 Subnet IP, Security Group Security Group 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정 가능 신규 네트워크로 추가: 로컬 Subnet과 IP를 선택 같은 VPC 내의 다른 로컬 Subnet 선택 가능 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 기존 포트로 추가: 미리 생성한 로컬 Subnet과 포트를 선택
Block Storage	서버에 연결된 Block Storage의 정보 볼륨ID, 볼륨명, 유형, 용량, 연결정보, 종류, Delete on termination, 상태 추가: 필요 시 추가적인 Block Storage를 연결 가능 Delete on termination 수정: Delete on termination 값 수정 연결 해제: 추가로 연결된 Block Storage의 연결 해제

표. GPU Server 상세 정보 탭 항목

주의

ServiceWatch 세부 모니터링을 사용할 경우, 추가 요금이 부과됩니다.

작업 이력

GPU Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. 작업 이력 탭 상세 정보 항목

GPU Server 가동 제어하기

생성된 GPU Server 자원의 가동 제어가 필요한 경우, GPU Server 목록 또는 GPU Server 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다. 가동 중인 서버의 시작, 중지, 재시작을 할 수 있습니다.

GPU Server 시작하기

중지(Shutoff)된 GPU Server를 시작할 수 있습니다. GPU Server를 시작하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 중지(Shutoff)된 서버 중 시작할 자원을 클릭하여, GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
- GPU Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 시작할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 시작 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
GPU Server 상세 페이지에서 상단의 시작 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- GPU Server 시작이 완료되면 서버 상태가 Shutoff에서 Active로 변경됩니다.
- GPU Server 상태에 대한 자세한 내용은 GPU Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

GPU Server 중지하기

가동(Active)중인 GPU Server를 중지할 수 있습니다. GPU Server를 중지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 가동(Active) 중인 서버 중 중지할 자원을 클릭하여, GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
- GPU Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 중지할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 중지 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
GPU Server 상세 페이지에서 상단의 중지 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- GPU Server 중지가 완료되면 서버 상태가 Active에서 Shutoff로 변경됩니다.
- GPU Server 상태에 대한 자세한 내용은 GPU Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

GPU Server 재시작하기

생성된 GPU Server를 재시작할 수 있습니다. GPU Server를 재시작하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 재시작할 자원을 클릭하여, GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
- GPU Server 목록 페이지에서 각 자원 별로 오른쪽 더보기 버튼을 통해 재시작할 수 있습니다.
- 여러 대 서버를 체크 박스 선택한 후, 상단의 재시작 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
GPU Server 상세 페이지에서 상단의 재시작 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다. 상태 표시 항목에서 변경된 서버의 상태를 확인하세요.
- GPU Server 재시작 중에는 서버 상태가 Rebooting을 거쳐 최종 Active로 변경됩니다.
- GPU Server 상태에 대한 자세한 내용은 GPU Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

GPU Server 자원 관리하기

생성된 GPU Server 자원의 서버 제어 및 관리 기능이 필요한 경우, GPU Server 자원목록 또는 GPU Server 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다.

Image 생성하기

가동 중인 GPU Server의 Image를 생성할 수 있습니다.

참고

해당 내용은 가동 중인 GPU Server의 Image로 사용자 Custom Image를 생성하는 방법을 안내하고 있습니다.

GPU Server 목록 또는 GPU Server 상세 페이지에서 이미지 생성 버튼을 클릭하여 사용자 Custom Image를 생성합니다.

GPU Server의 Image를 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 Image 생성할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 이미지 생성 버튼을 클릭하세요. Image 생성 페이지로 이동합니다.
- 서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  이미지명 필수 생성할 이미지의 이름
  영문, 숫자, 공백과 특수문자(- _)를 사용하여 200자 이내로 입력
  표. Image 서비스 정보 입력 항목
입력 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, 모든 서비스 > Compute > GPU Server > Image 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

안내

Image를 생성하면 생성된 Image를 내부 저장소로 사용되는 Object Storage에 저장하게됩니다. 따라서 Image 저장에 대한 Object Storage 사용 요금이 부과 됩니다.
Active 상태인 GPU Server로부터 생성된 이미지의 파일 시스템은 무결성을 보장할 수 없으므로 서버 정지 후 이미지 생성을 권장합니다.

ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하기

기본적으로 GPU Server는 ServiceWatch와 Virtual Server 네임스페이스의 기본 모니터링으로 연계되어 있습니다. 필요에 따라 세부 모니터링을 활성화하여 운영 문제를 보다 신속하게 식별하고 조치를 취할 수 있습니다. ServiceWatch에 대한 자세한 내용은 ServiceWatch 개요를 참조하세요.

참고

GPU Server는 Virtual Server와 동일한 네임스페이스의 기본 모니터링과 세부 모니터링을 제공됩니다. GPU Server의 GPU 지표는 ServiceWatch Agent로 제공될 예정입니다. (25년 12월 예정)

주의

기본 모니터링은 무료로 제공되지만, 세부 모니터링을 활성화하면 추가 요금이 부과됩니다. 이용에 유의하세요.

GPU Server의 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 활성화할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 수정 버튼을 클릭하세요. ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창으로 이동합니다.
ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창에서 활성화 선택한 후, 안내 문구를 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.
GPU Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 항목을 확인하세요.

ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화 하기

주의

GPU Server의 ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 비활성화할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 수정 버튼을 클릭하세요. ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창으로 이동합니다.
ServiceWatch 세부 모니터링 수정 팝업창에서 활성화 선택 해제한 후, 안내 문구를 확인하고 확인 버튼을 클릭하세요.
GPU Server 상세 페이지에서 ServiceWatch 세부 모니터링 항목을 확인하세요.

GPU Server 관리 부가 기능

GPU Server 서버 관리를 위해 Console 로그 조회, Dump 생성, Rebuild를 할 수 있습니다. GPU Server의 Console 로그 조회, Dump 생성, Rebuild를 하려면 다음 절차를 따르세요.

콘솔 로그 확인하기

GPU Server의 현재 콘솔 로그를 확인할 수 있습니다.

GPU Server의 콘솔 로그 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 콘솔 로그를 확인할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 콘솔 로그 버튼을 클릭하세요. 콘솔 로그 팝업창으로 이동합니다.
콘솔 로그 팝업창에서 출력된 콘솔 로그를 확인합니다.

Dump 생성하기

GPU Server의 Dump 파일을 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 Dump 생성 버튼을 클릭하세요.
- Dump 파일은 GPU Server 안에 생성됩니다.

Rebuild 수행하기

기존 GPU Server 서버의 모든 데이터와 설정을 삭제하고, 새로운 서버로 Rebuild하여 구성할 수 있습니다.

GPU Server의 Rebuild를 수행하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 Rebuild를 수행할 자원을 클릭하세요. GPU Server 상세 페이지로 이동합니다.
GPU Server 상세 페이지에서 Rebuild 버튼을 클릭하세요.
- GPU Server Rebuild 중에는 서버 상태가 Rebuilding로 변경되었다가 Rebuild가 완료되면 Rebuild 수행 전 상태로 돌아옵니다.
- GPU Server 상태에 대한 자세한 내용은 GPU Server 상세 정보 확인하기를 참고하세요.

GPU Server 해지하기

사용하지 않는 GPU Server를 해지하면 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, GPU Server를 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 해지 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

GPU Server를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server 목록 페이지로 이동합니다.
GPU Server 목록 페이지에서 해지할 자원을 선택하고, 서비스 해지 버튼을 클릭하세요.
- 연결된 스토리지의 해지는 Delete on termination 설정에 따라 다르오니, 해지 제약 사항을 참고하세요.
해지가 완료되면, GPU Server 목록 페이지에서 자원이 해지되었는지 확인하세요.

해지 제약 사항

GPU Server 해지 요청 시 해지가 불가한 경우에는 팝업창으로 안내합니다. 아래 케이스를 참고하세요.

해지 불가

File Storage가 연결된 경우는 File Storage 연결을 먼저 해지해주세요.
LB Pool이 연결된 경우는 LB Pool 연결을 먼저 해지해 주세요.
Lock이 설정된 경우는 Lock 설정을 미사용으로 변경 후 재시도 해주세요.

연결된 스토리지의 해지는 Delete on termination 설정에 따라 달라집니다.

Delete on termination 설정 별 삭제

Delete on termination 설정 여부에 따라 볼륨 삭제 여부도 달라집니다.
- Delete on termination 미설정 시: GPU Server를 해지해도 해당 볼륨이 삭제되지 않습니다.
- Delete on termination 설정 시: GPU Server를 해지하면 해당 볼륨이 삭제됩니다.
Snapshot이 존재하는 볼륨은 Delete on termination이 설정되어도 삭제되지 않습니다.
Multi attach 볼륨은 삭제하려는 서버가 볼륨에 연결된 마지막 남은 서버일 때만 삭제됩니다.

3.2.1 - Image 관리하기

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 GPU Server 서비스 내 Image 서비스의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Image 생성하기

가동 중인 GPU Server 서버의 Image를 생성할 수 있습니다. GPU Server의 Image를 생성하려면 Image 생성하기를 참고해주세요.

Image 상세 정보 확인하기

Image 서비스의 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.

Image 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Image 상세 페이지로 이동합니다.

Image 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

구분

상세 설명

이미지 상태

사용자가 생성한 Image의 상태

Active: 사용 가능한 상태

Queued: Image 생성 생성 시, Image가 업로드 되어 처리 대기 중인 상태

Importing: Image 생성 생성 시, Image가 업로드 되어 처리 중인 상태

다른 Account로 공유

Image를 다른 Account로 공유 가능

Image의 Visibility가 Shared 상태이어야만 다른 Account로 공유 가능

이미지 삭제

Image를 삭제하는 버튼

Image를 삭제하면 복구 불가

표. GPU Server Image 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Image 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID GPU Server Image의 SRN을 의미
자원명	Image 이름
자원 ID	Image ID
생성자	Image를 생성한 사용자
생성 일시	Image를 생성한 일시
수정자	Image를 수정한 사용자
수정 일시	Image를 수정한 일시
이미지명	Image 이름
최소 디스크	Image의 최소 디스크 용량(GB) 최소 디스크 수정이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
최소 RAM	Image의 최소 RAM 용량(GB)
OS 타입	Image의 OS 타입
OS hash algorithm	OS hash algorithm 방식
Visibility	이미지에 대한 접근 권한을 표시 Private은 프로젝트 내에서만 사용이 가능하고, Shared는 프로젝트 간 공유가 가능
Protected	이미지 삭제 불가 여부를 선택 사용을 체크하면 이미지를 실수로 삭제하지 않도록 방지 가능 해당 설정은 이미지 생성 이후 변경 가능
이미지 파일 URL	이미지 생성 시 업로드 한 이미지 파일 URL GPU Server 상세페이지에서 이미지 생성 메뉴로 만든 이미지의 경우 표시되지 않음
공유 현황	다른 Account로 이미지를 공유하고 있는 현황 승인 Account ID: 공유가 승인된 Account의 ID 수정 일시: 다른 Account로 공유를 요청한 일시, 이후 공유 상태가 Pending → Accepted 변경되면 해당 일시로 업데이트됨 상태: 승인 상태 Accepted: 승인되어 공유하고 있음 Pending: 승인을 기다리고 있음 삭제: 공유가 중지됨

표. Image 상세 정보 탭 항목

작업 이력

Image 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. GPU Server Image 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Image 자원 관리하기

생성된 Image 의 제어 및 관리 기능을 설명합니다.

다른 Account로 공유하기

Image를 다른 Account로 공유하려면 다음 절차를 따르세요.

공유할 Account에 접속하여 모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 제어할 Image를 클릭하세요. Image 상세 페이지로 이동합니다.
다른 Account로 공유 버튼을 클릭하세요. 다른 Account로 이미지 공유 페이지로 이동합니다.
- 다른 Account로 공유 기능을 통해 Image를 다른 Account로 공유할 수 있습니다. Image를 다른 Account로 공유하려면 Image의 Visibility가 Shared이어야 합니다.

다른 Account로 이미지 공유 페이지에서 필요한 정보를 입력하고 완료 버튼을 클릭하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
이미지명	-	공유할 이미지의 이름 입력 불가
이미지 ID	-	공유할 이미지 ID 입력 불가
공유 Account ID	필수	공유할 다른 Account ID 입력 영문, 숫자, 특수문자`-`를 사용하여 64자 이내로 입력

표. 다른 Account로 이미지 공유 필수 입력 항목

Image 상세 페이지의 공유 현황에서 정보를 확인할 수 있습니다.
- 최초 요청 시에는 상태가 Pending 이고, 공유 받을 Account에서 승인이 완료되면 Accepted로 변경됩니다.

안내

현재 사용자의 Image 파일 업로드를 통해 생성한 Image만 다른 Account로 공유가 가능합니다. 가동 중인 GPU Server의 Image로 Custom Image를 생성한 경우 다른 Account로 공유가 되지 않으며 해당 기능은 제공 예정이니 참고하세요.

다른 Account로부터 공유받기

Image를 다른 Account로부터 공유받으려면 다음 절차를 따르세요.

공유 받을 Account에 접속하여 모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 이미지 공유 받기 버튼을 클릭하세요. 이미지 공유 받기 팝업창으로 이동합니다.
이미지 공유 받기 팝업창에서 공유 받고자 하는 Image의 자원 ID를 입력하고, 확인 버튼을 클릭하세요.
이미지 공유 받기가 완료되면 Image 목록에서 공유받은 Image를 확인할 수 있습니다.

Image 삭제하기

주의

서비스 삭제 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

Image를 삭제하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Image 메뉴를 클릭하세요. Image 목록 페이지로 이동합니다.
Image 목록 페이지에서 삭제할 자원을 선택하고, 삭제 버튼을 클릭하세요.
- Image 목록 페이지에서 다수의 Image 체크 박스를 선택하고, 자원 목록 상단의 삭제 버튼을 클릭하세요.
삭제가 완료되면 Image 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

3.2.2 - Keypair 관리하기

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 GPU Server 서비스 내 Keypair의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Keypair 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 GPU Server 서비스를 사용하면서 Keypair 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Keypair 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.
Keypair 목록 페이지에서 Keypair 생성 버튼을 클릭하세요. Keypair 생성 페이지로 이동합니다.
- 서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  Keypair명 필수 생성할 Keypair의 이름
  영문, 숫자, 공백과 특수문자(-, _)를 사용하여 255자 이내로 입력
  Keypair 유형 필수 ssh
  표. Keypair 서비스 정보 입력 항목
- 추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.
  구분
  필수 여부
  상세 설명
  태그 선택 태그 추가
  자원 당 최대 50개까지 추가 가능
  태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택
  표. Keypair 추가 정보 입력 항목
  주의
  - 생성 완료 후 최초 1회에 한해서 Key를 다운로드할 수 있습니다. 재발급이 불가능하므로, 다운로드 되었는지 확인하세요.
  - 다운로드 받은 Private Key는 안전한 곳에 저장하세요.
입력 정보를 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Keypair 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

Keypair 상세 정보 확인하기

Keypair 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > GPU Server 메뉴를 클릭하세요. GPU Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Keypair 메뉴를 클릭하세요. Keypair 목록 페이지로 이동합니다.
Keypair 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Keypair 상세 페이지로 이동합니다.
- Keypair 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

상세 정보

Keypair 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Keypair 에서는 Keypair SRN을 의미
자원명	Keypair 이름
자원 ID	Keypair의 고유 자원 ID
생성자	Keypair를 생성한 사용자
생성 일시	Keypair를 생성한 일시
수정자	Keypair 정보를 수정한 사용자
수정 일시	Keypair정보를 수정한 일시
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표. Keypair 작업 이력 탭 상세 정보 항목

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삭제가 완료되면 Keypair 목록 페이지에서 자원이 삭제되었는지 확인하세요.

3.2.3 - GPU Server에서 Multi-instance GPU 사용하기

GPU Server를 생성한 후 GPU Server의 VM(Guest OS)에서 MIG (Multi-instance GPU) 기능을 활성화하고 Instance를 생성해 사용할 수 있습니다.

Multi-instance GPU (NVIDIA A100) 살펴보기

NVIDIA A100은 NVIDIA 암페어(Ampere) 아키텍처를 기반으로 하는 Multi-instance GPU(MIG)로, 최대 7개의 독립된 GPU Instance로 안전하게 분할되어 CUDA (Compute Unified Device Architecture, 연산통합 장치설계) Application을 운용할 수 있습니다. NVIDIA A100은 고대역폭 메모리(HBM: high bandwidth memory)와 캐시를 활용하는 동시에 GPU 사용에 최적화된 방식으로 컴퓨팅 자원을 할당함으로써 다수의 사용자들에게 독립적인 GPU 자원을 제공할 수 있습니다. 사용자는 각 워크로드의 병렬 실행을 통해 GPU 최대 연산 용량에 도달하지 않은 워크로드를 활용할 수 있으므로, GPU 사용율을 극대화할 수 있습니다.

Multi-instance GPU 기능 사용하기

Multi-instance GPU 기능을 사용하려면 Samsung Cloud Platform에서 GPU Server 서비스를 생성한 후 A100 GPU가 할당된 VM Instance(GuestOS)를 생성해야 합니다. GPU Server 생성 완료 후, 아래의 MIG 적용 순서와 MIG 해제 순서를 따라 적용해볼 수 있습니다.

MIG 적용 순서

MIG 활성화 → GPU Instance 생성 → Compute Instance 생성 → MIG 사용

MIG 해제 순서

Compute Instance 삭제 → GPU Instance 삭제 → MIG 기능 해제(비활성화)

참고

MIG 기능을 사용하기 위한 시스템 요구사항은 다음과 같습니다(NVIDIA - Supported GPUs 참고).
- CUDA toolkit 11, NVIDIA driver 450.80.02 또는 이후 버전
- CUDA toolkit 11을 지원하는 리눅스 배포 운영체제
컨테이너 또는 쿠버네티스 서비스 운용 시 MIG 기능을 사용하기 위한 요구사항은 다음과 같습니다.
- NVIDIA Container Toolkit(nvidia-docker2) v 2.5.0 또는 이후 버전
- NVIDIA K8s Device Plugin v 0.7.0 또는 이후 버전
- NVIDIA gpu-feature-discovery v 0.2.0 또는 이후 버전

MIG 적용 및 사용하기

MIG를 활성화하고 Instance를 생성해 작업을 할당하려면 다음 절차를 따르세요.

MIG 적용 순서

MIG 활성화 → GPU Instance 생성 → Compute Instance 생성 → MIG 사용

MIG 활성화

MIG를 적용하기 전 VM Instance(GuestOS)에서 GPU 상태를 확인하세요.

MIG mode가 Disabled 상태인지 확인하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 08:37:08 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                    0 |
| N/A   32C   P0    59W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 08:37:08 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                    0 |
| N/A   32C   P0    59W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 비활성화 상태 확인 (1)

배경색 변경

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 비활성화 상태 확인 (2)

VM Instance(GuestOS)에서 GPU별로 MIG를 활성화(Enable)하고 VM Instance를 재부팅하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi –I 0 –mig 1
Enabled MIG mode for GPU 00000000:05:00.0
All done.

# reboot

$ nvidia-smi –I 0 –mig 1
Enabled MIG mode for GPU 00000000:05:00.0
All done.

# reboot

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG 활성화

참고

GPU 모니터링 에이전트가 다음과 같은 경고 메시지를 표시하는 경우, MIG를 활성화하기 전에 nvsm 및 dcgm 서비스를 중단하세요.

Warning: MIG mode is in pending enable state for GPU 00000000:05:00.0: In use by another client. 00000000:05:00.0 is currently being used by one or more other processes (e.g. CUDA application or a monitoring application such as another instance of nvidia-smi).

# systemctl stop nvsm
# systemctl stop dcgm

MIG 작업을 마친 후 nvsm 및 dcgm 서비스를 다시 시작하세요.

VM Instance(GuestOS)에서 MIG를 적용한 후 GPU 상태를 확인하세요.

MIG mode가 Enabled 상태인지 확인하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 09:44:33 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                   On |
| N/A   32C   P0    59W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
| No MIG devices found                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 09:44:33 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                   On |
| N/A   32C   P0    59W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
| No MIG devices found                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 활성화 상태 확인 (1)

배경색 변경

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 활성화 상태 확인 (2)

GPU Instance 생성

MIG 활성화하고 상태를 확인하였다면, GPU Instance를 생성할 수 있습니다.

생성할 수 있는 MIG GPU Instance 프로파일 목록을 확인하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -lgip

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -lgip

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG GPU Instance 프로파일 목록 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgip
+-----------------------------------------------------------------------------+
| GPU instance profiles:                                                      |
| GPU   Name             ID    Instances   Memory     P2P    SM    DEC   ENC  |
|                              Free/Total   GiB              CE    JPEG  OFA  |
|=============================================================================|
|   0 MIG 1g.10gb        19    7/7         9.50       No     14     0     0   |
|                                                             1     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 1g.10gb+me     20    1/1         9.50       No     14     0     0   |
|                                                             1     1     1   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 2g.20gb        14    3/3         19.50      No     28     1     0   |
|                                                             2     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 3g.40gb         9    2/2         39.50      No     42     2     0   |
|                                                             3     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 4g.40gb         5    1/1         39.50      No     56     2     0   |
|                                                             4     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 7g.80gb         0    1/1         79.25      No     98     0     0   |
|                                                             7     1     1   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgip
+-----------------------------------------------------------------------------+
| GPU instance profiles:                                                      |
| GPU   Name             ID    Instances   Memory     P2P    SM    DEC   ENC  |
|                              Free/Total   GiB              CE    JPEG  OFA  |
|=============================================================================|
|   0 MIG 1g.10gb        19    7/7         9.50       No     14     0     0   |
|                                                             1     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 1g.10gb+me     20    1/1         9.50       No     14     0     0   |
|                                                             1     1     1   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 2g.20gb        14    3/3         19.50      No     28     1     0   |
|                                                             2     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 3g.40gb         9    2/2         39.50      No     42     2     0   |
|                                                             3     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 4g.40gb         5    1/1         39.50      No     56     2     0   |
|                                                             4     0     0   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|   0 MIG 7g.80gb         0    1/1         79.25      No     98     0     0   |
|                                                             7     1     1   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. MIG GPU Instance 프로파일 목록

참고

A100 GPU Instance 프로파일은 NVIDIA A100 MIG Profile의 예시를 참고하세요.

Profile Name	Fraction of Memory	Fraction of SMs	Hardware Units	L2 Cache Size	Number of Instances Available
MIG 1g.10gb	1/8	1/7	0 NVDECs /0 JPEG /0 OFA	1/8	7
MIG 1g.10gb+me	1/8	1/7	1 NVDEC /1 JPEG /1 OFA	1/8	1 (A single 1g profile can include media extensions)
MIG 2g.20gb	2/8	2/7	1 NVDECs /0 JPEG /0 OFA	2/8	3
MIG 3g.40gb	4/8	3/7	2 NVDECs /0 JPEG /0 OFA	4/8	2
MIG 4g.40gb	4/8	4/7	2 NVDECs /0 JPEG /0 OFA	4/8	1
MIG 7g.80gb	Full	7/7	5 NVDECs /1 JPEG /1 OFA	Full	1

표. NVIDIA A100 MIG Profile

참고

MIG 1g.10gb+me 프로파일은 R470 드라이버와 함께 시작하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

MIG GPU Instance를 생성한 후 확인하세요.

GPU Instance 생성

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -cgi [Profile ID]

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -cgi [Profile ID]

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 생성

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -cgi 0
Successfully created GPU instance ID 0 on GPU 0 using profile MIG 7g.80gb (ID 0)

$ nvidia-smi mig -i 0 -cgi 0
Successfully created GPU instance ID 0 on GPU 0 using profile MIG 7g.80gb (ID 0)

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 생성 예시

GPU Instance 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -lgi

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -lgi

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
+--------------------------------------------------------+
| GPU instances:                                         |
| GPU   Name               Profile  Instance  Placement  |
|                            ID       ID      Start:Size |
|========================================================|
|   0  MIG 7g.80gb            0        0         0:8     |
+--------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
+--------------------------------------------------------+
| GPU instances:                                         |
| GPU   Name               Profile  Instance  Placement  |
|                            ID       ID      Start:Size |
|========================================================|
|   0  MIG 7g.80gb            0        0         0:8     |
+--------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 확인 예시

Compute Instance 생성

GPU Instance를 생성하였다면, Compute Instance를 생성할 수 있습니다.

생성할 수 있는 MIG Compute Instance 프로파일을 확인하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -lcip

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -lcip

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG Compute Instance 프로파일 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 -lcip
+---------------------------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Exclusive      Shared      |
| GPU   Instance                     ID    Free/Total     SM       DEC  ENC  OFA  |
|         ID                                                       CE   JPEG      |
|=================================================================================|
|   0      0      MIG 1c.7g.80gb     0      7/7           14       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 2c.7g.80gb     1      3/3           28       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 3c.7g.80gb     2      2/2           42       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 4c.7g.80gb     3      1/1           56       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 7g.80gb        4*     1/1           98       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 -lcip
+---------------------------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Exclusive      Shared      |
| GPU   Instance                     ID    Free/Total     SM       DEC  ENC  OFA  |
|         ID                                                       CE   JPEG      |
|=================================================================================|
|   0      0      MIG 1c.7g.80gb     0      7/7           14       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 2c.7g.80gb     1      3/3           28       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 3c.7g.80gb     2      2/2           42       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 4c.7g.80gb     3      1/1           56       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+
|   0      0      MIG 7g.80gb        4*     1/1           98       5    0    1    |
|                                                                  7    1         |
+---------------------------------------------------------------------------------+

코드블록. MIG Compute Instance 프로파일 목록 예시

MIG Compute Instance를 생성하고 확인하세요.

