EC2
Elastic Compute Cloud
- Aws에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스
- AWS에서 원력으로 제어할 수 있는 가상의 컴퓨터 한 대(인스턴스 생성)
- 인터넷(클라우드)를 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서비스
- 직접 사용하는 컴퓨터와 다르게 아마존이 전 세계에 만들어 놓은 데이터 센터(인프라)에 만들어져 있음
elastic인 이유 : 비용, 성능, 용량
- 사용한 만큼만 비용을 지불하기 때문에
- 필요에 따라 성능, 용량을 자유롭게 조절할 수 있음
장점
- 구성하는데 필요한 시간이 짧다
- AMI를 통해서 필요한 용도에 따라 다양한 운영체제에 대한 선택이 가능하다
AMI : 다양한 템플릿 제공, 손쉽게 운영체제, CPU, RAM, 용량 구성
기능들
웹 서버: 설치, 사용자가 브라우저를 통해 요청하는 서비스 제공
AMI (Amazon Machine Image)
- 소프트웨어 구성이 기재된 템플릿
- 이미지 종류
- 운영체제만(윈도우, 우분투, 리눅스 등) 깔려 있는 템플릿- 아예 특정 런타임이 설치되어 있는 템플릿(우분투 + node.js, 윈도우 + JVM) 제공되는 경우
- Instance는 선택한 AMI를 토대로 구성됩니다.
- AWS에는 상당히 많은 양의 AMI 세팅이 준비되어 있기 때문에 손쉽게 인스턴스의 운영체제를 구성할 수 있습니다.
- 세팅되어 있는 AMI 이외에도 필요에 따라 직접 AMI를 구성할 수도 있습니다.
AWS EC2 인스턴스 생성 시
1. AMI 설정 : 운영체제, 런타임, CPU, RAM 등 구성
2. 컴퓨터를 대여
RDS
Relational Database Service
aws에서 제공하는 관계형 데이터 베이스 서비스
RDS 사용 이유
- EC2 인스턴스에 MySQL 같은 관계형 데이터베이스 엔진을 설치하면 굳이 RDS를 사용할 이유가 없지 않을까요?
- EC2 사용 시 데이터베이스와 관련해서 자동으로 관리를 담당하는 부분이 매우 적다
- 사용자가 일일이 시간을 투자하여 데이터베이스 엔진의 설치와 버전 관리, 데이터 백업을 해야 합니다.
- EC2 사용 시 가용성과 내구성이 확보되지 않는다
- 데이터베이스에 저장된 데이터가 유실되거나 정상적으로 사용하지 못할 확률이 커진다
- 후에 필요에 따라 데이터베이스의 규모를 확장하기 어렵다
RDS
- 데이터베이스 유지 보수와 관련된 일들을 RDS에서 전적으로 자동 관리합니다.
- 사용자가 해야 할 일은 초기 설정을 제외하고 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하는 일 밖에 없기에 큰 편의성을 느낄 수 있습니다.
- 다양 데이터베이스 엔진 선택지 제공
S3
Simple Storage Service
AWS에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스입니다.
이점
1. 접근성
- 확장성
- 높은 확장성
- 많은 시간과 수고를 들이지 않고 스토리지 규모를 확장/축소 가능
- S3에서는 스토리지의 용량을 무한히 확장 가능
- 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되기 때문에 비용적인 측면에서 매우 효율적입니다.
- 내구성
- 스토리지의 내구성이 높으면 저장된 파일을 유실할 가능성이 적어집니다. S3는 99.999999999%의 내구성을 보장합니다.
- 가용성
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가용성이 높으면 스토리지에 저장된 파일들을 정상적으로 사용할 수 있는 시간이 길어집니다.
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S3는 연간 99.99%의 스토리지 가용성을 보장하도록 설계가 되어 있습니다. 이는 다른 말로 1년 동안 S3에 파일을 저장했을 시, 8.76 시간 동안만 스토리지를 이용하는 데 있어서 장애가 발생한다는 뜻입니다.
