Cloud Taekwon 2015 - Amazon EC2 & Auto Scaling 제대로 활용하기

스타트업과 개발자들을 위한 AWS 클라우드 태권
Amazon EC2 & Auto Scaling
제대로 활용하기
김상필
솔루션즈 아키텍트, 한국아마존웹서비스

Amazon EC2 제대로 사용하기
EC2 기초
인스턴스 수명주기
EC2 인스턴스 종류
AMI(Amazon Machine Image) 사용
EC2 인스턴스 부트스트래핑(Bootstrapping)
CloudWatch를 통한 EC2 모니터링
오토스케일링 (Autoscaling)

EC2 기초
클라우드 내 가상 서버들
한 개에서 수천개의 인스턴스들로 확장
모든 공개 AWS 지역 (region)
필요에 따라 생성, 시작, 중단, 구성, 모니터링
모든 소프트웨어 설치 : 웹, 비지니스
애플리케이션,클라이언트/서버, 배치 프로세싱
사용한 용량에 대해서만 비용 지불
다양한 비용 모델
Amazon EC2

온디맨드
(On-demand)
예약
(Reserved)
스팟
(Spot)
전용
(Dedicated)
1년 또는 3년 예약
온디맨드보다 최대 75%
저렴한 시간 당 비용
시간 당 컴퓨팅 용량 비용
지불 장기 계약 필요 없음
사용되지 않는 EC2 용량에
대하여 비용 입찰
고객 전용 하드웨어 상의
VPC에 인스턴스 런치
고객은 현재 상황 및 용량 수요 예측에 따라 비용을 최적화하기 위하여 다양한
구매 옵션을 고려할 수 있음
증감하는 부하 확정된 사용률 시간 무관한 부하 매우 민감한 부하
EC2 기초: 비용 모델

프로비저닝 및 수명주기
생성(Create) -> 시작(Start) ->
중지(Stop) -> 종료(Terminate)
콘솔에서 수동관리
API(또는 기타 툴)로 자동관리
디맨드 기반의 자동화 (수요
곡선)

인스턴스 종류
HS1
M1
C1
CC2
HI1CG1
M2
CR1
38개의 “현재 세대” 인스턴스 종류
15개의 “이전 세대” 인스턴스 종류
M4 C3
I2
G2
C4 D2
R3

다양한 종류의 인스턴스
M3
범용
M1
컴퓨팅 최적화
C3
C1 CC2
스토리지 최적화
D2I2
HI1
G
2
GPU
CG1
메모리 최적화
R3
M2 CR1
C4
HS1
M4

AMI(아마존 머신 이미지)
사용자 머신 이미지
사용자가 EC2
인스턴스로부터 생성한
AMI로 다른 계정에 공개
가능
Amazon 관리
각 지역에서 Amazon에
의해 관리되는 Linux 및
Windows 이미지들
커뮤니티 관리
다른 AWS 사용자 및
마켓플레이스 파트너에
의해 관리되고 유지되는
공개 이미지들

AMI(아마존 머신 이미지)

부트스트래핑: 메타데이터 및 사용자데이터
모든 EC2 인스턴스는 로컬 인스턴스의 메타데이터 및
사용자 데이터 서비스에 접근권한을 가짐
인스턴스
요청
User
data
Instance
Meta-data
service

메타데이터(Metadata): 인스턴스에 대한 불변의 데이터
인스턴스 내에서 HTTP를 통하여 접근 가능 http://169.254.169.254/latest/meta-data/
인스턴스 내에서 동작하는 스크립트는, 해당 인스턴스에 대한 유용한 정보를 제공할
수 있음 :
• Hostname, AMI ID, Instance ID, Public/Private DNS, Availability Zone
호스트명을 조회하기 위한 메타데이터 사용 예 :
# curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/hostname
ip-10-0-1-13.ap-northeast-1.compute.internal

사용자데이터(User Data): 인스턴스 생성 시 최대 16KB 텍스트
까지 인스턴스에 전달
인스턴스 내에서 HTTP를 통하여 접근 가능 -
http://169.254.169.254/latest/user-data/
텍스트는 인스턴스 상의 스크립트에 의하여 파싱(Parsing) 되어
머신을 구성하기 위하여 사용 가능

