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[나의 한줄 추천사]

구글 클라우드 스터디하면서 느낌점은 좀 복잡하다는 생각을 많이 했다. 하지만 AWS 클라우드를 스터디하면서 클라우드가 이렇게 쉽게 사용할수 있구나 느끼게 해주었다. 그 중심에 ‘배워서 바로 쓰는 14가지 AWS 구축 패턴’ 책이 있다. 빠른 개발을 위해서 클라우드로 빠르게 셋업이 필요하면 AWS 쓰면 되고 각 비지니스 모델에 따라 클라우드 Best Practice 로 활용하기 딱 좋은 책이다. 

[책을 구매한 이유]

빠르게 메이저 퍼블릭 클라우드를 사용하고 싶긴한데 기존에 정형화된 베스트 프랙티스가 궁금하였고,

MSA, IoT AI, 모바일 앱 시스템 구성 설계시 발생하는 문제점을 해결해 놓은 정답지이기에 많은 시행착오를 줄일 수 있게 해주었다.

[내가 찾고자 하는 했던 질문과 대답들]

클라우드로 옮기면 온프레미스 보다 싸질까?

• 케바케. 시스템을 클라우드에 적합한 형태로 구성할 수 있는지 여부에 따라서 달라진다.  장기적으로 꾸준히 써야 하는 시스템일 경우 지속적으로 사용료가 나가야 하므로 클라우드 보다는 온프레미스가 좀더 비용측면에서 세이브할수 있고, 스타트업 같이 장기적으로 보장할수 없는 상황의 비지니스모델 같은 경우에는 클라우드가 유리해 보인다.

빠른 구조화된 데이터 분석 시스템 구축은 어떻게 해야하는가?

- 아마존 레드시프트(Redshift) 에 분석 데이터 저장, 오픈데이터를 효과적으로 얻기 위해서 AWS 퍼블릭 데이터셋 이용, 플라이데이터 싱크 이용, BI 도구 태블로 도입

- Redshift 대용량 데이터를 열방향(컬럼) 으로 분석 및 집계하는 작업을 효율적으로 수앵하는 DB 임

빠른 비구조화된 데이터 분석 시스템 구축은 어떻게 해야하는가?

- 비구조화된 데이터 -> 정형화된 데이터 변환하는 전처리 과정이 위의 구성도에 추가 된다. (레드시프트는 구조화된 데이터만 넣을 수 있음)

- 플루언트디(Fluentd) 사용해서 비형정형 로그 수집 -> S3 넣고 -> 아마존 EMR (Amazon Elastic MapReduce) 사용. EMR 분산처리 기술인 하둡을 기반으로

  관리형 서비스임

빠른 IoT AI 시스템 구축은 어떻게 해야하는가?

 - 추론 모델 작성 및 트레이닝은 AWS SageMaker 이용(머신런이 개발환경 제공). 그린그래스(Greengrass) 을 통해서 모델으 배포하여. 람다로 서버리스의 

    API 를 제공하여 Edge 디바이스로 나오는 데이터를 추론할 수 있다. 

 - 세계 각국의 IoT 품질 로그 데이터를 수집하기 위해서는 가장 가까운 리죤을 통해서 데이터가 들어 와야하는데 이때 “다이렉트 커넥트 게이트웨이”를 통해서 제일 가까운 리죤을 알려준다.

 - 에지 디바이스에 바로 RDS 연결하려면 접속 인증시 1초 정도 소요가 되므로 다이나모디비에 등록한다. 연결이 끊긴 상태에서 임시적인 데이터가 쌓이고 이 데이터가 나중에 RDS 옭겨진다.

빠른 웹 어플리케이션 시스템 구축은 어떻게 해야하는가?

   - 코드파이프라인 이용 CI 구축(젠킨스), ECS ( Elastic Container Service / 관리형 컨테이너 관리 서비스) 에 디플로이, 블루-그린 배포 수행하고, 예약 인스턴스(RI) 이용 인프라 구축한다.

빠른 서버리스 시스템 구축은 어떻게 해야하는가?

   - EC2 가상머신 설치 없이. 람다 와 API Gateway 를 통해서 동적 / 정적 콘텐츠 제공 (상태값 저장이 없는 것에 유리. 상태값 저장이 필요한 경우 EC2 설치 필요)

빠른 MSA 구축은 어떻게 해야하는가?

   -  ESK 와 파게이트(Fargate)로 워크 로드 실행

[AWS 용어 정리]

EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud) : 가상머신(VM)

EBS (Amazon Elastic Block Store) : 가상 스토리지 볼륨

VPC (Virtual Private Cloud) : 가상 프라이빗 네트워크 구역

ELB (Amazon Elastic Load Balancing) : 로드 밸런싱

아마존 클라우드워치 : 아마존 모니터링 서비스. 인스턴스 감시하고 경보통지 -> 오토스케일링시 사용

클라우드 프론트 : CDN

관리형 서비스 : S3(아마존 심플 스토리지 서비스), RDS(데이터베이스 서비스 아마존), Route 53(서비스 아마존 라우트), Lambda(서버리스 코드 실행 서비스)

스케일 업 : 단일 노드의 하드웨어 스펙을 높이는 행위 (상한성 있음)

스케일 아웃  : 노드 수를 늘리는 행위 (상한성 없음)

SLA (Service Level Agreement) : 이 수치를 달성하지 못할 경우 환불해드린다는 약정서