5. 마이크로서비스 아키텍처를 위한 도구들
웹 서버
코드 라이브러리
웹 서비스/어플리케이션 프레임웍
구성관리 도구
API 관리 플랫폼
배포 패턴
CI/CD 패턴
컨테이너
또 다른 도구, 도구, 도구……
6. AWS도 함께 합니다
Amazon EC2
오토 스케일링
Elastic Load Balancing
EC2의 자동 복구
AWS Trusted Advisor
AWS Elastic Beanstalk
AWS OpsWorks
Amazon EC2 Container Service
수많은 AWS 서비스들……
7. …이러한 도구들 및 혁신들의 많은 것들이
여전히 공유되는 의존관계 에 얽혀 있습니다.
하지만…
8. Servers서버의 물리적인 장애를
어플리케이션에서 어떻게 처리하지?
내 서버들에 대한 접근을
어떻게 통제할 수 있지?
서버의 수를 언제
늘려야 하지?
내 서버의 용량을
언제 늘려야 하지? 내 예산에 맞는
서버의 크기는?
내 서버들의 남아있는 용량은
얼마나 되지?
(AAHHHHHHHHH!!)
9. 서버리스 아키텍처
완전 관리형
• 프로비져닝 없음
• 관리요소 없음
• 높은 가용성
개발자 생산성
• 중요한 코드에 집중
• 빠르게 혁신
• 시장에 빠르게 접근
지속적인 스케일링
• 자동으로
• 스케일 업/다운
10. … 부하 증감을 예측하기 어려운 게임
서비스에서는 서버없는 마이크로서비스
아키텍처 접근이 더욱 중요 ...
13. AWS Lambda : 서버리스 컴퓨팅
서버 프로비저닝/운영 없이 코드를 실행; 사용한 컴퓨팅 시간 만큼만 지불.
이벤트로 실행:
• 직접 동기/비동기식 호출
• Amazon S3 버킷에 객체 저장
• Amazon API 게이트웨이를 통한 호출
• 그 외 다양한 이벤트…
다음의 작업을 손쉽게 수행:
• 실시간 데이터 처리 수행
• 유연한 백엔드 서비스 구축
15. 데이터 소스
변경 사항 폴링을 위한
서버 플릿
소스 리스닝 작업 큐 푸시 작업 큐 풀
데이터 처리를 위한
작업자 서버 플릿
부하 대응을
위한
오토스케일
링
S3 객체
Amazon Kinesis 레코드
DynamoDB 테이블
SNS 메시지
IoT 장치
…
고가용성을
위한 다중
가용영역
분산
트래픽
분산을 위한
로드밸런서
서버를 통한 데이터 처리 아키텍처
어플리케이션 코드
16. 데이터 소스
Lambda 함수 연결
이것으로 끝!
Lambda가 수행
리스닝/폴링
작업 큐 관리
오토스케일링
고가용성
로드 밸런싱
서버리스 데이터 처리 아키텍처
어플리케이션 코드
18. Amazon S3 Bucket Events AWS Lambda
Original image Thumbnailed image
1
2
3
데모: 이미지 리사이징
Tutorial: Using AWS Lambda with Amazon S3 -
http://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-s3-example.html
19. 데모: 서버리스 비디오 스트리밍 아키텍처
AWS
Lambda
Amazon S3
비디오 파일 입수
PUT 이벤트
Lambda 트리거
Amazon Elastic
Transcoder
트랜스코딩
Job 시작
Amazon S3
여러 bit-rate
HLS 스트리밍
Amazon
CloudFront
시청자
21. Lambda : 동작 원리
Bring your own code
• Node.js, Java, Python
• Java = Scala, Clojure 등의
어떠한 JVM기반 언어.