AMI 내 커스텀 스크립트
(script_runner.py) 가 사용자데이터를
읽고 파싱하여, 부트 시 EC2
인스턴스를 구성

부트스트래핑: 사용자데이터 및 CloudInit
사용자데이터의 내용이 다음과 같이 시작하면 최초 부트 시
CloudInit 이 이를 실행 :
• #! (Linux)
• <script> (Windows; 기술적으로 CloudInit이 아닌 EC2Config가 실행)
CloudInit는 Amazon Linux, Ubuntu 및 RHEL AMI들에 설치 됨
EC2Config는 Windows Server AMI들에 설치 됨
CloudInit 및 EC2Config 모두 package repo 또는 source 를 통하여
다른 배포판에 설치될 수 있음

부트 시 Apache 및 MySQL을 설치하고 EIP를 할당하는
사용자 데이터:
#!/bin/bash
# Install Apache, PHP, and MySQL
yum install –y httpd mysql-server
# Attach an Elastic IP to this instance
ec2-associate-address
23.34.45.56
-i $(curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/instance-id)
부트스트래핑: 사용자데이터 및 CloudInit

부트스트래핑: 예제
최신 소프트웨어 설치
S3로부터 데이터 복사
DNS 등록
서비스 기동
패키지 업데이트
재기동
80 포트 오픈
로드밸런서에 등록
장치 마운트

동적으로 구성
• 인스턴스 시작
• 인스턴스 시작 시 액션을 수행하기
위하여 메타데이터 서비스 및 cloud-init
사용
• Puppet/Chef/Opsworks 와 같은
구성관리도구 사용
vsAMI 생성
• 인스턴스 구성
• 인스턴스로부터 AMI 생성
• AMI로부터 새 인스턴스 시작
부트스트래핑

동적으로 구성+AMI 생성
• 인스턴스 구성
• 인스턴스로부터 AMI 생성
• AMI로부터 새 인스턴스 시작
• 커스텀 정보의 전달
및 인스턴스 생성
이후 태스크 수행을
위하여 부트스트래핑
사용
스윗 스팟(Sweet spot)
부트스트래핑

Linux
JEE
Your Code
Log4J
Spring
Hibernate
Struts
Tomcat
Apache
Java App Stack
사용자 애플리케이션을
구동하기 위해 필요한 전체
구성 요소 예제
3가지 AMI/부트스트래핑
기술의 사용
부트스트래핑: AMIs

사전 빌드 및 AMI
인벤토리로부터 배포할 수
있도록 전체적으로
동작하는(Fully-functional)
AMI를 준비
AMIs 인벤토리
Linux
JEE
Your Code
Log4J
Spring
Hibernate
Struts
Tomcat
Apache
Amazon EC2
Linu
x
JEE
Your
Cod
e
Log
4J
Spri
ng
Hibe
rnat
e
Stru
ts
Tom
cat
Apa
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JEE
Your
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JEE
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JEE
Your
Cod
e
Log
4J
Spri
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Stru
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Tom
cat
Apa
che
Java AMI
부트스트래핑: AMI 생성

기본 OS AMI
최소한의 구성 요소(OS, J2EE 및
Chef/Puppet)를 가진 AMI가
배포됨. 그외 모든 구성은
인스턴스 배포 후 Chef/Puppet
등과 같은 구성관리도구를 통하여
일어남
AMIs 인벤토리
Amazon EC2
OS AMI
Fetch on
boot
Linux
JEE
Your Code
S3
Hibernate
Tomcat
Log4J
Spring
Struts
Apache
Linux
JEE
Linux
JEE
Chef/Puppet
Chef/Puppet
scripts
부트스트래핑: 동적 구성

부분적으로 구성된 AMI
부트 시 애플리케이션 코드 및
다른 지원 구성요소를
읽어와서 설치하는 스크립트를
가진 “골든 이미지(Golden
image)”가 배포
AMIs 인벤토리
Amazon EC2
Java AMI
Your Code
S3
Log4J
Spring
Struts
Linux
JEE
Hibernate
Tomcat
Apache
Fetch on
boot
Fetch on
boot
Li
n
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JE
E
Hi
b
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T
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m
ca
t
A
p
ac
h
e
부트스트래핑: Sweet spot

