옵션 전략의 유형

마지막 업데이트: 2022년 2월 15일 | 0개 댓글
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3. 이 구멍에 적용할 구멍 전략을 선택합니다. 자동 드릴링 대화상자의 오른쪽 창에 기존 구멍 전략이 나열됩니다. 구멍 전략을 검색하기 위해 디렉토리 구조를 통해 탐색할 수 있습니다. 기본적으로 autodrill_udf_dir 구성 옵션을 사용하여 지정한 디렉토리 또는 작업 중인 디렉토리(디렉토리를 지정하지 않은 경우)에서 검색이 시작됩니다.

다양한 유형의 옵션 거래 전략은 무엇입니까?

옵션 거래 전략은 강세, 약세 및 중립의 세 가지 범주로 분류 할 수 있습니다. 옵션은 통화 및 풋 형태로 구매 또는 판매 할 수 있습니다. 콜 앤풋 구매 및 판매의 다양한 조합은 간단하고 복잡한 옵션 거래 전략의 기초입니다. 이러한 전략은 직책의 위험과 보상을 정의하는 데 사용될 수 있습니다.

강세 옵션 거래 전략은 거래자가 기초 자산의 가치 상승을 예상 할 때 사용됩니다. 가장 기본적인 강세 전략은 전화를 사는 것입니다. 이 전략은 거래자에게 합의 된 날짜 또는 그 전에 합의 된 가격으로 자산을 구매할 권리를 부여합니다. 전화를 사면 거래자는 무제한의 이익 잠재력에 노출되는 반면 옵션에 대해 지불 한 보험료에 대한 위험은 제한됩니다. 황소 스프레드, 비율 콜 스프레드 및 짧은 풋은 많은 강세 전략 중 일부입니다.

트레이더가 기초 자산의 가치 하락을 예상 할 때 약세 옵션 거래 전략이 사용됩니다. 가장 기본적인 약세 전략은 풋을 구매하는 것입니다. 이 전략은 거래자에게 합의 된 날짜 또는 그 전에 합의 된 가격으로 자산을 판매 할 권리를 부여합니다. 또한 옵션에 대해 지불 한 프리미엄으로의 손실을 제한하면서 무한한 수익 잠재력을 제공합니다. 캘린더 스프레드, 베어 스프레드 및 전화 판매는 약세 전략 중 일부입니다.

중립 옵션 거래 전략은 거래자가 기본 자산이 지정된 가격 범위 내에서 거래 될 것으로 예상 할 때 사용됩니다. 거래자는 자산에 방향이 거의없는 경우 이러한 유형의 거래에서 이익을 얻을 수 있습니다. 고전적인 중립 옵션 거래 중 하나는 해당 통화 (구매 쓰기라고도 함)입니다. 거래자는 자산을 소유 또는 구매하고 보험료를 징수하기 위해 전화를 판매 할 수 있습니다. 스 트래들, 스트 랭글 및 나비는 중립 전략입니다.

풋과 콜의 구매와 판매의 조합은 끝없이 보일 수 있습니다. 많은 옵션 거래 전략이 옵션 중개인에 의해 조직되고 자동화되었습니다. 특정 거래 또는 상황에 적합한 옵션 거래 전략을 선택하려면 시간을 투자해야합니다.

거래하기 전에 투자자는 관련된 위험과 가능한 보상을 배우고 이해해야합니다. 거래자는 옵션 거래 전략이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 지식이 없으면 옵션 경기장에 들어가서는 안됩니다. 거래자에게 무료로 교육 리소스를 제공하는 많은 웹 사이트가 있습니다.

자금 옵션 전략

자금 조달 계획에서 현금 소스의 기대치와 회사 운영 전략상의 잉여 자금 용도를 설정해야 합니다. 자금 조달 계획에는 부채, 우선주, 보통주 또는 내부 자금의 재투자 등과 같은 외부 소스가 포함될 수 있습니다. 여기에는 배당금과 자사주 주식 재매입, 부채 또는 우선주 소각, 유가 증권 투자 등의 용도가 포함될 수 있습니다.

자금 조달 활동의 요인은 다음과 같습니다.

매출 증가에 필요한 고정 및 운전 자본 투자

다음의 경우에는 2가지 자금 방법이 유용합니다.

표준 방법을 사용하여 자금 조달 계정의 소스와 사용 우선순위를 지정할 수 있습니다.

대상 자본 구조 방법을 사용하면 부채, 우선주, 보통주 등의 자금 조달 범주 내에 있는 소스와 용도를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하여 모델의 자본 구조를 관리하는 자금 조달 정책을 수립할 수 있습니다.

각각의 방법은 다음과 같은 여러 자금 조달 상태에 유용합니다.

자금조달 전의 현금 잉여분이 되는 예측을 통한 표준 방법을 사용하여 전략적 모델링 은 [표준] 탭의 [다음에 현금 잉여분 적용. ] 목록에 있는 순서와 우선순위로 잉여분을 분배합니다. 자금 조달 목록에 없는 자금 조달 계정은 다른 모든 대차대조표 계정처럼 예측할 수 있습니다.

[다음에 현금 잉여분 적용. ] 목록에 원하는 계정을 입력합니다.

잉여 현금을 유지하려면 목록에 유가 증권을 포함시킵니다. 미래 투자용 자금을 유지할 수 있습니다.

기간 부채를 조기에 상환하려면 목록에 기간 부채를 포함시킵니다. 그러면 잉여 현금이 발생할 경우 예측된 감소분 이상으로 부채가 상환됩니다.

회전 부채의 미결 잔액을 줄이려면 목록에 회전 계정을 포함시킵니다.

현금을 우선주 조기 소각에 충당하려면 목록에 포함시킵니다.

자사주(보통주와 새 보통주)의 취득

회사 자사주를 재매입하려면 목록에 포함시킵니다.

자금 조달 전에 표준 방법과 예측이 현금 부족으로 나타날 경우 이 부족은 [표준] 탭의 [다음으로 현금 부족분 충당. ] 목록에 있는 순서에 따라 충당됩니다.

[다음에 현금 잉여분 적용. ] 목록에 원하는 계정을 입력합니다.

잉여 현금을 사용하려면 목록에 유가 증권을 포함시킵니다. 최소 유가 증권의 예측으로 최소값 지정 을 선택하고 0이 아닌 값을 입력하면 최소 요구사항이 지정됩니다.

현금 소스로 회전 부채의 미결 잔액 증가 가능성을 포함시키려면 목록에 회전 계정을 포함시킵니다.

우선주로 부족 자금을 조달하려면 목록에 계정을 포함시킵니다.

발행 보통주 계정이 목록에 있는 경우 전략적 모델링 은 보통주 거래가로 주식을 발행하여 현금을 증가시킵니다. 매매가 허용된 최대 주식 수는 모든 예측 기간의 발행 보통주(연말) 계정에서 정해집니다.

기업 현금 흐름의 다른 한 소스는 자사주 매매입니다. 보통주 발행과 마찬가지로, 매매를 통해 확보된 사용 가능 현금은 매매할 수 있는 주식 수와 보통주 거래가에 의해 정해집니다. 주식 발행 초과금을 별도로 계상하는 경우 자사주의 보통주당 액면가를 입력합니다.