• Bring your own libraries
유연한 호출 경로
• Event 혹은
RequestResponse 호출
옵션
• 여러 AWS 서비스들과
통합
단순한 자원 모델
• 128MB부터 1.5GB까지
64MB 단위로 메모리 설정
• 할당된 메모리에 비례하여
CPU 및 네트웍 자원 할당
• 실제 사용량 내역 보고
효과적인 권한 통제
• AWS IAM (Identity and
Access Management)
Role을 사용한 실행 권한
설정
• AWS 이벤트 소스에 대한
자원 정책
22. Lambda : 동작 원리
제작 기능
• AWS SDK 포함
• 인바운드 네트웍 처리
• 프로세스, 쓰레드, /tmp,
소켓 …
배포 옵션
• 콘솔의 WYSIWIG
편집기를 사용하여 직접
제작/배포
• 코드를 zip 파일로 묶어
Lambda 서비스 혹은
S3로 전송
Stateless 기능
• S3/Amazon
DynamoDB/Amazon
ElastiCache를 사용한 저장
• 인프라스트럭쳐와의
연관성 없음 (로그인 불가)
모니터링 및 로깅
• Amazon CloudWatch
메트릭 – 요청 수, 에러 수,
처리 시간, 처리량
• Amazon CloudWatch
Log를 사용하여 로깅
23. 리소스 사이징
• 23가지 “power levels” 제공
• 높은 레벨일수록 더 많은 메모리와 CPU 파워 제공
• 128 MB, 가장 낮은 CPU 파워
• 1.5 GB, 가장 높은 CPU 파워
• 더 높은 파워 레벨 = CPU를 많이 쓰거나 갑자기 실행되는 작업에 더
빠른 실행 시간
• 가격은 파워 레벨에 따라 변화
• 100ms부터 5분(300초)까지 코드 실행
• 프리티어 : 백만 건 무료 처리, 400,000GB-s/월 무료 처리
24. 예약 Lambda 함수
• 특정 시간에 수행 혹은 반복되는
주기로 수행
• 실행 주기 단위로 설정
• 또는, 표준 cron syntax 사용
• Amazon SQS 혹은 다른 데이터
소스를 폴링
• CLI와 SDK 지원
25. VPC 접근
• Lambda 함수를 실행할 VPC 선택
• VPC 접근 시 사용할 서브넷 및 보안 그룹 선택
• 사용자의 Lambda 함수가 프라이빗 자원에 접근 가능
• Amazon Elasticache
• Amazon RDS
• 프라이빗 EC2 엔드포인트
• VPC 내 모든 자원
26. 배포 관리: 버저닝 - 개발
Labmda function에 하나 이상의 버전 퍼블리싱
Lambda 함수 배포는 여전히 손쉬움:
• 변경 시 코드 업로드
• 변경 적용
• 마지막 업데이트가 최신
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“bye”);}
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“hi”);}
27. 배포 관리: 버저닝 - 배포
효과적인 프로덕션 Lambda 함수 코드 관리
개발 중 필요 시 마다 신규 버전 배포:
• 개발 버전을 번호 버전으로 복제 배포
• 배포된 버전은 읽기 전용 (구성 포함)
• 함수 별 간단한, 정수 버전
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“bye”);}
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“hi”);}
1
2
Versions
28. 배포 관리: 버저닝 - 별칭
서로 다른 버전에 대한 변경 가능한 별칭 사용
특정 버전에 대하여 이름으로 별칭(alias) 지정
• 함수 소유자가 ARNs를 코드에 매핑
• 클라이언트 변경 없이 업데이트 가능
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“bye”);}
exports.handler =
function(event,context)
{context.succeed(“hi”);} prod
dev
Aliases
29. 배포 관리: 버저닝 – Lambda 함수 호출
다양한 버전의 Lambda 함수 사용: 개발, 베타, 프로덕션
개발 버전:
FunctionName (or)
FunctionName:$LATEST
특정 버전:
FunctionName:1
FunctionName:2
명명된 버전:
FunctionName:production
FunctionName:v1_2_3_4
31. 서버리스 웹 앱 : API Gateway + Lambda
정적 컨텐츠 제공 : S3
동적 컨텐츠 제공 : Lambda
HTTPS 억세스 및 인터페이스 : API Gateway
저장소 : DynamoDB
Dynamic Content
in AWS Lambda
Data Stored in
Amazon
DynamoDB
API GatewayStatic content in
Amazon S3
32. 비동기 프로세싱: S3 + Lambda
New data
available
Amazon S3 AWS Lambda Amazon S3
33. 데이터베이스 트리거: DynamoDB + Lambda
New data
available
Amazon DynamoDB AWS Lambda
Amazon
DynamoDB
Amazon
Redshift
34. 실시간 분석 처리: Kinesis + Lambda
고속 대용량 데이터 수집 : Kinesis
Lambda 내 “Kinesis” 블루프린트 활용
수집 및 집계 결과 저장 : Redshift, S3, DynamoDB
Data Ingestion with
Amazon Kinesis
(PUT record)
Records retrieved by
AWS Lambda
Your code runs once
per [batch of] records
Amazon
S3
Amazon
DynamoDB
Smart
Devices
Click
Stream
Log
Data
Amazon
Redshift
37. 다양한 Lambda 트리거
AWS
CloudFormation
Custom Resources
Amazon SES
Actions
Amazon Cognito
Sync Triggers
… and the list will
continue to grow!
AWS IoT ActionsAWS Lambda
Scheduled Events
Amazon Echo
Skills
Amazon SWF
Tasks
39. AWS Lambda 모범 사례 및 팁
1. 함수의 크기 제한
• 특히 Java (JVM 시작 시간 소요)
• 함수가 또다른 ‘monolith’가 되지 않도록 주의
• 첫번째 실행은 시간이 걸릴 수 있음 (스케줄 기반 Lambda 활용)
2. Node – 비동기(asynchronous) 실행에 주의
3. 컨테이너 재사용을 가정하지 말 것
• Lambda 컨테이너가 재사용될 수도 있음.
• 그러나 어플리케이션에서 가정하지 말 것 (Stateless 유지)
• 그러나 컨테이너 재사용시에 구성 로딩, 커넥션 유지, 인-메모리 캐시 등 활용
가능
40. AWS Lambda 모범 사례 및 팁
4. 내장 디스크 (/tmp) 활용 가능
5. 배포를 위하여는 함수에 대하여 명명 규칙/버전/별칭 등 사용
6. 내장된 로깅을 활용
• 서비스 제공 컨텍스트에 대한 디테일 포함
7. 필요 시 커스텀 메트릭 생성
• 운영 또는 비지니스 중심
8. Role 활용하여 권한 관리
9. 구성 정보 등은 외부에 관리 가능
• DynamoDB 활용 가능