기존 서버의 방식:
그런데 만약 서버가 요청에 대한 수용 능력이 한계에 도달한다면 어떻게 대처할까?
같은 공간에 더 많은 컴퓨터를 제공하여 한 대가 해결할 수 있는 요청을 여러 대가 나누는 방식을 사용할 수 있음.
혹은 컴퓨터 한 대의 성능을 높이는 방식을 사용할 수도 있음.
기존 방식의 한계:
첫째. 주기적인 관리가 필요합니다.
흔히 말하는 서버실에는 종종 고장이 나거나 인터넷과 연결이 되지 않는 컴퓨터가 생기기도 함.
이런 상황이 발생한다면 이를 해결하기 위한 인력 및 비용이 투입되어야 했음.
그러나 점차 관리해야 하는 컴퓨터 및 다른 전자기기의 수가 많아지는 만큼 투입되어야 하는 인력 및 비용도 증가하기 시작했음.
둘째. 공간의 한계가 있습니다.
예전의 방식은 서버실이라는 공간에 컴퓨터를 배치해 두고 필요할 때마다 추가적인 컴퓨터를 추가하는 방식으로 수용 능력을 향상해 왔음.
하지만 이런 방식은 공간이 부족하여 컴퓨터를 더는 배치할 수 없는 문제에 직면하게 됨.
이런 상황에서 서버의 컴퓨팅 능력을 늘리려는 방법은 컴퓨터의 성능을 높이고 부피를 줄여 좀 더 많은 컴퓨터를 같은 공간에 배치하는 방법이었음.
이런 상황에서 추가적인 서버 증설이 어렵게 되자 일부 거대 기업은 데이터 센터라는 거대한 건물을 세우기 시작했음.
이때부터 데이터 센터의 유휴 자원을 대여하는 서비스가 등장하기 시작했음.
즉 서버의 자원과 공간, 및 네트워크 환경을 제공을 빌려 사용하는 클라우드 컴퓨팅이 시작된 순간임.
데이터 센터에서는 서버의 자원과 공간, 및 네트워크 환경을 제공함.
(이러한 환경을 "온프레미스"라고 부름)
현대의 클라우드 컴퓨팅은 앞서 설명한 데이터 센터와 비슷한 역할을 하지만,
물리적인 컴퓨터가 아닌, 가상 컴퓨터를 대여한다는 점이 다름.
이는 가상화(Virtualization) 기술의 발전으로부터 비롯되었습니다.
따라서, 최근의 가상화 기술을 사용하는 클라우드 서비스는 기존의 온프레미스 형식과는 달리 다음과 같은 장점이 있음.
필요할 때마다 컴퓨팅 능력을 유연하게 조절할 수 있습니다.
고정적인 비용이 들어가는 온프레미스와는 달리 사용한 만큼의 요금만 지불하면 됩니다.
컴퓨터의 스냅샷("이미지"라고 부릅니다) 을 이용해 다른 컴퓨터로 즉시 이주(migration)가 가능합니다.
간혹 뉴스 등을 통해 아마존 웹 서비스의 장애로 특정 서비스의 서버가 지연되었다는 기사를 볼 수있음.
이처럼 운영 환경 자체가 클라우드 제공자에게 종속되어 버리므로, 클라우드 서비스에 문제가 생기면 내가 배포하고 관리하는 환경에도 영향이 미침.
운영환경이 특정 클라우드 사업자(vendor)에게 종속된다는 얘기는, 백엔드 구성 자체가 특정 회사의 기술로만 구성해야만 하는 경우가 발생할 수도 있다는 이야기임.
따라서 AWS와 같은 대표적인 클라우드 사업자가 제공하는 기술을 익히는 것도 중요하지만, 그만큼 이 인프라 자체에 대한 이해가 더욱 중요함.
대표적인 클라우드 서비스의 형태는 SaaS, IaaS, PaaS 세 가지임.
클라우드 제공자로부터 얼마만큼의 서비스를 제공받느냐에 따라서, 이러한 서비스의 형태가 구분됨.
SaaS ( Software as a Service )
클라우드 제공자가 당장 사용 가능한 소프트웨어를 제공하는 경우 대부분 SaaS에 해당함.