대상 자본 구조 방법 우선순위

대상 자본 구조 방법은 각 범주 잉여와 부족 우선순위를 최대 3가지 자금 조달 범주로 관리합니다. 대상 자본 구조를 사용하여 해당 Planning 모델의 대상 부채 능력과 (필요한 경우) 대상 우선주 능력을 지정합니다.

자금 옵션을 사용하면 자금 조달 계정의 순서를 지정하여 대상 범주 레벨을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 대상 부채 능력을 충족시키기 위한 회전 신용의 상환 또는 대출이 있습니다. 이러한 예측과 예측에서 사용가능한 자금을 기반으로 전략적 모델링 은 자금조달 범주 우선순위에 따라 자금조달 범주의 잉여분 및 부족분을 충당합니다.

특정 회사에 성공적인 해가 있었습니다. 이 회사의 영업 현금 흐름은 $220M이었습니다. 총 자본은 $1.4B에서 $1.5B로 증가했습니다. 약 35%의 부채 구성 비율을 유지하기 위해 부채 $35M을 증가시켰습니다. 부채 계정에 예측된 증가분이 없는 경우 이 금액은 부채 자금 조달 범주의 부족분을 나타냅니다. 이것은 다음으로 현금 부족분 충당. 목록의 항목에 따라 충당됩니다.

잉여가 있는 대상 자본 방법

대상 자본 구조 방법을 사용하는데 예측이 자금조달 전 범주 잉여분으로 나타나는 경우 전략적 모델링 은 자금조달 순서에 따라 범주 잉여분을 분배합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

적정 배당금 적정 배당금을 배당금 잉여 지분에 사용하여 예측된 부채(와 지정된 경우 우선주) 능력 시계열에 맞추어 보유 지분을 낮출 수 있습니다. 이것은 보통 배당 증가 또는 주주 특별 배당 선언 및 지불과 유사합니다.

대상 자본 구조 - 지분 범주에서 적정 배당금은 잉여분 적용 및 부족분 충당 의 기본 대차 일치 계정입니다.

지분 범주 잉여분이 발생했을 때의 다른 옵션은 주주로부터 주식을 재매입하는 것입니다. 주식은 보통주 거래가로 재매입됩니다. 재매입이 허용된 주식 수는 자사주(연말) 계정에서 정해집니다.

부족이 있는 대상 자본 방법

대상 자본 구조 방법을 사용하는데 예측이 자금조달 전 범주 부족분으로 나타나는 경우 전략적 모델링 은 자금조달 순서에 따라 범주 부족분을 충당합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

지분 범주의 부족분을 충당하려면 자금 조달 목록에 발행 보통주 계정을 포함시킵니다. 전략적 모델링 은 필요한 수만큼의 주식을 보통주 거래가로 발행하여 지분을 높입니다. 매매가 허용된 최대 주식 수는 모든 예측 기간의 발행 보통주(연말) 계정에서 정해집니다.

지분 자금의 다른 소스는 자사주 매매입니다. 보통주 발행과 마찬가지로, 매매할 수 있는 주식 수는 보통주 거래가로 재발행을 통해 증가되는 지분을 결정합니다. 주식 발행 초과금을 별도로 계상하는 경우 보통주당 액면가를 입력합니다.

DBR 349호 표지

경영자들은 의사결정을 하는 과정에서 계량적인 분석을 동원할 수도 있고 때로는 직관에 의지할 수도 있다. 특히 지금까지 많은 경영자는 사업성을 평가하기 위한 의사결정 방법으로 순현재가치(NPV)법을 애용했다. NPV법은 미래에 발생할 현금흐름을 현재 가치로 환산한 후 투자금액과 비교해 투자안의 타당성을 검증하는, 미래의 현금흐름을 안정적으로 가정하고 예측하는 정적인(static) 사업의 투자안 평가에 유용한 방법론이다.

그러나 경쟁 심화, 기술 다양성 및 발전 속도 가속화, 새로운 시장 등장 등으로 인해 기업의 영업 환경에 대한 불확실성이 점증하는 상황에서 이런 전통적인 투자 의사결정 방법은 미래 변화를 적극적으로 수용하지 못한다는 단점이 있다.

이에 반해 실물옵션 방법론은 전통적으로 사용되던 미래 현금흐름의 가치, 투자비용 등과 같은 변수뿐 아니라 사업의 변동성을 핵심적인 변수로 감안함으로써 좀 더 유연하며 동적인(dynamic) 투자를 할 수 있는 전략적인 도구다. 지금처럼 경영 환경의 불확실성이 급증하고 있을 때 의사결정을 내려야 하는 경영자가 매우 유용한 도구로 활용할 수 있다.

실물옵션이라는 개념은 최근에야 등장한 첨단 이론이지만, 그 근원은 아리스토텔레스 시대에서 찾아볼 수 있다. 아리스토텔레스는 소피스트 철학자인 탈레스가 찻잎으로 6개월 후 올리브가 풍작이 될 것임을 예측하고 이로부터 어떻게 이익을 취했는가를 적고 있다. 탈레스는 적은 돈으로 올리브 압축기 소유자에게 일반적인 임대료를 주고 임대할 권리를 샀다. 수확기에 접어들면서 올리브 재배업자들이 압축기 부족을 호소하자 그는 압축기를 시장가격 이상으로 임대해 주고 원 소유자에게는 처음에 계약한 임대료를 지불함으로써 그 차액만큼의 이익을 얻을 수 있었다.

이 옵션 전략의 유형 이야기에서 바로 옵션이 등장한다. 먼저 탈레스는 압축기를 빌릴 의무가 아닌 권리를 샀다. 그는 임대할 권리, 즉 살 수 있는 권리인 ‘콜옵션’을 매입한 것이다. 흉년이었다면 그는 임대를 하지 않았을 것이고, 손실은 처음에 투자한 적은 금액(옵션의 가격)에 한정됐을 것이다. 물론 현대에서는 찻잎을 통해 미래를 볼 수 있는 신통력이 존재하지 않으므로 이와 같은 확신을 가질 수는 없지만 적어도 이런 가능성에 대비해 옵션을 구입해 적극적으로 미래의 불확실성을 ‘이용’할 수는 있을 것이다. 즉 미래 환경변화에 따라 투자의 보류나 포기 또는 확장 등과 같은 옵션을 보유함으로써 더욱 능동적으로 변화에 대처할 수 있는 것이다.

이런 옵션들의 가치를 평가하기 위해 금융공학에서 활용되는 옵션가치평가 모형들을 활용할 수 있다. 실물옵션 방법론을 이용한 불확실성 아래에서의 불가역투자(irreversible investment)에 대한 연구는 지난 20년 동안 꾸준히 진행됐다. 확률적 가격 모형을 이용해 천연자원에 대한 투자안을 분석하는 것을 비롯해 분석의 적용 범위도 천연자원은 물론 신약 개발을 위한 연구개발(R&D) 투자 분석에서 IT 투자 분야에까지 확대되고 있는 추세다.

경영자는 주요 의사결정을 하는 과정에서 사실 수많은 유형의 실물옵션을 접한다. 성공적인 경영자라면 이런 옵션을 유형화하고, 그 가치를 극대화할 수 있는 방법을 모색할 것이다. 현재의 투자가 다음과 같은 전략적 목표를 달성해 준다면 이런 투자는 성장옵션(Growth Option)을 포함하고 있다고 간주할 수 있다.

