시작하며
오늘은 이전에 Vercel에 이어서 배포에 대한 자세한 내용을 학습하고 자주 사용되는 AWS 서비스를 이용하여 서버, 클라이언트를 배포하는 스프린트를 진행하였다.
AWS
Cloud Computing
기존 서버의 한계
기존 서버를 확장하기 위해서는 같은 공간에 더 많은 컴퓨터를 제공하여 한 대가 해결할 수 있는 요청을 여러 대가 나누는 방식을 사용하거나 컴퓨터 한 대의 성능을 높여야 했다.
그러나 이런 방식은 주기적인 관리가 필요하거나 서버실이라는 공간을 넓혀야 하는 한계가 있기 때문에 일부 거대 기업은 데이터센터라는 거대한 건물을 세우고 데이터센터의 유휴 자원을 대여하는 서비스를 제공하기 시작했다.
즉 서버의 자원과 공간, 및 네트워크 환경을 제공을 빌려 사용하는 클라우드 컴퓨팅이 시작된 순간이다.
클라우드의 등장
클라우드는 데이터 센터에서는 서버의 자원과 공간, 및 네트워크 환경을 제공하고 현대의 클라우드 컴퓨팅은 앞서 설명한 데이터 센터와 비슷한 역할을 하지만, 물리적인 컴퓨터가 아닌, 가상 컴퓨터를 대여한다는 점이 다르며, 이는 가상화(Virtualization) 기술의 발전으로부터 비롯되었다.
최근의 가상화 기술을 사용하는 클라우드 서비스는 기존의 온프레미스 형식과는 달리 다음과 같은 장점이 있다.
- 필요할 때마다 컴퓨팅 능력을 유연하게 조절할 수 있다.
- 고정적인 비용이 들어가는 온프레미스와는 달리 사용한 만큼의 요금만 지불하면 된다.
- 컴퓨터의 스냅샷("이미지"라고 부르는) 을 이용해 다른 컴퓨터로 즉시 이주(migration)가 가능하다.
그러나 운영환경이 특정 클라우드 사업자(vendor)에게 종속되기 때문에, 백엔드 구성 자체가 특정 회사의 기술로만 구성 해야만 하는 경우가 발생할 수도 있다.
클라우드 서비스 형태
- SaaS(Software as a Service) : 클라우드 제공자가 당장 사용 가능한 소프트웨어를 제공하는 경우 대부분 SaaS에 해당
- PaaS(Platform as a Service) : 클라우드 제공자가 데이터베이스, 개발 플랫폼까지 제공하는 경우 대부분 PaaS에 해당
- IaaS(Infrastructure as a Service) : 클라우드 제공자가 가상 컴퓨터까지 제공하는 경우 대부분 IaaS에 해당
Deploy
배포란 개발한 서비스를 사용자들이 이용가능하게 하는 일련의 과정으로, 회사마다 추가적인 과정이 있을 수 있지만, 기본적으로 4단계를 거쳐서 개발한 서비스를 배포하게 된다.
- Development
- Local 컴퓨터 환경에서 개발 및 테스트
- Sample Data를 이용
- 변경사항이 있어도 문제 되지 않음
- 모든 구성원이 각자의 환경에서 진행
- Intergration
- 각자의 환경에서 개발된 부분을 취합
- 코드간 Conflict가 없는지 확인하는 단계
- 작성한 코드가 다른 코드에 문제를 발생시키지 않는지 확인
- Staging
- Production 단계와 가장 유사한 환경에서 테스트
- 복제된 실제 데이터를 이용해서 테스트
- 모든 관계자들에게 검증하는 단계
- Production
- 개발환경과는 구분된 환경
- 실제 데이터를 이용
- 실제로 서비스가 제공되는 단계
Development 환경과 Production 환경은 서로 다를 수가 있기 때문에, 배포에서는 환경의 차이를 이해하고 환경 설정을 코드와 분리하는 것이 중요하다.
EC2
정의
EC2란 인터넷(클라우드)을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 아마존 웹 서비스의 클라우드 컴퓨팅 서비스이다.
AWS에서 제공하는 Elastic Compute Cloud 서비스는 사용한 만큼비용을 지불하기 때문에 탄력적인 이라는 의미의 Elastic이라는 단어가 붙어있고 즉, EC2서비스는 AWS에서 비용, 성능, 용량면에서 탄력적인 클라우드 컴퓨터를 제공하는 서비스라고 할 수 있다.
EC2에서는 AMI라는 다양한 템플릿을 제공하고 있어서 필요에 따라 손쉽게 운영체제를 선택하고 구성할 수 있고, 운영체제뿐만이 아니라 CPU와 RAM, 용량까지도 손쉽게 구성할 수 있다.