- 정적 웹 사이트 호스팅 가능
-
정적 파일: 서버의 개입 없이 클라에 제공될 수 있는 파일 (동적 파일 : 클라가 서버에 요청을 보내면 서버가 요청에 맞추어 그 자리에서 생성한 파일)
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웹 호스팅 : 서버의 한 공간을 빌려주어 웹사이트의 배포, 운영이 가능하게 만들어주는 서비스
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s3는 버킷(저장공간, 엡 사이트 호스팅 용도로 사용 가능) 이용해 정적 웹 사이트 호스팅 가능
버킷
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s3에 저장되는 파일들이 담기는 바구니
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파일을 저장하는 최상위 디렉토리
-
무한한 양의 버킷 저장 가능
-
각각 버킷은 이름을 가지고 있는데, 버킷의 이름은 속해있는 리전(생성된 지역)에서 유일해야 한다
-
버킷 정책을 생성하여 해당 버킷에 대한 다른 유저의 접근 권한 수정 가능
객체
- 버킷에 담기는 파일
- 객체라고 부르는 이유 : 키 - 값 페어 형식으로 저장
- 객체 : 파일 + 메타데이터
파일은 위에 설명한 대로 키-값 페어 형식으로 데이터를 저장합니다.
파일의 값: 실제 데이터를 저장합니다. S3 객체의 값으로써 저장될 수 있는 데이터의 최대 크기는 5TB입니다.
파일의 키: 각각의 객체를 고유하게 만들어주는 식별자 역할을 합니다. 파일의 키를 이용하여 원하는 객체를 검색할 수 있습니다.
메타데이터: 객체의 생성일, 크기, 유형과 같은 객체에 대한 정보가 담긴 데이터입니다. 객체를 설명하는 데이터라고 이해하시면 좋습니다.
모든 객체는 고유한 URL 주소를 가지고 있습니다.
URL 주소: http://[버킷의 이름].S3.amazonaws.com/[객체의 키]의 형태를 띠고, URL 주소를 통해서도 원하는 데이터에 접근할 수 있습니다
s3의 스토리지 클래스
- standard class
- 범용적인 목적으로 사용하기 좋습니다.
- 자주 조회할 때 사용
- 데이터에 빠른 속도로 접근할 수 있고, 데이터 액세스 요청에 대한 처리 속도가 빠릅니다.
- 대신 데이터를 오래 보관하는 목적으로는 효율적인 선택지가 아닙니다. 보관 비용이 높게 발생하기 때문입니다.
- glacier class
- 데이터의 장기 보관 목적
- 데이터 보관에 드는 비용 저렴
- 엑세스 속도가 느림
클라우드 스토리지
인터넷 공간에 데이터를 저장하는 저장소
ex. 컴퓨터의 하드디스크 같은 역할
구글의 구글 드라이브, 네이버의 마이박스, 마소의 원드라이즈
장점
- 뛰어난 접근성
- 컴퓨터의 하드디스크에 저장된 파일에 접근하기 위해서는 해당 컴퓨터를 이용해야만 합니다. 그러나 클라우드 스토리지를 이용하면 웹 환경이라면 언제 어디서나 저장된 파일에 접근할 수 있습니다.
- 또한 컴퓨터뿐만 아니라 웹에 접속이 가능한 다른 전자기기를 활용하여 클라우드 스토리지에 저장된 데이터에 접속할 수 있습니다.
EC2, RDS, S3
- 해당 서비스들이 공통적으로 '높은 가용성'과 '높은 내구성'을 보장
- 보장 가능 이유
- 리전
- AWS에서 클라우드 서비스를 제공하기 위해서 운영하는 물리적인 서버의 위치
- 가용 영역(Availability Zone)
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각 리전 안에 존재하는 데이터 센터(IDC)를 뜻합니다.
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가용 영역은 각각 개별적인 위치에 떨어져서 존재합니다.
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한 곳의 가용 영역이 재난이나 사고로 인해 가동이 불가능해지더라도 다른 가용 영역에 백업을 해놓은 데이터를 활용하여 문제없이 서버가 가동되게 합니다.
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이런 가동 방식 덕분에 AWS에서 제공하는 서비스들은 높은 가용성과 내구성을 보장합니다.
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서울은 현재 기준으로 4개의 가용 역역이 존재
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