한 소프트웨어 개발업체가 오락실용 게임을 개발하려고 한다. 게임 개발비용은 1억 원이 소요되고, 앞으로 이 투자로 인한 기대 현금흐름의 현재가치는 8000만 원이다. 따라서 현재 이 게임의 NPV는 2000만 원이 된다. 이런 분석 결과가 나왔다면 투자 집행이 매우 어렵다. 그러나 개발업체는 이 오락실용 게임을 온라인 네트워크상에서 구현할 수 있는 기술과 콘텐츠를 보유하고 있다고 가정하자. 그리고 이 개발업체는 3년 안에 이 게임을 온라인 게임으로 만들 수 있다. 온라인 게임으로 만드는 데 드는 추가 비용은 2억 원이다. 이 경우 어떤 분석이 추가로 필요할까.

분명 이 투자에는 향후 온라인 게임으로 만들어져 시장 규모를 키울 수 있는 성장옵션이 내재돼 있다. 따라서 이 성장옵션의 크기를 옵션평가방법론으로 평가한 다음 전통적인 NPV와 결합시킬 수 있을 것이다. 비록 현재 마이너스 NPV인 투자안이라 하더라도 앞으로 추가 투자로 인해 수익을 올릴 수 있는 확률이 높다면 과감하게 투자해야 한다. 성장옵션은 바로 이러한 가능성을 적정하게 평가해 준다. 옵션 특성상 변동성이 높아질수록 값이 높아지기 때문에 온라인 게임 개발과 함께 변동성이 높은 사업에서 성장옵션 가치는 더 높아진다.


두 번째 예로는 옵션 전략의 유형 투자를 유예함으로써 더욱 정확한 정보를 얻을 수 있는 경우가 있다. 이를 ‘유예옵션(Deferral Option)’이라고 한다. 이는 보통 사업 라이선스 획득이나 특허권 획득 또는 높은 기술 진입장벽으로 인한 대규모 투자의 연장이 가능한 경우이다. 간단히 다음 사례를 살펴보자.

모바일 e메일 서비스에 관한 비즈니스모델 특허를 획득한 한 기업가가 5년 동안 경쟁 없이 제품을 개발할 수 있는 권리를 갖고 있다고 가정하자. 앞으로 투자할 개발비용을 현재 가격으로 환산하면 5억 원이 나오고, 이 투자로 인한 미래 기대현금흐름은 매년 1억 원으로 추산된다. 따라서 투자계획의 NPV는 위험감안할인율 15%를 적용할 경우 마이너스 1억6500만 원이다.

NPV 기준으로 판단할 경우 이 투자는 적합하지 않다. 그러나 NPV가 간과하고 있는 점은 투자를 당장 할 필요가 없다는 점과 기대현금흐름은 변동성이 있기 때문에 앞으로 얼마든지 변할 수 있다는 점이다. 따라서 NPV만으로 의사결정을 하지 말고 유예옵션까지 감안해 투자안의 가치 평가를 다시 실시할 필요가 있다.

마지막으로 성장옵션과 반대인 ‘포기옵션(Abandon Option)’도 있다. 투자환경 변화로 인해 투자의 규모 또는 범위를 축소하거나 사업 자체를 매각할 수 있는 권리가 있는 경우다. 다음의 예를 살펴보자.

A기업은 모바일 인터넷 통신을 개발하기 위해 몇몇 파트너와 컨소시엄을 구성해 투자하기로 했다. 초기투자비용이 100억 원이며 기대현금흐름의 현재가는 110억 원이다. 이 프로젝트의 총 기간은 10년이며, 중도에 50억 원에 이 프로젝트를 다른 파트너에 매각할 수 있는 옵션이 있다.

A기업은 개발 도중에 기대현금흐름이 적어도 매각액보다 높으면 투자를 계속할 것이다. 그러나 기대현금흐름이 매각액보다 낮으면 매각옵션을 행사할 것이고, 이러한 권리의 가치가 포기옵션의 가치가 될 것이다.

이상에서 살펴본 바와 같이 실물옵션은 크게 세 가지 유형으로 분류될 수 있지만 경우에 따라 이러한 옵션들이 투자계획의 집행 단계에 여러 형태로 포함돼 있는 경우가 있다. 이런 경우를 ‘복합옵션(Com -pound Option)’이라고 한다. 또 투자 결과를 평가하는 데 불확실성의 요인이 하나가 아닌 여러 가지가 있을 때도 있다. 예를 들어 신기술 개발을 위한 투자에서는 투자 결과로 얻는 상품의 시장가격 및 수요가 불확실성의 근원이 될 수도 있지만 기술적인 성공 여부도 불확실성의 중대한 원천이 된다. 이 경우 시장가격과 기술적 불확실성이 공존하고 있는 셈이다. 이런 유형의 옵션에 대한 가치 평가는 일반 옵션의 평가 방법론을 확대시켜 산출할 수 있다.

특정 사업에 내재된 옵션의 가치가 얼마나 되는가에 대한 계량적 방법론으로는 금융 옵션의 가격결정 공식을 이용할 수 있다. 가장 보편적으로 사용되는 방법은 블랙-숄즈 옵션가격 공식이다. 이 공식은 미국의 마이론 숄즈와 피셔 블랙이 1973년에 발표했고 로버트 머턴에 의해 수학적으로 보완됐다. 숄즈와 머턴은 블랙-숄즈 공식의 학술적 가치를 인정받아 1997년에 노벨 경제학상을 받았다. 블랙-숄즈 공식은 개별 주식에 대해 미래 특정 시점에서 그 주식을 미리 약정한 행사가격으로 사거나 팔 수 있는 권리에 대한 가치평가 공식이다. 권리이기 때문에 반드시 이행해야 하는 선물계약 가치평가 방법과 큰 차이가 있다.

블랙-숄즈 공식에서 옵션 권리의 가치를 결정하는 옵션 전략의 유형 변수는 일반적으로 여섯 개 정도다. 바로 현재의 주식가격, 행사가격, 주식가격의 변동성, 주식으로부터 발생하는 배당금, 옵션 계약의 잔존 만기, 무위험 이자율이 주된 변수다. 물론 이는 시장에서 거래되고 있는 개별 주식에 대한 옵션의 가치를 구하는 공식이기 때문에 이를 실물옵션의 범주로 옮겨와 적용하기 위해서는 각 변수에 대해 전략적인 해석이 필요하다.

먼저 주식가격은 특정 사업 기회로부터 발생하는 모든 미래 현금흐름의 현재가치로 간주하면 된다. 행사가격은 사업 기회의 잔존 기간에 발생하게 될 모든 고정비용의 현재가치다. 변동성은 미래 발생할 현금흐름에 대한 불확실성인데, 불확실성이 클수록 옵션 가치는 높아진다. 사실 이 부분이 전통적 현금흐름할인법과 결정적으로 다른 부분이다. 옵션이란 게 현금흐름 상승 시에는 모든 이익을 향유하지만 하락 시에는 옵션 권리를 행사하지 않아도 돼 손실이 옵션을 구입하기 위해 지출한 프리미엄으로 국한되기 때문에 불확실성이 클수록 옵션 전략의 유형 옵션 가치는 올라간다. 배당금은 주식의 경우 배당락으로 인해 주가를 하락시키기 때문에 콜옵션의 가치를 떨어뜨린다. 배당에 대한 실물옵션의 해석은 옵션을 유지하기 위한 비용지출 또는 의사결정 지연으로 인해 경쟁자 진출에 따른 미래 현금흐름의 손실분으로 해석하면 된다. 한편 옵션의 잔존만기는 옵션 가치를 증가시킨다. 그 만큼 기회 창출 기간이 길어지기 때문이다. 사업 기회가 살아 있는 기간을 말하는데 잔존만기는 상품의 주기, 경쟁의 정도, 특허기간 등과 같은 개념으로 실물옵션에서 적용된다. 이자율은 무위험 이자율로 미래 현금흐름을 할인하는 역할을 한다. 이자율이 증가할 때 콜옵션인 경우 미래에 지출하게 되는 행사가격의 현재가치를 하락시켜 콜옵션의 가치가 증가한다.