MIG Compute Instance 생성

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -cci [Compute Profile ID]

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -cci [Compute Profile ID]

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG Compute Instance 생성

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 -cci 4
Successfully created compute instance ID 0 on GPU instance ID 0 using profile MIG 7g.80gb(ID 4)

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 -cci 4
Successfully created compute instance ID 0 on GPU instance ID 0 using profile MIG 7g.80gb(ID 4)

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG Compute Instance 생성 예시

MIG Compute Instance 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –lci

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –lci

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG Compute Instance 확인

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
+-----------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Placement  |
| GPU   Instance                     ID      ID        Start:Size |
|         ID                                                      |
|=================================================================|
|   0      0      MIG 7g.80gb         4       0            0:7    |
+-----------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
+-----------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Placement  |
| GPU   Instance                     ID      ID        Start:Size |
|         ID                                                      |
|=================================================================|
|   0      0      MIG 7g.80gb         4       0            0:7    |
+-----------------------------------------------------------------+

코드블록. MIG Compute Instance 확인 예시

배경색 변경

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)
  MIG 7g.80gb     Device  0: (UUID: MIG-53e20040-758b-5ecb-948e-c626d03a9a32)

$ nvidia-smi –L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM-80GB (UUID: GPU-c956838f-494a-92b2-6818-56eb28fe25e0)
  MIG 7g.80gb     Device  0: (UUID: MIG-53e20040-758b-5ecb-948e-c626d03a9a32)

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 상태 확인 (1)

배경색 변경

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 09:52:17 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                   On |
| N/A   32C   P0    49W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
|   0    0   0    0 |     0MiB / 81251MiB | 98      0 |  7   0    5    1    1 |
|                   |     1MiB / 13107... |           |                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi
Mon Sep 27 09:52:17 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                   On |
| N/A   32C   P0    49W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |              Enabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
|   0    0   0    0 |     0MiB / 81251MiB | 98      0 |  7   0    5    1    1 |
|                   |     1MiB / 13107... |           |                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 상태 확인 (2)

MIG 사용

MIG Instance를 사용해 Job을 수행하세요.

작업 수행 예시

배경색 변경

$ docker run --gpus '"device=[GPU ID]:[MIG ID]"' -rm nvcr.io/nvidia/cuda nvidia-smi

$ docker run --gpus '"device=[GPU ID]:[MIG ID]"' -rm nvcr.io/nvidia/cuda nvidia-smi

코드블록. 작업 수행 예시

아래와 같이 작업을 수행한 예시를 확인해볼 수 있습니다.

배경색 변경

$ docker run --gpus '"device=0:0"' -rm -it --network=host --shm-size=1g --ipc=host -v /root/.ssh/:/root/.ssh

================
== TensorFlow ==
================

NVIDIA Release 21.08-tf1 (build 26012104)
TensorFlow Version 1.15.5

Container image Copyright (c) 2021, NVIDIA CORPORATION. All right reserved.
...

# Python 프로세스 실행
root@d622a93c9281:/workspace# python /workspace/nvidia-examples/cnn/resnet.py --num_iter 100 
...
PY 3.8.10 (default, Jun 2 2021, 10:49:15)
[GCC 9.4.0]
TF 1.15.5
...

$ docker run --gpus '"device=0:0"' -rm -it --network=host --shm-size=1g --ipc=host -v /root/.ssh/:/root/.ssh

================
== TensorFlow ==
================

NVIDIA Release 21.08-tf1 (build 26012104)
TensorFlow Version 1.15.5

Container image Copyright (c) 2021, NVIDIA CORPORATION. All right reserved.
...

# Python 프로세스 실행
root@d622a93c9281:/workspace# python /workspace/nvidia-examples/cnn/resnet.py --num_iter 100 
...
PY 3.8.10 (default, Jun 2 2021, 10:49:15)
[GCC 9.4.0]
TF 1.15.5
...

코드블록. 작업 수행 결과

GPU 사용률을 확인하세요. (JOB 프로세스 생성)

Job이 구동될 때 MIG 디바이스에 프로세스가 할당되고 사용률이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.
배경색 변경
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -lcip
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -lcip
코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 사용률 확인

아래와 같이 GPU 사용률을 확인할 수 있습니다.

배경색 변경

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
|   0    0   0    0 | 66562MiB / 81251MiB | 98      0 |  7   0    5    1    1 |
|                   |     5MiB / 13107... |           |                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|   0     0    0     17483      C   python                           66559MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
|   0    0   0    0 | 66562MiB / 81251MiB | 98      0 |  7   0    5    1    1 |
|                   |     5MiB / 13107... |           |                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|   0     0    0     17483      C   python                           66559MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. GPU 사용률 확인 예시

MIG Instance 삭제 및 해제하기

MIG Instance를 삭제하고 MIG를 해제하려면 다음 절차를 따르세요.

MIG 해제 순서

Compute Instance 삭제 → GPU Instance 삭제 → MIG 기능 해제(비활성화)

Compute Instance 삭제

Compute Instance를 삭제하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –dci
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -ci [Compute Instance] –dci

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –dci
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] -ci [Compute Instance] –dci

코드블록. nvidia-smi 명령어 - Compute Instance 삭제

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
+-----------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Placement  |
| GPU   Instance                     ID      ID        Start:Size |
|         ID                                                      |
|=================================================================|
|   0      0      MIG 7g.80gb         4       0            0:7    |
+-----------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
+-----------------------------------------------------------------+
| Compute instance profiles:                                      |
| GPU     GPU     Name            Profile  Instances   Placement  |
| GPU   Instance                     ID      ID        Start:Size |
|         ID                                                      |
|=================================================================|
|   0      0      MIG 7g.80gb         4       0            0:7    |
+-----------------------------------------------------------------+

코드블록. MIG Compute Instance 확인 예시

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –dci
Successfully destroyed compute instance ID  0 from GPU instance ID  0

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –dci
Successfully destroyed compute instance ID  0 from GPU instance ID  0

코드블록. Compute Instance 삭제 예시

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
No compute instances found: Not found

$ nvidia-smi mig -i 0 -gi 0 –lci
No compute instances found: Not found

코드블록. Compute Instance 삭제 확인

GPU Instance 삭제

GPU Instance를 삭제하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] –dgi
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –dgi

$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] –dgi
$ nvidia-smi mig -i [GPU ID] -gi [GPU Instance ID] –dgi

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 삭제

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
+--------------------------------------------------------+
| GPU instances:                                         |
| GPU   Name               Profile  Instance  Placement  |
|                            ID       ID      Start:Size |
|========================================================|
|   0  MIG 7g.80gb            0        0         0:8     |
+--------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
+--------------------------------------------------------+
| GPU instances:                                         |
| GPU   Name               Profile  Instance  Placement  |
|                            ID       ID      Start:Size |
|========================================================|
|   0  MIG 7g.80gb            0        0         0:8     |
+--------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 확인 예시

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -dgi
Successfully destroyed GPU instance ID  0 from GPU  0

$ nvidia-smi mig -i 0 -dgi
Successfully destroyed GPU instance ID  0 from GPU  0

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 삭제 예시

배경색 변경

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
No GPU instances found: Not found

$ nvidia-smi mig -i 0 -lgi
No GPU instances found: Not found

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU Instance 삭제 예시

MIG 기능 해제(비활성화)

MIG를 비활성화(Disable)한 후 재부팅하세요.

배경색 변경

$ nvidia-smi -mig 0
Disabled MIG Mode for GPU 00000000:05:00.0

All done.

$ nvidia-smi -mig 0
Disabled MIG Mode for GPU 00000000:05:00.0

All done.

코드블록. nvidia-smi 명령어 - MIG 비활성화

배경색 변경

$ nvidia-smi
Mon Sep 30 05:18:28 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                    0 |
| N/A   33C   P0    60W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
| No MIG devices found                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvidia-smi
Mon Sep 30 05:18:28 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVDIA A100-SXM...  Off   | 00000000:05:00.0 Off |                    0 |
| N/A   33C   P0    60W / 400W  |      0MiB / 81251MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU  GI  CI  MIG |        Memory-Usage |        Vol|        Shared         |
|       ID  ID  Dev |          BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                   |                     |        ECC|                       |
|=============================================================================|
| No MIG devices found                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI       PID   Type   Process name                   GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
| No running processes found                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

코드블록. nvidia-smi 명령어 - GPU 상태 확인

3.2.4 - GPU Server에서 NVSwitch 사용하기

GPU Server를 생성한 후 GPU Server의 VM(Guest OS)에서 NVSwitch 기능을 활성화하고 GPU 간 P2P(GPU to GPU)통신을 빠르게 사용할 수 있습니다.

Multi GPU를 위한 NVIDIA NVSwitch 살펴보기

NVIDIA A100 GPU서버는 NVIDIA 암페어(Ampere) 아키텍처를 기반으로 하는 멀티 GPU로, 베이스보드에는 8개의 Ampere 80 GB GPU가 장착되어 있습니다. 베이스보드에 장착된 GPU들은 NVLink 포트를 통해 6개의 NVSwitch와 연결됩니다. 베이스보드에 있는 GPU 간 통신은 600 GBps 대역폭 전체를 활용해 이루어집니다. 이런 이유로 A100 GPU 서버에 장착된 8개의 GPU가 마치 하나처럼 연결되어 동작 할 수 있으므로, GPU to GPU 사용률을 극대화 할 수 있습니다.

NVLink(25 GBps) 12개 Lane 8 GPU 구성도

NVSwitch(600 GBps) 6개 8 GPU 구성도

GPU NVSwitch 생성하기

GPU NVSwitch 기능을 사용하려면 Samsung Cloud Platform에서 GPU Server 서비스를 생성한 후, A100 GPU 8개가 할당된 VM Instance(GuestOS)를 생성하고 Fabricmanager를 활성화합니다.

주의

NVSwitch는 단일 GPU Server에 8개의 A100 GPU를 할당한 상품(g1v128a8 (vCPU 128 | Memory 1920G | A100(80GB)*8))의 경우에만 Fabricmanager를 활성화하여 사용할 수 있습니다.
현재 Windows OS로 생성된 GPU Server에서는 NVSwitch (Fabricmanager)를 지원하지 않습니다.

NVSwitch 설치 및 동작 확인하기(Fabricmanager 활성화)

NVSwitch를 구동하려면 GPU Instance에서 Fabricmanager를 설치하고 다음 절차를 따르세요.

GPU 서버에 NVIDIA GPU Driver (470.52.02 Version)를 설치하세요.

배경색 변경

$ add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ apt-get update
$ apt-get install nvidia-driver-470-server

$ add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ apt-get update
$ apt-get install nvidia-driver-470-server

코드블록. NVIDIA GPU Driver 설치

GPU 서버에 NVIDIA Fabric Manager (470 Version)를 설치하고 구동하세요(For NVSwitch).

배경색 변경

$ apt-get install cuda-drivers-fabricmanager-470
$ systemctl enable nvidia-fabricmanager
$ systemctl start nvidia-fabricmanager

$ apt-get install cuda-drivers-fabricmanager-470
$ systemctl enable nvidia-fabricmanager
$ systemctl start nvidia-fabricmanager

코드블록. NVIDIA Fabric Manager 설치 및 구동

GPU 서버에 NVIDIA Fabric Manager 구동 상태를 확인하세요.
- 정상 구동 시 active (running) 표시
  배경색 변경
  $ systemctl status nvidia-fabricmanager
  $ systemctl status nvidia-fabricmanager
  코드블록. NVIDIA Fabric Manager 구동 상태 확인

그림. NVSwitch 설치 - Fabric Manager 구동 상태 확인

GPU 서버에 NVSwitch 구동 상태를 확인하세요.
- 정상 구동 시 NV12 표시
  배경색 변경
  $ nvidia-smi topo --matrix
  $ nvidia-smi topo --matrix
  코드블록. NVSwitch 구동 상태 확인

3.2.5 - ServiceWatch Agent 설치하기

사용자는 GPU Server에 ServiceWatch Agent를 설치하여 사용자 정의 지표와 로그를 수집할 수 있습니다.

참고

주의

ServiceWatch Agent

GPU Server에 ServiceWatch의 사용자 정의 지표 및 로그 수집을 위해 설치해야 하는 Agent는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 입니다.

구분

상세 설명

Prometheus Exporter

특정 애플리케이션이나 서비스의 메트릭을 Prometheus가 스크랩(scrape)할 수 있는 형식으로 제공

서버의 OS 지표 수집을 위해서 OS 타입에 따라 Linux 서버를 위한 Node Exporter와 Windows 서버를 위한 Windows Exporter를 사용할 수 있음.
- GPU Server에서 OS 지표 수집을 위해서 Virtual Server와 마찬가지로 Node Exporter를 사용할 수 있으며 자세한 내용은 Virtual Server > ServiceWatch Agent 참고

GPU 지표를 위한 DCGM(NVIDIA Data Center GPU Manager) Exporter를 사용할 수 있음
- 해당 가이드에서는 DCGM Exporter 사용하는 방법은 GPU 지표를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for Ubuntu)와 GPU 지표를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for RHEL) 가이드에서 안내

Open Telemetry Collector

ServiceWatch Gateway로 데이터를 내보내서 ServiceWatch에서 지표 및 로그 데이터를 수집할 수 있도록 함.

ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector 사용하는 방법은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고

표. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 설명

주의

GPU Server에 Kubernetes Engine을 구성한 경우, Kubernetes Engine에서 제공되는 지표를 통해 GPU 지표를 확인하기 바랍니다.

Kubernetes Engine이 구성되어 있는 GPU Server에 DCGM Exporter를 설치하게 되면 정상 동작하지 않을 수 있습니다.

GPU 지표를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for Ubuntu)

GPU Server의 지표를 수집하기 위한 Prometheus Exporter를 아래의 순서에 따라 설치합니다.

Step 1. NVDIA Driver 설치 확인
Step 2. NVSwitch Configuration and Query (NSCQ) Library 설치
Step 3. NVSwitch Device Monitoring API(NVSDM) Library 설치
Step 4. NVIDIA DCGM 설치

NVDIA Driver 설치 확인

설치되어 있는 NVDIA Driver를 확인합니다.
배경색 변경
nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv
nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv
코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 명령어
배경색 변경
driver_version 535.183.06 ... 535.183.06
driver_version 535.183.06 ... 535.183.06
코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 예시

NVSwitch Configuration and Query (NSCQ) Library 설치

참고

NVSwitch Configuration and Query (NSCQ) Library는 Hopper or earlier Generation GPUs 인 경우에 필요합니다.

안내

아래 설치 명령어는 인터넷이 사용 가능한 환경에서 가능합니다. 만약 인터넷이 안되는 환경이라면, https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ 에서 libnvdia-nscq를 다운로드받아 업로드해야 합니다.

cuda-keyring를 설치합니다.

배경색 변경

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<arch>/cuda-keyring_1.1-1_all.deb

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<arch>/cuda-keyring_1.1-1_all.deb

코드블록. NSCQ library 다운로드 명령어

배경색 변경

sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
apt update

sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
apt update

코드블록. NSCQ library 설치 명령어

배경색 변경

nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv

nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv

코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 명령어

배경색 변경

driver_version
535.183.06
...

535.183.06

driver_version
535.183.06
...

535.183.06

코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 예시

libnvidia-nscq를 설치합니다.

배경색 변경

apt-cache policy libnvidia-nscq-535

apt-cache policy libnvidia-nscq-535

코드블록. NSCQ library apt-cache 명령어

배경색 변경

libnvidia-nscq-535:
  Installed: (none)
  Candidate: 535.247.01-1
  Version table:
     535.247.01-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
...
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.216.01-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.183.06-1 600  # Driver 와 일치 하는 버전으로 설치
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.183.01-1 600
...
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.54.03-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

libnvidia-nscq-535:
  Installed: (none)
  Candidate: 535.247.01-1
  Version table:
     535.247.01-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
...
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.216.01-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.183.06-1 600  # Driver 와 일치 하는 버전으로 설치
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.183.01-1 600
...
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     535.54.03-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

코드블록. NSCQ library apt-cache 명령어 결과

배경색 변경

apt install libnvidia-nscq-535=535.183.06-1

apt install libnvidia-nscq-535=535.183.06-1

코드블록. NSCQ library 설치 명령어

안내

NVDIA Driver의 버전과 같은 버전으로 설치해야 합니다.

예시) driver version: 535.183.06, libnvdia-nscq version: 535.183.06-1

NVSwitch Device Monitoring API(NVSDM) Library 설치

참고

Blackwell 이후 GPU Architecture 에서는 NVSDM Library 설치가 필요합니다. NVDIA Driver 버전 560 이하는 NVSDM Library가 제공되지 않습니다.

NVSDM library 설치합니다.

배경색 변경

apt-cache policy libnvsdm

apt-cache policy libnvsdm

코드블록. NVSDM library apt-cache 명령어

배경색 변경

libnvsdm:
  Installed: (none)
  Candidate: 580.105.08-1
  Version table:
     580.105.08-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.95.05-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.82.07-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.65.06-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

libnvsdm:
  Installed: (none)
  Candidate: 580.105.08-1
  Version table:
     580.105.08-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.95.05-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.82.07-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.65.06-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

코드블록. NVSDM library apt-cache 명령어 결과

배경색 변경

apt install libnvsdm=580.105.08-1

apt install libnvsdm=580.105.08-1

코드블록. NVSDM library 설치

NVIDIA DCGM 설치 (for Ubuntu)

아래의 순서에 따라 DCGM Exporter를 설치합니다.

DCGM(datacenter-gpu-manager) 설치

NVIDIA의 데이터센터 GPU Manager(DCGM) 도구의 특정 버전을 가리키며, 이는 NVIDIA 데이터센터 GPU를 관리하고 모니터링하기 위한 패키지입니다. 특히, cuda12는 이 관리 도구가 CUDA 12 버전에 맞춰 설치됨을 나타내며, datacenter-gpu-manager-4는 DCGM의 4.x 버전을 의미합니다. 이 도구는 GPU 상태 모니터링, 진단, 경고 시스템 및 전력/클럭 관리를 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

CUDA 버전을 확인합니다.
배경색 변경
nvidia-smi | grep CUDA
nvidia-smi | grep CUDA
코드블록. CUDA 버전 확인
배경색 변경
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
코드블록. CUDA 버전 확인 결과 예시
배경색 변경
CUDA_VERSION=12
CUDA_VERSION=12
코드블록. CUDA 버전 설정 명령어
datacenter-gpu-manager-cuda를 설치합니다.
배경색 변경
apt install datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION}
apt install datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION}
코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 설치 명령어

datacenter-gpu-manager-exporter 설치

NVIDIA Data Center GPU Manager(DCGM) 기반으로 GPU 사용량, 메모리 사용량, 온도, 전력 소비 등 다양한 GPU 메트릭을 수집하여 Prometheus와 같은 모니터링 시스템에서 사용할 수 있도록 노출하는 도구입니다.

datacenter-gpu-manager-exporter를 설치합니다.
배경색 변경
apt install datacenter-gpu-manager-exporter
apt install datacenter-gpu-manager-exporter
코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 설치 명령어

DCGM Exporter 설정 파일을 확인합니다.

배경색 변경

cat /usr/lib/systemd/system/nvidia-dcgm-exporter.service | grep ExecStart

cat /usr/lib/systemd/system/nvidia-dcgm-exporter.service | grep ExecStart

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 설정 파일 확인 명령어

배경색 변경

ExecStart=/usr/bin/dcgm-exporter -f /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv

ExecStart=/usr/bin/dcgm-exporter -f /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 설정 파일 확인 결과 예시

DCGM Exporter 설치 시 제공되는 설정을 확인하고 필요한 메트릭은 #을 제거하고, 불필요한 메트릭은 #을 추가합니다.

배경색 변경

vi /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv
## Example ##
...
DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE, gauge, Ratio of cycles the tensor (HMMA) pipe is active.
DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE,        gauge, Ratio of cycles the device memory interface is active sending or receiving data.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp64 pipes are active.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp32 pipes are active.
...

vi /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv
## Example ##
...
DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE, gauge, Ratio of cycles the tensor (HMMA) pipe is active.
DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE,        gauge, Ratio of cycles the device memory interface is active sending or receiving data.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp64 pipes are active.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp32 pipes are active.
...

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter metric 설정 예시

참고

GPU DCGM Exporter로 수집 가능한 지표와 설정 방법은 DCGM Exporter 지표를 참고하세요.

주의

DCGM 서비스 활성화 및 시작

nvdia-dcgm 서비스 활성화 및 시작작합니다.
배경색 변경
systemctl enable --now nvidia-dcgm
systemctl enable --now nvidia-dcgm
코드블록. nvdia-dcgm 서비스 활성화 및 시작작 명령어
nvdia-dcgm-exporter 서비스 활성화 및 시작합니다.
배경색 변경
systemctl enable --now nvidia-dcgm-exporter
systemctl enable --now nvidia-dcgm-exporter
코드블록. nvdia-dcgm-exporter 서비스 활성화 및 시작 명령어

안내

DCGM Exporter 설정을 완료하였다면, ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector를 설치하여 SerivceWatch Agent 설정을 완료하셔야 합니다.
자세한 내용은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고하세요.

GPU 지표를 위한 Prometheus Exporter 설치 (for RHEL)

ServiceWatch Agent를 GPU Server의 지표를 수집하기 위해 아래의 순서에 따라 설치합니다.

NVDIA Driver 설치 확인 (for RHEL)

설치되어 있는 NVDIA Driver를 확인합니다.
배경색 변경
nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv
nvidia-smi --query-gpu driver_version --format csv
코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 명령어
배경색 변경
driver_version 535.183.06 ... 535.183.06
driver_version 535.183.06 ... 535.183.06
코드블록. NVDIA Driver 버전 확인 예시

NVSwitch Configuration and Query (NSCQ) Library 설치 (for RHEL)

참고

NVSwitch Configuration and Query (NSCQ) Library는 Hopper or earlier Generation GPUs 인 경우에 필요합니다.

RHEL의 경우 libnvdia-nscq가 설치되어 있는지 확인 후 설치합니다.

안내

libnvdia-nscq 패키지 확인합니다.

배경색 변경

rpm -qa | grep libnvidia-nscq libnvidia-nscq-535-535.183.06-1.x86_64

rpm -qa | grep libnvidia-nscq libnvidia-nscq-535-535.183.06-1.x86_64

코드블록. NSCQ library 패키지 확인

DNF에 CUDA Repository를 추가합니다.

배경색 변경

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

코드블록. DNF Repository 추가

NVDIA Driver 상태 초기화

배경색 변경

dnf module reset nvidia-driver

dnf module reset nvidia-driver

코드블록. NVIDIA Driver DNF 모듈의 상태 초기화

배경색 변경

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:03:15 ago on Wed 19 Nov 2025 01:23:48 AM EST.
Dependencies resolved.
=============================================
Package Architecture Version Repository Size
=============================================
Disabling module profiles:
nvidia-driver/default
nvidia-driver/fm
Resetting modules:
nvidia-driver

Transaction Summary
=============================================

Is this ok [y/N]: y

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:03:15 ago on Wed 19 Nov 2025 01:23:48 AM EST.
Dependencies resolved.
=============================================
Package Architecture Version Repository Size
=============================================
Disabling module profiles:
nvidia-driver/default
nvidia-driver/fm
Resetting modules:
nvidia-driver

Transaction Summary
=============================================

Is this ok [y/N]: y

코드블록. NVIDIA Driver DNF 모듈의 상태 초기화 결과 예시

NVDIA Driver 모듈을 활성화합니다.

배경색 변경

dnf module enable nvidia-driver:535-open

dnf module enable nvidia-driver:535-open

코드블록. NVDIA Driver 모듈 활성화

배경색 변경

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:04:22 ago on Wed 19 Nov 2025 01:23:48 AM EST.
Dependencies resolved.
=============================================
Package Architecture Version Repository Size
=============================================
Enabling module streams:
nvidia-driver 535-open

Transaction Summary
=============================================

Is this ok [y/N]: y

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:04:22 ago on Wed 19 Nov 2025 01:23:48 AM EST.
Dependencies resolved.
=============================================
Package Architecture Version Repository Size
=============================================
Enabling module streams:
nvidia-driver 535-open

Transaction Summary
=============================================

Is this ok [y/N]: y

코드블록. NVDIA Driver 모듈 활성화 결과 예시

libnvdia-nscq 모듈 목록을 확인합니다.
배경색 변경
dnf list libnvidia-nscq-535 --showduplicates
dnf list libnvidia-nscq-535 --showduplicates
코드블록. libnvdia-nscq 모듈 목록 확인
libnvdia-nscq를 설치합니다.
배경색 변경
dnf install libnvidia-nscq-535-535.183.06-1
dnf install libnvidia-nscq-535-535.183.06-1
코드블록. libnvdia-nscq 설치 명령어

NVSwitch Device Monitoring API(NVSDM) Library 설치 (for RHEL)

참고

Blackwell 이후 GPU Architecture 에서는 NVSDM Library 설치가 필요합니다. NVDIA Driver 버전 560 이하는 NVSDM Library가 제공되지 않습니다.

NVSDM library 모듈 목록을 확인합니다.

배경색 변경

dnf list libnvsdm --showduplicates

dnf list libnvsdm --showduplicates

코드블록. NVSDM library 모듈 목록 확인

배경색 변경

libnvsdm:
  Installed: (none)
  Candidate: 580.105.08-1
  Version table:
     580.105.08-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.95.05-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.82.07-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.65.06-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

libnvsdm:
  Installed: (none)
  Candidate: 580.105.08-1
  Version table:
     580.105.08-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.95.05-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.82.07-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages
     580.65.06-1 600
        600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64  Packages

코드블록. NVSDM library 모듈 목록 확인 결과 예시

libnvsdm 설치합니다.

배경색 변경

dnf install libnvsdm-580.105.08-1

dnf install libnvsdm-580.105.08-1

코드블록. NVSDM library 설치

배경색 변경

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:08:18 ago on Wed 19 Nov 2025 01:05:28 AM EST.
Dependencies resolved.
=========================================================================
Package Architecture Version Repository Size
=========================================================================
Installing:
libnvsdm x86_64 580.105.08-1 cuda-rhel8-x86_64 675 k
Installing dependencies:
infiniband-diags x86_64 48.0-1.el8 rhel-8-for-x86_64-baseos-rpms 323 k
libibumad x86_64 48.0-1.el8 rhel-8-for-x86_64-baseos-rpms 34 k

Transaction Summary
=========================================================================
Install 3 Packages

Total download size: 1.0 M
Installed size: 3.2 M
Is this ok [y/N]: y

Updating Subscription Management repositories.
Last metadata expiration check: 0:08:18 ago on Wed 19 Nov 2025 01:05:28 AM EST.
Dependencies resolved.
=========================================================================
Package Architecture Version Repository Size
=========================================================================
Installing:
libnvsdm x86_64 580.105.08-1 cuda-rhel8-x86_64 675 k
Installing dependencies:
infiniband-diags x86_64 48.0-1.el8 rhel-8-for-x86_64-baseos-rpms 323 k
libibumad x86_64 48.0-1.el8 rhel-8-for-x86_64-baseos-rpms 34 k

Transaction Summary
=========================================================================
Install 3 Packages

Total download size: 1.0 M
Installed size: 3.2 M
Is this ok [y/N]: y

코드블록. NVSDM library 설치 명령어 결과 예시

NVIDIA DCGM 설치 (for RHEL)

아래의 순서에 따라 Node Exporter를 설치합니다.

DCGM(datacenter-gpu-manager) 설치 (for RHEL)

DNF에 CUDA Repository를 추가합니다.

