[💻 코드스테이츠 FE 44기][Deploy] Amazon Web Service

✔️ 시작

배포에 대해 학습하고 실습하는 시간을 가졌다.

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📍알게된 점

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) = 데이터 센터와 비슷한 역할

기존 서버의 경우 전산실 등에 컴퓨터를 배치하고 인터넷을 연결해 서비스를 제공했다.
수용 능력에 한계(주기전인 유지 관리, 공간의 한계)를 느꼈고 이를 해결하기 위해 클라우드가 등장했다.

이는 가상화(Virtualization) 기술의 발전으로 부터 비롯됐다.

최근의 가상화 기술을 사용하는 클라우드 서비스는 온프레미스 형식과는 달리 장점이 있다.

장점

• 서버의 자원과 공간, 네트워크 환경 제공한다.
• 필요할 때 마다 컴퓨팅 능력을 유연하게 조절해 준다.
• 사용한 만큼의 요금만 지급한다.
• 다른 컴퓨터로 즉시 이주(migration)가 가능하다.

단점

• 클라우드 서비스 종속
  (클라우드 서비스에 문제가 생기면 내가 배포하고 관리하는 환경에도 영향)
• 서비스에 영향을 미침

클라우드 컴퓨팅 ?

• 인터넷(클라우드)을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서비스

온프레미스 ?

• 데이터 센터에서는 서버의 자원과 공간, 네트워크 환경을 제공한다.

SaaS ?

• Software as a Service의 약자
• 클라우드 제공자가 당장 사용 가능한 소프트웨어를 제공하는 경우 대부분 SaaS에 해당

PaaS ?

• Platform as a Service의 약자
• 클라우드 제공자가 데이터베이스, 개발 플랫폼까지 제공하는 경우 대부분 PaaS에 해당
  IaaS ?
• Infrastructure as a Service의 약자
• 클라우드 제공자가 가상 컴퓨터까지 제공하는 경우 대부분 IaaS에 해당

EC2

• 아마존 웹 서비스에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스(아마존에서 가상의 컴퓨터를 한 대 빌리는 것)

장점

• 구성하는 시간이 짧다.
• 다양한 운영체제에 대한 선택이 가능하다.

Elastic ?

• 탄력(신축성)있는, 유연한
• 사용한 만큼 비용을 지불하는 방식
• 필요에 따라 성능, 용량을 자유롭게 조절할 수 있다.

Instance ?

• AWS에서 빌리는 컴퓨터
• 인스턴스는 1대의 컴퓨터를 의미하는 단위,
  AWS에서 컴퓨터를 빌리는 것을 인스턴스를 생성한다고 한다.
• Instance는 선택한 AMI를 토대로 구성

AMI(Amazon Machine Image) ?

• 소프트웨어 구성이 기재된 템플릿
• 필요에 따라 직접 AMI를 구성할 수 있다.

AWS EC2 인스턴스 생성?

• AMI를 토대로 운영체제, CPU, RAM 혹은 런타임 등이 구성된 컴퓨터를 빌리는 것

RDS(Relational Database Service)

• AWS에서 제공하는 관계형 데이터베이스 서비스이다.

EC2 인스턴스를 사용하면 데이터베이스와 관련해서 자동으로 관리를 담당하는 부분이 매우 적기에, 사용자가 일일이 데이터베이스 엔진의 설치와 버전 관리, 데이터 백업해야하는 단점이 있다.

반면 RDS는 데이터베이스 유지 보수와 관련된 일들을 RDS에서 전적으로 자동 관리해 준다.

사용자는 초기 설정과 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하는 일만 해주면 된다.

S3(Simple Storage Service)

• AWS에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스

장점

• 확장성 : 데이터를 문한히 저장 할 수 있다.
  - 확장성이 높으면 스토리지 규모를 확장/축소에 많은 시간과 수고를 들이지 않아도 된다.
  • 용량을 무한 확장이 가능하다.
    (사용한 만큼 비용 지불)
• 강력학 내구성 : 저장된 파일 유실할 가능성이 적어진다.
• 99% 가용성 보장 : 스토리지에 저장된 파일들을 정상적으로 사용할 수 있는 시간이 길어진다.
• 정적 호스팅이 가능하다.