옵션 가치는 앞에서 언급한 6개 변수에 의해 좌우된다. 따라서 개별 변수에 대해 경영자가 전략적인 사고를 한다면 사업에 내재된 실물옵션의 가치를 극대화시킬 수 있다. 통상 실물옵션의 대표적인 사례로 많이 인용되는 경우가 유전 개발을 수행하는 정유회사들의 선택적인 전략이다. 북해에서 실제로 원유 탐사를 수행한 영국 BP의 사례를 생각할 수 있다. 일단 원유 탐사를 위한 라이선스 획득을 하고, 초기 지질 탐사를 한다. 결과가 긍정적이면 시험 시추를 하고 그 다음에 평가용 시추를 추진한다. 모든 결과가 긍정적인 경우 마지막으로 가장 투자비용이 많이 드는 본격 시추에 착수하게 된다. 이는 단계별로 향후 사업을 추진하거나 철수할 수 있는 실물옵션의 전형적인 사례를 보여 준다. 앞에서 언급한 옵션 가치 변수 6개에 대해 BP가 취한 여러 전략적 선택을 반추하면 경영자들이 불확실성 시대에 실물옵션의 가치를 극대화할 수 있는 방법론을 찾아볼 수 있다.

이는 사업의 가장 기본적인 목표가 된다. 이를 위해서는 제품의 단위 판매가격을 높이거나 동일 비용으로 더 많은 제품을 생산하는 방법을 고려할 수 있다. BP는 유전 개발 라이선스 구역을 할당받았을 때 사실상 개발을 유예할 수 있는 옵션이 있다는 점을 간파했다. 이에 따라 BP는 이미 라이선스를 받은 주변 지역에서 시추 활동을 하는 경쟁기업들의 개발 활동을 장려하는 한편 자신의 투자를 미루는 전략을 취했다. 이로 인해 향후 유전 개발로 발생하는 수입의 불확실성은 높아졌다. 그러나 경쟁자들이 개발을 진행함으로써 원유 매장량에 대한 좀 더 정확한 정보를 얻을 수 있었고, 그들이 공급하게 될 물량을 추산해 가격과 관련한 정보도 더욱 정확히 얻을 수 있다는 혜택을 얻었다. BP는 이런 정보를 토대로 원유가격이 최대가 되는 시점을 전략적으로 선택해 시추 활동을 벌였다.

비용 감소는 규모의 경제 또는 범위의 경제를 통해 달성이 가능하다. 규모의 경제를 향유하기 위해 적극적인 M&A 전략을 취할 수 있다. BP의 경우 첨단 기술을 효율적으로 적용해 좀 더 적은 수의 시추공과 더욱 가벼운 플랫폼을 도입함으로써 개발비를 절감했다.

미래 현금흐름의 불확실성을 높이는 게 사업의 위험을 증가시키는 부정적인 요소라고 생각할 수 있지만 앞에서 언급한 것처럼 이는 실물옵션 입장에서 보면 오히려 가치를 증가시켜준다. 이는 경영자가 미래 사업에 대한 여러 가능성을 많이 확보할수록 옵션 가치가 올라가기 때문이다. 특정 사업에 대한 독점적 사업권을 획득했거나 독보적인 기술력을 보유하고 있어서 경쟁으로부터 보호되고 있다면 경영자는 최대한 미래 현금흐름의 가능성을 다양하게 만들어야 한다. BP는 투자를 지연시킴으로써 미래 현금흐름 불확실성을 높였지만 역설적으로 비용절감을 위한 다양한 기술 개발에 대한 투자를 확대해 옵션 가치를 극대화했다.

옵션을 행사하는 시점이 길어질수록 불확실성은 증가한다. 즉 옵션적 사고방식에서 이는 더 많은 기회가 생길 수 있음을 의미한다. 사업 특허권 연장, 기술 개발에 대한 투자 확대를 통한 독점적 진입장벽 구축, 판매망 또는 협력업체와의 독점적 계약 구축 등이 옵션 기간을 연장하는 방법에 해당된다.

여기서 배당은 주식을 갖고 있을 때 받는 배당금이 아니라 옵션 행사를 기다리는 시점에서 발생할 수 있는 현금흐름의 감소를 의미한다. 경쟁자 출현이나 시장 수요 감소로 미래 현금흐름이 감소할 경우 옵션 가치가 하락하기 때문에 이를 방지하기 위해 노력해야 한다는 것이다. 여러 형태의 직·간접적인 진입장벽 구축, 로비를 통한 제도적인 진입장벽 구축 노력 등을 통해 미리 현금흐름 감소를 최소화할 수 있다.

실물옵션은 학술적으로 20년 전부터 연구돼 온 분야다. 그러다가 2000년 전후 인터넷을 기반으로 이들 사업 모델의 가치 평가가 기존 NPV 방식으로 도저히 불가능하다는 판단에 따라 대안 모형으로 각광받기 시작했다. 실물옵션 기법은 성장 회사들이 갖고 있던 여러 성장성을 제대로 반영해 줄 수 있었기 때문이었다. 그러나 옵션 전략의 유형 옵션의 가치평가는 사업의 변동성을 측정하는 문제와 함께 이용자의 자의성이 개입될 수 있는 여지가 많기 때문에 실제 적용할 때에는 주의를 기울여야 한다. 자칫 지나친 자의적 해석이 개입될 경우 실물옵션의 가치를 과도하게 평가함으로써 잘못된 의사결정을 내릴 수 있기 때문이다. 또 실물옵션 가치에 영향을 미치는 요인들이 모두 동등한 영향력을 행사하는 것은 아니다. 따라서 좀 더 입체적으로 실물옵션 가치에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석이 필요하다. 이를 통해 앞에서 언급한 단가 인상, 비용 축소, 독점적 기술 또는 특허 개발, 제도적 진입장벽 구축, 미래 기회 다양성 구축 등 여러 경영 활동 가운데 어디에 초점을 맞추는 것이 가장 효과적인가를 판단해 경영목표의 전략적 우선순위를 정해야 한다.

필자는 서울대 국제경제학과를 졸업하고 미국 브라운대에서 경제학 박사 학위를 취득했다. 수원대 경영학부 부교수를 역임했으며 등 주로 파생상품의 가격결정과 관련한 논문들을 발표했다. 현재 국내 주식시장에서의 위험요소와 가격 간의 관계, 국내 주식형 펀드들의 유형 분류와 성과 분석 등과 관련한 연구를 하고 있다.

옵션 전략의 유형

2. 자동 드릴링 테이블에서 구멍을 선택합니다. 하나 이상의 구멍을 선택하려면 적합한 행에서 클릭합니다. 구멍의 범위를 선택하려면 원하는 범위에서 첫 번째 구멍을 선택한 다음 Shift 키를 누른 상태에서 범위의 마지막 구멍을 선택합니다. 구멍을 선택하면 구멍의 행이 강조됩니다. 단일 구멍을 선택해제하고 나머지 선택을 유지하려면 강조된 행에서 다시 클릭합니다.