배경색 변경

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

코드블록. DNF Repository 추가

CUDA 버전을 확인합니다.
배경색 변경
nvidia-smi | grep CUDA
nvidia-smi | grep CUDA
코드블록. CUDA 버전 확인
배경색 변경
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
코드블록. CUDA 버전 확인 결과 예시
배경색 변경
CUDA_VERSION=12
CUDA_VERSION=12
코드블록. CUDA 버전 설정 명령어

datacenter-gpu-manager-cuda 모듈 목록을 확인합니다.

배경색 변경

dnf list datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION} --showduplicates

dnf list datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION} --showduplicates

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 모듈 목록 확인

배경색 변경

Updating Subscription Management repositories.
Unable to read consumer identity

This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

Last metadata expiration check: 0:00:34 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Available Packages
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.0.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.1.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.1.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.2-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.3-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.3-2    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.3.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.3.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.2-1    cuda-rhel8-x86_64

Updating Subscription Management repositories.
Unable to read consumer identity

This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

Last metadata expiration check: 0:00:34 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Available Packages
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.0.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.1.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.1.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.2-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.3-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.2.3-2    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.3.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.3.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.0-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.1-1    cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-4-cuda12.x86_64   1:4.4.2-1    cuda-rhel8-x86_64

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 모듈 목록 확인 결과 예시

datacenter-gpu-manager-cuda 설치합니다.

배경색 변경

dnf install datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION}

dnf install datacenter-gpu-manager-4-cuda${CUDA_VERSION}

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 설치

배경색 변경

Updating Subscription Management repositories.
Unable to read consumer identity

This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

Last metadata expiration check: 0:07:12 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Dependencies resolved.
===================================================================================================
 Package                                       Architecture   Version     Repository          Size
===================================================================================================
Installing:
 datacenter-gpu-manager-4-cuda12               x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   554 M
Installing dependencies:
 datacenter-gpu-manager-4-core                 x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   9.9 M
Installing weak dependencies:
 datacenter-gpu-manager-4-proprietary          x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   5.3 M
 datacenter-gpu-manager-4-proprietary-cuda12   x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   289 M

Transaction Summary
====================================================================================================
Install  4 Packages
...
Is this ok [y/N]: y

Updating Subscription Management repositories.
Unable to read consumer identity

This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

Last metadata expiration check: 0:07:12 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Dependencies resolved.
===================================================================================================
 Package                                       Architecture   Version     Repository          Size
===================================================================================================
Installing:
 datacenter-gpu-manager-4-cuda12               x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   554 M
Installing dependencies:
 datacenter-gpu-manager-4-core                 x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   9.9 M
Installing weak dependencies:
 datacenter-gpu-manager-4-proprietary          x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   5.3 M
 datacenter-gpu-manager-4-proprietary-cuda12   x86_64         1:4.4.2-1   cuda-rhel8-x86_64   289 M

Transaction Summary
====================================================================================================
Install  4 Packages
...
Is this ok [y/N]: y

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 설치 결과 예시

datacenter-gpu-manager-exporter 설치 (for RHEL)

DNF에 CUDA Repository를 추가합니다. (해당 명령어를 이미 수행했다면, 다음 단계로 넘어갑니다.)

배경색 변경

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo

코드블록. DNF Repository 추가

CUDA 버전을 확인합니다. (해당 명령어를 이미 수행했다면, 다음 단계로 넘어갑니다.)
배경색 변경
nvidia-smi | grep CUDA
nvidia-smi | grep CUDA
코드블록. CUDA 버전 확인
배경색 변경
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
| NVIDIA-SMI 535.183.06 Driver Version: 535.183.06 CUDA Version: 12.2 |
코드블록. CUDA 버전 확인 결과 예시
배경색 변경
CUDA_VERSION=12
CUDA_VERSION=12
코드블록. CUDA 버전 설정 명령어

datacenter-gpu-manager-exporter 모듈 목록을 확인합니다.

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dnf list datacenter-gpu-manager-exporter --showduplicates

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코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 모듈 목록 확인

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Updating Subscription Management repositories.
Unable to read consumer identity

This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

Last metadata expiration check: 0:02:11 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Available Packages
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.0.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.0-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.3-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.0-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.2-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.6.0-1   cuda-rhel8-x86_64

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Last metadata expiration check: 0:02:11 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Available Packages
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.0.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.0-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.1.3-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.0-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.1-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.5.2-1   cuda-rhel8-x86_64
datacenter-gpu-manager-exporter.x86_64   4.6.0-1   cuda-rhel8-x86_64

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 모듈 목록 확인 결과 예시

datacenter-gpu-manager-cuda 설치합니다. dcgm-exporter 4.5.X 는 glibc 2.34 이상을 요구하지만, RHEL9 에서 glibc 2.34는 제공하므로 버전을 4.1.3-1 로 지정하여 설치합니다.

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dnf install datacenter-gpu-manager-exporter-4.1.3-1

dnf install datacenter-gpu-manager-exporter-4.1.3-1

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 설치

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Last metadata expiration check: 0:07:12 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Dependencies resolved.
====================================================================================================
 Package                                       Architecture   Version     Repository          Size
====================================================================================================
Installing:
 datacenter-gpu-manager-exporter               x86_64         4.1.3-1     cuda-rhel8-x86_64   26 M

...
Is this ok [y/N]: y

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Last metadata expiration check: 0:07:12 ago on Wed 19 Nov 2025 12:26:56 AM EST.
Dependencies resolved.
====================================================================================================
 Package                                       Architecture   Version     Repository          Size
====================================================================================================
Installing:
 datacenter-gpu-manager-exporter               x86_64         4.1.3-1     cuda-rhel8-x86_64   26 M

...
Is this ok [y/N]: y

코드블록. datacenter-gpu-manager-cuda 설치 결과 예시

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cat /usr/lib/systemd/system/nvidia-dcgm-exporter.service | grep ExecStart

cat /usr/lib/systemd/system/nvidia-dcgm-exporter.service | grep ExecStart

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 설정 파일

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ExecStart=/usr/bin/dcgm-exporter -f /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv

ExecStart=/usr/bin/dcgm-exporter -f /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter 설정 파일 확인 결과 예시

DCGM Exporter 설치 시 제공되는 설정을 확인하고 필요한 메트릭은 #을 제거하고, 불필요한 메트릭은 #을 추가합니다.

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vi /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv
## Example ##
...
DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE, gauge, Ratio of cycles the tensor (HMMA) pipe is active.
DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE,        gauge, Ratio of cycles the device memory interface is active sending or receiving data.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp64 pipes are active.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp32 pipes are active.
...

vi /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv
## Example ##
...
DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE, gauge, Ratio of cycles the tensor (HMMA) pipe is active.
DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE,        gauge, Ratio of cycles the device memory interface is active sending or receiving data.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp64 pipes are active.
# DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE,   gauge, Ratio of cycles the fp32 pipes are active.
...

코드블록. datacenter-gpu-manager-exporter metric 설정 예시

참고

GPU DCGM Exporter로 수집 가능한 지표와 설정 방법은 DCGM Exporter 지표를 참고하세요.

주의

DCGM 서비스 활성화 및 시작 (for RHEL)

nvdia-dcgm 서비스 활성화 및 시작합니다.
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systemctl enable --now nvidia-dcgm
systemctl enable --now nvidia-dcgm
코드블록. nvdia-dcgm 서비스 활성화 및 시작 명령어
nvdia-dcgm-exporter 서비스 활성화 및 시작합니다.
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systemctl enable --now nvidia-dcgm-exporter
systemctl enable --now nvidia-dcgm-exporter
코드블록. nvdia-dcgm-exporter 서비스 활성화 및 시작 명령어

안내

DCGM Exporter 지표

DCGM Exporter 주요 지표

DCGM Exporter에서 제공하는 지표 중, 주요 GPU 지표는 아래와 같습니다.

Category	DCGM Field	Prometheus Metric Type	Summary
Clocks	DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK	gauge	SM clock frequency (in MHz)
Clocks	DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK	gauge	Memory clock frequency (in MHz)
Temperature	DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP	gauge	GPU temperature (in C)
Power	DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE	gauge	Power draw (in W)
Utilization	DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL	gauge	GPU utilization (in %)
Utilization	DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL	gauge	Memory utilization (in %)
Memory Usage	DCGM_FI_DEV_FB_FREE	gauge	Frame buffer memory free (in MiB)
Memory Usage	DCGM_FI_DEV_FB_USED	gauge	Frame buffer memory used (in MiB)
Nvlink	DCGM_FI_DEV_NVLINK_BANDWIDTH_TOTAL(8 GPU only)	counter	Total number of NVLink bandwidth counters for all lanes

표. DCGM Exporter가 제공하는 GPU 주요 지표

DCGM Exporter 지표 수집 설정

DCGM Exporter의 기본 설정되어 있는 지표는 DCGM Exporter > 기본 지표를 참고하세요.

기본 설정 외에 추가로 설정할 지표는 default-counters.csv에서 #를 제거합니다.
기본 설정된 지표 중 수집을 원하지 않는 지표는 #를 추가하거나 해당 항목을 삭제합니다.

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# Format
# If line starts with a '#' it is considered a comment
# DCGM FIELD, Prometheus metric type, help message

# Clocks
DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK,  gauge, SM clock frequency (in MHz).
DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK, gauge, Memory clock frequency (in MHz).

# Temperature
DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP, gauge, Memory temperature (in C).
DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP,    gauge, GPU temperature (in C).

# Power
DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE,              gauge, Power draw (in W).
DCGM_FI_DEV_TOTAL_ENERGY_CONSUMPTION, counter, Total energy consumption since boot (in mJ).

# PCIE
# DCGM_FI_PROF_PCIE_TX_BYTES,  counter, Total number of bytes transmitted through PCIe TX via NVML.
# DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES,  counter, Total number of bytes received through PCIe RX via NVML.
...

# Format
# If line starts with a '#' it is considered a comment
# DCGM FIELD, Prometheus metric type, help message

# Clocks
DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK,  gauge, SM clock frequency (in MHz).
DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK, gauge, Memory clock frequency (in MHz).

# Temperature
DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP, gauge, Memory temperature (in C).
DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP,    gauge, GPU temperature (in C).

# Power
DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE,              gauge, Power draw (in W).
DCGM_FI_DEV_TOTAL_ENERGY_CONSUMPTION, counter, Total energy consumption since boot (in mJ).

# PCIE
# DCGM_FI_PROF_PCIE_TX_BYTES,  counter, Total number of bytes transmitted through PCIe TX via NVML.
# DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES,  counter, Total number of bytes received through PCIe RX via NVML.
...

코드블록. default-counters.csv 설정 예시

3.3 - API Reference

API Reference

3.4 - CLI Reference

CLI Reference

3.5 - Release Note

GPU Server

2025.10.23

FEATURE 신규 기능 추가 및 ServiceWatch 서비스 연계 기능 제공

ServiceWatch 서비스 연계 제공
- ServiceWatch 서비스를 통해 데이터를 모니터링할 수 있습니다.
GPU Server 생성 시 RHEL 이미지를 선택할 수 있습니다.
Keypair 관리 기능이 추가되었습니다.
- Keypair를 생성하여 사용하거나 공개 키를 가져와 적용할 수 있습니다.

2025.07.01

FEATURE GPU Server 기능 추가, Image 공유 방법 변경 및 GPU Server 사용 가이드 추가

GPU Server 기능 추가
- IP, Public NAT IP, Private NAT IP 설정 기능이 추가되었습니다.
- LLM 이용을 위한 LLM Endpoint가 제공됩니다.
Account 간 Image 공유 방법이 변경되었습니다.
- 공유용 Image를 새로 생성하여 공유할 수 있습니다.
GPU Server 사용 가이드 추가
- GPU Server에서 Multi-instance GPU 사용하기와 GPU Server에서 NVSwitch 사용하기 가이드를 추가하였습니다.

2025.04.28

FEATURE OS 이미지 추가

GPU Server RHEL OS 및 GPU 드라이버 버전이 추가되었습니다.

2025.02.27

FEATURE 공통 기능 변경

GPU Server 기능 추가
- GPU Server에서 NAT 설정 기능이 추가되었습니다.
Samsung Cloud Platform 공통 기능 변경
- Account, IAM 및 Service Home, 태그 등 공통 CX 변경 사항을 반영하였습니다.

2024.10.01

NEW GPU Server 서비스 정식 버전 출시

GPU Server 서비스를 정식 출시하였습니다.
CPU, GPU, 메모리 등 서버에서 제공하는 인프라 자원을 개별 구매할 필요 없이 필요한 시점에 필요한 만큼 할당 받아 사용할 수 있는 가상화 컴퓨팅 서비스를 출시하였습니다.

4 - Bare Metal Server

4.1 - Overview

서비스 개요

Bare Metal Server는 가상화 기술을 사용하지 않고 물리적으로 분리된 CPU, 메모리 등의 컴퓨팅 자원을 단독으로 할당 받아 사용할 수 있는 고성능 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. 다른 클라우드 사용자의 영향을 받지 않아 성능에 민감한 서비스를 안정적으로 운영할 수 있습니다.

특장점

쉽고 편리한 컴퓨팅 환경 구성: 웹 기반 Console을 통해 Bare Metal Server 프로비저닝부터 자원 관리, 비용 관리까지 손쉽게 사용 가능합니다. 표준 스펙(CPU, Memory, Disk)의 서버를 단독으로 할당받아 즉시 활용할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅 환경 제공: 실시간(Real-Time) 시스템, HPC(High Performance Computing), 과도한 I/O 사용이 요구되는 서버 등 고용량, 고성능을 요구하는 워크로드에 적합한 서버를 물리적으로 분리된 환경으로 제공합니다.
효율적인 서비스 제공: 최적의 서버 선정 및 자체 테스트를 통해 성능과 안정성을 보장합니다. 고객은 Samsung Cloud Platform에서 제공하는 다양한 스펙의 Bare Metal Server를 통해 고객 서비스 환경에 맞는 최적의 자원을 선택할 수 있습니다.

서비스 구성도

제공 기능

Bare Metal Server는 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

자동 프로비저닝(Auto Provisioning) 및 관리: 웹 기반 Console을 통해 Bare Metal Server 프로비저닝부터 자원 관리, 비용 관리까지 손쉽게 사용 가능합니다.
다양한 유형의 서버타입 및 OS 이미지 제공: 표준 서버 타입의 CPU/Memory/Disk 자원을 제공하며, 다양한 OS 표준 이미지를 제공합니다.
스토리지 연결: OS 디스크 외 추가 연결 스토리지를 제공 합니다. Block Storage, File Storage, Object Storage 를 연결하여 사용할 수 있습니다.
네트워크 연결: Bare Metal Server의 일반 서브넷/IP 설정 및 Public NAT IP를 연결할 수 있습니다. 서버 간 통신을 위한 로컬 서브넷 연결을 제공합니다. 해당 작업은 상세 페이지에서 수정할 수 있습니다.
모니터링: 컴퓨팅 자원에 해당하는 CPU, Memory, Disk 등의 모니터링 정보를 Cloud Monitoring 을 통해 확인할 수 있습니다. Bare Metal Server 의 Cloud Monitoring 서비스를 사용하기 위해 Agent 를 설치해야 합니다. 안정적인 Bare Metal Server 서비스 이용을 위해 Agent를 반드시 설치해주세요. 자세한 내용은 Bare Metal Server 모니터링 지표 를 참고하세요.
백업 및 복구: Bare Metal Server 의 Filesystem 백업 및 복구를 Backup 서비스를 통해 사용할 수 있습니다.
효율적 비용 관리: 필요에 따라 손쉽게 서버를 생성/해지 할 수 있고 실 사용 시간 기반으로 과금되기 때문에 예측할 수 없는 다양한 상황에서 비용 효율적으로 사용할 수 있습니다.
Local disk partition 생성 Local disk partition을 최대 10개까지 생성하여 활용할 수 있습니다.
Terraform 제공: Terraform을 통한 IaC 환경을 제공합니다.

구성 요소

Bare Metal Server은 다양한 OS 표준 이미지와 표준 서버 타입을 제공하고 있습니다. 사용자는 구성하고자 하는 서비스 규모에 따라 이를 선택하여 사용할 수 있습니다.

OS 이미지 제공 버전

Bare Metal Server에서 지원하는 OS 이미지는 다음과 같습니다

OS 이미지 버전	EoS Date
Oracle Linux 9.6	2032-06-30
RHEL 8.10	2029-05-31
RHEL 9.4	2026-04-30
RHEL 9.6	2027-05-31
Rocky Linux 8.10	2029-05-31
Rocky Linux 9.6	2025-11-30
Ubuntu 22.04	2027-06-30
Ubuntu 24.04	2029-06-30
Windows 2019	2029-01-09
Windows 2022	2031-10-14

표. Bare Metal Server 제공 OS 이미지 버전

서버 타입

Bare Metal Server에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다. Bare Metal Server에서 지원하는 서버 타입에 대한 자세한 내용은 Bare Metal Server 서버 타입을 참고하세요.

s3v16m64_metal

구분	예시	상세 설명
서버 세대	s3	제공하는 서버 구분과 세대 s3: s는 Standard의 일반적으로 사용되는 표준 사양(vCPU, Memory) 구성을 의미하고, 1은 세대를 의미
CPU vCore	v16	vCore 개수 v16: 할당 vCore는 물리 코어의 2배수 16 vCore는 물리적으로 8코어 기본적으로 Hyperthreading을 설정하여 제공하며, 서비스 생성 시 해제
Memory	m64	메모리 용량 m64: 64GB Memory

표. Bare Metal Server 서버 타입

선행 서비스

서비스 카테고리	서비스	상세 설명
Networking	VPC	클라우드 환경에서 독립된 가상 네트워크를 제공하는 서비스

표. Bare Metal Server 선행 서비스

4.1.1 - 서버 타입

Bare Metal Server 서버 타입

Bare Metal Server는 사용 목적에 맞게 서버 타입을 제공합니다. 서버 타입은 CPU, Memory 등 다양한 조합으로 구성됩니다. Bare Metal Server를 생성할 때 선택하는 서버 타입에 따라 Bare Metal Server에 사용되는 서버가 결정됩니다. Bare Metal Server에서 실행하려는 애플리케이션의 사양에 따라 서버 타입을 선택해주세요.

Bare Metal Server에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다.

s3v16m64_metal

구분

예시

상세 설명

서버 세대

제공하는 서버 구분과 세대

s3
- s는 일반 사양을 의미
- 3은 세대를 의미

h3
- h는 대용량 서버 사양을 의미
- 3은 세대를 의미

CPU vCore

v16

vCore 개수

v16: 할당 vCore는 물리 코어의 2배수
- 16 vCore는 물리적으로 8코어
- 기본적으로 Hyper-Threading 활성화하여 제공하며, 서비스 생성 시에 해제 가능

Memory

m64

메모리 용량

m64: 64GB Memory

표. Bare Metal Server 서버 타입 형식

s3/h3 서버 타입

Bare Metal Server s3 서버 타입은 표준 사양(vCPU, Memory)으로 제공하며 물리적으로 분리된 자원을 할당받아 사용하기 때문에 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

또한 Bare Metal Server h3 서버 타입은 대용량 서버 사양으로 제공하며 대규모 데이터 처리를 위한 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

총 5종의 vCPU 지원 (16, 32, 64, 96, 128vCore)
- Intel 4세대(Sapphire Rapids) Processor
최대 64개의 물리 코어, 128개의 vCPU 및 2,048 GB의 메모리를 지원
최대 1.92 TB의 Internal Disk 2개 제공

서버 타입	물리 CPU	vCPU	Memory	CPU Type	Internal Disk
s3v16m64_metal	8 Core	16 vCore	64 GB	최대 4.1GHz의 Intel Xeon Gold 6434	480 GB * 2EA
s3v16m128_metal	8 Core	16 vCore	128 GB	최대 4.1GHz의 Intel Xeon Gold 6434	480 GB * 2EA
s3v16m256_metal	8 Core	16 vCore	256 GB	최대 4.1GHz의 Intel Xeon Gold 6434	480 GB * 2EA
h3v32m128_metal	16 Core	32 vCore	128 GB	최대 4.0GHz의 Intel Xeon Gold 6444Y	960 GB * 2EA
h3v32m256_metal	16 Core	32 vCore	256 GB	최대 4.0GHz의 Intel Xeon Gold 6444Y	960 GB * 2EA
h3v32m512_metal	16 Core	32 vCore	512 GB	최대 4.0GHz의 Intel Xeon Gold 6444Y	960 GB * 2EA
h3v64m256_metal	32 Core	64 vCore	256 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA
h3v64m512_metal	32 Core	64 vCore	512 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA
h3v64m1024_metal	32 Core	64 vCore	1024 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA
h3v96m384_metal	48 Core	96 vCore	384 GB	최대 3.3GHz의 Intel Xeon Gold 6442Y	1.92 TB * 2EA
h3v96m768_metal	48 Core	96 vCore	768 GB	최대 3.3GHz의 Intel Xeon Gold 6442Y	1.92 TB * 2EA
h3v96m1536_metal	48 Core	96 vCore	1536 GB	최대 3.3GHz의 Intel Xeon Gold 6442Y	1.92 TB * 2EA
h3v128m512_metal	64 Core	128 vCore	512 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA
h3v128m1024_metal	64 Core	128 vCore	1024 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA
h3v128m2048_metal	64 Core	128 vCore	2048 GB	최대 3.2GHz의 Intel Xeon Gold 6448H	1.92 TB * 2EA

표. Bare Metal Server 서버 타입 사양 > s3/h3 서버 타입

s2/h2 서버 타입

안내

s2/h2 서버 타입은 신규 신청 서비스가 종료되었습니다. 기존에 사용하시는 서비스에는 영향이 없습니다.

Bare Metal Server s2 서버 타입은 표준 사양(vCPU, Memory)으로 제공하며 물리적으로 분리된 자원을 할당받아 사용하기 때문에 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

또한 Bare Metal Server h2 서버 타입은 대용량 서버 사양으로 제공하며 대규모 데이터 처리를 위한 고성능 애플리케이션에 적합합니다.

총 5종의 vCPU 지원 (16, 24, 32, 72, 96vCore)
- Intel 3세대(Ice Lake) Processor
최대 48개의 물리 코어, 96개의 vCPU 및 1,024 GB의 메모리를 지원
최대 1.92TB의 Internal Disk 2개 제공

서버 타입	물리 CPU	vCPU	Memory	CPU Type	Internal Disk
s2v16m64_metal	8 Core	16 vCore	64 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6334	480 GB * 2EA
s2v16m128_metal	8 Core	16 vCore	128 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6334	480 GB * 2EA
s2v16m256_metal	8 Core	16 vCore	256 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6334	480 GB * 2EA
h2v24m96_metal	12 Core	24 vCore	96 GB	최대 3.4GHz의 Intel Xeon Gold 5317	960 GB * 2EA
h2v24m192_metal	12 Core	24 vCore	192 GB	최대 3.4GHz의 Intel Xeon Gold 5317	960 GB * 2EA
h2v24m384_metal	12 Core	24 vCore	384 GB	최대 3.4GHz의 Intel Xeon Gold 5317	960 GB * 2EA
h2v32m128_metal	16 Core	32 vCore	128 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6346	960 GB * 2EA
h2v32m256_metal	16 Core	32 vCore	256 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6346	960 GB * 2EA
h2v32m512_metal	16 Core	32 vCore	512 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6346	960 GB * 2EA
h2v72m256_metal	36 Core	72 vCore	256 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6354	1.92 TB * 2EA
h2v72m512_metal	36 Core	72 vCore	512 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6354	1.92 TB * 2EA
h2v72m1024_metal	36 Core	72 vCore	1024 GB	최대 3.6GHz의 Intel Xeon Gold 6354	1.92 TB * 2EA
h2v96m384_metal	48 Core	96 vCore	384 GB	최대 3.3GHz의 Intel Xeon Gold 6342	1.92 TB * 2EA
h2v96m768_metal	48 Core	96 vCore	768 GB	최대 3.3GHz의 Intel Xeon Gold 6342	1.92 TB * 2EA

표. Bare Metal Server 서버 타입 사양 > s2/h2 서버 타입

4.1.2 - 모니터링 지표

Bare Metal Server 모니터링 지표

아래 표는 Cloud Monitoring을 통해 확인할 수 있는 Bare Metal Server의 모니터링 지표를 나타냅니다.

안내

Bare Metal Server 는 사용자가 직접 가이드를 통해 Agent를 설치해야 모니터링 지표를 조회할 수 있습니다. 안정적인 Bare Metal Server 서비스를 사용하기에 앞서 Agent 를 반드시 설치해주세요. Agent 설치 방법 및 자세한 Cloud Monitoring 사용 방법은 Cloud Monitoring 가이드를 참고하세요.