인스턴스
EC2 서비스로 빌린 컴퓨터는 직접 사용하는 컴퓨터와 다르게 아마존이 전 세계에 만들어 놓은 데이터 센터(인프라)에 만들어져 있기 때문에 컴퓨터를 조작하기 위해 네트워크(인터넷)를 통해서 컴퓨터를 제어해야 한다는 차이점이 있을 뿐 일반적인 컴퓨터와 다른 점은 없다.
아마존 EC2를 통해서 할 수 있는 가장 기본적인 일은 웹서버를 설치하고 웹 서버를 통해서 사용자가 웹 브라우저를 통해 요청하는 서비스를 제공하는 것이 가장 기본적인 사용방법이며, 인스턴스는 1대의 컴퓨터를 의미하는 단위이고 AWS에서 컴퓨터를 빌리는 것을 인스턴스를 생성한다고 한다.
AMI
AMI는 소프트웨어 구성이 기재된 템플릿으로, 이미지 종류로는 단순히 운영체제(윈도우, 우분투 리눅스 등)만 깔려있는 템플릿을 선택할 수도 있고, 아예 특정 런타임이 설치되어있는 템플릿이 제공되는 경우도 있다.
RDS
RDS는 Relational Database Service의 약자로 AWS에서 제공하는 관계형 데이터베이스 서비스이다.
RDS의 장점
EC2 인스턴스를 사용하면 데이터베이스와 관련해서 자동으로 관리를 담당하는 부분이 매우 적기에, 사용자가 일일이 시간을 투자하여 데이터베이스 엔진의 설치와 버전 관리, 데이터 백업을 해야 하지만, RDS를 이용하면 데이터베이스 유지보수와 관련된 일들을 RDS에서 전적으로 자동 관리하게 되는데, 사용자가 해야할 일은 초기 설정을 제외하고 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하는 일 밖에 없기에 큰 편의성을 느낄 수 있다.
또한 데이터베이스 엔진마다 제공하는 기능이 조금씩 다르기에 필요와 목적에 맞게 다양한 데이터베이스 엔진을 선택하여 효율성을 높일 수 있습니다.
S3
S3는 Simple Storage Service의 약자로 AWS에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스이다. 데이터를 무한히 저장할 수 있고, 높은 내구성을 보장에 파일을 유실할 가능성이 매우 적으며, S3 Standard, S3 Glacier과 같이 목적에 따라 다양한 서비스를 제공한다는 장점이 있다.
버킷
버킷이란 S3에 저장되는 파일들이 담기는 바구니이며, 파일을 저장하는 최상위 디렉터리라고도 설명할 수 있다.
S3에서 저장되는 모든 파일은 버킷 안에 저장되어야 하고, 버킷에는 무한한 양의 파일을 저장할 수 있으며, 각각의 버킷은 이름을 가지고 있는데, 버킷의 이름은 버킷이 속해 있는 리전(버킷이 생성된 지역)에서 유일해야 한다. 또한, 버킷 정책을 생성하여 해당 버킷에 대한 다른 유저의 접근 권한을 수정할 수 있다.
객체
S3에서 저장소에 데이터를 저장할 때 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장하기 때문 버킷에 담기는 파일을 객체라고 부른다. S3에 저장되는 객체는 파일과 메타데이터로 구성되는데,파일은 위에 설명한 대로 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장하고 파일의 값에는 실제 데이터를 저장한다. (S3 객체의 값으로써 저장될 수 있는 데이터의 최대크기는 5TB이다.)
파일의 키는 각각의 객체를 고유하게 만들어주는 식별자 역할을 하며, 파일의 키를 이용하여 원하는 객체를 검색할 수 있다.
메타데이터는 객체를 설명하는 데이터로, 객체의 생성일, 크기, 유형과 같은 객체에 대한 정보가 담겨있고, 모든 객체는 고유한 URL 주소를 가지고 있다.
URL 주소는 http://[버킷의 이름].S3.amazonaws.com/[객체의 키]의 형태를 띠고, URL 주소를 통해서도 원하는 데이터에 접근할 수 있다.
마치며
이전의 스프린트처럼 웹페이지의 구조를 파악하고 올바른 코드를 작성하면서 이해하는 과정은 없었지만 가이드를 읽고 배포를 하는 과정이 재미있었다. 그동안은 로컬 환경에서만 앱이나 서버를 실행해왔는데 실제 웹페이지가 배포되는 과정을 실습하면서 현업에서 직전에 Git을 통해서 Development와 Intergration 과정을 학습했다면 이번 챕터에서는 개발한 페이지가 배포되는 Production 과정을 실습할 수 있어서 프로젝트 뿐만 아니라 추후 현업에서도 도움이 될 것이다.