S3는 다양한 스토리지 클래스를 제공한다.
저장소를 어떤 목적으로 활용할지에 따라 효율적으로 선택할 수 있는 스토리지 클래스가 달라진다.
선택지는 Standard 클래스와 Glacier 클래스가 있다.

Standard 클래스

• 범용적인 목적일 때
• 가장 일반적으로 사용되는 스토리지 클래스
• 데이터에 자주 액세스 할 경우 사용

Glacier 클래스

• 장기적인 보관 목적일 때
• 데이터를 보관하는데 드는 비용이 저렴하다.

클라우드 스토리지 ?

• 인터넷 공간에 데이터를 저장하는 저장소(하드 디스크 역할)
• 구글의 Google Drive, 네이버의 MYBOX 등이 해당 된다.
  버킷 ?
• 파일을 담는 최상위 디렉토리
• 무한히 많은 파일 저장 가능
• 버킷 이름은 각 리전에서 고유해야 한다.
• 버킷의 정책을 생성해 액세스 권한을 부여할 수 있다.
  객체 ?
• 버킷에 담기는 파일
• S3에 저장되는 객체는 파일과 메타데이터로 구성
• S3에서 저장소에 데이터를 저장할 때 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장하기 때문에 객체라 한다.

Deploy Strategy(배포전략)

AWS에서 제공하는 서비스인 S3라는 서비스를 통해 사용자들에게 Client를 제공할 수 있다.

로컬 환경에서는 자체 개발 서버 (예, create-react-app)를 이용해서 클라이언트 앱을 실행시키는 것이 보통

클라이언트를 정적 파일로 빌드해 배포
(S3를 이용해 클라이언트를 배포한다.)

AWS에서 제공하는 CDN 서비스인 CloudFront를 통해서 각지의 데이터 센터에 데이터를 분산시켜 저장해 뒀다가 가까운 지역에서 데이터를 주는 방식으로 사용자에게 더 빠르게 서비스를 제공할 수 있다.

RDS 서비스를 이용해 EC2를 통해 배포된 Server Application의 데이터를 저장, 제공하는 데이터베이스를 배포할 수 있다.

빌드 ?

• 불필요한 데이터를 없애고, 통합/압축해 배포하기에 최적화된 상태를 만드는 것
• 데이터의 용량이 줄어들고 웹 사이트 로딩 속도가 빨라진다.

Deploy

배포

• 개발한 서비스를 사용자가 이용 할 수 있게 하는 과정이다.

1. Development 단계

• Local 컴퓨터 환경에서 개발/테스트 하는 과정
• 개발 단계롤 실제 데이터 대신 더미 데이터를 이용해 테스트 한다.

2. Integration 단계

• 각자의 컴퓨터 환경에서 개발된 내용을 취합한다.
• 코드 간에 오류가 있는지, conflict가 있지 않는지 확인한다.

3. Staging 단계

• 실제 출시한 Production과 유사항 환경에 테스트를 진행한다.
• 해당 관계자(기획, 디자인)에게 검증을 한다.

4. Production 단계

• 개발된 서비스를 출시하는 단계이다.
• 실제 데이터를 사용해 서비스가 운영되기에 오류가 생기면 안 된다.

배포에서는, 환경의 차이를 이해하고 환경 설정을 코드와 분리하는 것이 중요하다.

작성한 코드가 다른 환경에서 정상 작동할 수 있게 하려면

• 절대경로 대신 상대경로를 사용한다.
• 설정을 환경 변수(envvars나 env라고도 불림)에 저장해야한다.
• Docker와 같은 개발 환경 자체를 통일시키는 솔루션 사용

대표적인 배포 플랫폼

Amazon의 AWS, Microsoft의 Azure, heroku, Firebase 등

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✏️ 마치며

과제도 같이 진행했는데...
음...

솔직히 어렵기도 하고 이걸 왜 하고 있는가 싶기도 하다.
그래도 만약에..! 내가 프론트엔드만 하는게 아닌 백엔드에 관심이 생길 수 있기에!

혹시 모르니 만에 하나 배운다 생각했다.