23.04.10

학습내용

1. Object Storage, Archive Storage
2. NAS
3. NAS와 추가 스토리지 차이점
4. ACG & NACL
5. Load Balancer
6. Application load balancer
7. Network load balancer
8. Network proxy load balancer
9. NAT Gateway
10. Cloud MySQL
11. Cloud MSSQL
12. Cloud Redis
13. Hadoop Eco
14. 메시징 시스템

Storage

기억 할 내용

• Object Storage를 근간으로 하는 서비스들 기억하기
• 계정당 1000개까지 object storage bucket 생성 가능, bucket은 폴더와 같은 개념이고 그 안의 파일들은 object로 관리한다.
• Object Storage도 Block Storage처럼 서버에 마운트하여 사용 할 수 있지만 권장하는 방법은 아니다.

Object Storage, Archive Storage

1. Object Storage
   • 자주 사용하는 데이터를 보관 할 때 사용한다.
   • 파일을 쪼개지 않고 복제하여 분산 저장하여 고가용성을 확보한다.
2. Archive Storage

• 데이터를 보관 할 때만 사용한다.
• archive storage 역시 API를 이용해 데이터 관리가 가능하다.
• 데이터 최소보관기간은 없다.
• 파일을 쪼개지 않고 복제하여 분산 저장하여 고가용성을 확보한다.

NAS

• 여러개의 서버가 storage를 공유해야 할 때 사용한다.
• 최소 500GB부터 최대 10TB까지 가능하며 100GB단위로 증설이 가능하다.
• NAS 안에 스냅샷 용량을 지정 할 수 있으며 다른 storage와 달리 스냅샷은 NAS 안에 저장한다.
• 접근을 허용할 서버를 지정 할 수 있다.
• 디스크 사용량에 대한 이벤트 알람 설정이 가능하다.
• 자동 스냅샷 저장은 용량 한도 내에서 7까지 생성 가능하다.

NAS와 추가 스토리지 차이점

Network

기억 할 내용

• 계정당 3개의 VPC를 생성 할 수 있다.
• 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 192.168.0.0/16 대역을 사용 할 수 있다.
• VPC peering을 통해 나의 VPC뿐 아니라 다른 계정간의 VPC 연결이 가능하다.
• 인터넷 연결 여부에 따라 public Subnet, private Subnet으로 나뉜다.
• VPC당 최대 200개의 Subnet 생성 가능

ACG & NACL

• 둘 다 VPC 접근권한을 제어하여 보안을 강화시키는 요소이다.
• NACL은 subnet에 적용되는 규칙이고 ACG는 subnet에 속하는 server에 적용되는 규칙이기에 외부 접근에 대하여 NACL을 먼저 적용한다.

Load Balancer

• 요청을 처리할 서버그룹인 target group를 먼저 지정해줘야한다.
• 하나의 서버는 서로 다른 target group에 속 할 수 있지만 서로 다른 load balancer에는 속 할 수 없다.
• Load Balancer의 역할은 크게 traffic분산과 server에 대한 health check이다.
• health check는 5~300사이 값으로 주기 설정이 가능하다.
• Health check에서는 서비스에서 제외, 포함시킬 기준인 임계값을 설정 가능하다.(2번 fail이면 서비스 제외, 4번 성공하면 다시 서비스에 바인딩)
• Load Balancer의 기본적인 분배 알고리즘은 순차적으로 서버에 traffic을 분배하는 Round Robin이다.
• 분배 알고리즘으로 Roudn Robin외 Least Connection(연결이 제일 적은 서버에 할당), SourceIP Hash(사용자의 ip를 hash table에 매핑하여 할당)를 제공한다.
• 분배 알고리즘 및 Sticky, ProxyProtocol 설정 변경은 생성 이후에 진행 할 수 있다.
• 사용하는 프로토콜에 따라 Load Balancer의 유형이 나뉜다
  - TCP: Network LB
• 부하처리 성능인 초당 연결수(CPS)에 따라 small/medium/large를 선택 가능하다.
• Load Balancer가 HTTP통신을 하려면 Certificate Manager에 인증서 등록을 해야한다.
• X-Forwarded 헤더를 사용해 Application load balancer, Network Proxy load balancer에서도 client ip를 알 수 있다.