PaaS ( Platform as a Service )
클라우드 제공자가 데이터베이스, 개발 플랫폼까지 제공하는 경우 대부분 PaaS에 해당함.
IaaS ( Infrastructure as a Service )
클라우드 제공자가 가상 컴퓨터까지 제공하는 경우 대부분 IaaS에 해당함.
배포란?
개발한 서비스를 사용자들이 이용 가능하게 하는 일련의 과정입니다.
회사마다 추가적인 과정이 있을 수 있지만, 기본적으로 4단계를 거쳐서 개발한 서비스를 배포하게 됨.
각자의 컴퓨터에서 코드를 작성하고 테스트하는 과정.
개발 단계이기 때문에 실제 데이터를 이용하지 않고 더미 데이터를 이용해서 테스트함.
각자의 컴퓨터에서 작성한 코드를 합치는 과정.
내가 작성한 코드가 다른 코드를 침범해서 오류를 일으키지 않는지, 코드 간에 conflict가 있지는 않은지 확인하는 과정을 거침.
실제 출시 단계인 Production 단계와 가장 유사한 환경에서 테스트를 진행함.
실제 데이터를 복사해서 문제가 있지 않은지 등 다양한 환경에서 테스트를 진행함.
또한 서비스와 관련된 부서 혹은 인원의 확인 과정을 거침.
예를 들면 작성된 코드가 마케팅팀 혹은 디자인팀이 예상했던 결과인지 확인을 거치는 과정.
개발된 서비스를 출시하는 단계.
사용자가 접속할 수 있는 Production 환경에서 코드를 구동하고 서비스를 제공함.
실제 데이터를 가지고 서비스가 운영되기 때문에 문제가 생기면 안 되는 단계.
여러분이 개발부터 배포까지 모든 것을 통제할 수 있는 상황이라면, 크게 걱정 없이 Production 환경을 구성할 수 있을 것임.
그러나, 여러 명이 함께 작업하는 프로젝트라면 어떨까?
node 버전도 제각각일 거고, 인증 정보나 데이터베이스 등에 접근하기 위해 사용하는 엔드포인트도 제각각일 것임.
예를 들어보자.
내 로컬에 설치된 데이터베이스 비밀번호는 rlazheld1234! 인 데, 클라우드에 설치된 데이터베이스 비밀번호는 supersecret! 일 수 있음.
이 모든 케이스를 코드 안에 담을 수 있을까?
아니죠. 이처럼 Development 환경과 Production 환경은 서로 다를 수가 있음.
마치, 우리나라에서 잘 자라는 식물을 사막 한가운데에서 똑같은 방식으로 재배한다고 잘 자라지 않는 것과 비슷함.
따라서 배포에서는, 환경의 차이를 이해하고 환경 설정을 코드와 분리하는 것이 중요함.
설정을 환경 변수(envvars나 env라고도 불림)에 저장해야 함.
환경 변수는 코드 변경 없이 배포 때마다 쉽게 변경할 수 있음.
설정 파일과 달리, 잘못해서 코드 저장소에 올라갈 가능성도 낮음.
애플리케이션의 모든 설정이 정상적으로 코드 바깥으로 분리되어 있는지 확인할 수 있는 간단한 방법은 어떠한 인증정보도 유출시키지 않고 코드가 지금 당장 오픈 소스가 될 수 있는지 확인하는 것임.
.env
등을 이용해 환경 변수를 설정하기. EC2란?
아마존 웹 서비스에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷(클라우드)을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서비스.
정리하면 아마존에서 가상의 컴퓨터를 한 대 빌리는 것과 같음.
사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 '탄력적인'이라는 의미의 Elastic이라는 단어가 붙어있음.
Elastic은 비용적인 부분뿐만이 아니라 필요에 따라 성능, 용량을 자유롭게 조절할 수 있다는 의미도 가지고 있음.
정리하자면 EC2 서비스는 AWS에서 비용, 성능, 용량 면에서 탄력적인 클라우드 컴퓨터를 제공하는 서비스라고 할 수 있음.
구성하는 데 필요한 시간이 짧다.
