📌 Cloud Computing

💡 클라우드 컴퓨팅의 등장 배경

클라우드 등장 이전에는 서버실과 같은 곳에 컴퓨터를 배치하고 인터넷을 연결하여 서비스를 제공했다.

이때, 서버의 요청 수용 능력이 한계에 도달하여, 컴퓨팅 능력이 더 필요하다면?
➡️ 같은 공간에 더 많은 컴퓨터를 추가하여, 요청을 여러 대가 나누는 방식 혹은, 컴퓨터의 성능을 업그레이드 하는 방식을 사용!

💡 기존 방식의 한계

1️⃣ 주기적인 유지 관리가 필요하다.
➡️ 투입되어야 하는 인력 및 비용 증가

2️⃣ 공간의 한계

➡️ 위와 같은 한계로 추가적인 서버 증설이 어려워지자, 데이터 센터의 유휴 자원을 대여하는 서비스가 등장하게 되었다.
즉, 서버의 자원과 공간, 및 네트워크 환경을 빌려 사용하는 클라우드 컴퓨팅 등장

💡 클라우드 컴퓨팅의 등장

데이터 센터는 서버의 자원과 공간 및 네트워크 환경을 제공
온프레미스: 소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직접 설치해 운영하는 방식

반면, 현대의 클라우드 컴퓨팅은 물리적인 컴퓨터가 아닌, 가상의 컴퓨터를 대여! (가상화 기술)

👍 클라우드 서비스의 장점

1️⃣ 필요할 때마다 컴퓨팅 능력을 유연하게 조절할 수 있다.
2️⃣ 고정적인 비용이 들어가는 온프레미스와는 달리, 사용한 만큼의 요금만 지불한다.
3️⃣ 컴퓨터의 스냅샷("이미지"라고 부름)을 이용해 다른 컴퓨터로 즉시 이주 가능하다.

👎 클라우드 서비스의 단점

1️⃣ 운영 환경이 클라우드 제공자에게 종속되어, 클라우드 서비스에 문제가 생기면 서비스에 영향을 미친다.
➡️ 운영 환경이 특정 클라우드 사업자(vendor)에게 종속된다는 얘기는, 백엔드 구성 자체가 특정 회사의 기술로만 구성해야만 하는 경우가 발생할 수도 있다는 것을 의미!
➡️ 클라우드 사업자가 제공하는 기술 외에, 인프라 자체에 대한 이해가 중요하다.

💡 클라우드 서비스의 형태

클라우드는 모든 것을 서비스화하는 것을 목표로 한다.

• 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
  e.g. AWS

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📌 Deploy

배포: 개발한 서비스를 사용자가 이용가능하게 하는 과정

💡 Deploy의 단계

🔎 Development 단계

• Local 컴퓨터 환경에서 개발 및 테스트
• Sample Data(Dummy Data)를 이용하여 테스트
• 변경사항이 있어도 문제 없음
• 모든 구성원이 각자의 컴퓨터에서 진행

🔎 Integration 단계

• 각자의 환경에서 개발된 부분을 취합
• 코드 간 충돌(Conflict)이 없는 지 확인하는 단계
• 작성한 코드가 다른 코드에 문제를 발생시키지 않는 지 확인

🔎 Staging 단계

• Production 단계와 가장 유사한 환경에서 테스트
• 복제된 실제 데이터를 이용하여 테스트
• 모든 관계자들에게 검증하는 단계

🔎 Production 단계

• 개발된 서비스를 출시하는 단계
• 실제 데이터를 이용
• 사용자가 접속할 수 있는 Production 환경에서 코드를 구동하고 서비스를 제공

여러 명이 함께 작업하는 프로젝트일 경우, 사용하는 node 버전 및 엔드포인트가 제각각일 것이다.
따라서 배포에서는 환경의 차이를 이해하고 환경 설정을 코드와 분리하는 것이 중요!

💡 작성한 코드가 다른 환경에서 정상 작동할 수 있게 하려면?