3. 이 구멍에 적용할 구멍 전략을 선택합니다. 자동 드릴링 대화상자의 오른쪽 창에 기존 구멍 전략이 나열됩니다. 구멍 전략을 검색하기 위해 디렉토리 구조를 통해 탐색할 수 있습니다. 기본적으로 autodrill_udf_dir 구성 옵션을 사용하여 지정한 디렉토리 또는 작업 중인 디렉토리(디렉토리를 지정하지 않은 경우)에서 검색이 시작됩니다.

◦ 테이블로부터(From Table) - 드릴 깊이는 자동 드릴링 테이블의 깊이 매개변수에 의해 정의됩니다. 이 옵션을 선택하면 구멍 전략이 자동 드릴링 테이블의 구멍 유형(Hole Style) 필드에 나열될 때 그 앞에 접두사 가 표시됩니다.

◦ 매개 변수로부터(From Param) - 드릴 깊이는 DEPTH_BY_TABLE 매개변수 값에 따라 테이블 또는 UDF NC 시퀀스에 의해 정의됩니다. 이 유형의 피쳐 매개변수 Yes 또는 No 는 UDF를 생성하기 전에 UDF NC 시퀀스에 지정되어야 합니다. 이 매개변수를 Yes 로 설정하면 드릴 깊이가 자동 드릴링 테이블의 깊이 매개변수로 정의되고, No 로 설정하면 드릴 깊이가 UDF NC 시퀀스로 정의됩니다. 이 옵션을 선택하면 구멍 전략이 자동 드릴링 테이블의 구멍 유형(Hole Style) 필드에 나열될 때 그 앞에 접두사

가 표시됩니다.

◦ 시퀀스로부터(From Seq) - 드릴 깊이는 UDF NC 시퀀스에 의해 정의됩니다. 이 옵션을 선택하면 구멍 전략이 자동 드릴링 테이블의 구멍 유형(Hole Style) 필드에 나열될 때 그 앞에 접두사 가 표시됩니다.

그러면 자동 드릴링 테이블의 구멍 유형(Hole Style) 필드에 적합한 깊이 접두사와 함께 구멍 전략의 이름이 표시되고 상태 (Sratus) 필드가 미완성(Incomplete)에서 완성(Complete)으로 변경됩니다.

여러 인스턴스 유형 및 구매 옵션이 포함된 Auto Scaling 그룹

단일 Auto Scaling 그룹 내에서 다수의 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스를 자동으로 확장할 수 있습니다. 스팟 인스턴스 사용에 대한 할인을 받을 수 있을 뿐만 아니라 예약 인스턴스 또는 Savings Plans를 사용하여 일반 온디맨드 인스턴스 요금의 할인된 요금을 받을 수 있습니다. 이러한 모든 요소를 결합하면 EC2 인스턴스의 비용 절감을 최적화하며 동시에 애플리케이션에서 원하는 규모 및 성능을 얻을 수 있습니다.

Auto Scaling 그룹을 생성하는 경우 우선 시작 템플릿에 있는 공통 구성 파라미터를 지정하고 선택합니다. Auto Scaling 그룹을 구성할 때 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

인스턴스 유형을 하나 이상 선택합니다(필요에 따라 시작 템플릿에 지정된 인스턴스 유형을 재정의).

동일한 Auto Scaling 그룹 내에서 CPU 아키텍처가 다른 인스턴스(예: Arm 및 x86)가 시작할 수 있도록 여러 시작 템플릿을 정의합니다.

각 인스턴스 유형에 개별 가중치를 할당합니다. 예를 들어 인스턴스 유형마다 서로 다른 vCPU, 메모리, 스토리지 또는 네트워크 대역폭 기능을 제공하는 경우 이렇게 하는 것이 유용할 수 있습니다.

예약 인스턴스 또는 Savings Plans 할인 요금 혜택을 누릴 수 있는 인스턴스 유형의 우선순위를 지정합니다.

시작할 온디맨드 및 스팟 용량과 온디맨드 기본 부분(선택 사항)을 지정합니다.

Amazon EC2 Auto Scaling에서 인스턴스 유형 간에 온디맨드 및 스팟 용량을 분배하는 방법을 정의합니다.

용량 재분배를 활성화합니다. 용량 재분배를 켜면 Amazon EC2 스팟 서비스에서 스팟 인스턴스의 중단 위험이 커지고 있음을 알릴 때마다 Amazon EC2 Auto Scaling에서 스팟 인스턴스를 시작하려고 시도합니다. 새 인스턴스를 시작한 옵션 전략의 유형 다음 이전 인스턴스를 종료합니다. 자세한 정보는 용량 재분배를 사용하여 Amazon EC2 스팟 중단 처리을 참조하십시오.

여러 가용 영역에서 실행되는 여러 인스턴스 유형에 애플리케이션을 배포하면 가용성이 높아집니다. 하나의 인스턴스 유형만 사용할 수 있지만, 선택한 가용 영역에 인스턴스 용량이 부족한 경우 Amazon EC2 Auto Scaling에서 다른 인스턴스 유형을 시작할 수 있도록 몇 가지 인스턴스 유형을 사용하는 것이 모범 사례입니다. 스팟 인스턴스의 경우 인스턴스 용량이 부족할 경우 Amazon EC2 Auto Scaling에서 온디맨드 인스턴스를 시작하지 않고 다른 스팟 인스턴스 풀(선택한 인스턴스 유형 및 할당 전략에 따라 결정)을 계속 시도하므로 스팟 인스턴스의 비용 절감을 활용할 수 있습니다.

여러 인스턴스 유형을 Auto Scaling 그룹 구성과 연결하는 두 가지 방법이 있습니다.

이 주제의 설명에 따라 인스턴스 유형을 수동으로 추가합니다.

Auto Scaling 그룹이 사용하는 인스턴스 유형을 선택하기 위한 기준으로 사용할 인스턴스 속성 집합을 선택합니다. 이를 속성 기반 인스턴스 유형 선택이라고 합니다. 자세한 내용은 속성 기반 인스턴스 유형 선택 사용을 참조하세요.

목차

할당 전략

다음의 할당 전략은 Auto Scaling 그룹이 가능한 인스턴스 유형에서 온디맨드 및 스팟 용량 을 충족하는 방법을 결정합니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 우선 지정한 가용 영역에서 인스턴스가 고르게 균형이 유지되어 있는지를 확인합니다. 그다음, 지정한 할당 전략에 따라 인스턴스 유형을 시작합니다.

Spot Instances

Amazon EC2 Auto Scaling은 스팟 인스턴스에 사용할 수 있는 다음 할당 전략을 제공합니다.

Amazon EC2 Auto Scaling이 시작하는 인스턴스의 수에 대한 최적의 용량의 스팟 인스턴스 풀에서 인스턴스를 할당합니다. 이러한 배포 방식은 예비 EC2 용량을 가장 효율적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.