AMI를 통해서 필요한 용도에 따라 다양한 운영체제에 대한 선택이 가능하다.
EC2는 컴퓨터를 한 대 빌리는 것이므로 컴퓨터로 할 수 있는 모든 일을 할 수 있음.
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 없음.
아마존 EC2를 통해서 할 수 있는 가장 기본적인 일은
웹서버를 설치하고 웹 서버를 통해서 사용자가 웹 브라우저를 통해 요청하는 서비스를 제공하는 것.
인스턴스는 1대의 컴퓨터를 의미하는 단위이고,
AWS에서 컴퓨터를 빌리는 것을 인스턴스를 생성한다고 함.
소프트웨어 구성이 기재된 템플릿.
이미지 종류로는 단순히 운영체제(윈도우, 우분투 리눅스 등)만 깔려있는 템플릿을 선택할 수도 있고, 아예 특정 런타임이 설치되어 있는 템플릿이 제공되는 경우도 있음. (우분투 + node.js, 윈도우 + JVM 등)
AWS에는 상당히 많은 양의 AMI 세팅이 준비되어 있기 때문에 손쉽게 인스턴스의 운영체제를 구성할 수 있음.
세팅되어 있는 AMI 이외에도 필요에 따라 직접 AMI를 구성할 수도 있음.
= AMI를 토대로 운영체제, CPU, RAM 혹은 런타임 등이 구성된 컴퓨터를 빌리는 것.
RDS ( Relational Database Service)
: AWS에서 제공하는 관계형 데이터베이스 서비스.
왜 RDS를 사용할까?
EC2가 가상의 컴퓨터를 임대하는 서비스라고 배웠음.
EC2 인스턴스에 MySQL 같은 관계형 데이터베이스 엔진을 설치하면 굳이 RDS를 사용할 이유가 없지 않을까?
데이터베이스만 따로 분리해서 서비스를 이용해야 할 이유가 있을까?
EC2 인스턴스에 관계형 데이터베이스 엔진을 설치해서 데이터를 관리할 때와 RDS를 통해 데이터를 관리할 때의 차이는 개인 소유 차량과 렌터카 회사에서 대여한 차량으로 비유할 수 있음.
EC2 인스턴스에 데이터베이스를 설치하여 데이터를 관리하는 것은 개인 소유 차량을 이용하는 것과 비슷함.
개인 소유 차량을 이용하면 유지 보수, 보험처리 같은 일들을 온전히 운전자가 부담함.
차량 정비를 위해서 정비소에 주기적으로 방문해야 하고, 기타 차량과 관련된 다른 일이 생길 때 들여야 하는 시간과 수고가 큼.
EC2 인스턴스를 사용하면 데이터베이스와 관련해서 자동으로 관리를 담당하는 부분이 매우 적기 때문에, 사용자가 일일이 시간을 투자하여 데이터베이스 엔진의 설치와 버전 관리, 데이터 백업을 해야 함.
게다가 가용성과 내구성이 확보되지 않기 때문에 데이터베이스에 저장된 데이터가 유실되거나 정상적으로 사용하지 못할 확률이 커지며, 후에 필요에 따라 데이터베이스의 규모를 확장하기 어려움.
그에 비해 RDS를 이용하는 것은 렌터카 회사에서 차량을 대여하는 것과 비슷함.
렌터카 회사에서 차량을 대여하면 대여 차량과 관련하여 시간이 들어가는 일들을 렌터카 회사에서 대신 처리함.
운전자는 차량을 관리하는 일에 대해서 시간을 따로 쏟을 필요 없이 운전만 하면 되기에 매우 편리함.
RDS를 이용하면 데이터베이스 유지 보수와 관련된 일들을 RDS에서 전적으로 자동 관리함.
사용자가 해야 할 일은 초기 설정을 제외하고 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하는 일 밖에 없기에 큰 편의성을 느낄 수 있음.
다양한 데이터베이스 엔진 선택지를 제공함.
회사에서 근무하고 있는 실무자는 회사에 필요한 데이터베이스 엔진을 취사선택하여 이용할 수 있음.