Application load balancer

• HTTP, HTTPS 프로토콜을 사용한다.
• 3가지 분산 알고리즘을 제공한다.

Network load balancer

• TCP 프로토콜을 사용한다.
• 고성능 분산처리에 적합하다.
• 다른 load balancer는 응답을 load balncer를 거쳐 client에 전달하지만 network load balancer는 바로 client에게 응답을 보낸다.(DSR 기능)

Network proxy load balancer

• TCP, TLS 프로토콜을 사용한다.

NAT Gateway

• Private subnet에서도 인터넷 연결 기능을 제공해 준다.
• NAT Gateway를 생성 한 뒤 Rout table도 수정해야지 인터넷 연결이 가능하다.
• Private subnet에서 내부에서 외부로의 연결은 가능하지만 외부에서 private subnet 내부 연결은 불가능하다.

Media

기억 할 내용

• VOD station는 .vtt .srit, .dfxp, .ttml, .cap 자막파일을 지원한다.

DataBase

기억 할 내용

• 완전관리형 데이터베이스, 설치형 데이터베이스(138)
• 백업파일로 복원시 서버는 Recovery mode로 복원된다
• DB 설정값들에 대한 변경은 DB config에서 제공한다.
• maxConnection의 default값은 3000이다.
• Slave DB의 설정을 변경하면 Master의 설정도 변경된다.
• Cloud Redis Server의 코어수는 4코어로 고정되어있다
• 모든 cloud db는 접속하기 위해 client tool을 설치해야한다.

Cloud MySQL

• cloud MySQL은 최대 10대의 Slave DB(READ Query를 분산하기 위한 용도) 제공

• VPC 환경에서는 High CPU, Standard, High-memory 지원

• 고가용성(Cloud MySQL은 DB 생성시 기본적으로 Master, Slave 2개의 DB생성하여 고가용성 보장)이 지원되는 형식과 Stand Alone 형식을 선택 할 수 있다.

• Cloud DB를 생성하면 ACG와 private domain을 자동으로 생성한다.

• public domain을 할당하여 외부에서 접근 가능하다.

• 자동 백업서비스 제공

• 백업파일은 최대 30일까지 보관 가능하다.

• ip기반이 아닌 도메인 기반 자동 fail-over기능(Master DB가 다운되면 Slave DB를 Master DB로 승격) 제공

Cloud MSSQL

• 자동 백업서비스 제공
• ip기반이 아닌 도메인 기반 자동 fail-over기능(Master DB가 다운되면 Slave DB를 Master DB로 승격) 제공
• 백업파일은 최대 30일까지 보관 가능하다.

Cloud Redis

• 백업 파일은 최대 7일간 보관한다.
• 백업파일은 최대 30일까지 보관 가능하다.
• Redis는 private server에서만 생성 가능하다.

Analytics

기억 할 내용

• cloud search는 형태소 분석 시스템 도입
• Cloud Data streaming service의 클러스터는 1대의 매니저노드와 3대 이상의 브로커 노드로 구성되어있으며 브로커 노드는 추가가 가능하지만 3대 미만으로 감소는 불가능하다.

Hadoop Eco

• SQOOP: 관계형 데이터 베이스를 전송 가능하게 해준다.

• Hadoop: 대용량 데이터를 저장하는 기술이며 HDFS 분산 파일 시스템을 사용한다. ncloud에서는 저장 공간으로 object storaged와 block storage를 지원한다.

• Hive: 데이터 처리 시스템, SQL과 유사한 HiveSQL을 사용하여 데이터를 처리한다.

• Spark: 데이터 처리부터 시작화까지 가능한 프레임워크이며 메모리 기반으로 데이터를 처리하여 빠른 속도를 지원한다.

메시징 시스템

• 어플리케이션간 메시지를 교환하기 위해 사용하는 시스템이다.
• 메시징 시스템은 point to point 모델과 Pub/Sub 모델로 구분 가능하다.