AWS (10/27)

React Project Git Hub 과 S3 를 이용한 무중단 배포

• Front End Application 별로 별도의 버킷을 갖는 것이 좋고 File Server 의 역할을 수행할 버킷도 별도로 갖는 것이 좋습니다.
• React 프로젝트 (Front End 프로젝트는 동일 - React 나 Vue 와 같은 프레임워크로 만든 경우는 build 명령을 수행을 해야 하고 bootstrap이나 직접 HTML을 작성한 경우는 build 할 필요가 없음)

 

1. React 프로젝트 생성

2023.10.25 - [Cloud/AWS] - Storage Service

Storage Service

---

 

2. Front End Application을 배포하기 위한 S3 버킷 생성

 

2.1) 버킷 생성

 

2.2) 외부에서 접근이 가능하도록 설정

• 퍼블릭 엑세스 차단을 해제(버킷을 생성할 때 가능)
• 권한을 부여 - 이 설정을 하지 않으면 외부에서 업로드나 다운로드가 안됨, 만들고 난 후 [권한] - [버킷 정책] 을 수정

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "PublicListGet",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": "*",
            "Action": [
                "s3:List*",
                "s3:Get*",
                "s3:Put*",
                "s3:Delete*"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::itbambucket",
                "arn:aws:s3:::itbambucket/*"
            ]
        }
    ]
}

정적 웹 호스팅에서 외부에 ajax 요청을 할 때는 그 쪽 버킷에 CORS 설정이 되어 있어야 합니다.

 

 

2.3) HTTP 서비스가 가능하도록 설정 - HTTP End Point 가 부여

 

 

---

3. Git Hub 작업

 

3.1) git hub action 작업

• repository 에서 직접 action을 생성해서 작성
• 프로젝트에서 .github/workflows 디렉토리에 yaml 파일을 생성

 

• S3에 배포하기 위해서 필요한 정보

IAM 의 access key : A*************    와 access secret key : CpX3Bl****************

S3 의 region : ap-northeast-2
bucket 의 name : itbam~~~

 

3.2) 코드를 원격 레포지토리에 push

• https://github.com/svng-zu/web_making.git  (원격 레포지토리 생성)
• 터미널에서 수행

git init
git add .
git commit -m "~~~"
git remote add orgin https://github.com/svng-zu/web_making.git
git push origin main

 

 

3.3) yaml 파일 생성

name : CI/CD AWS S3

on :
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: 코드 체크아웃
        uses: actions/checout@v3

      - name: AWS IAM 사용자 설정
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
        with:
          aws-access-key-id: AK
          aws-secret-access-key: CpX
          aws-region: ap-northeast-2
      - name: 리액트 빌드
        run: |
          npm install
          npm run build
      - name: S3 에 업로드
        run: aws s3 sync build/ s3://itbambucket -- acl public-read
        env:
          AWS_ACCESS_KEY_ID: AK
          AWS_SECRET_ACCESS_KEY: Cp

 

3.4) push 수행

git add .

git commit -m "메세지"

git push origin main

 

 

3.5) 버킷 확인

 

3.6) 버킷의 End Point 로 브라우저에서 접속

 

3.7) 소스 코드를 수정하고 push 한 후 변경 내용이 자동으로 적용되는지 확인

 

3.8) 작업을 완료한 후 Cloud Front 를 이용한 CDN 설정이나 다른 도메인으로 연결하고 https 적용 등이 개발자가 더 해 볼 수 있는 옵션입니다.

 

---

Cloud Watch

 

1. 개요

• 리소스와 애플리케이션을 실시간으로 모니터링 하는 서비스

1.1) 로그

• 애플리케이션의 리소스의 로그를 그룹 단위로 기록
• CSV 로 다운로드 할 수 있고 S3에 저장도 가능

1.2) 지표

• 그래프 형태로 출력

1.3) 대시보드

• 여러 지표를 하나의 화면에 출력

1.4) 종류

• 기본 모니터링 : 5분마다 체크
• 상세 모니터링 : 1분마다 체크

1.5) 사용 사례

• 서버 과부하 문제 해결
• 비용 절감 효과 - 사용자에게 알림을 주도록 해서 직접 scailing을 수행

---

 

2. EC2 에서 실제 작업을 수행했을 때 모니터링

 

2.1) SSH로 EC2 인스턴스 접속

 