그 외 일반 사용자는 데이터베이스 엔진마다 제공하는 기능이 조금씩 다르기에 필요와 목적에 맞게 데이터베이스 엔진을 선택하여 효율성을 높일 수 있음.
인터넷 공간에 데이터를 저장하는 저장소.
컴퓨터 부품으로 비유하면 하드디스크의 역할을 하는 서비스.
EX)
구글의 Google Drive, 네이버의 MYBOX, 마이크로소프트의 Onedrive와 같은 서비스.
AWS에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스.
높은 확장성.
강력한 내구성
스토리지의 내구성이 높으면 저장된 파일을 유실할 가능성이 적어짐.
S3는 99.999999999%의 내구성을 보장함.
S3 스토리지의 내구성에 대한 실생활의 예를 하나 들자면, S3에 저장된 파일을 잃어버릴 확률보다, 길을 걷다가 벼락을 맞을 확률(약 0.0000007%의 확률)이 700배나 더 높음.
99.99%의 가용성 보장
다양한 스토리지 클래스를 제공
저장소를 어떤 목적으로 활용할지에 따라 효율적으로 선택할 수 있는 스토리지 클래스가 달라집니다.
S3 사용자들이 대표적으로 많이 선택하는 스토리지 클래스는 두 가지가 있음.
Standard 클래스와 Glacier 클래스.
Standard 클래스는 범용적인 목적으로 사용하기 좋음. 데이터에 빠른 속도로 접근할 수 있고, 데이터 액세스 요청에 대한 처리 속도가 빠름. 대신 데이터를 오래 보관하는 목적으로는 효율적인 선택지가 아님. 보관 비용이 높게 발생하기 때문임.
장기적인 보관 목적으로 스토리지를 사용하실 때는 Glacier를 사용하는 것이 효율적임.
비록 저장된 데이터에 액세스하는 속도는 느리지만, 데이터를 보관하는 비용이 매우 저렴하다는 장점이 있음.
이 외에도 Standard-IA, One Zone-IA, S3 Glacier Deep Archive 등등 여러 가지 스토리지 클래스가 존재하여 사용자의 이용 목적에 따라 다양한 스토리지 클래스를 사용할 수 있습니다.
정적 웹 사이트 호스팅이 가능함
정적 웹 사이트 호스팅이란 뭘까?
먼저 정적 웹 사이트 호스팅이 무엇인지 알기 위해 '정적' 파일에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 정적 파일은 서버의 개입 없이 생성된 파일을 뜻합니다. 반대로 클라이언트가 서버에 요청을 보내면, 서버가 요청에 맞추어 그 자리에서 생성한 파일을 '동적' 파일이라고 부릅니다.
그럼 웹 호스팅(Web Hosting)이란 뭘까요? 웹 호스팅이란 서버의 한 공간을 임대해 주는 서비스를 뜻합니다. 구글에 '웹 호스팅'이란 단어를 검색하시면 여러 웹 호스팅 업체의 목록이 뜨시는 것을 확인하실 수 있습니다. 웹 호스팅 업체들을 통해 개인 또는 단체가 웹 호스팅 업체가 제공하는 서버의 한 공간을 빌려서 원하는 서비스를 배포할 수 있습니다.
S3에서는 버킷이 사용자들이 정적 웹 사이트를 배포할 수 있는 공간을 제공합니다. 버킷이라는 저장 공간에 정적 파일을 업로드하고 버킷을 정적 웹 사이트 호스팅 용도로 구성하면 정적 웹 사이트를 배포할 수 있습니다.
버킷이란?
S3에 저장되는 파일들이 담기는 바구니입니다.
파일을 저장하는 최상위 디렉터리라고도 설명할 수 있습니다.
S3에서 저장되는 모든 파일은 버킷 안에 저장되어야 하고, 버킷에는 무한한 양의 파일을 저장할 수 있습니다. 그리고 각각의 버킷은 이름을 가지고 있는데, 버킷의 이름은 버킷이 속해 있는 리전(버킷이 생성된 지역)에서 유일해야 합니다.
또한 버킷 정책을 생성하여 해당 버킷에 대한 다른 유저의 접근 권한을 수정할 수 있습니다.