성능 항목	상세 설명	단위
Core Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
Core Usage [System]	커널 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
Core Usage [User]	사용자 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
CPU Cores	호스트에 있는 CPU 코어의 수	cnt
CPU Usage [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
CPU Usage [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율	%
CPU Usage/Core [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
CPU Usage/Core [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
CPU Usage/Core [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
Disk CPU Usage [IO Request]	장치에 대한 입출력 요청이 실행된 CPU 시간의 비율	%
Disk Queue Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 대기열 길이	num
Disk Read Bytes	장치에서 읽는 초당 바이트 수	bytes
Disk Read Bytes [Delta Avg]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.bytes_delta`의 평균	bytes
Disk Read Bytes [Delta Max]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.bytes_delta`의 최대	bytes
Disk Read Bytes [Delta Min]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.bytes_delta`의 최소	bytes
Disk Read Bytes [Delta Sum]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.bytes_delta`의 합	bytes
Disk Read Bytes [Delta]	개별 Disk의 system.diskio.read.bytes 값의 delta	bytes
Disk Read Bytes [Success]	성공적으로 읽은 총 바이트 수	bytes
Disk Read Requests	1초동안 디스크 디바이스의 읽기 요청 수	cnt
Disk Read Requests [Delta Avg]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.count_delta`의 평균	cnt
Disk Read Requests [Delta Max]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.count_delta`의 최대	cnt
Disk Read Requests [Delta Min]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.count_delta`의 최소	cnt
Disk Read Requests [Delta Sum]	개별 Disk들의 `system.diskio.read.count_delta`의 합	cnt
Disk Read Requests [Success Delta]	개별 Disk의 system.diskio.read.count의 delta	cnt
Disk Read Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 읽기 수	cnt
Disk Request Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 크기(단위: 섹터)	num
Disk Service Time [Avg]	장치에 대해 실행된 입력 요청의 평균 서비스 시간(밀리초)	ms
Disk Wait Time [Avg]	지원할 장치에 대해 실행된 요청에 소요된 평균 시간	ms
Disk Wait Time [Read]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Wait Time [Write]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Write Bytes [Delta Avg]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.bytes_delta`의 평균	bytes
Disk Write Bytes [Delta Max]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.bytes_delta`의 최대	bytes
Disk Write Bytes [Delta Min]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.bytes_delta`의 최소	bytes
Disk Write Bytes [Delta Sum]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.bytes_delta`의 합	bytes
Disk Write Bytes [Delta]	개별 Disk의 `system.diskio.write.bytes 값의 delta`	bytes
Disk Write Bytes [Success]	성공적으로 쓰여진 총 바이트 수	bytes
Disk Write Requests	1초동안 디스크 디바이스의 쓰기 요청 수	cnt
Disk Write Requests [Delta Avg]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.count_delta`의 평균	cnt
Disk Write Requests [Delta Max]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.count_delta`의 최대	cnt
Disk Write Requests [Delta Min]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.count_delta`의 최소	cnt
Disk Write Requests [Delta Sum]	개별 Disk들의 `system.diskio.write.count_delta`의 합	cnt
Disk Write Requests [Success Delta]	개별 Disk의 system.diskio.write.count의 delta	cnt
Disk Write Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 쓰기 수	cnt
Disk Writes Bytes	장치에 쓰는 초당 바이트 수	bytes
Filesystem Hang Check	filesystem(local/NFS) hang 체크 (정상:1, 비정상:0)	status
Filesystem Nodes	파일 시스템의 총 파일 노드 수	cnt
Filesystem Nodes [Free]	파일 시스템의 총 가용 파일 노드 수	cnt
Filesystem Size [Available]	권한 없는 사용자가 사용할 수 있는 디스크 공간(바이트)	bytes
Filesystem Size [Free]	사용 가능한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Size [Total]	총 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Usage	사용한 디스크 공간 백분율	%
Filesystem Usage [Avg]	개별 filesystem.used.pct들의 평균	%
Filesystem Usage [Inode]	inode 사용률	%
Filesystem Usage [Max]	개별 filesystem.used.pct 중에 max	%
Filesystem Usage [Min]	개별 filesystem.used.pct 중에 min	%
Filesystem Usage [Total]	filesystem 사용량 전체	%
Filesystem Used	사용한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Used [Inode]	inode 사용량	bytes
Memory Free	사용 가능한 총 메모리 양 (bytes). 시스템 캐시 및 버퍼에서 사용하는 메모리는 포함하지 않음	bytes
Memory Free [Actual]	실제 사용가능한 memory (bytes).	bytes
Memory Free [Swap]	사용가능한 swap memory.	bytes
Memory Total	총 memory	bytes
Memory Total [Swap]	총 swap memory.	bytes
Memory Usage	사용한 memory의 백분율	%
Memory Usage [Actual]	실제 사용된 memory의 백분율	%
Memory Usage [Cache Swap]	cache 된 swap 사용률	%
Memory Usage [Swap]	사용한 swap memory의 백분율	%
Memory Used	사용한 memory	bytes
Memory Used [Actual]	실제 사용된 memory (bytes). 총 memory 에서 사용된 memory 를 뺀 값.	bytes
Memory Used [Swap]	사용한 swap memory	bytes
Collisions	네트워크 충돌	cnt
Network In Bytes	수신된 byte 수	bytes
Network In Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 평균	bytes
Network In Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최대	bytes
Network In Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최소	bytes
Network In Bytes [Delta Sum]	개별 network 들의 system.network.in.bytes_delta의 합	bytes
Network In Bytes [Delta]	수신된 byte 수의 delta	bytes
Network In Dropped	들어온 packet 중 삭제된 패킷의 수	cnt
Network In Errors	수신 중의 error 수	cnt
Network In Packets	수신된 packet 수	cnt
Network In Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 평균	cnt
Network In Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최대	cnt
Network In Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최소	cnt
Network In Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 합	cnt
Network In Packets [Delta]	수신된 packet 수의 delta	cnt
Network Out Bytes	송신된 byte 수	bytes
Network Out Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 평균	bytes
Network Out Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최대	bytes
Network Out Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최소	bytes
Network Out Bytes [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 합	bytes
Network Out Bytes [Delta]	송신된 byte 수의 delta	bytes
Network Out Dropped	나가는 packet 중 삭제된 packet 수	cnt
Network Out Errors	송신 중의 error 수	cnt
Network Out Packets	송신된 packet 수	cnt
Network Out Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 평균	cnt
Network Out Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최대	cnt
Network Out Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최소	cnt
Network Out Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 합	cnt
Network Out Packets [Delta]	송신된 packet 수의 delta	cnt
Open Connections [TCP]	열려 있는 모든 TCP 연결	cnt
Open Connections [UDP]	열려 있는 모든 UDP 연결	cnt
Port Usage	접속가능한 port 사용률	%
SYN Sent Sockets	SYN_SENT 상태의 소켓 수 (로컬에서 원격 접속시)	cnt
Kernel PID Max	kernel.pid_max 값	cnt
Kernel Thread Max	kernel.threads-max 값	cnt
Process CPU Usage	마지막 업데이트 후 프로세스에서 소비한 CPU 시간의 백분율	%
Process CPU Usage/Core	마지막 이벤트 이후 프로세스에서 사용한 CPU 시간의 백분율	%
Process Memory Usage	main memory (RAM)에서 프로세스가 차지하는 비율	%
Process Memory Used	Resident Set 사이즈. 프로세스가 RAM 에서 차지한 메모리 양	bytes
Process PID	프로세스 pid	pid
Process PPID	부모 프로세스의 pid	pid
Processes [Dead]	dead processes 수	cnt
Processes [Idle]	idle processes 수	cnt
Processes [Running]	running processes 수	cnt
Processes [Sleeping]	sleeping processes 수	cnt
Processes [Stopped]	stopped processes 수	cnt
Processes [Total]	총 processes 수	cnt
Processes [Unknown]	상태를 검색할 수 없거나 알 수 없는 processes 수	cnt
Processes [Zombie]	좀비 processes 수	cnt
Running Process Usage	process 사용률	%
Running Processes	running processes 수	cnt
Running Thread Usage	thread 사용률	%
Running Threads	running processes 에서 실행중인 thread 수 총합	cnt
Context Switches	context switch 수 (초당)	cnt
Load/Core [1 min]	마지막 1 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [15 min]	마지막 15 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [5 min]	마지막 5 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Multipaths [Active]	외장 스토리지 연결 path status = active 카운트	cnt
Multipaths [Failed]	외장 스토리지 연결 path status = failed 카운트	cnt
Multipaths [Faulty]	외장 스토리지 연결 path status = faulty 카운트	cnt
NTP Offset	last sample의 measured offset (NTP 서버와 로컬환경 간의 시간 차이)	num
Run Queue Length	실행 대기열 길이	num
Uptime	OS 가동시간(uptime). (milliseconds)	ms
Context Switchies	CPU context switch 수 (초당)	cnt
Disk Read Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 읽어들인 바이트 수	cnt
Disk Read Time [Avg]	데이터 읽기 평균 시간 (초)	sec
Disk Transfer Time [Avg]	디스크 average wait time	sec
Disk Usage	디스크 사용률	%
Disk Write Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 쓰여진 바이트 수	cnt
Disk Write Time [Avg]	데이터 쓰기 평균 시간 (초)	sec
Pagingfile Usage	paging file 사용률	%
Pool Used [Non Paged]	커널 메모리 중 Nonpaged Pool 사용량	bytes
Pool Used [Paged]	커널 메모리 중 Paged Pool 사용량	bytes
Process [Running]	현재 동작 중인 프로세스 수	cnt
Threads [Running]	현재 동작 중인 thread 수	cnt
Threads [Waiting]	프로세서 시간을 기다리는 thread 수	cnt

표. Bare Metal Server 모니터링 지표(Agent 설치 시 조회 가능)

4.2 - How-to guides

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Bare Metal Server의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Bare Metal Server 생성하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Bare Metal Server 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

Bare Metal Server 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 생성 버튼을 클릭하세요. Bare Metal Server 생성 페이지로 이동합니다.

Bare Metal Server 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보들을 입력하고, 상세 옵션을 선택하세요.

이미지 및 버전 선택 영역에서 필요한 정보를 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

이미지

필수

제공하는 이미지 종류 선택

RHEL

Rocky Linux

Ubuntu

Windows

이미지 버전

필수

선택한 이미지의 버전 선택

제공하는 서버 이미지의 버전 리스트 제공

표. Bare Metal Server 이미지 및 버전 입력 항목

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
서버 수	필수	동시 생성할 Bare Metal Server 서버 개수 숫자만 입력 가능하며 1~5 사이로 입력
서비스 유형 > 서버 타입	필수	Bare Metal Server 서버 타입 원하는 vCPU, Memory, Disk 사양을 선택 Bare Metal Server에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 내용은 Bare Metal Server 서버 타입을 참고
서비스 유형 > Planned Compute	필수	Planned Compute가 설정된 자원 현황 사용중: Planned Compute가 설정된 자원 중 사용 중인 개수 설정: Planned Compute가 설정된 자원의 개수 Coverage 미리보기: 자원별 Planned Compute로 적용된 금액 Planned Compute 서비스 신청: Planned Compute 신청 페이지로 이동 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
자동화 계정	필수	Bare Metal Server 생성 이후 자동화 기능 제공을 위한 계정을 자동으로 생성 해당 계정은 시스템간 인터페이스 용도로만 사용 Password는 암호화되어 시스템 외 접근이 불가능 계정을 삭제할 경우 네트워크 변경 및 일부 자동화 기능에 제약 발생

표. Bare Metal Server 서비스 정보 입력 항목

필수 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
관리자 계정	필수	서버 접속 시 사용할 관리자 계정과 암호를 설정 RHEL, Ubuntu OS는 root로 고정하여 제공 Windows OS는 영문 소문자, 숫자를 사용하여 5~20자로 입력 `Administrator` 사용 불가
서버명	필수	선택한 서버 수가 1인 경우에 Bare Metal Server 구별을 위한 이름 입력 입력한 서버 이름으로 hostname을 설정 영문 소문자로 시작하며, 소문자, 숫자,특수문자(`-`)를 사용하여 3~15자 이내로 입력 특수문자(`-`)로 끝나지 않음
서버명 Prefix	필수	선택한 서버 수가 2이상인 경우에 생성되는 각각의 Bare Metal Server 구별을 위한 Prefix 입력 사용자 입력값(prefix) + ‘`-###`’ 형태로 자동 생성됨 영문 소문자로 시작하며, 소문자, 숫자, 특수문자(`-`)를 사용하여 3 ~ 15자 이내로 입력 특수문자(`-`)로 끝나지 않음
네트워크 설정	필수	Bare Metal Server가 설치될 네트워크를 설정 미리 생성한 VPC를 선택 일반 Subnet: 미리 생성한 일반 Subnet을 선택 IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력 NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능 사용을 체크하면 NAT IP를 선택 가능 NAT IP: NAT IP를 선택 선택할 NAT IP가 없는 경우에는 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택 Public IP를 생성하면 Public IP 요금 기준에 따라 요금이 부과됨 로컬 Subnet(선택): 로컬 Subnet 사용을 선택 서비스를 생성하는데 필수 요소는 아님 미리 생성한 로컬 Subnet을 선택 IP는 자동 생성과 사용자 입력 을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력

표. Bare Metal Server 필수 정보 입력 항목

주의

Bare Metal Server의 트래픽 접근 통제를 위해 Firewall 등을 사용해주세요. Security Group은 제공하지 않습니다.
Bare Metal Server의 Firewall는 Bare Metal Server와 Virtual Server 간의 트래픽 제어를 위해서만 사용 가능합니다. Bare Metal Server의 Firewall을 사용하려면 다음의 절차를 따르세요.

Bare Metal Server의 VPC를 분리: Bare Metal Server와 Virtual Server가 같은 VPC를 사용하지 않도록 분리하세요.
Transit Gateway 생성: Transit Gateway를 생성하세요.
- Virtual Server의 VPC와 Bare Metal Server의 VPC 간의 연동은 Transit Gateway를 사용합니다.
- Bare Metal Server의 VPC에서 Transit Gateway 연동 생성 시, Bare Metal Server의 Firewall을 같이 생성하여야 합니다.
Firewall Rule 등록: Bare Metal Server의 Firewall에서 Rule을 등록하세요.

Bare Metal Server 생성 페이지에서 추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
Local disk partition	선택	로컬 디스크 파티션의 사용 여부를 설정 루트 파티션을 포함하여 최대 10개까지 생성 가능 전체 용량의 90%까지 사용 가능 사용을 체크한 후, 파티션 정보 설정 가능 루트 파티션 정보 설정 파티션 유형: flat, lvm 선택 가능 파티션명: 파티션 이름 입력 파티션 유형이 lvm인 경우에만 입력 가능 영문으로 시작하고 영문, 숫자와 특수문자(`-`)를 포함하여 15자 이내 입력 파티션 용량: 50 GB 이상 입력 Filesystem 유형: 사용 이미지에 따라 선택 RHEL, Rocky Linux 인 경우: xfs, ext4 Ubuntu인 경우: ext4, xfs, btrfs SLES인 경우: btrfs, xfs, ext4 마운트 포인트: 특수문자 `/`로 시작하고 영문, 숫자와 특수문자(`-`)를 포함하여 15자 이내 입력 Filesystem 유형이 swap인 경우, 입력 불가 사용 가능한 용량: 서버 선택 시 제공되는 기본 디스크 용량의 90% 파티션 용량 설정 시 자동으로 남은 용량을 계산하여 표시 파티션 디스크의 총량은 사용 가능 용량 초과 불가 추가 파티션 정보 설정 파티션 유형: flat, lvm 선택 가능 파티션명: 파티션 이름 입력 파티션 유형이 lvm인 경우에만 입력 가능 영문으로 시작하고 영문, 숫자와 특수문자(`-`)를 포함하여 15자 이내 입력 파티션 용량: 1 GB 이상 입력 Filesystem 유형: 사용 이미지에 따라 선택> RHEL, Rocky Linux인 경우: xfs, ext4, swap Ubuntu인 경우: ext4, xfs, btrfs, swap SLES인 경우: btrfs, xfs, ext4, swap 마운트 포인트: 특수문자 `/`로 시작하고 영문, 숫자와 특수문자(`-`)를 포함하여 15자 이내 입력 Filesystem 유형이 swap인 경우, 입력 불가 사용 가능한 용량: 서버 선택 시 제공되는 기본 디스크 용량의 90% 파티션 용량 설정 시 자동으로 남은 용량을 계산하여 표시 파티션 디스크의 총량은 사용 가능 용량 초과 불가
Placement Group	선택	같은 Placement group 에 소속된 서버들은 서로 다른 랙에 분산 배치됨 같은 Placement group에 소속된 서버 2대까지 분산 배치를 제공 서버 3대 이상의 분산 배치는 Placement group을 추가하여 사용 최초 생성 시에만 적용 가능하며, 생성 후 수정 불가 Placement group에 소속된 마지막 서버를 해지하시면 해당 Placement group은 자동 삭제됨
Lock	선택	Lock을 사용하면 서버 해지/시작/중지를 실행할 수 없도록 실수로 인한 동작을 방지
Hyper Threading	선택	물리 코어수의 2배로 논리 코어수가 동작하도록 설정 Hyper Threading 기능을 Off하려면 체크박스를 해제 서버 생성 후에는 변경 불가
Init Script	선택	서버 시작 시 실행할 스크립트 Init Script는 이미지 종류에 따라 다르게 선택해야 함 Windows의 경우: Batch Script 선택 Linux의 경우: Shell Script

표. Bare Metal Server 추가 정보 입력 항목

요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, Bare Metal Server 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

Bare Metal Server 상세 정보 확인하기

Bare Metal Server 서비스는 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. Bare Metal Server 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

Bare Metal Server 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server 목록 페이지로 이동합니다.

Bare Metal Server 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Bare Metal Server 상세 페이지로 이동합니다.

Bare Metal Server 상세 페이지에는 상태 정보 및 부가 기능 정보가 표시되며, 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성됩니다.

구분

상세 설명

Bare Metal Server 상태

사용자가 생성한 Bare Metal Server의 상태

Creating: 서버 생성 중인 상태

Running:: 생성 완료되어 사용 가능한 상태

Editing:: IP 변경중인 상태

Unknown: 오류 상태

Starting: 서버 시작 중인 상태

Stopping: 서버 중지 중인 상태

Stopped: 서버 중지 완료 상태

Terminating: 해지 중인 상태

Terminated: 해지 완료 상태

서버 제어

서버 상태를 변경할 수 있는 버튼

시작: 중지된 서버를 시작

중지: 가동 중인 서버를 중지

서비스 해지

서비스를 해지하는 버튼

표. Bare Metal Server 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Bare Metal Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Bare Metal Server 에서는 Bare Metal Server SRN을 의미
자원명	자원 이름 Bare Metal Server 에서는 서버명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
서버명	서버 이름
이미지/버전	서버의 OS 이미지와 버전
서버 타입	vCPU, 메모리 정보 표시
Planned Compute	Planned Compute가 설정된 자원 현황 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
Lock	Lock 사용/미사용 여부 표시 Lock을 사용하면 서버 해지/시작/중지를 실행할 수 없도록 하여 실수로 인한 동작을 방지 Lock 속성값 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
Hyper Threading	Hyper Threading 사용/미사용 여부 표시 Hyper Threading은 물리 코어수의 2배로 논리 코어수가 동작하게 하는 설정
네트워크	Bare Metal Server의 네트워크 정보 VPC, 일반 Subnet, IP 및 상태, Public NAT IP 및 상태, Private NAT IP 및 상태 IP 변경이 필요한 경우, 수정 버튼을 클릭하여 설정
로컬 Subnet	Bare Metal Server의 로컬 Subnet 정보 로컬 Subnet명, 로컬 Subnet IP, Vlan ID, Interface Name 로컬 Subnet 추가가 필요한 경우에는 추가 버튼을 클릭하여 설정
Block Storage	서버에 연결된 Block Storage 정보 볼륨명, 디스크 유형, 용량, 상태 추가 버튼을 클릭하면 Block Storage 생성 화면으로 이동
Init Script	서버 생성 시 입력한 Init Script 내용을 조회

표. Bare Metal Server 상세 정보 탭 항목

작업 이력

Bare Metal Server 목록 페이지에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분	상세 설명
작업 이력 목록	자원 변경 이력 작업 일시, 자원 ID, 자원명, 작업 내역, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

표. Bare Metal Server 작업 이력 탭 상세 정보 항목

Bare Metal Server 자원 관리하기

생성된 Bare Metal Server 자원의 서버 제어 및 관리 기능이 필요한 경우에는 Bare Metal Server 목록 또는 Bare Metal Server 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다.

Bare Metal Server 가동 제어하기

가동 중인 Bare Metal Server 서버의 시작, 중지, 재시작을 할 수 있습니다.

Bare Metal Server의 가동 제어를 하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server 목록 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 목록 페이지에서 여러 대 서버를 선택한 후 표 상단의 시작, 중지 버튼을 통해 여러 대 서버를 동시에 제어할 수 있습니다.
- Bare Metal Server 상세 페이지에서도 서버의 시작과 중지를 작동할 수 있습니다.
Bare Metal Server 목록 페이지에서 가동 제어할 자원을 클릭하여 Bare Metal Server 상세 페이지로 이동합니다.
서버 상태를 확인하고, 각 서버 관리 버튼을 통해 변경을 완료하세요.
- 시작: 중지된 서버를 시작합니다.
- 중지: 가동 중인 서버를 중지합니다.

안내

Bare Metal Server 중지 시, Server의 전원이 Off됩니다.

사용 중인 애플리케이션이나 스토리지 등에 영향을 줄 수 있으므로, OS에서 전원 종료 후 중지를 실행하시기를 권장합니다.
OS에서 전원 종료한 후에 반드시 Console에서도 중지를 실행하세요.

가동 제어 불가

Bare Metal Server 시작 요청 시 시작이 불가능한 경우는 다음을 참고하세요.
- - Lock이 설정된 경우: Lock 설정을 미사용으로 변경한 후, 다시 시도하세요.
- Bare Metal Server의 상태가 Stopped 상태가 아닌 경우: Bare Metal Server를 상태를 Stopped 상태로 변경한 후, 다시 시도하세요.
Bare Metal Server 중지 요청 시 중지가 불가능한 경우는 다음을 참고하세요.
- Lock이 설정된 경우: Lock 설정을 미사용으로 변경한 후, 다시 시도하세요.
- Bare Metal Server의 상태가 Running 상태가 아닌 경우: Bare Metal Server를 상태를 Running 상태로 변경한 후, 다시 시도하세요.

Block Storage 추가하기

Bare Metal Server에 Block Storage를 추가할 수 있습니다.

Block Storage를 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server 목록 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 목록 페이지에서 Block Storage를 추가할 서버를 클릭하세요. Bare Metal Server 상세 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 상세 페이지에서 Block Storage 항목에 있는 추가 버튼을 클릭하세요.
Block Storage 추가를 확인하는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요. Block Storage (BM) 생성 페이지로 이동합니다.
Block Storage(BM) 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보들을 입력하여 Block Storage를 생성하세요.
- Block Storage(BM) 생성에 대한 자세한 내용은 Block Storage(BM) 생성하기를 참고하세요.
Block Storage를 추가한 Bare Metal Server 상세 페이지로 이동하여 Block Storage가 추가되었는지 확인하세요.

주의

Block Storage를 생성한 후에는 용량을 증설할 수 없습니다.

Bare Metal Server 해지하기

사용하지 않는 Bare Metal Server를 해지하면 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, Bare Metal Server를 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 해지 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

주의

Block Storage(BM)가 연결된 서버를 1대씩 해지하면 서버는 해지되지만 연결된 Block Storage(BM)는 해지되지 않으니 Block Storage(BM)에서 직접 해지하세요.

Bare Metal Server를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server 목록 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 목록 페이지에서 해지할 자원을 선택하고, 서비스 해지 버튼을 클릭하세요.
- 여러 자원을 선택하여 동시에 삭제할 수 있습니다.
- 해지할 자원의 Bare metal Server 상세 페이지에서 서비스 해지 버튼을 클릭하여 삭제할 수도 있습니다.
해지가 완료되면, Bare Metal Server 목록 페이지에서 자원이 해지되었는지 확인하세요.

해지 제약 사항

Bare Metal Server 해지 요청 시 해지가 불가한 경우에는 팝업창으로 안내합니다. 아래 케이스를 참고하세요.

해지 불가

Block Storage(BM)가 연결된 경우(서버 2대 이상 동시 해지): Block Storage(BM) 연결을 먼저 해지하세요.
- 해지 방법에 대한 자세한 내용은 Block Storage(BM) 해지하기를 참고하세요.
File Storage가 연결된 경우: File Storage 연결을 먼저 해지하세요.
- 해지 방법에 대한 자세한 내용은 File Storage 해지하기를 참고하세요.
Lock이 설정된 경우: Lock 설정을 미사용으로 변경한 후, 다시 시도하세요.
Backup Agent나 Load Balancer 연결 자원이 있는 경우: 해당 연결 자원의 연결을 먼저 해지하세요.
동일 Account에서 Bare Metal Server 자원 관리 작업이 진행 중인 경우: Bare Metal Server 자원 관리 작업이 완료된 후, 다시 시도하세요.
Bare Metal Server의 상태가 Running 또는 Stopped 상태가 아닌 경우: Bare Metal Server를 상태를 Running 또는 Stopped 상태로 변경한 후, 다시 시도하세요.
동시에 해지할 수 없는 서버가 포함된 경우: 해지 가능한 자원만 선택한 후, 다시 시도하세요.

로컬 Subnet 설정하기

Bare Metal Server 생성을 완료한 후 Bare Metal Server 상세 페이지에서 로컬 Subnet을 추가하는 경우, 사용자가 직접 로컬 Subnet의 네트워크 구성을 설정해야 합니다

첫 번째 연결(kr-west)

기존에 Bare Metal Server에 연결된 로컬 Subnet이 없으며, 첫번째 연결을 추가한 경우에는 아래 가이드대로 진행하세요.

주의

해당 가이드는 kr-west(한국 서부) 에서 해당 서버에 첫번째 로컬 Subnet 연결을 추가하는 경우 에 해당되는 가이드입니다.

kr-south(한국 남부) 에 해당되는 가이드는 첫 번째 연결(kr-south) 쳅터를 참고하세요.

Linux - Ubuntu에서 Subnet 설정하기

Ubuntu 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가하고, 네트워크 설정을 진행하려면 다음 절차를 따르세요.

Bare Metal Server 상세 페이지에서 Interface Name을 확인하세요.

네트워크 설정 정보를 조회하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
ethernets:
 ens2f1:
 match:
 macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
 mtu: 1500
 set-name: ens2f1
 ens4f1:
 match:
 macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
 mtu: 1500
 set-name: ens4f1

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
ethernets:
 ens2f1:
 match:
 macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
 mtu: 1500
 set-name: ens2f1
 ens4f1:
 match:
 macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
 mtu: 1500
 set-name: ens4f1

코드블록. 네트워크 설정 파일 조회

신규 Vlan을 추가한 후, Bonding 구성을 위한 IP를 설정하세요.

예시 코드의 ID와 IP를 할당 받은 ID와 IP로 변경하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1      // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.
            - ens4f1      // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.  
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20:   // SCP Console에서 확인한 Vlan ID를 20 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 // SCP Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 20    // SCP Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1      // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.
            - ens4f1      // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.  
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20:   // SCP Console에서 확인한 Vlan ID를 20 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 // SCP Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 20    // SCP Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

코드블록. IP 설정

수정 사항을 시스템에 반영하세요.
배경색 변경
# netplan apply
# netplan apply
코드블록. 수정사항　반영
인터페이스 상태를 조회하세요.
배경색 변경
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스　조회

Linux – CentOS/Red Hat에서 Subnet 설정하기

CentOS/Red Hat 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

주의

Interface name을 잘못 설정할 경우에는 사용 중인 IP 정보가 삭제될 수 있으므로 주의하세요.

Bare Metal Server 상세 페이지에서 Interface Name을 확인하세요.

다음 command를 수정하여 수행하세요.

배경색 변경

#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt"
BOND_IF_name1="ens2f1"  // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.
BOND_IF_name2="ens4f0"  // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.