Why do this?
자동화
손이 덜 갈수록, 실수가 적음
가용성
자가 치유 능력을
통하여 가용성 향상
보안
인스턴스는
기본적으로 보안
구성
유연성
Shell, Powershell,
CloudFormation,
Chef, Puppet,
OpsWorks 확장성
대규모 배포 관리
및 오토스케일링
효율성
적은 시간과
노력으로 자산을
관리 및 감사

Do Don’t
Some dos and don’ts
IAM 롤 사용
가능한 키없이 사용
AMI와 동적
부트스트래핑 사이의
밸런스 유지
API 액세스 키를 코드에
삽입 (그리고 GIT에
퍼블리시) 또는 AMIs
생성에 포함 (그리고
공유)


CloudWatch를 통한 EC2 모니터링

Scaling의 종류
수직적 Scaling(Scale Up/Down)
• 인스턴스 종류를 변경
• EBS 용량 증가
r3.8xlarge
c3.2xlarge
m3.medium

수직적 스케일링
다른 EC2 인스턴스 종류
• High memory instances
• High CPU instances
• High I/O instances
• High storage instances
인스턴스의 크기 변경이 용이
결국 한계점에 도달
인스턴스 Stop/Start가 필요
r3.8xlarge
c3.2xlarge
m3.medium

Scaling의 종류
수평적 Scaling(Scale Out/In)
• 인스턴스 추가/제거
• ELB
• 오토스케일링(Autoscaling)
m3.medium
m3.medium
m3.medium
m3.medium
m3.medium
m3.medium
m3.medium

전통적 IT 리소스 사용 패턴
On and Off Fast Growth
Variable peaks Predictable peaks

전통적 IT 리소스 사용 패턴
Poor
Service
WASTE

클라우드 IT 리소스 사용 패턴(Auto Scaling)

오토 스케일링
워크로드의 요구에 맞게 컴퓨터 클러스터의 크기를 조정
인스턴스의 최대/최소 숫자를 정의
언제 스케일 아웃 및 스케일 인이 발생할지 정의
스케일링 구동을 위해 Amazon CloudWatch를 통해 메트릭 정보 수집
온 디맨드 및 스팟 인스턴스 유형에 대한 오토 스케일링 실행
It’s Free!
Auto Scaling

인스턴스 추가 시
오토스케일링이 생성하는
것 정의 – ec2-run-
instances API 커맨드와
유사
AMI
인스턴스 종류
보안 그룹
인스턴스 키 쌍
한 번에 오직 하나의 활성화된
배포 구성
오토스케일링은 오래된
배포구성으로 생성된
인스턴스를 먼저 종료
오토스케일링에 의해
관리되는 EC2 인스턴스들의
그룹
풀 크기를 관리하기 위한 자동
헬스 체크
정책에 따라 자동으로
인스턴스의 숫자를 확장 및
축소 – Min, Max, Desired
ELB와 자동으로 통합
복수 가용 영역에 자동 분산 및
밸런스
오토스케일링 동작 수행을
위한 파라미터
스케일 아웃/인 및 개수
ChangeInCapacity (+/- #)
ExactCapacity (#)
ChangeInPercent (+/- %)
쿨 다운 (초)
CloudWatch 이벤트에 의하여
정책이 트리거됨
배포 구성 오토스케일링 정책오토스케일링 그룹

스케일링 계획
수요 기반 스케일링
수동 스케일링
일정 기반 스케일링
항상 현재 인스턴스 수준을 유지

오토스케일링 수명주기

오토스케일링

Availability Zone A Availability Zone B
오토스케일링: 오토스케일링 그룹

Latency
CloudWatchAuto Scaling
ELB
Auto scaling Group
오토스케일링: ELB + CloudWatch

Stop doing these:
서버를 정적으로 배포/운영
컴퓨팅 파워를 물리적인 자원으로 취급
컴퓨팅 파워를 제한된 약정으로 생각

and start doing these
보안
기본적으로 안전한
시스템을 구축
탄력성
스태이트리스
오토스케일링
애플리케이션
수정보다는 대체
문제가 있는 곳을 수정하는
대신, 손쉽게 재구성
자유로운 계획 수립
전통적인 용량 산정방식
극복
비용 고려
리소스 태깅,
다양한 인스턴스
유형 활용
Automation
자동화
필요 시 인스턴스를
생성하고 필요없을때 삭제

THANK YOU

Cloud Taekwon 2015 - Amazon EC2 & Auto Scaling 제대로 활용하기

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