2.2) 컴퓨터에 용량이 큰 파일을 다운로드

• https://www.jetbrains.com/datagrip/download/ 에서 다운로드

2.3) EC2 서버에 파일을 전송

• mac : sudo scp -i ppk 경로 전송할 실제 파일 경로 유저@접속할서버경로:저장될파일경로
• Windows : pscp -i ppk 경로 전송할 실제 파일 경로 유저@접속할서버경로:저장될파일경로

 

---

 

3. EC2 인스턴스에서 CPU 사용량이 70%가 넘으면 이메일로 알림 주기

 

3.1) 토픽 주제 선정 - 구독 서비스 생성

• SNS 관리 콘솔로 접속

 

• 주제를 눌러서 새 주제 생성을 클릭한 후 작성
• 주제를 만들고 나면 주제 안에서 구독을 생성
  • End point 로 설정된 메일에서 구독을 확인

 

 

3.2) Cloud Watch 에서 경보 설정

• 경보 아래의 모든 경보를 선택하고 경보 생성을 클릭
• 지표에서 원하는 지표를 선택
• 조건을 선택
• 알림 설정에서 앞에서 만든 주제를 선택

3.3) EC2 인스턴스에 스트레스 가하기

• sudo apt-get update
• sudo apt install stress

코어수 확인 : grep -c processor /proc/cpuinfo

 

스트레스 부여 : stress -c 2

---

Lambda

 

1. Serverless

1.1) 개요

• 특정 작업을 수행하기 위해서 서버 프로그래밍을 별도로 할 필요가 없다라는 의미입니다.
• BaaS(Backend as a Service)와 FaaS (Function as a Service) 로 구분
• BaaS: Google 의 Firebase 와 Kinvey - 특정 기능을 수행해주는 서버가 구현되어 있어서 거의 코딩 하지 않고 서비스 사용이 가능
• FaaS: AWS의 Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions - 이벤트는 결정되어 있으나, 실제 코딩은 직접 수행해야 함.

 

1.2) 기존 시스템 설계

• 자체적 시스템 설계 - On Premise
• IaaS - EC2
• PaaS - AWS 의 Elastic Beanstalk, Azure 의 App Services

 

1.3) 최근에 등장한 설계 방법

• BaaS 
  • 자주 사용하는 서버의 기능들을 API 형태로 사용할 수 있도록 합니다.
  • 장점 :
    • 개발 시간의 단축
    • 서버 확장 작업의 불필요 - Auto Scailing
  • 단점 :
    • 클라이언트 위주의 코드
    • 가격 (비쌈)
    • 복잡한 쿼리가 불가능
• FaaS
  • 개발자가 서버를 관리할 필요없이 이벤트에 대응하여 어플리케이션을 실행하도록 지원하는 추상화 기능을 제공
  • 이벤트 기반 실행 모델을 통해서 On-Demand 로 미터링하는 것이 일반적임.
  • 서버로서의 플랫폼처럼 서버 프로세스를 백그라운드에서 계속 실행할 필요가 없음
  • 현대적인 PaaS 솔루션은 개발자가 어플리케이션을 배포하는데 사용할 수 있는 일반적인 워크플로우의 일부로 서버리스 기능을 제공하기 때문에 PaaS 와 FaaS 의 경계가 모호해짐. 
  • 실제 애플리케이션은 기능, 마이크로 서비스, 크론 잡, 지속 실행 서비스 등이 모두 혼합된 형태
  • 장점 :
    • 개발자 생산성 향상
    • 개발 시간 단축
    • 서버 관리의 부담이 없음
    • 손쉬운 확장 및 플랫폼에서 관리하는 수평적 스케일링
    • 실제 사용한 만큼만 리소스 비용을 지불
    • 최근에는 거의 모든 언어를 지원

 

1.4) 사용사례

• 데이터 전처리를 수행해서 다른 곳에 저장
  • 데이터를 수집할 때 일반적인 데이터와 그렇지 않은 데이터를 같이 수집하는 경우 람다를 이용해서 데이터의 전처리를 수행해서 저장
  • 수집하는 동안은 전처리하는 로직이 실행되어 있을 필요가 없음
  • 수집과 전처리 모델을 생성하는 부분을 하나의 어플리케이션으로 만드는 것은 자원의 낭비
  • 수집 어플리케이션 : 수집이 끝나면 전처리 어플리케이션에게 메세지를 보내거나 실행
  • 전처리 어플리케이션 : 
  • 모델 생성
  • 모델 서비스