# Delete Connection
nmcli con down "Bond ${BOND_NAME}"
nmcli con del  "Bond ${BOND_NAME}"

nmcli con down "System ${BOND_IF_name1}"
nmcli con down "System ${BOND_IF_name2}"

nmcli con del  "System ${BOND_IF_name1}"
nmcli con del  "System ${BOND_IF_name2}"


# Create Bonding
nmcli con add con-name ${BOND_NAME} type bond ifname ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_NAME} con-name "Bond ${BOND_NAME}"
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" ipv4.method    disabled
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" ipv6.method    ignore
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" connect.autoconnect yes

nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" +bond.options mode=active-backup      \
                                   +bond.options xmit_hash_policy=layer2 \
                                   +bond.options miimon=100              \
                                   +bond.options num_grat_arp=1          \
                                   +bond.options downdelay=0             \
                                   +bond.options updelay=0

# Assign bond-slave
nmcli conn add type bond-slave ifname ${BOND_IF_name1}  con-name "${BOND_IF_name1}" master ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_IF_name1} con-name "System ${BOND_IF_name1}"

nmcli conn add type bond-slave ifname ${BOND_IF_name2}  con-name "${BOND_IF_name2}" master ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_IF_name2} con-name "System ${BOND_IF_name2}"

# Connection UP
nmcli conn up   "Bond ${BOND_NAME}"
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt"
BOND_IF_name1="ens2f1"  // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.
BOND_IF_name2="ens4f0"  // **Bare Metal Server 상세** 페이지에서 확인한 Interface Name을 입력하세요.


# Delete Connection
nmcli con down "Bond ${BOND_NAME}"
nmcli con del  "Bond ${BOND_NAME}"

nmcli con down "System ${BOND_IF_name1}"
nmcli con down "System ${BOND_IF_name2}"

nmcli con del  "System ${BOND_IF_name1}"
nmcli con del  "System ${BOND_IF_name2}"


# Create Bonding
nmcli con add con-name ${BOND_NAME} type bond ifname ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_NAME} con-name "Bond ${BOND_NAME}"
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" ipv4.method    disabled
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" ipv6.method    ignore
nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" connect.autoconnect yes

nmcli conn mod "Bond ${BOND_NAME}" +bond.options mode=active-backup      \
                                   +bond.options xmit_hash_policy=layer2 \
                                   +bond.options miimon=100              \
                                   +bond.options num_grat_arp=1          \
                                   +bond.options downdelay=0             \
                                   +bond.options updelay=0

# Assign bond-slave
nmcli conn add type bond-slave ifname ${BOND_IF_name1}  con-name "${BOND_IF_name1}" master ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_IF_name1} con-name "System ${BOND_IF_name1}"

nmcli conn add type bond-slave ifname ${BOND_IF_name2}  con-name "${BOND_IF_name2}" master ${BOND_NAME}
nmcli conn mod ${BOND_IF_name2} con-name "System ${BOND_IF_name2}"

# Connection UP
nmcli conn up   "Bond ${BOND_NAME}"
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

코드블록. IP 설정 스크립트

인터페이스 상태를 조회하세요.
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# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스 조회

Windows에서 Subnet 설정하기

Windows 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, Windows PowerShell(관리자) 프로그램을 실행하세요.
Bare Metal Server 상세 페이지에서 Interface Name을 확인하세요.
Windows 실행 메뉴에서 ncpa.cpl을 실행하세요.
인터페이스의 활성화 여부를 확인한 후, 필요한 경우 활성화하세요.
- Bare Metal Server 상세 페이지에서 확인한 Interface Name을 활성화합니다.

Teaming을 생성하세요.

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PS C:\> New-NetLbfoTeam –Name “bond-mgt” –TeamMembers ens2f1,ens4f1
PS C:\> Set-NetLbfoTeam –Name “bond-mgt” –LoadBalancingAlgorithm Dynamic

PS C:\> New-NetLbfoTeam –Name “bond-mgt” –TeamMembers ens2f1,ens4f1
PS C:\> Set-NetLbfoTeam –Name “bond-mgt” –LoadBalancingAlgorithm Dynamic

코드블록. Teaming 생성

신규 VLAN을 추가한 후, IP를 설정하세요.

Bare Metal Server 상세 페이지에서 확인한 VLAN ID와 로컬 Subnet IP를 입력합니다.

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PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

코드블록. Windows IP 설정

Windows 실행 메뉴에서 ncpa.cpl을 실행하여 인터페이스 상태를 확인하세요.

첫 번째 연결(kr-south)

기존에 Bare Metal Server에 연결된 로컬 Subnet이 없으며, 첫번째 연결을 추가한 경우에는 아래 가이드대로 진행하세요.

주의

해당 가이드는 kr-south(한국 님부) 에서 해당 서버에 첫번째 로컬 Subnet 연결을 추가하는 경우 에 해당되는 가이드입니다.

kr-west(한국 서부) 에 해당되는 가이드는 첫 번째 연결(kr-west) 쳅터를 참고하세요.

Linux - Ubuntu에서 Subnet 설정하기

Ubuntu 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가하고, 네트워크 설정을 진행하려면 다음 절차를 따르세요.

신규 Vlan을 추가한 후, IP를 설정하세요.

예시 코드의 ID와 IP를 할당 받은 ID와 IP로 변경하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1  
            - ens4f1   
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20: 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 
            id: 20 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500
    vlans: 
        bond-mgt.21: // Console에서 확인한 Vlan ID를 21 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.20/24 // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 21    // Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1  
            - ens4f1   
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20: 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 
            id: 20 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500
    vlans: 
        bond-mgt.21: // Console에서 확인한 Vlan ID를 21 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.20/24 // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 21    // Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

코드블록. Vlan 추가 및 IP 설정

수정 사항을 시스템에 반영하세요.
배경색 변경
# netplan apply
# netplan apply
코드블록. 수정 사항 반영
인터페이스 상태를 조회하세요.
배경색 변경
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스　조회

Linux – CentOS/Red Hat에서 Subnet 설정하기

CentOS/Red Hat 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

주의

로컬 Subnet 추가 및 네트워크 설정을 잘못할 경우, 사용 중인 IP 정보가 삭제될 수 있으므로 주의하세요.

로컬 Subnet용 Bond Name을 확인하세요.
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# sh /usr/local/bin/ip.sh
# sh /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. Bonding 확인

다음 command를 수정하여 수행하세요.

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#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt" // 1. 에서 확인한 Bond Name 설정하세요.
 
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"

nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt" // 1. 에서 확인한 Bond Name 설정하세요.
 
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"

nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

코드블록. IP 설정 스크립트

인터페이스 상태를 조회하세요.
배경색 변경
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스 조회

Windows에서 Subnet 설정하기

Windows 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, Windows PowerShell(관리자) 프로그램을 실행하세요.
로컬 Subnet용 Teaming 이름 을 확인하세요.
배경색 변경
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> Get-NetAdapter
코드블록. Windows 인터페이스　확인

신규 Vlan을 추가한 후, IP를 설정하세요.

2번에서 확인한 Teaming 이름과, Console에서 확인한 Vlan ID 와 로컬 Subnet IP 를 입력합니다.

배경색 변경

PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

코드블록. Teaming 생성

Windows 실행 메뉴에서 ncpa.cpl을 실행하여 인터페이스 상태를 확인하세요.

두 번째 연결 추가(kr-west, kr-south)

Bare Metal Server에 연결된 로컬 Subnet이 있다면, 두 번째 추가 연결을 위한 가이드는 아래와 같습니다.

첫 번째 로컬 Subnet 연결 시에 이미 Bonding을 생성하였기 때문에, 두 번째 로컬 Subnet을 연결할 때는 Bonding을 생성하는 절차가 없습니다.

자세한 내용은 아래 내용을 참고하세요.

안내

kr-west, kr-south 에 공통으로 적용 가능한 가이드 입니다.

Linux - Ubuntu에서 Subnet 설정하기

Ubuntu 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가하고, 네트워크 설정을 진행하려면 다음 절차를 따르세요.

신규 Vlan을 추가한 후, IP를 설정하세요.

예시 코드의 ID와 IP를 할당 받은 ID와 IP로 변경하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1  
            - ens4f1   
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20: 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 
            id: 20 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500
    vlans: 
        bond-mgt.21: // Console에서 확인한 Vlan ID를 21 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.20/24 // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 21    // Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
        bond-mgt:
            interfaces:   
            - ens2f1  
            - ens4f1   
            mtu: 1500
            parameters:
                mii-monitor-interval: 100
                mode: active-backup
                transmit-hash-policy: layer2
    ethernets:
        ens2f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:91
            mtu: 1500
            set-name: ens2f1 
        ens4f1:
            match:
            macaddress: 68:05:ca:d4:09:01
            mtu: 1500
            set-name: ens4f1
    vlans: 
        bond-mgt.20: 
        addresses:
            - 192.168.0.10/24 
            id: 20 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500
    vlans: 
        bond-mgt.21: // Console에서 확인한 Vlan ID를 21 대신 입력하세요. 
        addresses:
            - 192.168.0.20/24 // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP로 설정하세요.   
            id: 21    // Console에서 확인한 Vlan ID로 설정하세요. 
            link: bond-mgt
            mtu: 1500

코드블록. Vlan 추가 및 IP 설정

수정 사항을 시스템에 반영하세요.
배경색 변경
# netplan apply
# netplan apply
코드블록. 수정 사항 반영
인터페이스 상태를 조회하세요.
배경색 변경
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스　조회

Linux – CentOS/Red Hat에서 Subnet 설정하기

CentOS/Red Hat 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

주의

로컬 Subnet 추가 및 네트워크 설정을 잘못할 경우, 사용 중인 IP 정보가 삭제될 수 있으므로 주의하세요.

로컬 Subnet용 Bond Name을 확인하세요.
배경색 변경
# sh /usr/local/bin/ip.sh
# sh /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. Bonding 확인

다음 command를 수정하여 수행하세요.

배경색 변경

#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt" // 1. 에서 확인한 Bond Name 설정하세요.
 
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"

nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

#!/usr/bin/bash

IP_ADDR="10.1.1.3/24"   // Console에서 확인한 로컬 Subnet IP를 설정하세요.
VLAN_ID="7"             // Console에서 확인한 Vlan ID를 설정하세요.

BOND_NAME="bond-mgt" // 1. 에서 확인한 Bond Name 설정하세요.
 
# add vlan
nmcli conn add type vlan ifname "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" con-name "${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" id ${VLAN_ID} dev ${BOND_NAME}
nmcli con  mod ${BOND_NAME}.${VLAN_ID} con-name "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.addresses ${IP_ADDR}
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv4.method manual
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" ipv6.method "ignore"
nmcli con  mod "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}" connect.autoconnect yes
nmcli con  up  "Vlan ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}"

nmcli      device reapply ${BOND_NAME}.${VLAN_ID}

코드블록. IP 설정 스크립트

인터페이스 상태를 조회하세요.
배경색 변경
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
# ip a 또는 # bash /usr/local/bin/ip.sh
코드블록. 인터페이스 조회

Windows에서 Subnet 설정하기

Windows 운영 체제에서 로컬 Subnet을 추가한 후, 네트워크를 설정하려면 다음 절차를 따르세요.

Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, Windows PowerShell(관리자) 프로그램을 실행하세요.
로컬 Subnet용 Teaming 이름 을 확인하세요.
배경색 변경
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> Get-NetAdapter
코드블록. Windows 인터페이스　확인

신규 Vlan을 추가한 후, IP를 설정하세요.

2번에서 확인한 Teaming 이름과 Console에서 확인한 Vlan ID 와 로컬 Subnet IP 를 입력합니다.

배경색 변경

PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-mgt -VlanID 20 -Name bond-mgt.20 
PS C:\> Get-NetAdapter
PS C:\> netsh interface ip set address bond-mgt.20 static “192.168.0.10/24”

코드블록. Teaming 생성

Windows 실행 메뉴에서 ncpa.cpl을 실행하여 인터페이스 상태를 확인하세요.

IP 변경하기

마이그레이션, 서버 교체 등을 진행을 위하여 IP를 변경할 수 있습니다.

주의

IP 변경을 진행하면 더 이상 해당 IP로 통신할 수 없으며, 진행 중에는 IP 변경을 취소할 수 없습니다.
Load Balancer 서비스 중인 서버일 경우, LB 서버 그룹에서 기존 IP를 삭제하고 변경된 IP를 LB 서버 그룹의 멤버로 직접 추가해야 합니다.
Public NAT, Privat NAT를 사용 중인 서버는 IP 변경 후, Public NAT, Privat NAT의 사용을 해제하고 다시 설정해야 합니다.
- Public NAT, Privat NAT를 사용 중인 경우에는 먼저 Public NAT, Privat NAT의 사용을 해제하고 IP 변경을 완료한 후, 다시 설정하세요.
- Public NAT, Privat NAT의 사용 여부는 Bare Metal Server 상세 페이지에서 Public NAT IP, Privat NAT의 수정 버튼을 클릭하여 변경할 수 있습니다.

IP를 변경하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Bare Metal Server 메뉴를 클릭하세요. Bare Metal Server 목록 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 목록 페이지에서 IP를 변경할 서버를 클릭하세요.Bare Metal Server 상세 페이지로 이동합니다.
Bare Metal Server 상세 페이지에서 IP 항목 옆의 수정 버튼을 클릭하세요.
IP 수정을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요. IP 변경 팝업창이 열립니다.
IP 변경 팝업창의 Step 1, Step 2, Step 3작업을 순서대로 진행하세요.
안내
- IP를 변경할 때 변경할 IP의 서브넷에 따라 IP 변경 Step의 상세 설정 방법이 달라집니다. 반드시 다음 예시를 참조하여 Step별 작업을 진행하세요.
  - 동일한 서브넷을 사용하는 IP로 변경하는 경우: 동일 Subnet의 IP로 변경하기 참고
  - 다른 서브넷을 사용하는 IP로 변경하는 경우: 다른 Subnet의 IP로 변경하기 참고
- 각 진행 단계가 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시되고 다음 단계를 진행할 수 있습니다.
- Step 3의 최종 점검을 할 때에는 서버를 재시작한 후, 점검을 진행하는 것을 권장합니다.
모든 작업이 정상적으로 완료되었는지 확인한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.

동일 Subnet의 IP로 변경하기

변경할 IP가 동일한 Subnet을 사용할 때 운영체제별 IP 설정 방법을 설명합니다.

Linux – centos/redhat 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.
Step 1에서 할당 받은 IP를 입력하여 변경할 IP를 서버에 설정하세요.
- 다음 예시에서 172.17.34.150 대신 할당 받은 IP를 입력하세요.
- 변경하고자 하는 Interface의 정보를 서버에서 확인한 후, 다음 예시의 bond-srv.9 대신 입력하세요.
  배경색 변경
  # nmcli con mod "Vlan bond-srv.9" ipv4.addresses 172.17.34.150/24 # nmcli con mod "Vlan bond-srv.9" ipv4.method manual # nmcli device reapply bond-srv.9
  # nmcli con mod "Vlan bond-srv.9" ipv4.addresses 172.17.34.150/24 # nmcli con mod "Vlan bond-srv.9" ipv4.method manual # nmcli device reapply bond-srv.9
  코드블록. 변경할 IP 설정
  안내
  - IP를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
  - Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  # bash /usr/local/bin/ip.sh
  # bash /usr/local/bin/ip.sh
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.
모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.
참고
최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.
최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

Linux – Ubuntu 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.

Step 1에서 할당 받은 IP를 입력하여 변경할 IP를 서버에 설정하세요.

다음 예시에서 172.17.34.150/24 대신 할당 받은 IP를 입력하세요.

변경하고자 하는 Interface의 정보를 서버에서 확인한 후, 다음 예시의 bond-srv.9 대신 입력하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24   # Step1에서 할당 받은 IP를 입력합니다.
            gateway4: 172.17.34.2
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24   # Step1에서 할당 받은 IP를 입력합니다.
            gateway4: 172.17.34.2
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

코드블록. 변경할 IP 설정

Netplan apply 명령어를 사용하여 수정한 사항을 시스템에 반영하세요.
배경색 변경
[root@localhost ~]# netplan apply
[root@localhost ~]# netplan apply
코드블록. Netplan apply 실행
안내
- IP를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
- Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  # bash /usr/local/bin/ip.sh
  # bash /usr/local/bin/ip.sh
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.
모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.
참고
최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.
최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

Windows 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.
Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, **Windows PowerShell(관리자)**을 실행하세요.
Step 1에서 할당 받은 IP를 입력하여 변경할 IP를 서버에 설정하세요.
- 다음 예시에서 172.17.34.150 대신 할당 받은 IP를 입력하세요.
  배경색 변경
  PS C:\> netsh interface ip set address "bond-srv.20" static 172.17.34.150 255.255.255.0
  PS C:\> netsh interface ip set address "bond-srv.20" static 172.17.34.150 255.255.255.0
  코드블록. 변경할 IP 설정
  안내
  - IP를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
  - Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  PS C:\> Get-NetIPAddress | Format-Table
  PS C:\> Get-NetIPAddress | Format-Table
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.
모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.
참고
최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.
최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

다른 Subnet의 IP로 변경하기

변경할 IP가 다른 Subnet을 사용할 때 운영체제별 IP 설정 방법을 설명합니다.

Linux – centos/redhat 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 Vlan ID 확인, Default Gateway 확인 정보가 표시되며, 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.

변경할 IP를 서버에 추가하기 위해 신규 Vlan을 추가하고, IP를 설정하세요.

VLAN 추가: Step 1에서 확인한 Vlan ID의 인터페이스를 생성합니다. 다음 예시에서 20 대신 할당 받은 ID를 입력하세요.

IP 설정: Step 1에서 할당 받은 IP를 입력합니다. 다음 예시에서 192.168.0.10/24 대신 할당 받은 IP를 입력하세요.

배경색 변경

# nmcli conn add type vlan ifname "bond-srv.20" con-name "bond-srv.20" id 20 dev bond-srv
# nmcli con mod bond-srv.20 con-name "Vlan bond-srv.20"
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.addresses 192.168.0.10/24
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.method manual
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv6.method "ignore"
# nmcli con up  "Vlan bond-srv.20"

# nmcli conn add type vlan ifname "bond-srv.20" con-name "bond-srv.20" id 20 dev bond-srv
# nmcli con mod bond-srv.20 con-name "Vlan bond-srv.20"
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.addresses 192.168.0.10/24
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.method manual
# nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv6.method "ignore"
# nmcli con up  "Vlan bond-srv.20"

코드블록. 변경할 IP 설정

신규 Vlan에 Default Gateway를 설정하세요.
- Default gateway 설정: Step 1에서 할당 받은 Default gateway IP를 입력합니다. 다음 예시에서 192.168.0.1 대신 할당 받은 Default gateway IP를 입력하세요.
  배경색 변경
  # nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.gateway 192.168.0.1 # nmcli device reapply bond-srv.20
  # nmcli con mod "Vlan bond-srv.20" ipv4.gateway 192.168.0.1 # nmcli device reapply bond-srv.20
  코드블록. 변경할 IP 설정
  안내
  - 신규 Vlan에 Default Gateway를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
  - Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
기존(변경 전) 인터페이스의 Default Gateway IP를 확인한 후, 삭제하세요.
- 다음 예시에서 192.168.10.1 대신 확인한 IP를 입력하세요.
  배경색 변경
  # ip route del default via 192.168.10.1
  # ip route del default via 192.168.10.1
  코드블록. 기존 인터페이스의 Default Gateway IP 삭제
IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  # netstat –nr # bash /usr/local/bin/ip.sh
  # netstat –nr # bash /usr/local/bin/ip.sh
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.
기존 IP의 Vlan 정보를 확인 후 서버에서 삭제하세요.
- 다음 예시에서 30 대신 확인한 ID를 입력하세요.
  배경색 변경
  # nmcli con delete "Vlan bond-srv.30"
  # nmcli con delete "Vlan bond-srv.30"
  코드블록. 기존 IP의 Vlan 정보 삭제
모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.
참고
최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.
최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

Linux – Ubuntu 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 Vlan ID 확인, Default Gateway 확인 정보가 표시되며, 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.

변경할 IP를 서버에 추가하기 위해 신규 Vlan을 추가하고, IP 와 Default Gateway를 설정하세요.

다음 예시에서 Step 1 작업 내용 하단의 내용이 추가되는 부분입니다.

다음 예시에서 ID와 IP 대신 할당 받은 ID와 IP를 입력하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24

            gateway4: 172.17.34.2
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

# Step1에서 확인한 Vlan ID의 인터페이스를 생성합니다.
# Step1에서 할당 받은 IP를 입력합니다.
# Step1에서 할당 받은 Default gateway IP를 입력합니다.
bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1500

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24

            gateway4: 172.17.34.2
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

# Step1에서 확인한 Vlan ID의 인터페이스를 생성합니다.
# Step1에서 할당 받은 IP를 입력합니다.
# Step1에서 할당 받은 Default gateway IP를 입력합니다.
bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1500

코드블록. 변경할 IP 설정

Netplan apply 명령어를 사용하여 수정한 사항을 시스템에 반영하세요.
배경색 변경
[root@localhost ~]# netplan apply
[root@localhost ~]# netplan apply
코드블록. Netplan apply 실행
안내
- 신규 Default Gateway를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
- Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.

기존(변경 전) 인터페이스의 Default Gateway IP를 확인한 후, 삭제하세요.

다음 예시에서 해당 라인 삭제 행이 삭제하는 부분입니다.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24
            gateway4: 172.17.34.2    #해당 라인 삭제
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1500

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:
        addresses:
            - 172.17.34.150/24
            gateway4: 172.17.34.2    #해당 라인 삭제
            id: 9
            link: bond-srv
            mtu: 1500
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1500

코드블록. 기존 인터페이스의 Default Gateway IP 삭제

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  # netstat –nr # bash /usr/local/bin/ip.sh
  # netstat –nr # bash /usr/local/bin/ip.sh
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.

기존 IP를 삭제하세요.

다음 예시에서 해당 라인 삭제 행이 삭제하는 부분입니다.

배경색 변경

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:                   #해당 라인 삭제
        addresses:                    #해당 라인 삭제 
            - 172.17.34.150/24        #해당 라인 삭제
            gateway4: 172.17.34.2     #해당 라인 삭제
            id: 9                     #해당 라인 삭제
            link: bond-srv            #해당 라인 삭제
            mtu: 1500                 #해당 라인 삭제
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1

[root@localhost ~]# vi /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
network:
    bonds:
    ...................... 생략
    ethernets:
    ...................... 생략
    vlans:
        bond-srv.9:                   #해당 라인 삭제
        addresses:                    #해당 라인 삭제 
            - 172.17.34.150/24        #해당 라인 삭제
            gateway4: 172.17.34.2     #해당 라인 삭제
            id: 9                     #해당 라인 삭제
            link: bond-srv            #해당 라인 삭제
            mtu: 1500                 #해당 라인 삭제
        bond-srv.350:
            addresses:
            - 172.16.87.150/24
            routes:
            - to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
- to: 172.17.87.0/24
              via: 172.16.87.1
            id: 350
            link: bond-srv

bond-srv.20:
        addresses:
            - 192.168.0.10/24
            gateway4: 192.168.0.1
            id: 20
            link: bond-srv
            mtu: 1

코드블록. 기존 IP 삭제

수정한 사항을 시스템에 적용하세요.

배경색 변경

[root@localhost ~]# netplan apply
[root@localhost ~]#  ip link delete bond-srv.9 # VLAN 삭제 시 추가 수행

[root@localhost ~]# netplan apply
[root@localhost ~]#  ip link delete bond-srv.9 # VLAN 삭제 시 추가 수행

코드블록. 수정 사항 적용

모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.

참고

최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.

최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

Windows 운영체제

Step 1

다음 절차를 따라 Step 1 작업을 진행하세요.

변경할 Subnet을 선택하세요.
변경할 IP를 입력하세요.
IP 할당 신청 버튼을 클릭하세요.
IP 변경 확인을 알리는 팝업창이 열리면 확인 버튼을 클릭하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 Vlan ID 확인, Default Gateway 확인 정보가 표시되며, 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  주의
  Step 1의 IP 할당 신청을 진행하면 IP 변경을 취소하거나 복구할 수 없습니다.

Step 2

다음 절차를 따라 Step 2 작업을 진행하세요.

IP 변경 작업을 위해 IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.
안내
작업 중 통신이 불가능한 상황을 방지하기 위하여 동일 서브넷에 생성된 다른 Virtual Server 또는 Bare Metal Server를 경유하여 접속하는 것을 권장합니다.
Windows 시작 아이콘을 우클릭한 후, **Windows PowerShell(관리자)**을 실행하세요.
VLAN을 추가하고 IP와 Default gateway를 설정하세요.
- VLAN 추가: Step 1에서 확인한 Vlan ID의 인터페이스를 생성합니다. 다음 예시에서 20 대신 할당 받은 ID를 입력하세요.
- IP 설정: Step 1에서 할당 받은 IP를 입력합니다. 다음 예시에서 46 대신 Get-NetAdapter로 확인한 ifindex, 192.168.0.10 대신 할당 받은 IP를 입력하세요.
- Default gateway 설정: Step 1에서 할당 받은 Default gateway IP를 입력합니다. 다음 예시에서 192.168.0.1 대신 할당 받은 Default gateway IP를 입력하세요.
  배경색 변경
  PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-srv -VlanID 20 -Name bond-srv.20 -Confirm:$false PS C:\> Get-NetAdapter PS C:\> New-NetIPAddress -InterfaceIndex 46 -IPAddress 192.168.0.10 -PrefixLength 24 –defaultgateway 192.168.0.1
  PS C:\> Add-NetLbfoTeamNIC -Team bond_bond-srv -VlanID 20 -Name bond-srv.20 -Confirm:$false PS C:\> Get-NetAdapter PS C:\> New-NetIPAddress -InterfaceIndex 46 -IPAddress 192.168.0.10 -PrefixLength 24 –defaultgateway 192.168.0.1
  코드블록. 변경할 IP 설정
  안내
  - 신규 Default Gateway를 설정하면 터미널 세션이 끊어집니다.
  - Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.
모든 작업이 완료되면 IP 변경 팝업창에서 Step 2의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.
- 작업이 정상적으로 완료되면 우측 상단의 작업 상태가 Completed로 표시됩니다.
  안내
  - Step 2의 작업 상태가 Completed로 변경된 후에도 터미널 접속에 이상이 있는 경우, 모든 서비스 > Management > Support Center의 문의하기 메뉴로 이동하여 문의하세요.

Step 3

다음 절차를 따라 Step 3 작업을 진행하세요.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하세요.

기존 Default Gateway IP를 확인하기 위하여 interface index (ifindex)를 실행하세요.