스팟 인스턴스에서 옵션 전략의 유형 옵션 전략의 유형 요금은 시간이 지나면서 수요 및 공급의 장기 추세에 따라 서서히 변화하지만 용량은 실시간으로 변동합니다. capacity-optimized 전략은 실시간 용량 데이터를 기준으로 가장 가용성이 높은 풀을 예측하여 자동으로 스팟 인스턴스를 가장 가용성이 높은 풀로 시작합니다. 이 기능은 빅 데이터 및 분석, 이미지 및 미디어 렌더링, 기계 학습과 같은 워크로드에 적합합니다. 또한 작업 재시작 및 체크포인트 관련 중단 비용이 높은 고성능 컴퓨팅에도 적합합니다. capacity-optimized 전략은 중단을 줄일 수 있는 가능성을 제공함으로써 전체 워크로드 비용을 낮출 수 있습니다.

또는 capacity-optimized-prioritized 할당 전략을 사용하여 시작 템플릿 재정의 목록의 인스턴스 유형 순서를 가장 높은 우선순위에서 가장 낮은 우선순위 순서로(목록의 첫 번째부터 마지막까지) 설정할 수 있습니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 최상의 노력으로 인스턴스 유형 우선순위를 준수하지만 먼저 용량을 최적화합니다. 이 옵션 전략의 유형 옵션은 중단 가능성을 최소화해야 하지만 특정 인스턴스 유형에 대한 선호도도 중요한 워크로드에 적합합니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 지정한 가용 영역당 N개의 풀과 각 가용 영역에서 비용이 가장 저렴한 스팟 인스턴스 풀에서 스팟 인스턴스를 할당합니다.

예를 들어 인스턴스 유형 4개와 가용 영역 4개를 지정한 경우 Auto Scaling 그룹은 (각 가용 영역에서 4개씩) 16개의 스팟 풀에 액세스할 수 있습니다. 할당 전략을 위해 스팟 풀 2개(N=2)를 지정한 경우 Auto Scaling 그룹이 가용 영역당 가장 저렴한 두 개의 풀에서 스팟 용량을 충족할 수 있습니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 가능한 한 지정한 N개의 풀에서 스팟 인스턴스를 끌어오려고 합니다. 원하는 용량을 충족하기 전에 풀에 스팟 용량이 부족해질 경우 Amazon EC2 Auto Scaling은 다음으로 저렴한 풀에서 끌어와 요청을 계속 이행합니다. 원하는 용량이 충족되었는지 확인하기 위해 지정한 N개보다 많은 풀에서 스팟 인스턴스를 받게 될 수 있습니다. 마찬가지로 대부분의 풀에 스팟 용량이 없는 경우 지정한 N개보다 적은 풀에서 원하는 전체 용량을 받게 될 수 있습니다.

시작하려면 capacity-optimized 할당 전략을 선택하고 애플리케이션에 적절한 몇 개의 인스턴스 유형을 설정할 것을 권장합니다. 또한 인스턴스 시작 시 선택할 Amazon EC2 Auto Scaling에 대한 가용 영역 범위도 정의할 수 있습니다.

원할 경우, 스팟 인스턴스의 최고 가격을 지정할 수 있습니다. 최대 가격을 지정하지 않을 경우 기본 최대 가격은 온디맨드 가격이지만, 여전히 스팟 인스턴스가 제공하는 높은 할인을 적용받습니다. 이러한 할인은 새로운 스팟 요금 모델 을 사용해 실현된 안정적인 스팟 요금 때문에 가능해진 것입니다.

On-Demand Instances

Amazon EC2 Auto Scaling은 온디맨드 인스턴스에 사용할 수 있는 다음 할당 전략을 제공합니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 현재 온디맨드 가격을 기준으로 각 가용 영역에 가장 저렴한 인스턴스 유형을 자동으로 배포합니다.

원하는 용량이 충족되도록 요청한 용량에 따라 각 가용 영역에서 둘 이상의 인스턴스 유형의 온디맨드 인스턴스를 수신할 수 있습니다.

현재 Amazon EC2 Auto Scaling은 축소 이벤트 중에 종료 정책을 구현할 때 온디맨드 인스턴스에 대한 lowest-price 할당 전략을 따르지 않습니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 시작 템플릿 재정의 목록에 있는 인스턴스 유형 순서를 사용하여 온디맨드 용량을 채울 때 우선 사용할 인스턴스 유형을 결정합니다. 예를 들어 세 가지 시작 템플릿 재정의를 c5.large , c4.large , c3.large 순으로 지정한 것으로 가정해 보겠습니다. 온디맨드 인스턴스가 시작되면 Auto Scaling 그룹이 c5.large , c4.large , c3.large 옵션 전략의 유형 순으로 시작하여 온디맨드 용량을 채웁니다.

온디맨드 인스턴스의 우선순위 순서를 관리할 때는 다음 사항을 고려하세요.

사용량에 대해 선결제하면 예약 인스턴스 또는 Savings Plans 중 하나를 사용하여 온디맨드 인스턴스에 대해 상당한 할인을 받을 수 있습니다. 예약 인스턴스 또는 Savings Plans에 대한 자세한 내용은 Amazon EC2 pricing(Amazon EC2 요금) 페이지를 참조하세요.

예약 인스턴스의 경우 Amazon EC2 Auto Scaling에서 일치하는 옵션 전략의 유형 인스턴스 유형을 시작할 경우 일반 온디맨드 인스턴스 요금의 할인율이 적용됩니다. 즉 c4.large 에 사용되지 않은 예약 인스턴스가 있는 경우 인스턴스 유형 우선순위를 설정하여 예약 인스턴스의 우선순위가 가장 높은 c4.large 인스턴스 유형을 지정할 수 있습니다. c4.large 인스턴스가 시작되면 예약 인스턴스 요금을 받게 됩니다.

Savings Plans를 사용하는 경우 Amazon EC2 Instance Savings Plans 또는 Compute Savings Plans를 사용할 때 일반 온디맨드 인스턴스 요금의 할인율이 적용됩니다. Savings Plans의 유연한 특성 때문에 인스턴스 유형의 우선순위를 유연하게 지정할 수 있습니다. Savings Plan에서 적용되는 인스턴스 유형을 사용하는 한, 우선순위에 따라 인스턴스를 설정할 수 있으며, 때로는 주문을 완전히 변경할 수도 있고 Savings Plan에 따라 제공되는 할인율을 계속 받을 수 있습니다. Savings Plans에 대한 자세한 내용은 Savings Plans 사용 설명서를 참조하세요.

온디맨드 인스턴스 비율 제어

온디맨드 실행되는 Auto Scaling 그룹의 인스턴스 비율을 완전히 제어할 수 있습니다. 인스턴스 용량을 항상 확보하려면 온디맨드 인스턴스로 시작할 그룹의 백분율을 지정하고, 필요한 경우 온디맨드 인스턴스의 처음 시작 기본 개수를 선택합니다. 온디맨드 인스턴스의 기본 용량을 지정하도록 선택하면 Amazon EC2 Auto Scaling은 그룹 확장 시 이 온디맨드 인스턴스의 기본 용량을 시작한 후에만 스팟 인스턴스를 시작합니다. 기본 용량을 초과하는 용량은 온디맨드 백분율을 사용하여 시작할 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스 수를 결정합니다. 온디맨드 백분율에 0에서 100까지의 숫자를 지정할 수 있습니다.

Amazon EC2 Auto Scaling은 백분율을 상응하는 인스턴스 수로 변환합니다. 변환 결과에 소수가 포함되면 Amazon EC2 Auto Scaling은 온디맨드 인스턴스를 위해 다음 정수로 반올림합니다.