❗️ 설정을 환경 변수(envvars나 env라고도 불림)에 저장해야 한다!

애플리케이션의 모든 설정이 정상적으로 코드 바깥에 분리되어 있는 지 확인할 수 있는 방법은 어떠한 인증 정보도 유출시키지 않고 코드가 지금 당장 오픈 소스가 될 수 있는 지 확인하는 것!

• 절대경로 대신, 상대경로를 사용한다.
• 환경에 따라 포트를 분기할 수 있도록 환경변수를 설정한다.
• Docker와 같은 개발 환경 자체를 통일시키는 솔루션을 사용한다.
  ➡️ Docker와 같은 가상화 도구는 환경 자체를 메타데이터로 담아서 모든 개발 환경을 통일시킴

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📍 Amazon Web Service

📌 EC2

Elastic Compute Cloud
AWS에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스

클라우드 컴퓨팅은 인터넷(클라우드)를 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서비스로, AWS에서 원격으로 제어할 수 있는 가상의 컴퓨터를 한 대 빌리는 것!

🔎 Elastic ?

• EC2 서비스는 사용한 만큼의 비용을 지불
• 비용적인 부분뿐만 아니라, 필요에 따라 성능, 용량을 자유롭게 조절할 수 있다.

즉, EC2 서비스는 AWS에서 비용, 성능, 용량 면에서 탄력적인 클라우드 컴퓨터를 제공하는 서비스

👍 EC2 서비스의 장점

1️⃣ 구성하는 데 필요한 시간이 짧다.
2️⃣ AMI를 통해서 필요한 용도에 따라 다양한 운영체제에 대한 선택이 가능하다.
➡️ 운영체제 뿐만 아니라 CPU, RAM, 용량까지도 손쉽게 구성 가능

💡 Instance

인스턴스: 1대의 컴퓨터를 의미하는 단위
AWS에서 컴퓨터를 빌리는 것을 '인스턴스를 생성한다'고 한다.

빌린 컴퓨터는 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, 일반 컴퓨터와 다른 점은 없다.

아마존 EC2를 통해서 웹 서버를 설치하고, 웹 서버를 통해서 사용자가 웹 브라우저를 통해 요청하는 서비스를 제공할 수 있다.

❗️ AWS EC2 인스턴스를 생성한다는 것은 AMI를 토대로 운영체제, CPU, RAM 혹은 런타임 등이 구성된 컴퓨터를 빌리는 것!

💡 AMI

Amazon Machine Image
인스턴스를 생성하는 데 필요한 소프트웨어 구성(운영 체제, 애플리케이션 서버, 애플리케이션)이 기재된 템플릿

Instance는 선택한 AMI를 토대로 구성되므로, 사용 용도에 맞게 운영체제, 런타임 등이 구성된 Setting을 선택할 수 있다.

이미지 종류로는 단순히 운영체제만 깔려 있는 템플릿을 선택할 수도 있고, 특정 런타임이 설치되어있는 템플릿이 제공되는 경우도 있다 (우분투 + node.js 등...)

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📌 RDS

Relational Database Service
AWS에서 제공하는 관계형 데이터 베이스 서비스

🔎 EC2 인스턴스에 데이터베이스를 설치하여 데이터를 관리할 때

직접 관리

• 데이터 베이스 규모 확장
• 가용성, 내구성 확보
• 데이터 백업
• 데이터 베이스 설치/관리

AWS가 관리

• 운영체제 설치/관리
• 기반 시설 구축

1️⃣ 데이터베이스 관련 관리를 담당하는 부분이 매우 적기 때문에, 사용자가 일일히 시간을 투자하여 데이터베이스의 엔진 설치, 버전 관리, 데이터 백업을 해야 한다.

2️⃣ 가용성과 내구성이 확보되지 않기 때문에 데이터베이스에 저장된 데이터가 유실되거나 정상적으로 사용하지 못할 확률이 커진다.