배경색 변경

PS C:\> Get-NetAdapter
Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv.9                Microsoft Network Adapter Multiple...#4      30 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

PS C:\> Get-NetAdapter
Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv.9                Microsoft Network Adapter Multiple...#4      30 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

코드블록. Get-NetAdapter 실행

배경색 변경

PS C:\> get-netroute -ifindex 30

ifIndex DestinationPrefix                              NextHop                                  RouteMetric PolicyStore
------- -----------------                              -------                                  ----------- -----------
30      255.255.255.255/32                             0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      224.0.0.0/4                                    0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.35.0/24                                 172.17.35.1                                      256 ActiveStore
30      172.17.34.255/32                               0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.14/32                                0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.0/24                                 0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      0.0.0.0/0                                      172.17.34.1                                        1 ActiveStore

PS C:\> get-netroute -ifindex 30

ifIndex DestinationPrefix                              NextHop                                  RouteMetric PolicyStore
------- -----------------                              -------                                  ----------- -----------
30      255.255.255.255/32                             0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      224.0.0.0/4                                    0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.35.0/24                                 172.17.35.1                                      256 ActiveStore
30      172.17.34.255/32                               0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.14/32                                0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.0/24                                 0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      0.0.0.0/0                                      172.17.34.1                                        1 ActiveStore

코드블록. -ifindex 실행

기존 Default Gateway IP를 삭제하세요.

다음 예시에서 30 대신 Get-NetAdapter로 확인한 ifindex, 172.17.34.1 대신 확인한 IP를 입력하세요.

배경색 변경

PS C:\> Remove-NetRoute -ifIndex 30 -DestinationPrefix 0.0.0.0/0 -NextHop 172.17.34.1 -Confirm:$false

PS C:\> Remove-NetRoute -ifIndex 30 -DestinationPrefix 0.0.0.0/0 -NextHop 172.17.34.1 -Confirm:$false

코드블록. Default Gateway IP 삭제

배경색 변경

PS C:\> get-netroute -ifindex 30

ifIndex DestinationPrefix                              NextHop                                  RouteMetric PolicyStore
------- -----------------                              -------                                  ----------- -----------
30      255.255.255.255/32                             0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      224.0.0.0/4                                    0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.255/32                               0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.14/32                                0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.0/24                                 0.0.0.0                                          256 ActiveStore

PS C:\> get-netroute -ifindex 30

ifIndex DestinationPrefix                              NextHop                                  RouteMetric PolicyStore
------- -----------------                              -------                                  ----------- -----------
30      255.255.255.255/32                             0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      224.0.0.0/4                                    0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.255/32                               0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.14/32                                0.0.0.0                                          256 ActiveStore
30      172.17.34.0/24                                 0.0.0.0                                          256 ActiveStore

코드블록. -ifindex 실행

안내

기존 Default Gateway를 삭제하면 터미널 세션이 끊어집니다.
Step 2 작업을 완료한 후, 작업 상태가 Completed로 변경되면 다시 터미널에 접속할 수 있습니다.

IP 변경 대상 서버에 NAT IP로 접속하여 통신 상태를 점검하세요.
- 다음 명령어를 이용하여 변경 전의 설정 정보가 남아있는지, 정상적으로 변경되었는지 다시 한번 확인하세요. IP 변경 대상 서버에 정상적으로 접속되면 변경된 IP가 정상 통신 상태입니다.
  배경색 변경
  PS C:\> netstat –nr | findstr Default PS C:\> Get-NetIPAddress | Format-Table
  PS C:\> netstat –nr | findstr Default PS C:\> Get-NetIPAddress | Format-Table
  코드블록. 통신 상태 점검
  참고
  NAT IP는 변경되지 않습니다.

Team 정보에서 기존 IP의 Vlan 정보를 확인하세요.

배경색 변경

PS C:\> Get-NetLbfoTeam

Name                   : bond_bond-srv
Members                : {ens6f1, ens3f1}
TeamNics               : {bond-srv, bond-srv.9}
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

Name                   : bond_bond-iscsi
Members                : {ens6f0, ens3f0}
TeamNics               : bond-iscsi
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

Name                   : bond_bond-backup
Members                : {ens2f0, ens4f1}
TeamNics               : bond-backup
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

PS C:\> Get-NetAdapter

Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv.9                Microsoft Network Adapter Multiple...#4      30 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

PS C:\> Get-NetLbfoTeam

Name                   : bond_bond-srv
Members                : {ens6f1, ens3f1}
TeamNics               : {bond-srv, bond-srv.9}
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

Name                   : bond_bond-iscsi
Members                : {ens6f0, ens3f0}
TeamNics               : bond-iscsi
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

Name                   : bond_bond-backup
Members                : {ens2f0, ens4f1}
TeamNics               : bond-backup
TeamingMode            : SwitchIndependent
LoadBalancingAlgorithm : Dynamic
Status                 : Up

PS C:\> Get-NetAdapter

Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv.9                Microsoft Network Adapter Multiple...#4      30 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

코드블록. Get-NetLbfoTeam 실행

기존 IP의 Vlan 정보를 서버에서 삭제하세요.

다음 예시에서 30 대신 확인한 ID를 입력하세요.

배경색 변경

PS C:\> Remove-NetLbfoTeamNic -Team bond_bond-srv -VlanID 30 -Confirm:$false

PS C:\> Get-NetAdapter

Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

PS C:\> Remove-NetLbfoTeamNic -Team bond_bond-srv -VlanID 30 -Confirm:$false

PS C:\> Get-NetAdapter

Name                      InterfaceDescription                    ifIndex Status       MacAddress             LinkSpeed
----                      --------------------                    ------- ------       ----------             ---------
bond-srv                  Microsoft Network Adapter Multiple...#3      19 Up           40-A6-B7-27-96-D5        50 Gbps
bond-iscsi                Microsoft Network Adapter Multiple...#2      18 Up           40-A6-B7-27-96-D4        50 Gbps
bond-backup               Microsoft Network Adapter Multiplexo...      22 Up           68-05-CA-C9-EB-88        20 Gbps
eno2                      Intel(R) Ethernet Connection X722 fo...      12 Disabled     38-68-DD-36-A0-59         1 Gbps
ens3f0                    Intel(R) Ethernet Network Adapter XX...      11 Up           40-A6-B7-27-96-D4        25 Gbps
…………………………………………..  생략

코드블록. Get-NetLbfoTeam 실행

모든 작업이 완료되면 서버를 재시작한 후, 최종 점검을 진행하세요.
참고
최종 점검은 서버를 재시작한 후에 진행하는 것을 권장합니다.
최종 점검 결과에 이상이 없으면 IP 변경 팝업창에서 Step 3의 작업 완료 체크박스를 선택하세요.

4.2.1 - ServiceWatch Agent 설치하기

사용자는 Bare Metal Server에 ServiceWatch Agent를 설치하여 사용자 정의 지표와 로그를 수집할 수 있습니다.

참고

주의

ServiceWatch Agent를 통한 지표 수집은 사용자 정의 지표로 구분되어 기본으로 수집되는 지표와는 달리 요금이 부과되므로, 불필요한 메트릭 수집 설정은 제거하거나 비활성화하기를 권장합니다.

ServiceWatch Agent

Bare Metal Server에 ServiceWatch의 사용자 정의 지표 및 로그 수집을 위해 설치해야 하는 Agent는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 입니다.

구분

상세 설명

Prometheus Exporter

특정 애플리케이션이나 서비스의 메트릭을 Prometheus가 스크랩(scrape)할 수 있는 형식으로 제공

서버의 OS 지표 수집을 위해서 OS 타입에 따라 Linux 서버를 위한 Node Exporter와 Windows 서버를 위한 Windows Exporter를 사용할 수 있음.
- Node Exporter와 Windows Exporter를 사용하는 방법은 Virtual Server > ServiceWatch Agent 참고

Open Telemetry Collector

ServiceWatch Gateway로 데이터를 내보내어 ServiceWatch에서 지표 및 로그 데이터를 수집할 수 있도록 함.

ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector 사용하는 방법은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고

표. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 설명

참고

ServiceWatch Agent 가이드는 Virtual Server와 동일하게 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Virtual Server > ServiceWatch Agent를 참고하세요.

4.3 - API Reference

API Reference

4.4 - CLI Reference

CLI Reference

4.5 - Release Note

Bare Metal Server

2025.10.23

FEATURE Local disk partition 기능 추가

Local disk partition 기능 제공
- 이제 Local disk partition을 최대 10개까지 생성하여 활용할 수 있습니다.

2025.07.01

FEATURE 신규 기능 추가 및 OS Image 추가 제공

Bare Metal Server 목록에서 여러 자원을 동시에 해지할 수 있습니다.
일반 Subnet의 IP를 변경할 수 있습니다.
OS Image가 추가되었습니다.
- RHEL 8.10, Ubuntu 24.04

2025.02.27

FEATURE Placement Group 기능 및 OS Image, 서버 타입 추가

Bare Metal Server 기능 추가
- 같은 Placement group에 소속된 서버들을 서로 다른 랙에 분산 배치합니다.
- OS Image 추가 제공(RHEL 9.4, Rocky Linux 8.6, Rocky Linux 9.4)
- Intel 4세대(Sapphire Rapids) Processor 기반의 3세대(s3/h3) 서버 타입 추가. 자세한 내용은 Bare Metal Server 서버 타입을 참고하세요.
Samsung Cloud Platform 공통 기능 변경
- Account, IAM 및 Service Home, 태그 등 공통 CX 변경 사항을 반영하였습니다.

2024.10.01

NEW Bare Metal Server 서비스 정식 버전 출시

Bare Metal Server 서비스를 정식 출시하였습니다.
물리 서버를 가상화 하지 않고 고객 단독으로 사용할 수 있는 Bare Metal Server 서비스를 출시하였습니다.

5 - Multi-node GPU Cluster

5.1 - Overview

서비스 개요

Multi-node GPU Cluster는 대규모의 고성능 AI 연산을 위해 물리 GPU 서버를 가상화 없이 제공하는 서비스입니다. GPU가 장착된 Bare Metal Server 2대 이상을 사용하여 다수의 GPU를 클러스터링 할 수 있으며, Samsung Cloud Platform의 고성능 스토리지 및 네트워킹 서비스과 연계하여 편리하게 GPU 서버를 사용할 수 있습니다.

제공 기능

Multi-node GPU Cluster는 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

자동 프로비저닝(Auto Provisioning) 및 관리: 웹 기반 Console을 통해 GPU 8장을 장착한 표준 GPU Bare Metal 모델의 서버를 프로비저닝부터 자원 및 비용 관리까지 손쉽게 사용 가능합니다.
네트워크 연결: Bare Metal Server 2대 이상을 고속 인터커넥트를 통해 다수의 GPU를 클러스터링 할 수 있으며 GPU Direct RDMA (Remote Direct Memory Access) 환경을 구성함으로써 GPU 메모리간 데이터 IO를 직접 처리하여 AI/Machine Learning 고속 연산이 가능합니다.
스토리지 연결: OS 디스크 외 다양한 추가 연결 스토리지를 제공합니다. 고속 네트워크와 직접 연동한 고성능 SSD NAS File Storage와 Block Storage 및 Object Storage도 연계하여 사용 가능합니다.
네트워크 설정 관리: 서버의 서브넷/IP는 최초 생성시 설정된 값을 간편하게 변경 가능합니다. NAT IP는 필요에 따라 사용/해지를 설정할 수 있는 관리기능을 제공하고 있습니다.
모니터링: 컴퓨팅 자원에 해당하는 CPU, GPU, Memory, Disk 등의 모니터링 정보를 Cloud Monitoring 을 통해 확인할 수 있습니다. Multi-node GPU Cluster의 Cloud Monitoring 서비스를 사용하기 위해 Agent 를 설치해야 합니다. 안정적인 서비스 이용을 위해 Agent를 반드시 설치해주세요. 자세한 내용은 Multi-node GPU Cluster 모니터링 지표 를 참고하세요.

구성 요소

Multi-node GPU Cluster는 GPU를 Bare Metal Sever 유형으로 표준 이미지와 서버 타입을 제공하고 있습니다. NVSwitch 및 NVLink가 제공됩니다.

GPU(H100)

GPU(Graphic Processing Unit)는 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하는 병렬 연산에 특화되어 있어 인공지능(AI), 데이터 분석 등 분야에서 대규모 병렬 연산 처리를 가능하게 합니다.

다음은 Multi-node GPU Cluster 서비스에서 제공하는 GPU Type의 사양입니다.

구분	H100 Type
상품 제공 방식	Bare Metal
GPU Architecture	NNVIDIA Hopper
GPU Memory	80GB
GPU Transistors	80 billion 4N TSMC
GPU Tensor Performance(FP16기준)	989.4 TFLOPs, 1,978.9 TFLOPs*
GPU Memory Bandwidth	3,352 GB/sec HBM3
GPU CUDA Cores	16,896 Cores
GPU Tensor Cores	528(4th Generation)
NVLink 성능	NVLink 4
총 NVLink 대역폭	900 GB/s
NVLink Signaling Rate	25 Gbps (x18)
NVSwitch 성능	NVSwitch 3
NVSwitch GPU간 대역폭	900 GB/s
총 NVSwitch 집계 대역폭	7.2TB/s

With Sparsity

표. GPU Type 사양

OS 및 GPU 드라이버 버전

Multi-node GPU Cluster에서 지원하는 운영체제(OS)는 다음과 같습니다.

OS	OS 버전	GPU 드라이버버전
Ubuntu	22.04	535.86.10, 535.183.06

표. Multi-node GPU Cluster OS 및 GPU 드라이버 버전

서버 타입

Multi-node GPU Cluster에서 제공하는 서버 타입은 다음과 같습니다. Multi-node GPU Cluster에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 설명은 Multi-node GPU Cluster 서버 타입을 참고하세요.

g2c96h8_metal

구분	예시	상세 설명
서버 세대	g2	제공하는 서버 세대 g2: g는 GPU 서버를 의미하고, 2는 세대를 의미
CPU	c96	Core 개수 c96: 할당 Core는 물리 코어
GPU	h8	GPU 종류 및 수량 h8: h는 GPU 종류를 의미하고, 8은 GPU 수량을 의미

표. Multi-node GPU Cluster 서버 타입 형식

선행 서비스

서비스 카테고리	서비스	상세 설명
Networking	VPC	클라우드 환경에서 독립된 가상 네트워크를 제공하는 서비스

표. Multi-node GPU Cluster 선행 서비스

5.1.1 - 서버 타입

Multi-node GPU Cluster 서버 타입

Multi-node GPU Cluster는 제공하는 GPU Type에 따라 구분되며, GPU Node를 생성할 때 선택하는 서버 타입에 따라 Multi-node GPU Cluster에 사용되는 GPU가 결정됩니다. Multi-node GPU Cluster에서 실행하려는 애플리케이션의 사양에 따라 서버 타입을 선택해주세요.

Multi-node GPU Cluster에서 지원하는 서버 타입은 다음 형식과 같습니다.

g2c96h8_metal

구분	예시	상세 설명
서버 세대	g2	제공하는 서버 세대 g2 g는 GPU 서버 사양을 의미 2은 세대를 의미
CPU	c96	Core 개수 c96: 할당 Core는 물리 코어
GPU	h8	GPU 종류 및 수량 h8: h는 GPU 종류를 의미하고, 8은 GPU 수량을 의미

표. Multi-node GPU Cluster 서버 타입 형식

g2 서버 타입

g2 서버 타입은 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 사용하는 GPU Bare Metal Serve로 대규모 고성능 AI 연산에 적합합니다.

최대 8개의 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 제공
GPU 당 16,896개의 CUDA 코어와 528 Tensor 코어 탑재
최대 96개의 vCPU 및 1,920 GB의 메모리를 지원
최대 100 Gbps의 네트워킹 속도
900GB/s GPU와 NVIDIA NVSwitch P2P 통신

서버 타입	GPU	GPU Memory	CPU(Core)	Memory	Disk	GPU P2P
g2c96h8_metal	H100	640 GB	96 vCore	2 TB	SSD(OS) 960 GB * 2, NVMeSSD 3.84 TB * 4	900GB/s NVSwitch

표. Multi-node GPU Cluster 서버 타입 사양 > H100 서버 타입

5.1.2 - 모니터링 지표

Multi-node GPU Cluster 모니터링 지표

아래 표는 Cloud Monitoring을 통해 확인할 수 있는 Multi-node GPU Cluster의 모니터링 지표를 나타냅니다.

안내

Multi-node GPU Cluster 는 사용자가 직접 가이드를 통해 Agent를 설치해야 모니터링 지표를 조회할 수 있습니다. 안정적인 서비스를 사용하기에 앞서 Agent 를 반드시 설치해주세요. Agent 설치 방법 및 자세한 Cloud Monitoring 사용 방법은 Cloud Monitoring 가이드를 참고하세요.

Multi-node GPU Cluster [Cluster]

성능 항목	상세 설명	단위
Memory Total [Basic]	사용할 수 있는 메모리의 bytes	bytes
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap In [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap Out [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Free [Basic]	사용하지 않은 메모리의 bytes	bytes
Disk Read Bytes [Basic]	읽기 bytes	bytes
Disk Read Requests [Basic]	읽기 요청 수	cnt
Disk Write Bytes [Basic]	쓰기bytes	bytes
Disk Write Requests [Basic]	쓰기 요청 수	cnt
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Instance State [Basic]	Instance 상태	state
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Dropped [Basic]	수신 패킷 드롭	cnt
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Dropped [Basic]	송신 패킷 드롭	cnt
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. Multi-node GPU Cluster [Cluster] 모니터링 지표(기본 제공)

성능 항목	상세 설명	단위
Cluster GPU Count	Cluster 내 GPU Count SUM 클러스터 내 노드 GPU Count의 Sum값: 같은 GPU CLUSTER 내 노드끼리 각 노드의 GPU Count 의 합계 계산	cnt
Cluster GPU Count In Use	Cluster 내 Job이 수행중인 GPU 수 클러스터 내 Process에서 사용중인 GPU 수: 같은 GPU CLUSTER 내 노드들의 nvidia-smi 결과의 하단 ‘Processes:’ 정보를 파싱하여 프로세스가 물고있는 GPU 갯수 합계	cnt
Cluster GPU Usage	Cluster 내 GPU Utilization AVG 클러스터 내 노드 GPU utilization Average값 : 같은 GPU CLUSTER 내 노드끼리 각 노드의 GPU utilization 값 평균 계산	%
Cluster GPU Memory Usage [Avg]	Cluster 내 GPU Memory Uti. AVG 클러스터 내 노드 Memory utilization Average값: 같은 GPU CLUSTER 내 노드끼리 각 노드의 Memory utilization 값 평균 계산	%

표. Multi-node GPU Cluster [Cluster] 추가 모니터링 지표(Agent 설치 필요)

Multi-node GPU Cluster [Node]

성능 항목	상세 설명	단위
Memory Total [Basic]	사용할 수 있는 메모리의 bytes	bytes
Memory Used [Basic]	현재 사용되는 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap In [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Swap Out [Basic]	교체된 메모리의 bytes	bytes
Memory Free [Basic]	사용하지 않은 메모리의 bytes	bytes
Disk Read Bytes [Basic]	읽기 bytes	bytes
Disk Read Requests [Basic]	읽기 요청 수	cnt
Disk Write Bytes [Basic]	쓰기bytes	bytes
Disk Write Requests [Basic]	쓰기 요청 수	cnt
CPU Usage [Basic]	1분간 평균 시스템 CPU 사용률	%
Instance State [Basic]	Instance 상태	state
Network In Bytes [Basic]	수신 bytes	bytes
Network In Dropped [Basic]	수신 패킷 드롭	cnt
Network In Packets [Basic]	수신 패킷 수	cnt
Network Out Bytes [Basic]	송신 bytes	bytes
Network Out Dropped [Basic]	송신 패킷 드롭	cnt
Network Out Packets [Basic]	송신 패킷 수	cnt

표. Multi-node GPU Cluster [Node] 모니터링 지표(기본 제공)

성능 항목	상세 설명	단위
GPU Count	gpu 개수	cnt
GPU Temperature	gpu 온도	℃
GPU Usage	utilization	%
GPU Usage [Avg]	GPU 전체 평균 사용율(%)	%
GPU Power Cap	GPU의 최대 전력 용량	W
GPU Power Usage	GPU의 현재 전력 사용량	W
GPU Memory Usage [Avg]	GPU Memory Uti. AVG	%
GPU Count in use	Node 내 Job이 수행중인 GPU 수	cnt
Execution Status for nvidia-smi	nvidia-smi 명령어 실행결과	status
Core Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)	%
Core Usage [System]	커널 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
Core Usage [User]	사용자 공간에서 소요된 CPU 시간의 비율	%
CPU Cores	호스트에 있는 CPU 코어의 수입니다. 정규화되지 않은 비율의 최대 값은 코어의 100%입니다. 정규화되지 않은 비율에는 이 값이 이미 반영되어 있으며 최대 값은 코어의 100%입니다.	cnt
CPU Usage [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율 (core 4개 모두를 100%사용하는 경우 : 400%)	%
CPU Usage [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율 (core 4개 모두를 100%사용하는 경우 : 400%)	%
CPU Usage [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율. (core 4개 모두를 100% 사용하는 경우 400%)	%
CPU Usage/Core [Active]	Idle 및 IOWait 상태 이외에 사용된 CPU 시간의 백분율 (core 수로 정규화된 값, core 4개 모두를 100% 사용하는 경우 100%)	%
CPU Usage/Core [Idle]	유휴 상태로 소요된 CPU 시간의 비율입니다.	%
CPU Usage/Core [IO Wait]	대기 상태로 소요된 CPU 시간의 비율(디스크 대기)입니다.	%
CPU Usage/Core [System]	커널에서 사용한 CPU 시간의 백분율 (core 수로 정규화된 값, core 4개 모두를 100% 사용하는 경우 100%)	%
CPU Usage/Core [User]	사용자 영역에서 사용한 CPU 시간의 백분율. (core 수로 정규화된 값, core 4개 모두를 100% 사용하는 경우 100%)	%
Disk CPU Usage [IO Request]	장치에 대한 입출력 요청이 실행된 CPU 시간의 비율입니다(장치의 대역폭 활용도). 이 값이 100%에 가까우면 장치 포화 상태가 됩니다.	%
Disk Queue Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 대기열 길이입니다.	num
Disk Read Bytes	장치에서 읽는 초당 바이트 수입니다.	bytes
Disk Read Bytes [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Read Bytes [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Read Bytes [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Read Bytes [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.read.bytes_delta의 합	bytes
Disk Read Bytes [Delta]	개별 disk의 system.diskio.read.bytes 값의 delta	bytes
Disk Read Bytes [Success]	성공적으로 읽은 총 바이트 수. Linux에서는 섹터 크기를 512로 가정하고, 읽어들인 섹터 수에 512를 곱한 값	bytes
Disk Read Requests	1초동안 디스크 디바이스의 읽기 요청 수	cnt
Disk Read Requests [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 평균	cnt
Disk Read Requests [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최대	cnt
Disk Read Requests [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 최소	cnt
Disk Read Requests [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.read.count_delta의 합	cnt
Disk Read Requests [Success Delta]	개별 disk의 system.diskio.read.count 의 delta	cnt
Disk Read Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 읽기 수	cnt
Disk Request Size [Avg]	장치에 대해 실행된 요청의 평균 크기(단위: 섹터)입니다.	num
Disk Service Time [Avg]	장치에 대해 실행된 입력 요청의 평균 서비스 시간(밀리초)입니다.	ms
Disk Wait Time [Avg]	지원할 장치에 대해 실행된 요청에 소요된 평균 시간입니다.	ms
Disk Wait Time [Read]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Wait Time [Write]	디스크 평균 대기 시간	ms
Disk Write Bytes [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 평균	bytes
Disk Write Bytes [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최대	bytes
Disk Write Bytes [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 최소	bytes
Disk Write Bytes [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.write.bytes_delta의 합	bytes
Disk Write Bytes [Delta]	개별 disk의 system.diskio.write.bytes 값의 delta	bytes
Disk Write Bytes [Success]	성공적으로 쓰여진 총 바이트 수. Linux에서는 섹터 크기를 512로 가정하고, 쓰여진 섹터 수에 512를 곱한 값	bytes
Disk Write Requests	1초동안 디스크 디바이스의 쓰기 요청 수	cnt
Disk Write Requests [Delta Avg]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 평균	cnt
Disk Write Requests [Delta Max]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최대	cnt
Disk Write Requests [Delta Min]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 최소	cnt
Disk Write Requests [Delta Sum]	개별 disk들의 system.diskio.write.count_delta의 합	cnt
Disk Write Requests [Success Delta]	개별 disk의 system.diskio.write.count 의 delta	cnt
Disk Write Requests [Success]	성공적으로 완료된 총 쓰기 수	cnt
Disk Writes Bytes	장치에 쓰는 초당 바이트 수입니다.	bytes
Filesystem Hang Check	filesystem(local/NFS) hang 체크 (정상:1, 비정상:0)	status
Filesystem Nodes	파일 시스템의 총 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Nodes [Free]	파일 시스템의 총 가용 파일 노드 수입니다.	cnt
Filesystem Size [Available]	권한 없는 사용자가 사용할 수 있는 디스크 공간(바이트)입니다.	bytes
Filesystem Size [Free]	사용 가능한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Size [Total]	총 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Usage	사용한 디스크 공간 백분율	%
Filesystem Usage [Avg]	개별 filesystem.used.pct들의 평균	%
Filesystem Usage [Inode]	inode 사용률	%
Filesystem Usage [Max]	개별 filesystem.used.pct 중에 max	%
Filesystem Usage [Min]	개별 filesystem.used.pct 중에 min	%
Filesystem Usage [Total]	-	%
Filesystem Used	사용한 디스크 공간 (bytes)	bytes
Filesystem Used [Inode]	inode 사용량	bytes
Memory Free	사용 가능한 총 메모리 양 (bytes). 시스템 캐시 및 버퍼에서 사용하는 메모리는 포함하지 않음 (system.memory.actual.free 참조).	bytes
Memory Free [Actual]	실제 사용가능한 memory (bytes). OS 에 따라 계산방식이 다르며, Linux 에서는 /proc/ meminfo 에서 MemAvailable 이거나 meminfo 를 사용할 수 없는 경우에는 사용 가능한 메모리와 캐시 및 버퍼에서 계산함. OSX 에서는 사용가능한 메모리와 비활성 메모리의 합계. Windows 에서는 system.memory.free 와 같은 값.	bytes
Memory Free [Swap]	사용가능한 swap memory.	bytes
Memory Total	총 memory	bytes
Memory Total [Swap]	총 swap memory.	bytes
Memory Usage	사용한 memory의 백분율 ((Memory Total - Memory Free) / Memory Total) * 100 Memory Free: 현재 사용 가능한 여유 메모리의 용량	%
Memory Usage [Actual]	실제 사용된 memory의 백분율 ((Memory Total - Mememory Available) / Memory Total) * 100 또는 ((Memory Total - (Memmory Free + Buffers + Cached) / MemTotal) * 100 Memory Free: 현재 사용 가능한 여유 메모리의 용량 Buffers: 버퍼에 사용된 메모리의 용량 Cached: 페이지 캐시에 사용된 메모리의 용량	%
Memory Usage [Cache Swap]	cache 된 swap 사용률	%
Memory Usage [Swap]	사용한 swap memory의 백분율	%
Memory Used	사용한 memory	bytes
Memory Used [Actual]	실제 사용된 memory (bytes). 총 memory 에서 사용된 memory 를 뺀 값. 사용가능 메모리는 OS 마다 다르게 계산됨 (system.actual.free 참조)	bytes
Memory Used [Swap]	사용한 swap memory.	bytes
Collisions	네트워크 충돌	cnt
Network In Bytes	수신된 byte 수	bytes
Network In Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 평균	bytes
Network In Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최대	bytes
Network In Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.bytes_delta의 최소	bytes
Network In Bytes [Delta Sum]	개별 network 들의 system.network.in.bytes_delta의 합	bytes
Network In Bytes [Delta]	수신된 byte 수의 delta	bytes
Network In Dropped	들어온 packet 중 삭제된 패킷의 수	cnt
Network In Errors	수신 중의 error 수	cnt
Network In Packets	수신된 packet 수	cnt
Network In Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 평균	cnt
Network In Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최대	cnt
Network In Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 최소	cnt
Network In Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.in.packets_delta의 합	cnt
Network In Packets [Delta]	수신된 packet 수의 delta	cnt
Network Out Bytes	송신된 byte 수	bytes
Network Out Bytes [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 평균	bytes
Network Out Bytes [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최대	bytes
Network Out Bytes [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 최소	bytes
Network Out Bytes [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.bytes_delta의 합	bytes
Network Out Bytes [Delta]	송신된 byte 수의 delta	bytes
Network Out Dropped	나가는 packet 중 삭제된 packet 수. 이 값은 운영체제에서 보고되지 않으므로 Darwin 과 BSD에서 항상 0임	cnt
Network Out Errors	송신 중의 error 수	cnt
Network Out Packets	송신된 packet 수	cnt
Network Out Packets [Delta Avg]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 평균	cnt
Network Out Packets [Delta Max]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최대	cnt
Network Out Packets [Delta Min]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 최소	cnt
Network Out Packets [Delta Sum]	개별 network들의 system.network.out.packets_delta의 합	cnt
Network Out Packets [Delta]	송신된 packet 수의 delta	cnt
Open Connections [TCP]	열려 있는 모든 TCP 연결	cnt
Open Connections [UDP]	열려 있는 모든 UDP 연결	cnt
Port Usage	접속가능한 port 사용률	%
SYN Sent Sockets	SYN_SENT 상태의 소켓 수 (로컬에서 원격 접속시)	cnt
Kernel PID Max	kernel.pid_max 값	cnt
Kernel Thread Max	kernel.threads-max 값	cnt
Process CPU Usage	마지막 업데이트 후 프로세스에서 소비한 CPU 시간의 백분율. 이 값은 Unix 시스템에서 top 명령으로 표시되는 프로세스의 %CPU 값과 유사	%
Process CPU Usage/Core	마지막 이벤트 이후 프로세스에서 사용한 CPU 시간의 백분율. 코어 수로 정규화되며 0~100% 사이의 값	%
Process Memory Usage	main memory (RAM) 에서 프로세스가 차지하는 비율	%
Process Memory Used	Resident Set 사이즈. 프로세스가 RAM 에서 차지한 메모리 양. Windows 에서는 current working set 사이즈	bytes
Process PID	프로세스 pid	PID
Process PPID	부모 프로세스의 pid	PID
Processes [Dead]	dead processes 수	cnt
Processes [Idle]	idle processes 수	cnt
Processes [Running]	running processes 수	cnt
Processes [Sleeping]	sleeping processes 수	cnt
Processes [Stopped]	stopped processes 수	cnt
Processes [Total]	총 processes 수	cnt
Processes [Unknown]	상태를 검색할 수 없거나 알 수 없는 processes 수	cnt
Processes [Zombie]	좀비 processes 수	cnt
Running Process Usage	process 사용률	%
Running Processes	running processes 수	cnt
Running Thread Usage	thread 사용률	%
Running Threads	running processes 에서 실행중인 thread 수 총합	cnt
Instance Status	인스턴스 상태	state
Context Switches	context switch 수 (초당)	cnt
Load/Core [1 min]	마지막 1 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [15 min]	마지막 15 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Load/Core [5 min]	마지막 5 분 동안의 로드를 코어 수로 나눈 값	cnt
Multipaths [Active]	외장 스토리지 연결 path status = active 카운트	cnt
Multipaths [Failed]	외장 스토리지 연결 path status = failed 카운트	cnt
Multipaths [Faulty]	외장 스토리지 연결 path status = faulty 카운트	cnt
NTP Offset	last sample의 measured offset (NTP 서버와 로컬환경 간의 시간 차이)	num
Run Queue Length	실행 대기열 길이	num
Uptime	OS 가동시간(uptime). (milliseconds)	ms
Context Switchies	CPU context switch 수 (초당)	cnt
Disk Read Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 읽어들인 바이트 수	cnt
Disk Read Time [Avg]	데이터 읽기 평균 시간 (초)	sec
Disk Transfer Time [Avg]	디스크 average wait time	sec
Disk Usage	디스크 사용률	%
Disk Write Bytes [Sec]	windows logical 디스크에서 1초동안 쓰여진 바이트 수	cnt
Disk Write Time [Avg]	데이터 쓰기 평균 시간 (초)	sec
Pagingfile Usage	paging file 사용률	%
Pool Used [Non Paged]	커널 메모리 중 Nonpaged Pool 사용량	bytes
Pool Used [Paged]	커널 메모리 중 Paged Pool 사용량	bytes
Process [Running]	현재 동작 중인 프로세스 수	cnt
Threads [Running]	현재 동작 중인 thread 수	cnt
Threads [Waiting]	프로세서 시간을 기다리는 thread 수	cnt