이 수가 증가하면 Auto Scaling 그룹은 다음과 같이 동작합니다.

스팟 인스턴스 모범 사례

스팟 인스턴스를 요청하기 위해 Auto Scaling 그룹을 생성하려면 Amazon EC2 Linux 인스턴스용 사용 설명서의 EC2 스팟 모범 사례를 검토하세요. 특히 요청을 계획하여 원하는 인스턴스 유형을 최저 가격으로 프로비저닝하려면 이러한 모범 사례가 필요합니다. 또한, 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

기본 최고 가격인 온디맨드 가격을 사용하세요. 시작하는 스팟 인스턴스에 대해 스팟 가격만 지불합니다. 스팟 가격이 최고 가격 옵션 전략의 유형 옵션 전략의 유형 이내인 경우, 가용성에 따라 요청이 실행됩니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 Linux 인스턴스용 사용 설명서의 요금 및 비용 절감을 참조하세요.

여러 인스턴스 유형을 사용하여 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 용량은 가용 영역의 각 인스턴스 유형과 관계없이 변동되므로, 인스턴스 유형이 유연한 경우 대부분 좀 더 많은 컴퓨팅 용량을 확보할 수 있습니다.

마찬가지로 가장 많이 사용되는 인스턴스 유형으로 제한하지 마세요. 가격은 수요에 따라 변동되므로, 인기 있는 인스턴스 유형(예: 최근에 출시된 인스턴스 패밀리 등)은 요금이 급변하는 경향이 있습니다. 사용 빈도가 낮은 이전 세대 인스턴스 유형을 선택하면 비용을 낮추고 중단 빈도는 줄일 수 있습니다.

capacity-optimized 또는 capacity-optimized-prioritized 할당 전략을 사용하는 것이 좋습니다. 즉, Amazon EC2 Auto Scaling은 가용 스팟 용량에 따라 최적으로 선택된 스팟 풀을 사용하여 인스턴스를 옵션 전략의 유형 시작하므로 스팟 중단 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

lowest-price 할당 전략을 선택하고 웹 서비스를 실행하는 경우 많은 수의 스팟 풀을 지정합니다(예: N=10). 많은 수의 스팟 풀을 지정하면 가용 영역 중 하나에 있는 풀을 일시적으로 사용할 수 없게 될 경우 스팟 인스턴스 중단의 영향을 줄일 수 있습니다. 일괄 처리나 다른 미션 크리티컬하지 않은 애플리케이션을 실행하는 경우, 스팟 옵션 전략의 유형 풀을 더 작은 수(예 : N = 2)로 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 가용 영역별로 사용할 수 있는 가장 저렴한 가격의 스팟 풀에서만 스팟 인스턴스를 프로비저닝할 수 있습니다.

최고 가격을 지정하려면 AWS CLI 또는 SDK를 사용하여 Auto Scaling 그룹을 만들면 되지만 주의해야 합니다. 최고 가격이 선택한 인스턴스 유형의 스팟 가격보다 낮으면 스팟 인스턴스가 시작되지 않습니다.

사전 조건

시작 템플릿을 생성합니다. 자세한 정보는 Auto Scaling 그룹에 대한 시작 템플릿 생성을 참조하십시오.

시작 템플릿을 사용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 시작 템플릿을 사용할 때 ec2:RunInstances 권한이 확인됩니다. 시작 템플릿에서 IAM 역할을 지정하는 경우에도 iam:PassRole 권한이 확인됩니다. 자세한 정보는 시작 템플릿 지원을 참조하십시오.

스팟 및 온디맨드 인스턴스로 Auto Scaling 그룹 생성(콘솔)

다음 단계에 따라 크기를 조정할 수 있는 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스 플릿을 생성합니다.

시작하기 전에 사전 조건의 설명에 따라 시작 템플릿을 생성했는지 확인합니다.

시작 템플릿이 아직 스팟 인스턴스를 요청하지 않았는지 확인합니다.

스팟 및 온디맨드 인스턴스로 Auto Scaling 그룹을 생성하려면

화면 상단의 탐색 모음에서 시작 템플릿을 만들 때 사용한 리전과 동일한 AWS 리전을 선택합니다.

Auto Scaling 그룹 생성을 선택합니다.

시작 템플릿 또는 구성 선택 페이지에서 다음을 수행합니다.

Auto Scaling 그룹 이름(Auto Scaling group name)에 Auto Scaling 그룹 이름을 입력합니다.

시작 템플릿에서 기존 시작 템플릿을 선택합니다.

Launch template version(시작 템플릿 버전)에서 Auto Scaling 그룹이 스케일 아웃 시 시작 템플릿의 기본 버전을 사용할지, 최신 버전을 사용할지, 아니면 특정 버전을 사용할지를 선택합니다.

시작 템플릿이 사용하려는 모든 옵션을 지원하는지 확인한 후 다음을 선택합니다.

인스턴스 시작 옵션 선택(Choose instance launch options) 페이지의 네트워크(Network)에서 VPC에 대해 VPC를 선택합니다. Auto Scaling 그룹은 시작 템플릿에서 지정한 보안 그룹과 동일한 VPC에 생성되어야 합니다.

가용 영역 및 서브넷(Availability Zones and subnets)에서 지정한 VPC에 있는 서브넷을 하나 이상 선택합니다. 여러 가용 영역의 서브넷을 사용하여 가용성을 높일 수 있습니다. 자세한 정보는 VPC 서브넷 선택 시 고려 사항을 참조하십시오.

인스턴스 유형 요구 사항(Instance type requirements)에서 시작 템플릿 재정의(Override launch template), 수동으로 인스턴스 유형 추가(Manually add instance types)를 선택합니다.

인스턴스 유형(Instance types)에서 시작할 수 있는 인스턴스 유형을 선택합니다. 권장 사항을 시작점으로 사용할 수 있습니다.

(선택 사항) 인스턴스 유형의 순서를 변경하려면 화살표를 사용합니다. 우선순위 기반 할당 전략을 선택하는 경우 인스턴스 유형을 설정하는 순서에 따라 시작 우선순위가 설정됩니다.

(선택 사항) 인스턴스 가중치를 사용하려면 인스턴스를 Auto Scaling 그룹의 용량에 얼마나 가산할지에 해당하는 상대적 가중치를 각 인스턴스 유형에 할당합니다.

인스턴스 구매 옵션(Instance purchase options)에서 필요에 따라 구매 옵션을 업데이트하여 스팟 인스턴스로 애플리케이션 비용을 절감합니다.

인스턴스 배포(Instances distribution)에서 Auto Scaling 그룹에 대해 시작할 스팟 인스턴스에 대한 온디맨드 인스턴스의 비율을 지정합니다. 애플리케이션이 무상태이고 내결함성이 있으며 중단되는 인스턴스를 처리할 수 있는 경우 더 높은 비율의 스팟 인스턴스를 지정할 수 있습니다.

스팟 인스턴스 시작 여부에 따라 온디맨드 기본 용량 포함(Include On-Demand base capacity) 옆의 확인란을 선택한 다음 온디맨드 인스턴스에서 충족해야 하는 Auto Scaling 그룹 초기 용량의 최소량을 지정할 수 있습니다. 기본 용량을 초과하는 용량은 인스턴스 배포(Instances distribution) 설정을 사용하여 시작할 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스 수를 결정합니다.

