aws

하나의 큰 서비스는 수십~수백개의 작은 서비스로 나뉘어지며(MSA), 만약 클라이언트에서 서비스를 직접 호출하는 형태라면 다음과 같은 문제점이 생길 수 있다.각각의 서비스마다 인증/인가 등 공통된 로직을 구현해야하는 번거로움이 있다.수많은 API 호출을 기록하고 관리하

기본 제공 CI/CD 워크플로를 통해 정적 웹 애플리케이션의 글로벌 배포 및 호스팅을 지원하는 완전관리형 서비스. 단순히 Amplify 콘솔에서 애플리케이션의 코드 repository를 연결하기만 하면 코드를 커밋할 때마다 프런트엔드와 백엔드의 변경 사항이 단일 워크플

CloudFront는 전 세계 이곳 저곳에 Edge server(Location)을 두고 client에 가장 가까운 Edge server를 찾아 latency를 최소화 시켜 빠른 데이터를 제공하는 aws의 CDN(Contents Delivery Network) 서비스이

aws aurora는 mysql 및 postgresql과 호환되는 완전 관리형 관계형 데이터베이스 엔진으로, 관리형 데이터베이스 서비스(amazon rds)의 일부임db 사용 용량이 늘어나면 aurora 클러스터 볼륨은 자동으로 확장되며 최대 128tebibytes(T

데이터 마이그레이션이란 데이터베이스 스키마의 버전을 관리하기 위한 하나의 방법으로, 데이터 전환을 의미한다. 데이터베이스 마이그레이션은 프레임워크의 특정 명령어(장고의 경우 migrate)를 통해 실행하고, 이 결과를 별도의 테이블에서 버전 관리 하게 된다.애플리케이션

AWS에는 SNS라는 알림 기능이 있는데, CloudWatch의 Alarm(경보)을 설정한 뒤 해당하는 내용에 대해 SNS 알람을 받는 것이 가능하다.이 기능을 통해 가령 RDS의 CPU 점유율이 70~80을 넘길 경우 알람을 전송하도록 설정함으로써 빠른 대처가 가능하

ECR은 Elastic Container Registry의 약자이다.ECR은 aws 관리형 컨테이너 이미지 레지스트리 서비스이다. ECR은 리소스 기반 권한을 가진 프라이빗 레포지토리를 지원하며, 지정된 사용자 또는 EC2 인스턴스는 컨테이너 레포지토리 및 이미지에 엑

사실 앞쪽의 게시물 중 SNS에 대해 정리한 것이 있는데, 여기서 CloudWatch가 사용되고 있다. 따라서 CloudWatch 기능에 대해 간단히 언급한 부분이 있다. 순서가 뒤죽박죽 된 것은 그 때 스스로 필요에 의해 SNS에 대한 이해가 필요했기 때문이다. 이제

aws 공식문서를 읽어봐도 잘 이해가 되지 않아, 유튜브에 올려진 강의를 찾아 보았다. 아래 강의 내용을 참고해 이번 글을 정리했다.AWS 기반의 대용량 실시간 스트리밍 데이터 분석 아키텍처 패턴 - 김필중 솔루션즈 아키텍트(AWS)대용량 스트리밍 데이터를 수집하고,

DynamoDB는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스로, 분산 데이터베이스를 운영하며 크기 조정에 따른 개발자의 관리 부담을 줄여 준다. 또한, 하드웨어 프로비저닝, 설정 및 구성, 복제, 소프트웨어 패치, 클러스터 크기 조정 등에 대해 걱정할 필요가 없다. 아래에

Fargate는 EC2 인스턴스의 서버나 클러스터를 관리할 필요 없이, 컨테이너를 실행하기 위해 ECS에 사용할 수 있는 기술이다. 이를 이용하면 더 이상 컨테이너를 실행하기 위해 가상 머신의 클러스터를 프로비저닝, 구성할 필요가 없다(EC2 내부 설정 등등). 그러므

Load Balancer에 대해 알아보기 전에, Load Balancing이란 무엇인지 확인해 보도록 한다.사용자 수가 늘어나게 되면 서버에 많은 부하(load)가 걸려 혼자서 많은 트래픽을 감당할 수 없게 된다.이 때, 트래픽에 대처할 수 있는 방법은 크게 2가지가

Athena는 표준 SQL을 사용해 S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스로, 서버리스여서 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 된다.아테나는 실행한 쿼리가 스캔한 데이터의 용량 만큼 비용이 청구된다. 그렇기 때문에

성능 개선 도우미를 자세히 알아 보기에 앞서, 성능 개선 도우미가 DB에 부하를 줄 수 있는지부터 살펴 보려 한다.성능 개선 도우미는 DB에 얼만큼 부하를 줄까?우아한 형제들 기술 블로그에 따르면 성능 개선 도우미 모니터링을 하는 경우 DB에 부하를 줄 수 있다. 성능

로깅 시스템을 개발하며 Kinesis를 이용하고 있는 기존의 레거시 시스템을 어떻게 더 개선할 수 있을까 고민하다가 aws summit 2022에서 발표한 데이터 분석 실시간으로 처리하기: Kinesis Data Streams vs MSK 영상을 발견해 영상에서 설명한

Kinesis Data Streams에 데이터가 들어올 때 이에 대한 이벤트를 트리거 하여 Lambda를 통해 DynamoDB에 로그 데이터를 쌓는 방식으로 로깅 시스템을 구현 하려 하는데 어떤 지표에 유의해야 할 지, 그리고 Lambda의 성능을 어떻게 높일 수 있을