표. Multi-node GPU Cluster [Node] 추가 모니터링 지표 (Agent 설치 필요)

5.2 - How-to guides

사용자는 Samsung Cloud Platform Console을 통해 Multi-node GPU Cluster 서비스의 필수 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하여 해당 서비스를 생성할 수 있습니다.

Multi-node GPU Cluster 시작하기

Samsung Cloud Platform Console에서 Multi-node GPU Cluster 서비스를 생성하여 사용할 수 있습니다.

본 서비스는 GPU Node와 Cluster Fabric 서비스로 구성되어 있습니다.

GPU Node 생성하기

Multi-node GPU Cluster 생성하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Cluster 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Node 생성 버튼을 클릭하세요. GPU Node생성 페이지로 이동합니다.

GPU Node 생성 페이지에서 서비스 생성에 필요한 정보를 입력하고, 상세 옵션을 선택하세요.

이미지 및 버전 선택 영역에서 필요한 정보를 선택하세요.

구분	필수 여부	상세 설명
이미지	필수	제공하는 이미지 종류 선택 Ubuntu
이미지 버전	필수	선택한 이미지의 버전 선택 제공하는 서버 이미지의 버전 리스트 제공

표. GPU Node 이미지 및 버전 선택 항목

서비스 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

서버 수

필수

동시 생성할 GPU Node 서버 개수

숫자만 입력 가능하며 최소 생성 서버수는 2대 입니다.

최초 구성 시에만 2대 이상으로 생성하며 증설은 1대씩 가능합니다.

서비스 유형 > 서버 타입

필수

GPU Node 서버 타입

원하는 CPU, Memory, GPU, Disk 사양을 선택

GPU Node에서 제공하는 서버 타입에 대한 자세한 내용은 Multi-node GPU Cluster 서버 타입을 참고

서비스 유형 > Planned Compute

필수

Planned Compute가 설정된 자원 현황

사용중: Planned Compute가 설정된 자원 중 사용 중인 개수

설정: Planned Compute가 설정된 자원의 개수

Coverage 미리보기: 자원별 Planned Compute로 적용된 금액

Planned Compute 서비스 신청: Planned Compute 서비스 신청 페이지로 이동
- 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고

표. GPU Node 서비스 정보 입력 항목

필수 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

관리자 계정

필수

서버 접속 시 사용할 관리자 계정과 암호를 설정

Ubuntu OS는 root로 고정하여 제공

서버명 Prefix

필수

선택한 서버 수가 2이상인 경우에 생성되는 각각의 GPU Node 구별을 위한 Prefix 입력

사용자 입력값(prefix) + ‘-###’ 형태로 자동 생성됨

영문 소문자로 시작하며, 소문자, 숫자, 특수문자(-)를 사용하여 3~11자 이내로 입력

특수문자(-)로 끝나지 않음

네트워크 설정

필수

GPU Node가 설치될 네트워크를 설정

VPC명:미리 생성한 VPC를 선택

일반 Subnet명: 미리 생성한 일반 Subnet을 선택
- IP는 자동 생성과 사용자 입력을 선택할 수 있으며, 입력을 선택하면 사용자가 IP를 직접 입력

NAT: 서버 수가 1대이고 VPC에 Internet Gateway가 연결되어 있어야 사용 가능합니다. 사용을 체크하면 NAT IP를 선택할 수 있습니다.(최초 생성시 서버 수 2대 이상으로만 생성 되니 자원 상세 페이지에서 수정)

NAT IP: NAT IP를 선택
- 선택할 NAT IP가 없는 경우, 신규 생성 버튼을 클릭하여 Public IP를 생성
- 새로고침 버튼을 클릭하여, 생성한 Public IP를 확인하고 선택
- Public IP를 생성하면 Public IP 요금 기준에 따라 요금이 부과됨

표. GPU Node 필수 정보 입력 항목

Cluster 선택 영역에서 Cluster Fabric을 생성 또는 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

Cluster Fabric

필수

GPU Direct RDMA를 함께 적용할 수 있는 GPU Node 서버의 모임 설정

동일 Cluster Fabric내에서만 최적의 GPU 성능 및 속도를 확보 가능

신규 Cluster Fabric을 생성할 경우, *신규 입력 > Node pool을 선택한 후, 생성할 Cluster Fabric 이름을 입력

기존에 생성된 Cluster Fabric에 추가하려면 기존 입력 > Node pool을 선택한 후, 기존에 생성된 Cluster Fabric을 선택

표. GPU Node Cluster Fabric 선택 항목

추가 정보 입력 영역에서 필요한 정보를 입력 또는 선택하세요.

구분

필수 여부

상세 설명

Lock

선택

Lock을 사용하면 서버 해지/시작/중지를 실행할 수 없도록 실수로 인한 동작을 방지

Init Script

선택

서버 시작 시 실행할 스크립트

Init Script는 이미지 종류에 따라 다르게 선택해야 함
- Linux의 경우: Shell Script 또는 cloud-init 선택

태그

선택

태그 추가

자원당 최대 50개까지 추가가 가능

태그 추가 버튼을 클릭한 후 Key, Value 값을 입력 또는 선택

표. GPU Node 추가 정보 입력 항목

요약 패널에서 생성한 상세 정보와 예상 청구 금액을 확인하고, 완료 버튼을 클릭하세요.
- 생성이 완료되면, GPU Node 목록 페이지에서 생성한 자원을 확인하세요.

주의

서비스 생성 시 GPU MIG/ECC 설정을 초기화합니다. 하지만 정확한 설정값을 적용하기 위하여 최초 한번 리부팅을 진행하고 설정값 적용 여부를 직접 확인한 후, 사용하세요.
GPU MIG/ECC 설정 초기화에 대한 자세한 내용은 GPU MIG/ECC 설정 초기화 점검 가이드를 참고하세요.

GPU Node 상세 정보 확인하기

Multi-node GPU Cluster 서비스는 GPU Node의 전체 자원 목록과 상세 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다.

GPU Node 상세 페이지에서는 상세 정보, 태그, 작업 이력 탭으로 구성되어 있습니다.

GPU Node의 상세 정보를 확인하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Cluster > GPU Node 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.

Service Home 페이지에서 GPU Node 메뉴를 클릭하세요. GPU Node 목록 페이지로 이동합니다.

필수 컬럼 이외의 자원 항목은 설정 버튼을 통해 추가할 수 있습니다.

구분	필수 여부	상세 설명
자원 ID	선택	사용자가 생성한 GPU Node ID
Cluster Fabric명	필수	사용자가 생성한 Cluster Fabric 이름
서버명	필수	사용자가 생성한 GPU Node 이름
서버 타입	필수	GPU Node의 서버 타입 사용자가 생성한 자원의 Core수,메모리 용량, GPU 종류와 수를 확인 가능
이미지	필수	사용자가 생성한 GPU Node 이미지 버전
IP	필수	사용자가 생성한 GPU Node의 IP
상태	필수	사용자가 생성한 GPU Node의 상태
생성 일시	선택	GPU Node를 생성한 일시

표. GPU Node 자원 목록 항목

GPU Node 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. GPU Node 상세 페이지로 이동합니다.

GPU Server 상세 페이지 상단에는 상태 정보 및 부가 기능에 대한 설명이 표시됩니다.

구분

상세 설명

GPU Node 상태

사용자가 생성한 GPU Node의 상태

Creating: 서버 생성 중인 상태

Running:: 생성 완료되어 사용 가능한 상태

Editing:: IP 변경중인 상태

Unknown: 오류 상태

Starting: 서버 시작 중인 상태

Stopping: 서버 중지 중인 상태

Stopped: 서버 중지 완료 상태

Terminating: 해지 중인 상태

Terminated: 해지 완료 상태

서버 제어

서버 상태를 변경할 수 있는 버튼

시작: 중지된 서버를 시작

중지: 가동 중인 서버를 중지

서비스 해지

서비스를 해지하는 버튼

표. GPU Node 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

GPU Node 목록 페이지의 상세 정보 탭에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 필요한 경우 정보를 수정할 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID GPU Node에서는 GPU Node SRN을 의미
자원명	자원 이름 GPU Node 서비스에서는 GPU Node명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
서버명	서버 이름
Node pool	같은 Cluster Fabric으로 묶을 수 있는 Node의 모임
Cluster Fabric명	사용자가 생성한 Cluster Fabric 이름
이미지/버전	서버의 OS 이미지와 버전
서버 타입	CPU, 메모리, GPU, 정보 표시
Planned Compute	Planned Compute가 설정된 자원 현황 자세한 내용은 Planned Compute 신청하기를 참고
Lock	Lock 사용/미사용 여부 표시 Lock을 사용하면 서버 해지/시작/중지를 실행할 수 없도록 하여 실수로 인한 동작을 방지 Lock 속성값 변경이 필요한 경우에는 수정 버튼을 클릭하여 설정
네트워크	GPU Node의 네트워크 정보 VPC명, 일반 Subnet명, IP, IP 상태, NAT IP, NAT IP 상태
Block Storage	서버에 연결된 Block Storage 정보 볼륨명, 디스크 유형, 용량, 상태
Init Script	서버 생성 시 입력한 Init Script 내용을 조회

표. GPU Node 상세 정보 탭 항목

작업 이력

GPU Node 목록 페이지의 작업 이력 탭에서 선택한 자원의 작업 이력을 확인할 수 있습니다.

구분

상세 설명

작업 이력 목록

자원 변경 이력

작업 내역, 작업 일시, 자원 유형, 자원명, 이벤트 토픽, 작업 결과, 작업자 정보 확인

상세 검색 버튼을 통해 상세 검색 기능 제공

표. GPU Node 작업 이력 탭 상세 정보 항목

GPU Node 가동 제어하기

생성된 GPU Node 자원의 서버 제어 및 관리 기능이 필요한 경우, GPU Node 목록 또는 GPU Node 상세 페이지에서 작업을 수행할 수 있습니다. 가동 중인 GPU Node 자원의 시작, 중지를 할 수 있습니다.

GPU Node 시작하기

중지(Stopped)된 GPU Node를 시작할 수 있습니다. GPU Node를 시작하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Cluster 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Node 메뉴를 클릭하세요. GPU Node 목록 페이지로 이동합니다.
- GPU Node 목록 페이지에서 개별 또는 여러 대 서버를 체크 박스 선택 후 상단의 더보기 버튼을 통해 시작 할 수 있습니다.
GPU Node 목록 페이지에서 자원을 클릭하세요. GPU Node 상세 페이지로 이동합니다.
- GPU Node 상세 페이지에서 상단의 시작 버튼을 클릭하여, 서버를 시작합니다.
서버 상태를 확인하고 상태 변경을 완료하세요.

GPU Node 중지하기

가동(Active)중인 GPU Node를 중지할 수 있습니다. GPU Node를 중지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Cluster 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 GPU Node 메뉴를 클릭하세요. GPU Node 목록 페이지로 이동합니다.
- GPU Node 목록 페이지에서 개별 또는 여러 대 서버를 체크 박스 선택 후 상단의 중지 버튼을 통해 제어할 수 있습니다.
GPU Node 목록 페이지에서 자원을 클릭하세요. GPU Node 상세 페이지로 이동합니다.
- GPU Node 상세 페이지에서 상단의 중지 버튼을 클릭하여, 서버를 중지합니다.
서버 상태를 확인하고 상태 변경을 완료하세요.

GPU Node 해지하기

사용하지 않는 GPU Node를 해지해 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 단, 서비스를 해지하면 운영 중인 서비스가 즉시 중단될 수 있으므로 서비스 중단 시 발생하는 영향을 충분히 고려한 후 해지 작업을 진행해야 합니다.

주의

서비스 해지 후에는 데이터를 복구할 수 없으므로 주의해주세요.

GPU Node를 해지하려면 다음 절차를 따르세요.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Server 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Cluster Fabric 메뉴를 클릭하세요. Cluster Fabric 목록 페이지로 이동합니다.
Cluster Fabric 목록 페이지에서 해지할 자원을 선택하고, 서비스 해지 버튼을 클릭하세요.
- 동일한 Cluster Fabric을 사용하는 자원은 동시에 해지할 수 있습니다.
해지가 완료되면, GPU Node 목록 페이지에서 자원이 해지되었는지 확인하세요.

안내

GPU Node 해지가 불가한 경우는 아래와 같습니다.

Block Storage(BM)가 연결된 경우: Block Storage(BM) 연결을 먼저 해지해 주세요.
File Storage가 연결된 경우: File Storage 연결을 먼저 해지해주세요.
Lock이 설정된 경우: Lock 설정을 미사용으로 변경 후 재시도 해주세요.
동시에 해지할 수 없는 서버가 포함된 경우: 해지 가능한 자원만 다시 선택하세요.
해지하려는 서버의 Cluster Fabric이 다른 경우: 동일한 Cluster Fabric을 사용하는 자원만 선택하세요.

참고

Cluster Fabric 내에 있는 GPU Node가 전부 삭제되면 Cluster Fabric은 자동으로 삭제됩니다.

5.2.1 - Cluster Fabric 관리

Cluster Fabric은 GPU Cluster에 포함된 서버들(GPU Node)의 관리를 도와주는 서비스입니다. Cluster Fabric을 이용하면 같은 Node pool에 있는 GPU Cluster간 서버를 이동할 수 있으며, 동일 GPU Cluster 내에서 GPU의 성능과 속도를 최적화 할 수 있습니다.

Cluster Fabric 생성하기

Cluster Fabric은 GPU Node를 생성 시 함께 생성할 수 있고, 또한 별도로 생성하거나 삭제할 수 없습니다. Cluster Fabric 내에 있는 GPU Node가 전부 해지되면 Cluster Fabric은 자동으로 삭제됩니다.
GPU Node를 생성하지 않은 경우에는 GPU Node를 먼저 생성해주세요. 자세한 내용은 GPU Node 생성하기를 참고하세요.

Cluster Fabric 상세 정보 확인하기

안내

Cluster Fabric은 GPU Node를 생성 시 함께 생성할 수 있고, 또한 별도로 생성하거나 삭제할 수 없습니다.
Cluster Fabric 내에 있는 GPU Node가 전부 해지되면 Cluster Fabric은 자동으로 삭제됩니다.
GPU Node를 생성하지 않은 경우에는 GPU Node를 먼저 생성해주세요. 자세한 내용은 GPU Node 생성하기를 참고하세요.

Cluster Fabric 목록 페이지와 Cluster Fabric 상세페이지에서 생성된 Cluster Fabric 목록과 상세 정보를 확인하고 서버를 이동할 수 있습니다.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Server 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.

Service Home 페이지에서 Cluster Fabric 메뉴를 클릭하세요. Cluster Fabric 목록 페이지로 이동합니다.

Cluster Fabric 목록 페이지에서 사용자가 생성한 GPU Cluster의 자원 목록을 조회 할 수 있습니다.

필수 컬럼 이외의 자원 항목은 설정 버튼을 통해 추가할 수 있습니다.

구분	필수 여부	상세 설명
자원 ID	선택	사용자가 생성한 Cluster Fabric ID
Cluster Fabric명	필수	사용자가 생성한 Cluster Fabric 이름
Node pool	선택	같은 Cluster Fabric으로 묶을 수 있는 Node의 모임
서버 수	선택	GPU Node의 수
서버 타입	선택	GPU Node의 서버 타입 사용자가 생성한 자원의 Core수,메모리 용량, GPU 종류와 수를 확인 가능
상태	선택	사용자가 생성한 Cluster Fabric의 상태
생성 일시	선택	Cluster Fabric을 생성한 일시

표. Cluster Fabric 자원 목록 항목

Cluster Fabric 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Cluster Fabric 상세 페이지로 이동합니다.

Cluster Fabric 상세 페이지 상단에는 상태 정보 및 부가 기능에 대한 설명이 표시됩니다.

구분

상세 설명

Cluster Fabric 상태

사용자가 생성한 Cluster Fabric의 상태

Creating: 클러스터 생성 중인 상태

Active: 생성 완료되어 사용 가능한 상태

Editing: IP 변경중인 상태

Deleting: 해지 중인 상태

Deleted: 해지 완료 상태

대상 서버 추가

다른 클러스터에 있는 서버를 해당 클러스터로 이동 할 수 있는 기능

표. Cluster Fabric 상태 정보 및 부가 기능

상세 정보

Cluster Fabric 목록 페이지의 상세 정보 탭에서 선택한 자원의 상세 정보를 확인하고, 다른 클러스터의 서버를 가져 올 수 있습니다.

구분	상세 설명
서비스	서비스명
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Cluster Fabric에서는 Cluster Fabric SRN을 의미
자원명	자원 이름 Cluster Fabric 서비스에서는 Cluster Fabric명을 의미
자원 ID	서비스에서의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스 정보를 수정한 사용자
수정 일시	서비스 정보를 수정한 일시
Cluster Fabric명	사용자가 생성한 Cluster Fabric 이름
Node pool	같은 Cluster Fabric으로 묶을 수 있는 Node의 모임
대상 서버	Cluster Fabric에 묶여 있는 GPU Node 목록 서버명, 서버 타입, IP, 상태

표. Cluster Fabric 상세 정보 탭 항목

Cluster Fabric 서버 가져오기

Cluster Fabric 상세 페이지의 대상 서버 추가 기능을 사용하여 다른 클러스터에 있는 서버를 가져와 선택한 클러스터에 추가할 수 있습니다.

모든 서비스 > Compute > Multi-node GPU Server 메뉴를 클릭하세요. Multi-node GPU Cluster의 Service Home 페이지로 이동합니다.
Service Home 페이지에서 Cluster Fabric 메뉴를 클릭하세요. Cluster Fabric 목록 페이지로 이동합니다.
Cluster Fabric 목록 페이지에서 상세 정보를 확인할 자원을 클릭하세요. Cluster Fabric 상세 페이지로 이동합니다.
상세 정보 탭의 대상 서버에서 오른쪽 추가 버튼을 클릭하세요.
- 대상 서버 추가 팝업창이 열립니다.
  - Cluster Fabric에서 클러스터를 선택하세요.
  - 선택한 클러스터에 묶여 있는 GPU Node가 조회되며 가져오려는 GPU Node를 선택하세요.
  - 선택된 GPU Node는 하단에 GPU Node명이 나열됩니다.
  - 확인 버튼을 눌러 완료 합니다.
  - 취소 버튼을 누르면 작업이 취소됩니다.
- 대상 서버에서 추가한 GPU Node가 조회되는지 확인하세요.

Cluster Fabric 해지하기

Cluster Fabric 내에 있는 GPU Node가 전부 해지되면 Cluster Fabric은 자동으로 삭제됩니다. 자세한 내용은 GPU Node 해지하기를 참고하세요.

5.2.2 - ServiceWatch Agent 설치하기

사용자는 Multi-node GPU Cluster의 GPU Node에 ServiceWatch Agent를 설치하여 사용자 정의 지표와 로그를 수집할 수 있습니다.

참고

주의

ServiceWatch Agent

Multi-node GPU Cluster의 GPU Node에 ServiceWatch의 사용자 정의 지표 및 로그 수집을 위해 설치해야 하는 Agent는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 입니다.

구분

상세 설명

Prometheus Exporter

특정 애플리케이션이나 서비스의 메트릭을 Prometheus가 스크랩(scrape)할 수 있는 형식으로 제공

GPU Node의 OS 지표 수집을 위해서 OS 타입에 따라 Linux 서버를 위한 Node Exporter와 Windows 서버를 위한 Windows Exporter를 사용할 수 있음.
- GPU Node에서 OS 지표 수집을 위해서 Virtual Server와 마찬가지로 Node Exporter를 사용할 수 있으며 자세한 내용은 Virtual Server > ServiceWatch Agent 참고

GPU Node를 위한 DCGM(NVIDIA Data Center GPU Manager) Exporter를 사용할 수 있음
- DCGM Exporter를 사용하는 방법은 GPU Server > ServiceWatch Agent 설치하기 참고

Open Telemetry Collector

ServiceWatch Gateway로 데이터를 내보내서 ServiceWatch에서 지표 및 로그 데이터를 수집할 수 있도록 함.

ServiceWatch에서 제공하는 Open Telemetry Collector 사용하는 방법은 ServiceWatch > ServiceWatch Agent 사용하기 참고

표. Prometheus Exporter와 Open Telemetry Collector 설명

안내

GPU Node에 Kubernetes Engine을 구성한 경우, Kubernetes Engine에서 제공되는 지표를 통해 GPU 지표를 확인하기 바랍니다.

Kubernetes Engine이 구성되어 있는 GPU Node에 DCGM Exporter를 설치하게 되면 정상 동작하지 않을 수 있습니다.

참고

GPU Node의 GPU 지표 수집을 위한 ServiceWatch Agent 가이드는 GPU Server와 동일하게 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 GPU Server > ServiceWatch Agent를 참고하세요.