객체란?
S3에서 버킷에 담기는 파일을 객체라고 부릅니다. 왜 객체라고 부를까?
S3에서 저장소에 데이터를 저장할 때 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장하기 때문입니다.
S3에 저장되는 객체는 파일과 메타데이터로 구성됩니다. 파일에 대해서 먼저 알아보겠습니다.
파일은 위에 설명한 대로 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장합니다.
파일의 값에는 실제 데이터를 저장합니다. S3 객체의 값으로써 저장될 수 있는 데이터의 최대 크기는 5TB입니다.
파일의 키는 각각의 객체를 고유하게 만들어주는 식별자 역할을 합니다. 파일의 키를 이용하여 원하는 객체를 검색할 수 있습니다.
메타데이터는 객체의 생성일, 크기, 유형과 같은 객체에 대한 정보가 담긴 데이터입니다. 객체를 설명하는 데이터라고 이해하시면 좋습니다.
모든 객체는 고유한 URL 주소를 가지고 있습니다.
URL 주소는 http://[버킷의 이름].S3.amazonaws.com/[객체의 키]의 형태를 띠고, URL 주소를 통해서도 원하는 데이터에 접근할 수 있습니다.
AWS에서 제공하는 서비스인 S3라는 서비스를 통해 사용자들에게 Client를 제공할 수 있음.
로컬 환경에서는 자체 개발 서버 (예, create-react-app)를 이용해서 클라이언트 앱을 실행시키는 것이 보통임.
그렇지 않음. 클라이언트 앱을 정적 파일로 빌드하여 제공함.
따라서 S3를 이용해서 클라이언트를 배포함.
빌드란 쉽게 말해서 불필요한 데이터를 없애고, 여러 갈래로 퍼져있는 데이터들을 통합/ 압축하여 배포하기에 최적화된 상태를 만드는 것임.
빌드 과정을 진행하기 전과 비교했을 때 데이터의 용량이 줄어들고, 웹 사이트의 로딩 속도가 빨라진다는 장점이 생김.
하지만 일반적인 의미의 빌드는, 소스코드를 실행 가능한 번들로 변환하는 컴파일 과정을 의미함.
웹 앱에서와같이 HTML, CSS, JS의 형태로 배포하는 경우는 조금 다름.
웹 앱은 배포 가능한 정적 파일(static files)의 형태로 만들어 줘야 함.
asset 자체가 정적인 경우, 있는 그대로 배포하면 됨.
React의 경우 npm run build와 같은 명령을 사용해서, 정적 파일 형태의 결과물을 만들어 낸 후 배포하면 됨.
사용하고 있는 환경에 따라 빌드 과정은 다를 수 있음.
AWS에서 제공하는 CDN 서비스인 CloudFront를 통해서 각지의 데이터 센터에 데이터를 분산시켜서 저장해 뒀다가 가까운 지역에서 데이터를 주는 방식으로 사용자에게 더 빠르게 서비스를 제공할 수 있음.
AWS EC2 서비스를 통해 손쉽게 서버를 구성하고 서비스를 제공할 수 있음.
AWS에서는 Database 특화 서비스인 RDS 서비스를 제공하고 있음.
AWS가 유지 보수 작업을 담당하는 RDS를 이용하여 즉시 데이터베이스를 사용할 수 있음.
RDS 서비스를 이용하여 EC2를 통해 배포된 Server Application의 데이터를 저장, 제공하는 데이터베이스를 배포할 수 있음.
S3, EC2를 이용해서 배포된 서비스는 IP 주소 혹은 AWS에서 제공하는 여러분의 서비스와는 전혀 상관없는 긴 도메인 주소를 통해 접근하게 됨.
TodoList 서비스를 제공한다고 생각해보자.
www.todolist.ap-northeast-2.compute.amazonaws.com 주소보다는 www.todolist.com 주소 일 때,
직관적으로 서비스를 이해할 수 있고 짧은 주소를 통해 서비스에 접근할 수 있음.
AWS에서 제공하는 Route 53 서비스를 이용하면
직관적인 도메인 주소를 통해서 서비스에 접근하도록 할 수 있음.