3️⃣ 후에 필요에 따라 데이터베이스의 규모를 확장하기 어렵다.

🔎 RDS를 통해 데이터를 관리할 때

AWS가 관리

• 데이터 베이스 규모 확장
• 가용성, 내구성 확보
• 데이터 백업
• 데이터 베이스 설치/관리
• 운영체제 설치/관리
• 기반 시설 구축

1️⃣ RDS를 이용하면 데이터베이스 유지 보수와 관련된 일들을 RDS에서 전적으로 자동 관리한다.
➡️ 사용자가 해야 할 일은 초기 설정, 저장된 데이터 관리 뿐이기에 편의성 ⬆️

2️⃣ 다양한 데이터베이스 엔진 선택지를 제공하기 때문에, 필요와 목적에 맞게 데이터베이스 엔진을 선택하여 효율성을 높일 수 있다.

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📌 S3

Simple Storage Service
AWS에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스

💡 클라우드 스토리지

인터넷 공간에 데이터를 저장하는 장소
e.g. Google Drive, MYBOX, Onedrive ...

뛰어난 접근성을 가진 것이 큰 장점!

➡️ 컴퓨터의 하드디스크에 저장된 파일에 접근하기 위해서는 해당 컴퓨터를 이용해야 하나, 클라우드 스토리지를 이용하면 웹 접속이 가능한 전자기기를 활용하여 클라우드 스토리지에 접근 가능!

👍 S3 사용의 이점

1️⃣ 높은 확장성

• 확장성이 높으면 많은 시간과 수고를 들이지 않고 스토리지 규모를 확장/축소할 수 있다.
• 스토리지의 용량을 무한히 확장할 수 있고, 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 비용적인 측면에서 매우 효율적이다.

2️⃣ 강력한 내구성

• 저장된 파일을 유실할 가능성이 적다.
  (99.999999999%의 내구성을 보장, 길가다 벼락맞을 확률(약 0.0000007%의 확률)이 더 높음)

3️⃣ 99.99%의 가용성 보장

• 스토리지에 저장된 파일들을 정상적으로 사용할 수 있는 시간이 길어진다.

4️⃣ 다양한 스토리지 클래스 제공

• 저장소를 어떤 목적으로 활용할지에 따라 스토리지 클래스를 효율적으로 선택할 수 있다.
• 대표적으로 많이 선택하는 스토리지 클래스는 Standard 클래스와 Glacier 클래스

🔎 Standard 클래스

• 범용적인 목적,
• 데이터에 빠른 속도로 접근 가능
• 데이터 액세스 요청에 대한 처리 속도가 빠름
  ➡️ 데이터에 자주 액세스 해야 할 경우 사용
• 단, 보관 비용이 높게 발생하므로, 데이터를 오래 보관할 목적으로는 비효율적

🔎 Glacier 클래스

• 장기보관 목적
• 데이터 액세스 속도는 느리지만, 데이터 보관 비용이 매우 저렴함

5️⃣ 정적 웹 사이트 호스팅이 가능
정적 파일: 서버의 개입 없이 생성된 파일
동적 파일: 클라이언트가 서버에 요청을 보내면, 서버의 요청에 맞춰 그 자리에서 생성한 파일
웹 호스팅: 서버의 한 공간을 임대해 주어 웹 사이트이 배포, 운영이 가능하게 만들어 주는 서비스

🔎 AWS가 높은 가용성과 내구성을 보장할 수 있는 이유 ?

리전(Region): AWS에서 클라우드 서비스를 제공하기 위해서 운영하는 물리적인 서버의 위치
가용 영역(Availability Zone): 각 리전 안에 존재하는 데이터 센터(IDC)

가용 영역은 각각 개별적인 위치에 떨어져 존재하기 때문에, 한 곳이 가동 불가능이더라도, 다른 가용 영역에 백업해 놓은 데이터를 활용하여 서버가 문제없이 가동될 수 있도록 한다.

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배포 전략

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