5.2.3 - Multi-node GPU Cluster 서비스 범위 및 점검 가이드

Multi-node GPU Cluster 서비스 범위

Multi-node GPU Cluster 서비스의 IaaS HW 레벨 문제 발생 시 Support Center의 문의하기를 통해 기술 지원을 받을 수 있습니다. 하지만 OS Kernel 업데이트 또는 애플리케이션 설치 등의 변경에 따른 리스크는 사용자의 영역이므로 기술 지원이 어려우니, 시스템 업데이트 등의 작업에 유의해 주시기 바랍니다.

IaaS HW 레벨 문제

IPMI(iLO) HW모니터링 콘솔에서 발생하는 서버 내의 HW fault event 발생 메시지
nvdia-smi 명령에서 확인되는 GPU HW 동작 오류
InfiniBand HCA 카드 또는 InfiniBand Switch 점검에서 발생하는 HW 오류 메시지

주의

Multi-node GPU Cluster 는 Ubuntu OS / NVDIA / Infiniband 의 Software Version 호환성에 민감한 서비스이므로, 사용자의 OS Kernel 업데이트 또는 애플리케이션 설치 등의 변경 이후 공식적인 기술지원이 불가합니다.

IaaS HW 점검 가이드

Multi-node GPU Cluster 서비스를 신청한 후에는 점검 가이드에 따라 IaaS HW 레벨을 점검하는 것을 권장합니다.

OS Kernel 및 Package holding

안내

패키지 버전의 자동 업데이트를 원하지 않을 경우, apt-mark 명령어로 패키지 업데이트를 차단하는 것을 권장합니다.
Linux 커널이나 IB 관련된 패키지 버전의 업데이트 차단을 권장합니다.

OS Kernel 및 Package holding을 진행하려면 다음 절차를 따르세요.

다음 명령어를 사용하여 커널과 IB 관련된 패키지 버전을 확인하세요.

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root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | mlnx"
root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | nvidia"
root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | linux-image"
ii  crash                                 7.2.8-1ubuntu1.20.04.1                  amd64        kernel debugging utility, allowing gdb like syntax
ii  dkms                                  2.8.1-5ubuntu2                          all          Dynamic Kernel Module Support Framework
ii  dmeventd                              2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper event daemon
ii  dmsetup                               2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper userspace library
ii  iser-dkms                             5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo iser kernel modules
ii  isert-dkms                            5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo isert kernel modules
ii  kernel-mft-dkms                       4.17.2-12                               all          DKMS support for kernel-mft kernel modules
ii  kmod                                  27-1ubuntu2                             amd64        tools for managing Linux kernel modules
ii  knem                                  1.1.4.90mlnx1-OFED.5.1.2.5.0.1          amd64        userspace tools for the KNEM kernel module
ii  knem-dkms                             1.1.4.90mlnx1-OFED.5.1.2.5.0.1          all          DKMS support for mlnx-ofed kernel modules
ii  libaio1:amd64                         0.3.112-5                               amd64        Linux kernel AIO access library - shared library
ii  libdevmapper-event1.02.1:amd64        2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper event support library
ii  libdevmapper1.02.1:amd64              2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper userspace library
ii  libdrm-amdgpu1:amd64                  2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to amdgpu-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-common                         2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                all          Userspace interface to kernel DRM services -- common files
ii  libdrm-intel1:amd64                   2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to intel-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-nouveau2:amd64                 2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to nouveau-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-radeon1:amd64                  2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to radeon-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm2:amd64                         2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to kernel DRM services -- runtime
ii  linux-firmware                        1.187.29                                all          Firmware for Linux kernel drivers
hi  linux-generic                         5.4.0.105.109                           amd64        Complete Generic Linux kernel and headers
ii  linux-headers-5.4.0-104               5.4.0-104.118                           all          Header files related to Linux kernel version 5.4.0
ii  linux-headers-5.4.0-104-generic       5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel headers for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-headers-5.4.0-105               5.4.0-105.119                           all          Header files related to Linux kernel version 5.4.0
ii  linux-headers-5.4.0-105-generic       5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel headers for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
hi  linux-headers-generic                 5.4.0.105.109                           amd64        Generic Linux kernel headers
ii  linux-image-5.4.0-104-generic         5.4.0-104.118                           amd64        Signed kernel image generic
ii  linux-image-5.4.0-105-generic         5.4.0-105.119                           amd64        Signed kernel image generic
hi  linux-image-generic                   5.4.0.105.109                           amd64        Generic Linux kernel image
ii  linux-libc-dev:amd64                  5.4.0-105.119                           amd64        Linux Kernel Headers for development
ii  linux-modules-5.4.0-104-generic       5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-5.4.0-105-generic       5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-extra-5.4.0-104-generic 5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-extra-5.4.0-105-generic 5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  mlnx-ofed-kernel-dkms                 5.4-OFED.5.4.3.0.3.1                    all          DKMS support for mlnx-ofed kernel modules
ii  mlnx-ofed-kernel-utils                5.4-OFED.5.4.3.0.3.1                    amd64        Userspace tools to restart and tune mlnx-ofed kernel modules
ii  mlnx-tools                            5.2.0-0.54303                           amd64        Userspace tools to restart and tune MLNX_OFED kernel modules
ii  nvidia-kernel-common-470              470.103.01-0ubuntu0.20.04.1             amd64        Shared files used with the kernel module
ii  nvidia-kernel-source-470              470.103.01-0ubuntu0.20.04.1             amd64        NVIDIA kernel source package
ii  nvidia-peer-memory                    1.2-0                                   all          nvidia peer memory kernel module.
ii  nvidia-peer-memory-dkms               1.2-0                                   all          DKMS support for nvidia-peer-memory kernel modules
ii  rsyslog                               8.2001.0-1ubuntu1.1                     amd64        reliable system and kernel logging daemon
ii  srp-dkms                              5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo srp kernel modules

root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | mlnx"
root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | nvidia"
root@bm-dev-001:~# dpkg -l | egrep -i "kernel | linux-image"
ii  crash                                 7.2.8-1ubuntu1.20.04.1                  amd64        kernel debugging utility, allowing gdb like syntax
ii  dkms                                  2.8.1-5ubuntu2                          all          Dynamic Kernel Module Support Framework
ii  dmeventd                              2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper event daemon
ii  dmsetup                               2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper userspace library
ii  iser-dkms                             5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo iser kernel modules
ii  isert-dkms                            5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo isert kernel modules
ii  kernel-mft-dkms                       4.17.2-12                               all          DKMS support for kernel-mft kernel modules
ii  kmod                                  27-1ubuntu2                             amd64        tools for managing Linux kernel modules
ii  knem                                  1.1.4.90mlnx1-OFED.5.1.2.5.0.1          amd64        userspace tools for the KNEM kernel module
ii  knem-dkms                             1.1.4.90mlnx1-OFED.5.1.2.5.0.1          all          DKMS support for mlnx-ofed kernel modules
ii  libaio1:amd64                         0.3.112-5                               amd64        Linux kernel AIO access library - shared library
ii  libdevmapper-event1.02.1:amd64        2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper event support library
ii  libdevmapper1.02.1:amd64              2:1.02.167-1ubuntu1                     amd64        Linux Kernel Device Mapper userspace library
ii  libdrm-amdgpu1:amd64                  2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to amdgpu-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-common                         2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                all          Userspace interface to kernel DRM services -- common files
ii  libdrm-intel1:amd64                   2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to intel-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-nouveau2:amd64                 2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to nouveau-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm-radeon1:amd64                  2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to radeon-specific kernel DRM services -- runtime
ii  libdrm2:amd64                         2.4.107-8ubuntu1~20.04.2                amd64        Userspace interface to kernel DRM services -- runtime
ii  linux-firmware                        1.187.29                                all          Firmware for Linux kernel drivers
hi  linux-generic                         5.4.0.105.109                           amd64        Complete Generic Linux kernel and headers
ii  linux-headers-5.4.0-104               5.4.0-104.118                           all          Header files related to Linux kernel version 5.4.0
ii  linux-headers-5.4.0-104-generic       5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel headers for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-headers-5.4.0-105               5.4.0-105.119                           all          Header files related to Linux kernel version 5.4.0
ii  linux-headers-5.4.0-105-generic       5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel headers for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
hi  linux-headers-generic                 5.4.0.105.109                           amd64        Generic Linux kernel headers
ii  linux-image-5.4.0-104-generic         5.4.0-104.118                           amd64        Signed kernel image generic
ii  linux-image-5.4.0-105-generic         5.4.0-105.119                           amd64        Signed kernel image generic
hi  linux-image-generic                   5.4.0.105.109                           amd64        Generic Linux kernel image
ii  linux-libc-dev:amd64                  5.4.0-105.119                           amd64        Linux Kernel Headers for development
ii  linux-modules-5.4.0-104-generic       5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-5.4.0-105-generic       5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-extra-5.4.0-104-generic 5.4.0-104.118                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  linux-modules-extra-5.4.0-105-generic 5.4.0-105.119                           amd64        Linux kernel extra modules for version 5.4.0 on 64 bit x86 SMP
ii  mlnx-ofed-kernel-dkms                 5.4-OFED.5.4.3.0.3.1                    all          DKMS support for mlnx-ofed kernel modules
ii  mlnx-ofed-kernel-utils                5.4-OFED.5.4.3.0.3.1                    amd64        Userspace tools to restart and tune mlnx-ofed kernel modules
ii  mlnx-tools                            5.2.0-0.54303                           amd64        Userspace tools to restart and tune MLNX_OFED kernel modules
ii  nvidia-kernel-common-470              470.103.01-0ubuntu0.20.04.1             amd64        Shared files used with the kernel module
ii  nvidia-kernel-source-470              470.103.01-0ubuntu0.20.04.1             amd64        NVIDIA kernel source package
ii  nvidia-peer-memory                    1.2-0                                   all          nvidia peer memory kernel module.
ii  nvidia-peer-memory-dkms               1.2-0                                   all          DKMS support for nvidia-peer-memory kernel modules
ii  rsyslog                               8.2001.0-1ubuntu1.1                     amd64        reliable system and kernel logging daemon
ii  srp-dkms                              5.4-OFED.5.4.3.0.1.1                    all          DKMS support fo srp kernel modules

코드블록. 커널, IB 관련 패키지 버전 확인

apt-mark 명령어를 사용하여 패키지 업데이트를 hold하세요.
배경색 변경
# apt-mark hold <패키지이름>
# apt-mark hold <패키지이름>
코드블록. 패키지 업데이트 hold

Intel E810 드라이버 업데이트

Intel E810 드라이버의 버전을 확인하고, 권장 버전으로 업데이트하세요.

안내

서버 제조사 Intel E810 드라이버 권장 버전: 1.15.4
드라이버(ice-1.15.4.tar.gz) 다운로드

드라이버 업데이트 방법은 다음과 같습니다.

기본 드라이버 tar 파일을 원하는 디렉토리로 이동합니다.

예시: /home/username/ice 또는 /usr/local/src/ice

Archiver 파일을 untar / unzip하세요.
- x.x.x는 드라이버 tar 파일의 버전 번호입니다.
  배경색 변경
  tar zxf ice-x.x.x.tar.gz
  tar zxf ice-x.x.x.tar.gz
  코드블록. 압축 파일 해제
드라이버 src 디렉토리로 변경하세요.
- x.x.x는 드라이버 tar 파일의 버전 번호입니다.
  배경색 변경
  cd ice-x.x.x/src/
  cd ice-x.x.x/src/
  코드블록. 디렉토리 변경
드라이버 모듈을 컴파일하세요.
배경색 변경
make install
make install
코드블록. 드라이버 모듈 컴파일
업데이트가 끝난 후, 버전을 확인하세요.
배경색 변경
lsmod | grep ice modinfo ice | grep version
lsmod | grep ice modinfo ice | grep version
코드블록. 버전 확인

NVIDIA driver 확인

참고

nvidia-smi topo, IB nv_peer_mem status 확인

NVIDIA driver를 확인(nvidia-smi topo, IB nv_peer_mem status)하여 IaaS HW 레벨을 점검하려면 다음 절차를 따르세요.

GPU 드라이버와 HW 상태를 확인하세요.

배경색 변경

user@bm-dev-001:~$ nvidia-smi topo -m
        GPU0    GPU1    GPU2    GPU3    GPU4    GPU5    GPU6    GPU7    mlx5_0  mlx5_1  mlx5_2  mlx5_3  CPU Affinity    NUMA Affinity
GPU0     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    SYS     PXB     SYS     SYS     48-63   3
GPU1    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    SYS     PXB     SYS     SYS     48-63   3
GPU2    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    PXB     SYS     SYS     SYS     16-31   1
GPU3    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    PXB     SYS     SYS     SYS     16-31   1
GPU4    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    SYS     SYS     SYS     PXB     112-127 7
GPU5    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    SYS     SYS     SYS     PXB     112-127 7
GPU6    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    SYS     SYS     PXB     SYS     80-95   5
GPU7    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      SYS     SYS     PXB     SYS     80-95   5
mlx5_0  SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS      X      SYS     SYS     SYS
mlx5_1  PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS      X      SYS     SYS
mlx5_2  SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS      X      SYS
mlx5_3  SYS     SYS     SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS      X

Legend:

  X    = Self
  SYS  = Connection traversing PCIe as well as the SMP interconnect between NUMA nodes (e.g., QPI/UPI)
  NODE = Connection traversing PCIe as well as the interconnect between PCIe Host Bridges within a NUMA node
  PHB  = Connection traversing PCIe as well as a PCIe Host Bridge (typically the CPU)
  PXB  = Connection traversing multiple PCIe bridges (without traversing the PCIe Host Bridge)
  PIX  = Connection traversing at most a single PCIe bridge
  NV#  = Connection traversing a bonded set of # NVLinks

user@bm-dev-001:~$ nvidia-smi topo -m
        GPU0    GPU1    GPU2    GPU3    GPU4    GPU5    GPU6    GPU7    mlx5_0  mlx5_1  mlx5_2  mlx5_3  CPU Affinity    NUMA Affinity
GPU0     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    SYS     PXB     SYS     SYS     48-63   3
GPU1    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    SYS     PXB     SYS     SYS     48-63   3
GPU2    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    PXB     SYS     SYS     SYS     16-31   1
GPU3    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    NV12    PXB     SYS     SYS     SYS     16-31   1
GPU4    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    NV12    SYS     SYS     SYS     PXB     112-127 7
GPU5    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    NV12    SYS     SYS     SYS     PXB     112-127 7
GPU6    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      NV12    SYS     SYS     PXB     SYS     80-95   5
GPU7    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12    NV12     X      SYS     SYS     PXB     SYS     80-95   5
mlx5_0  SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS      X      SYS     SYS     SYS
mlx5_1  PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS      X      SYS     SYS
mlx5_2  SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS      X      SYS
mlx5_3  SYS     SYS     SYS     SYS     PXB     PXB     SYS     SYS     SYS     SYS     SYS      X

Legend:

  X    = Self
  SYS  = Connection traversing PCIe as well as the SMP interconnect between NUMA nodes (e.g., QPI/UPI)
  NODE = Connection traversing PCIe as well as the interconnect between PCIe Host Bridges within a NUMA node
  PHB  = Connection traversing PCIe as well as a PCIe Host Bridge (typically the CPU)
  PXB  = Connection traversing multiple PCIe bridges (without traversing the PCIe Host Bridge)
  PIX  = Connection traversing at most a single PCIe bridge
  NV#  = Connection traversing a bonded set of # NVLinks

코드블록. GPU 드라이버 및 HW 상태 확인

NVSwitch HW 상태를 확인하세요.

Copy Code

구분	상세 설명
Launch Configuration 상태	사용자가 생성한 Launch Configuration의 상태 Active: 사용 가능한 상태
Launch Configuration 삭제	Launch Configuration 삭제하는 버튼

리전	제공 여부
한국 서부1(kr-west1)	제공
한국 동부1(kr-east1)	제공
한국 남부1(kr-south1)	미제공
한국 남부2(kr-south2)	미제공
한국 남부3(kr-south3)	미제공

구분	상세 설명
호출수	단위 시간 동안 해당 Function이 호출된 평균 횟수(건)
실행시간	단위 시간 동안 해당 Function을 실행한 평균 실행 시간(초)
메모리 사용량	해당 Function 실행하는 중 중 단위 시간 동안 사용한 평균 메모리 사용량(kb)
현재 작업수	함수가 동시에 여러 번 호출될 경우, 동시 처리를 위해 단위 시간 동안 생성된 작업의 평균 횟수(건)
성공 호출수	함수 호출 시 단위 시간 동안 런타임 코드가 정상적으로 동작하여 응답 코드를 전달한 평균 횟수(건)
실패 호출수	함수 호출 시 단위 시간 동안 오류가 발생한 평균 호출 횟수 응답 시간 초과 및 로직 오류에 의한 런타임 포함

구분	상세 설명
단위 기간	Cloud Functions의 로그 정보를 확인할 기간 선택 시간 단위(1시간, 3시간, 12시간)로 선택하거나 사용자가 직접 설정 가능
로그 메시지	최근 발생 함수부터 순서대로 표시됩니다.

구분	상세 설명
소스 코드	인라인 편집기 방식
코드 정보	코드 정보를 표시
수정	수정 버튼을 클릭한 후, 인라인 편집기에서 코드 수정 가능

구분	상세 설명
일반 구성	Cloud Function의 메모리와 제한 시간 설정 메모리: Function당 최대로 사용할 수 있는 메모리 제한값 제한시간: Function당 호출을 대기하는 최대 시간. 제한 시간 이후는 Function이 Scale-to-zero 상태가 되고 종료 함수 실행: 최소 및 최대 작업수 수정 버튼을 클릭하여 일반 구성 설정 변경 가능
환경 변수	런타임 환경 변수를 설정 환경 변수 사용 시 코드를 업데이트하지 않고 함수의 동작을 조정 가능 수정 버튼을 클릭하여 환경 변수 추가 또는 수정 가능
함수 URL	함수에 접근 가능한 HTTPS URL 주소 발급 수정 버튼을 클릭하여 활성화 여부와 인증 유형, 접근 허용 IP 설정 가능 IAM 유형으로 인증하여 함수를 호출하는 경우, 반드시 헤더 내 “`x-scf-access-key`”, “`x-scf-secret-key`” 포함 필요. 이 경우, 정책과 인증키의 IP 접근 제어는 미적용
Private 연결 구성	PrivateLink Service와 연계하여 사용 가능 Private 연결 구성에 대한 자세한 내용은 PrivateLink 서비스 연계하기 참고

구분	상세 설명
Cronjob 설정	트리거의 반복 빈도를 설정 분, 시간, 일, 월, 요일 단위로 설정 가능
Timezone 설정	트리거의 기준 시간대를 설정

구분	상세 설명
API명	API 선택 기존에 생성된 API를 선택하거나 새로 생성 가능
스테이지	배포 대상 선택 기존에 생성된 스테이지를 선택하거나 새로 생성 가능

구분	상세 설명	비고
Hello World	함수 호출 시 Hello Serverless World!를 응답합니다.
Execution after timeout	함수 호출 시간이 초과된 후에 실행되어야 하지만 실행되지 않는 코드를 출력합니다.	PHP, Python 미지원
HTTP request body	Request Body를 파싱합니다.	PHP 미지원
Send HTTP requests	Cloud 함수에서 HTTP 요청을 전송합니다.	PHP 미지원
Print logs	사용자의 Samsung Cloud Platform Console Request를 로그로 출력합니다.	PHP 미지원
Throw a custom error	에러 로직을 직접 입력하여 에러를 처리합니다.
Using Environment Variable	Cloud 함수 내에 환경 변수를 구성하여 실행합니다.

구분	상세 설명
활성화 여부	함수 URL의 사용 여부를 설정
인증 유형	함수 URL에 대한 요청 시 IAM 인증 사용 여부 선택
접근 제어	접근 가능한 IP를 추가하여 관리 가능 사용으로 설정한 후, 퍼블릭 접근 IP 입력 및 추가 가능

트리거 종류	입력 항목
API Gateway	API명: 기존에 생성된 API를 선택하거나 새로 생성 가능 스테이지: 기존에 생성된 스테이지를 선택하거나 새로 생성 가능
Cronjob	예시를 참고하여 트리거의 반복 빈도(분, 시, 일, 월, 요일)를 입력 Timezone 설정: 적용할 기준 시간대를 선택

표. 트리거 추가 시 필수 입력 항목

구분	상세 설명
PrivateLink Endpoint ID	PrivateLink Endpoint ID 정보
PrivateLink Service ID	PrivateLink Service ID 정보
Alias	PrivateLink Endpoint 접근을 위해 IP 주소 대신 사용 가능한 hostalias 정보
상태	PrivateLink Endpoint의 승인 상태 Requesting: 승인 대기 중 Active: 승인 및 연결 Disconnected: 연결 해제 Reject: 승인 거부. 재요청 버튼을 클릭하여 재요청 가능 삭제: 해당 Endpoint 삭제

성능항목 명	설명	단위
Volume Total	총 바이트 수	bytes
IOPS [Read]	iops(읽기)	iops
IOPS [Write]	iops(쓰기)	iops
Latency Time [Read]	지연 시간(읽기)	usec
Latency Time [write]	지연 시간(쓰기)	usec
Throughput [Read]	처리량(읽기)	bytes/s
Throughput [Write]	처리량(쓰기)	bytes/s

구분	필수 여부	상세 설명
볼륨명	필수	볼륨 이름 영문, 숫자, 공백과 특수문자(`-`, `_`) 사용하여 255자 입력
스냅샷명	선택	스냅샷을 통해 볼륨을 생성할 경우에 사용할 스냅샷 선택 스냅샷 복구 볼륨 생성을 통해 서비스 생성 시, 복구 스냅샷명 제공 미선택 시 빈 볼륨이 생성 선택 후, 이름 옆의 X 버튼을 클릭하여 삭제 가능
디스크 유형	필수	디스크 유형 선택 HDD: 일반 볼륨 SSD: 고성능 일반 볼륨 HDD/SSD_KMS: 인스턴스와 Block Storage 간 전송 암호화를 추가로 제공하는 볼륨 HDD/SSD_MultiAttach: 2개 이상의 서버 연결이 가능한 볼륨 서비스 생성 후 수정 불가 스냅샷 복구 볼륨 생성을 통해 서비스 생성 시 원본과 동일하게 설정되며 수정이 불가함
용량	선택	용량 설정 8~12,228GB 이내로 생성 가능 8GB 단위로 제공되는 Unit 개수 입력 스냅샷 복구 볼륨 생성을 통해 서비스 생성 시 원본보다 크거나 같은 용량으로 입력

구분	상세 설명
볼륨 상태	볼륨의 상태 Creating: 생성 중 Downloading: 생성 중 (OS 이미지 적용) Available: 생성 완료, 서버 연결 가능 Reserved: 서버 연결 대기 Attaching: 서버 연결 중 Detaching: 서버 연결 해제 In Use: 서버 연결 완료 Deleting: 서비스 해지 중 Awaiting Transfer: 볼륨 이전 대기 Extending: 용량 증설 Error Extending: 용량 증설 중 비정상 상태 Backing Up: 볼륨 백업 중 Restoring Backup: 볼륨 백업 복구 중 Error Backing Up: 볼륨 백업 비정상 상태 Error Restoring: 볼륨 백업 복구 비정상 상태 Error Deleting: 삭제 중 비정상 상태 Error Managing: 비정상 상태 Error: 비정상 상태 Maintenance: 일시적 유지 보수 상태 Reverting: 스냅샷 복구 중
볼륨 이전	다른 Account로 볼륨을 이전 볼륨 이전에 대한 자세한 내용은 볼륨 이전 참고
스냅샷 생성	생성 시점의 스냅샷을 즉시 생성 스냅샷 생성에 대한 자세한 내용은 스냅샷 생성하기 참고
스냅샷 복구	Available 상태의 최신 스냅샷으로 볼륨을 복구 스냅샷 복구에 대한 자세한 내용은 스냅샷 복구하기 참고
서비스 해지	서비스를 해지하는 버튼

구분	상세 설명
서비스	서비스군
자원 유형	자원 유형
SRN	Samsung Cloud Platform에서의 고유 자원 ID Block Storage 서비스에서는 볼륨 SRN을 의미
자원명	자원 이름 Block Storage 서비스에서는 볼륨명을 의미
자원 ID	서비스의 고유 자원 ID
생성자	서비스를 생성한 사용자
생성 일시	서비스를 생성한 일시
수정자	서비스를 수정한 사용자
수정 일시	서비스를 수정한 일시
볼륨명	볼륨 이름 볼륨명 수정이 필요한 경우 수정 버튼 클릭 볼륨명 수정에 대한 자세한 내용은 볼륨명 수정하기 참고
볼륨 ID	볼륨 고유 ID
디스크 유형	디스크 유형
종류	볼륨 생성 방식 및 용도에 따른 구분
용량	볼륨 용량 12,288GB 이내에서 8의 배수의 용량으로 증설 가능 용량 축소 불가 용량 증설이 필요한 경우 수정 버튼 클릭 용량 증설에 대한 자세한 내용은 용량 수정하기 참고
연결 서버	연결된 Virtual Server 서버ID: 서버 고유 ID 서버명: 서버 이름 상태: 서버 상태 연결 정보: 서버 연결을 위한 볼륨의 연결 정보 Virtual Server 연결을 추가하는 경우, 추가 버튼 클릭 Virtual Server 연결을 제거하는 경우, 연결 해제 버튼 클릭 연결 서버 수정에 대한 자세한 내용은 연결 서버 수정하기 참고

구분	상세 설명
스냅샷명	스냅샷 이름
설명	스냅샷 설명
볼륨 용량	스냅샷 대상 Block Storage 원본 볼륨의 용량 원본 볼륨 용량과 스냅샷의 볼륨 용량이 다른 경우, 복구 볼륨 생성 방식의 복구만 가능
생성 일시	스냅샷 생성 일시
상태	스냅샷의 상태 Available: 생성 완료, 복구 가능 Creating: 생성 중 Error: 비정상 상태 Deleting: 삭제 중 Error Deleting: 삭제 중 비정상 상태 Restoring: 복구 중 Backing Up: 백업 중
추가기능 > 더보기	스냅샷 관리 버튼 복구 볼륨 생성: 스냅샷 기반의 복구 볼륨 생성 스냅샷 복구에 대한 자세한 내용은 스냅샷 복구 볼륨 생성하기 참고 수정: 스냅샷명과 설명 수정 스냅샷 수정에 대한 자세한 내용은 스냅샷 수정하기 참고 삭제: 스냅샷을 삭제합니다. 스냅샷 삭제에 대한 자세한 내용은 스냅샷 삭제하기 참고

명령어	설명
m	fdisk 명령어의 사용법을 확인
n	신규 파티션을 생성
p	변경된 파티션 정보를 확인
t	파티션의 시스템 ID를 변경
w	파티션 정보 저장 후 fdisk 설정을 종료