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module 6(컴퓨팅)

 
  • Jan 11, 2023

Summry

본 문서에서는 AWS Academy Cloud Foundations module 6(컴퓨팅)를 정리한다.
서비스 별 기능과 개요에 대해 정리된 문서이므로 해당 서비스를 사용하기 위해선 AWS 가이드를 참조할 것

send me email if you have any questions.

AWS Computing Service

  1. Amazon EC2
    • 크기 조정이 가능한 가상 머신 제공
  2. Amazon EC2 Auto Scaling
    • EC2 Instance를 자동으로 시작하거나 종료하는 조건을 정의할 수 있도록 하여 애플리케이션 가용성을 지원
  3. Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)
    • Docker 이미지를 저장하고 검색하는 데 사용
  4. Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)
    • Docker를 지원하는 container orchestration service
  5. VMware Cloud on AWS
    • 맞춤형 하드웨어 없이 하이브리드 클라우드를 프로비저닝
  6. AWS Elastic Beanstalk
    • 간편하게 web application을 실행하고 관리
  7. AWS Lambda
    • serverless computing solution으로 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용 지불
  8. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)
    • AWS에서 관리형 Kubernetes를 실행
  9. Amazon Lightsail
    • Application 또는 web site를 구축할 수 있는 간편한 서비스
  10. AWS Batch
    • 규모에 관계없이 배치 작업을 실행할 수 있는 도구를 제공
  11. AWS Fargate
    • 서버 또는 클러스터를 관리해야 하는 부담이 적은 컨테이너를 실행하는 서비스
  12. AWS Outposts
    • 온프레미스 데이터 센터에서 엄선된 AWS 서비스를 실행할 수 있도록 지원
  13. AWS Serverless Application Repository
    • serverless application을 검색, 배포 및 게시
  • 컴퓨팅 서비스 분류

그림1

Amazon EC2

인스턴스를 생성할 떄 결정해야할 주요 결정사항

  1. Amazon Machine Image(AMI)
    • Image를 캡처해 다른 리전에서 동일한 환경으로 시작하거나 온프레미스의 Image를 캡처해 가져올 수도 있음

  2. Instance Type

    • EC2의 스펙을 결정(RAM, CPU 등..)
    • 네트워킹 대역폭을 고려해야함
      • a1.medium Instance는 초당 최대 10GIB but p3dn.24xlarge Instance는 초당 최대 100GIB 제공

    • Instance Type 선택 가이드

      그림2

    • C5 Instance use case
      • 과학적 모델링
      • 배치 처리
      • 광고 서비스
      • 대규모 확장이 가능한 멀티플레이어 게임
      • 비디오 인코딩 등
    • R5 Instance use case
      • 고성능 데이터베이스
      • 데이터 마이닝
      • 데이터 분석
      • 인 메모리 데이터 베이스
      • 비정형 빅 데이터의 실시간 처리
      • Apache Spark 클러스터
      • 기타 엔터프라이즈 애플리케이션
  3. Network Setting
    • VPC 및 서브넷(선택 사항) 확인
    • Public IP 주소 자동 할당 여부(인터넷 액세스 허용 여부)
      • VPC 선택 안하면 기본 VPC가 할당되며 Public IP 주소가 할당됨
  4. IAM Role
    • EC2 Instance의 software가 다른 AWS service와 상호 작용해야 하는지 여부
    • 시작 시에만 설정하는건 아니며 기존 Instance에 대해서도 설정 가능
  5. User Data Script
    • 인스턴스 시작 시 데이터 스크립트 지정(선택 사항)
    • ex) yum update -y
    • 인스턴스가 처음 시작될 때 스크립트가 실행됨
  6. Storage Option
    • 아래 항목들 지정
      • 디스크 크기
      • 볼륨 유형
      • 인스턴스 종료 시 볼륨 삭제 여부
      • 암호화 사용 여부
    • Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)
      • 내구성이 뛰어난 블록 수준 스토리지 볼륨
      • 인스턴스를 중지한 후 다시 시작할 수 있으며 데이터가 그대로 유지
    • Amazon EC2 Instance Store
      • 스토리지는 EC2 Instance가 실행 중인 호스트 컴퓨터에 연결된 디스크에서 제공
      • 인스턴스가 중지되면 저장된 데이터가 삭제
    • 기타 스토리지 옵션
      • Amazon Elastic File System(Amazon EFS) - 파일 시스템 탑재
      • Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) - S3에 연결
  7. Tag
    • AWS 리소스에 할당할 수 있는 레이블
    • 태깅은 EC2 인스턴스에 메타데이터를 연결할 수 있는 방법
    • 필터링, 자동화, 비용 할당 및 액세스 제어의 잠재적 이점이 있음
  8. Security Group
    • 인스턴스에 대한 트래픽을 제어하는 방화벽 규칙 세트
    • ex) SSH port 22 에 대해 특정 IP만을 허용
  9. Key pair
    • 인스턴스에 대한 보안 연결 지원
    • Window AMI의 경우 프라이빗 키를 사용하여 인스턴스에 로그인하는 관리자 암호 획득
    • Linux AMI의 경우 프라이빗 키를 사용하여 SSH를 통해 인스턴스에 연결
  • 기타 옵션
    • AWS CLI를 사용하여 EC2 Instance 생성
    • 프로그래밍 방식으로 EC2 Instance 생성