할당 전략(Allocation strategies)에서 온디맨드 할당 전략(On-Demand allocation strategy)에 대해 할당 전략을 선택합니다.

스팟 할당 전략(Spot allocation strategy)에서 할당 전략을 선택합니다. 용량 최적화(Capacity optimized)의 기본 설정을 유지하는 것이 좋습니다. 기본값을 유지하지 않으려면 최저 가격을 선택한 다음 분산할 최저 가격의 스팟 인스턴스 풀 수를 입력합니다.

Capacity rebalance(용량 재분배)에서 용량 재분배를 활성화 또는 비활성화할지 선택합니다. 자세한 정보는 용량 재분배를 사용하여 Amazon EC2 스팟 중단 처리을 참조하십시오.

또는 나머지 기본값을 그대로 두고, 검토로 이동을 선택할 수 있습니다.

고급 옵션 구성(Configure advanced options) 페이지에서 원하는 대로 옵션을 구성하고 다음(Next)을 선택합니다.

(선택 사항) 그룹 크기 및 조정 정책 구성 페이지에서 다음 옵션을 구성하고 다음을 선택합니다.

원하는 용량에 대해 시작할 초기 인스턴스 수를 입력합니다. 이 수를 최소 또는 최대 용량 제한을 벗어나는 값으로 변경하는 경우 최소 용량 또는 최대 용량 값을 업데이트해야 합니다. 자세한 정보는 Auto Scaling 그룹의 용량 제한 설정을 참조하십시오.

Auto Scaling 그룹 크기를 자동으로 조정하려면 대상 추적 조정 정책을 선택하고 지침을 따릅니다. 자세한 내용은 대상 추적 조정 정책을 참조하세요.

인스턴스 축소 보호에서 인스턴스 축소 보호를 활성화할지를 선택합니다. 자세한 정보는 인스턴스 축소 보호 사용을 참조하십시오.

(선택 사항) 알림을 받으려면 알림 추가에 대해 알림을 구성하고 다음을 선택합니다. 자세한 정보는 Auto Scaling 그룹 조정 시 Amazon SNS 알림 수신을 참조하십시오.

(선택 사항) 태그를 추가하려면 태그 추가를 선택하고 각 태그에 태그 키와 값을 제공한 후 다음을 선택합니다. 자세한 정보는 Auto Scaling 그룹 및 인스턴스에 태그 지정을 참조하십시오.

검토 페이지에서 Auto Scaling 그룹 생성을 선택합니다.

스팟 할당 전략 구성(AWS CLI)

다음 예제 구성은 여러 스팟 할당 전략을 사용하여 스팟 인스턴스를 시작하는 방법을 보여 줍니다.

다음 예에서는 JSON 또는 YAML로 형식이 지정된 구성 파일을 사용하는 방법을 보여 줍니다. AWS CLI 버전 1을 사용하는 경우 JSON 형식의 구성 파일을 지정해야 합니다. AWS CLI 버전 2를 사용하는 경우 YAML 또는 JSON 형식의 구성 파일을 지정할 수 있습니다.

예제

예제 1: capacity-optimized 할당 전략을 사용하여 스팟 인스턴스 시작

create-auto-scaling-group 명령은 다음을 지정하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다.

온디맨드 인스턴스로 시작할 그룹의 백분율( 0 ) 및 온디맨드 인스턴스의 처음 시작 기본 개수( 1 )

우선순위( c5.large , c5a.large , m5.large , m5a.large , c4.large , m4.large , c3.large , m3.large )에 따라 시작할 인스턴스 유형

각각 다른 가용 영역에 해당하는 인스턴스를 시작하는 서브넷( subnet-5ea0c127 , subnet-6194ea3b , subnet-c934b782 )

시작 템플릿( my-launch-template ) 및 시작 템플릿 버전( $Default )

Amazon EC2 Auto Scaling이 온디맨드 용량을 채우려고 시도하는 경우 c5.large 인스턴스 유형을 먼저 시작합니다. 스팟 인스턴스는 스팟 인스턴스 용량에 따라 각 가용 영역의 최적의 스팟 풀에서 나옵니다.

다음은 예제 config.json 파일입니다.

다음은 예제 config.yaml 파일입니다.

예제 2: capacity-optimized-prioritized 할당 전략을 사용하여 스팟 인스턴스 시작

create-auto-scaling-group 명령은 다음을 지정하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다.

온디맨드 인스턴스로 시작할 그룹의 백분율( 0 ) 및 온디맨드 인스턴스의 처음 시작 기본 개수( 1 )

우선순위( c5.large , c5a.large , m5.large , m5a.large , c4.large , m4.large , c3.large , m3.large )에 따라 시작할 인스턴스 유형

각각 다른 가용 영역에 해당하는 인스턴스를 시작하는 서브넷( subnet-5ea0c127 , subnet-6194ea3b , subnet-c934b782 )

시작 템플릿( my-launch-template ) 및 시작 템플릿 버전( $Latest )

Amazon EC2 Auto Scaling이 온디맨드 용량을 채우려고 시도하는 경우 c5.large 인스턴스 유형을 먼저 시작합니다. Amazon EC2 Auto Scaling이 스팟 용량을 충족하려고 할 때 최선을 다해 인스턴스 유형 우선순위를 준수하지만 먼저 용량을 최적화합니다.

다음은 예제 config.json 파일입니다.

다음은 예제 config.yaml 파일입니다.

예제 3: 두 개의 풀로 분산된 lowest-price 할당 전략을 사용한 스팟 인스턴스 시작

create-auto-scaling-group 명령은 다음을 지정하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다.

온디맨드 인스턴스의 처음 시작 기본 개수를 지정하지 않고 온디맨드 인스턴스로 시작할 그룹의 백분율( 50 )

우선순위( c5.large , c5a.large , m5.large , m5a.large , c4.large , m4.large , c3.large , m3.large )에 따라 시작할 인스턴스 유형

각각 다른 가용 영역에 해당하는 인스턴스를 시작하는 서브넷( subnet-5ea0c127 , subnet-6194ea3b , subnet-c934b782 )

시작 템플릿( my-launch-template ) 및 시작 템플릿 버전( $Latest )

Amazon EC2 Auto Scaling이 온디맨드 용량을 채우려고 시도하는 경우 c5.large 인스턴스 유형을 먼저 시작합니다. 스팟 용량의 경우, Amazon EC2 Auto Scaling에서는 각 가용 영역의 두 개의 가장 낮은 가격 풀에서 스팟 인스턴스를 고르게 시작하려고 시도합니다.

다음은 예제 config.json 파일입니다.

다음은 예제 config.yaml 파일입니다.

Auto Scaling 그룹이 올바르게 구성되고 해당 그룹에서 인스턴스를 옵션 전략의 유형 시작했는지 확인(AWS CLI)

Auto Scaling 그룹이 올바르게 구성되었고 해당 그룹이 인스턴스를 시작했는지 확인하려면 describe-auto-scaling-groups 명령을 사용합니다. 혼합 인스턴스 정책 및 서브넷 목록이 존재하고 올바르게 구성되었는지 확인합니다. 인스턴스가 시작된 경우 인스턴스 및 해당 상태 목록이 표시됩니다. 인스턴스 시작으로 인해 발생한 크기 조정 활동을 보려면 describe-scaling-activities 명령을 사용합니다. 진행 중이며 최근에 완료된 크기 조정 활동을 모니터링할 수 있습니다.


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