AWS 서비스들 알아보기2(EC2,Elastic Beanstalk, Fargate,ECR,ECS,Lamda)

원티드 프리온보딩 강의를 들으며 다시 정리해보기 

 

내가 EC2를 사용할 때 그냥 하라는 대로만 했는데 요금책정 방식도 여러개 있었네요..

 

EC2(Amazon Elastic Cloud Compute)

• 가장 기본적인 형태의 클라우드 컴퓨팅 (=클라우드 컴퓨터 한대)
• 온디맨드: 선결제 금액이나 장기 약정 없이 저렴하고 유연하게 Amazon EC2를 사용하기 원하는 사용자
• 스팟 인스턴스: 시작 및 종료 시간이 자유로운 애플리케이션 (Batch,머신러닝 할 때 사용)
• Saving plans: 1년 또는 3년 기간의 일정 사용량 약정을 조건으로 EC2 및 Fargate 사용량에 대해 저렴한 요금을 제공하는 유연한 요금
• 탄력적 ip 를 설정안하면 ip 변동이 생김 (웬만하면 탄력적 ip 하기)
• pem키로 접속 할때 권한을 chmod 777로 하면 접속 권한이 너무 널널해져서 접속 안됨 →chmod 400 으로 접근권한 수정

---

AWS Elastic Beanstalk

• AWS 클라우드에서 애플리케이션을 신속하게 배포하고 관리할 수 있는 서비스(애플리케이션 코드를 업로드하기만하면 작동)
• Elastic Beanstalk = EC2+배포 버전 관리(롤백) + Elastic Load Balancer + 모니터링 + 로그 트래킹 + 오토 스케일링
• 다양한 언어 지원

간단하게 애플리케이션 배포를 간편하게 해주기위해 생긴 서비스이다 

---

AWS Fargate(간단히 컨테이너)

• 더이상 컨테이너를 실행하기 위해 가상머신의 클러스터를 프로비저닝, 구성 또는 조정할 필요 없다.따라서 서버유형을 선택하거나 , 클러스터를 조정할 시점을 결정하거나 ,클러스터 패킹을 최적화할 필요가 없다
• 이전에는 컨테이너를 실행하기 위해서는 컨테이너를 실행할 Instance(EC2)를 실행시켜야 하지만
• 단점: 가격이 높고 낮은 성능의 프로세스 사용

---

AWS ECR( Elastic Container Registry)

• 안전하고 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AWS 관리형 컨테이너 이미지 레지스트리 서비스
• 도커 이미지를 저장하는 장소

---

AWS ECS(Elastic Container Service). -쿠버네티스 느낌 ?

• AWS에서 제공하는 컨테이너 오케스트레이션 서비스로 여러 어플리케이션 컨테이너를 쉽고 빠르게 실행하고 , 컨테이너를 적절하게 분배 및 확장 & 축소 할 수 있도록 도와주는 서비스

용어 정리

1. task definition: 컨테이너 이미지, CPU/메모리 리소스 할당 설정,port 매핑 ,volume 설정
2. task: task안에는 한개 이상의 컨테이너들이 포함되어 있으며 ECS에서 컨테이너를 실행하는 최소 단위는 task
3. Service: task등의 life cycle을 관리 하며 오토스케일링과 로드밸런싱을 관리
4. Cluster: task가 배포되는 Container instance들은 논리적인 그룹

ecs 구조

---

AWS Lamda

• 서버 없이도 코드를 실행시킬 수 있는 서버리스(코드 실행하고 바로 꺼짐) 컴퓨팅 서비스
• 코드를 돌리기 위한 리소스를 임의로 지정할 수 있으며 , 사용 리소스 x 사용시간에 따라 과금이 된다(ex. 메모리 용량 /코어 갯수)
• 최대 15분 /최대 10 GB/ 최대 6개의 core
• 사용 예시 - 비동기 처리(이미지 썸네일 생성), 예측이 불가능한 리소스 사용(대용량 처리/머신러닝),분산 처리 가능
• cold start : 배포 패키지의 크기와 코드 실행 시간 및 코드의 초기화 시간에 따라 새실행 환경으로 호출을 라우팅 할때 지연시간이 발생하는 람다 호출 시작(겨울에 자동차 시동걸때에서 유래)
• 5분 정도 warm하게 유지

Lamda는 S3의 이미지를 트리거로 함수 실행을 시킬 수 있다고 한다.. 다른 방법도 가능하다고 하네요 

예시로 사람 동물 이미지들을 분류하는 머신러닝이 있다고 하자. 그럼 이미지가 수천개가 필요하다고 가정을하는데 이때는 비동기 처리가 필수 적이다.  그래서 S3에 이미지들을 올리고 S3에 트리거를 발동시켜 Lamda(머신러닝 코드)를 실행한다. 그렇게 서버리스에서 분류작업을 하게 할 수 있다.