Amazon EC2 Instance Life Cycle

그림3

  • EBS는 비휘발성 스토리지
  • 인스턴스가 중지되었다가 다시 시작된 경우 Public IPv4 주소와 외부 DNS 호스트 네임이 변경됨(탄력적 IP로 해결 가능)
  • 종료된 Instance는 복구 불가

Amazon EC2 비용 최적화

Amazon EC2 요금 모델

그림4

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  • Amazon EC2 요금 모델 : 이점 그림5

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  • Amazon EC2 요금 모델 : 사용 사례 그림6

비용 최적화의 4가지 원칙

  1. 적절한 크기

    • 성능 요구사항을 충족할 수 있는 선에서 서버 크기를 축소하거나 해제

      그림7

  2. 탄력성 증대

    • 유휴 상태의 서버 용량을 줄이도록 배포를 설계

      • 자동 조정을 사용하여 최대 부하(peak load)를 처리하는 것과 같이 탄력적인 설계

      그림8

  3. 최적의 요금 모델

    • 현재 사용량 패턴을 분석하여 적절한 요금 조합으로 EC2 Instance를 실행

      그림9

  4. 스토리지 선택 최적화

    • 사용하지 않는 스토리지 오버헤드를 줄이고 스토리지 성능 요구 사항을 충족할 수 있는 더 저렴한 스토리지 옵션을 선택

      그림10

Container Service

  • 컨테이너는 운영 체제를 가상화하는 방식 중 하나이다.

  • 컨테이너 이점
    1. 반복 가능
    2. 독립형 실행 환경
    3. 소프트웨어가 서로 다른 환경에서 동일하게 실행됨
      • 개발자의 랩탑, 테스트, 프로덕션 등
    4. 가상 머신보다 빠르게 시작하거나 중지, 종료할 수 있음
  • 컨테이너와 가상 머신의 차이 그림11
    • 하이퍼바이저에서 직접 실행되는 가상 머신과 달리 컨테이너는 Docker 호스트 소프트웨어와 사전 요구 사항을 지원하는 적절한 커널 기능이 있는 모든 운영 체제에서 실행됨
  • Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)
    • Docker container의 실행을 오케스트레이션하는 확장 가능한 고성능 컨테이너 관리 서비스
    • Amazon ECS 클러스터 옵션 그림12
    • Kubernetes 그림13
    • Amazon Elastic Kubernetes SErvice(Amazon EKS)
      • 자체 Kubernetes 설치, 운영 및 유지 관리할 필요 없이 AWS에서 Kubernetes를 손쉽게 실행 가능함. 즉, Kubernetes 클러스터 관리 대폭 간소화
      • EC2 Instance를 시작하고 각 인스턴스에 Docker를 설치한 다음 클러스터에 Kubernetes를 설치하여 관리하는 것 보다는 EKS 사용을 권장
      • ECS, EKS 두 서비스 모두 Docker 컨테이너를 오케스트레이션 하는 기능이 있지만 두 서비스 모두 제공하는 이유는 고객에게 유연한 옵션을 제공하기 위함
        • 요구사항에 적합한 옵션을 선택할 것
    • Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)
      • 개발자가 Docker 컨테이너 이미지를 손쉽게 저장, 관리 및 배포할 수 있게 해주는 완전관리형 Docker 컨테이너 레지스트리
      • 모든 컨테이너의 저장 및 관리를 추적

AWS Lambda

  • 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스

  • 코드는 트리거된 경우에만 실행되며 사용한 컴퓨팅 시간(100 밀리초 단위로 측정)에 대해서만 비용을 지불함
  • Lambda는 함수가 처리하는 모든 요청을 자동으로 기록
  • AWS Lambda 함수 구성
    1. 함수 이름 지정
    2. 런타임 환경 지정
      • Python이나 Node.js 등 선택
    3. 실행 역할 부여(IAM 권한)
      • 필요에 따라 다른 AWS 서비스와 상호 작용하려면 이러한 권한이 필요
    4. 함수 구성
      • 트리거 추가
      • 사용 가능한 이벤트 소스 지정
    5. 함수 코드 작성
    6. 함수에 할당할 메모리를 MB단위로 지정(최대 3,008MB)
      • 필요한 경우 제한 시간, 함수를 실행할 특정 VPC 및 기타 설정과 같은 환경 변수를 지정할 수 있음
  • Lambda 함수 예제 : EC2 인스턴스 시작 및 중지 그림14
  • AWS Lambda 제한 그림15

AWS Elastic Beanstalk

  • Web Application을 쉽게 시작 및 실행할 수 있는 방법
    • 서버, 데이터베이스, 로드 밸런서, 방화벽, 네트워크를 구성 및 관리하는데 시간을 쓰지 않고 코드만 작성하면 됨
  • 다음을 자동으로 처리하는 관리형 서비스
    • 인프라 프로비저닝 및 구성
    • 배포
    • 로드 밸런싱
    • 자동 조정(Auto Scaling)
      • 이 설정을 사용하여 Application의 특정 요구 사항에 따라 Application을 자동으로 확장 및 축소할 수 있음
      • CPU 사용률 지표를 사용하여 자동 조정 작업을 트리거할 수도 있음
    • 상태 모니터링
    • 분석 및 디버깅
    • 로깅
  • Elastic Beanstalk에 대한 추가요금 없음
    • 사용한 리소스(EC2, S3 등)에 대해서만 요금 지불
  • AWS Elastic Beanstalk 배포 그림16
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