CloudWatch 지표 개요 AWS의 모든 서비스에 대한 지표 제공 지표는 모니터링할 변수 지표는 이름공간에 속하므로 각기 다른 이름공간에 저장 서비스당 이름공간은 하나 지표는 시간을 기반으로 타임스탬프가 필수 사용자 지정 지표를 만들 수 있음 예시) EC2 인스턴스 메모리 사용량 추출 원하는 대상으로 지속적으로 스트리밍 가능 Amazon Kinesis Data Firehose 타사 서비스도 가능 지표를 직접 전송 할 수도 있음 CloudWatch 로그 개요 AWS에서 애플리케이션 로그를 저장 할 때 사용 로그 그룹을 정의 해야함 그룹 안에 다수의 로그 스트림이 있음 애플리케이션 안의 로그 인스턴스 로그 파일 클러스터의 일부로 갖고있는 특정한 컨테이너 로그 만료 정책으로 영원히 만료되지 않게 하거나 1..
스터디
Rekognition 개요 기계 학습을 이용해 이미지와 비디오의 장면에서 객체, 사람, 텍스트를 찾는 서비스 데이터베이스에 저장이 가능 사용 사례 촬영한 사진이나 비디오의 라벨링 콘텐츠 조정 텍스트 탐지 얼굴 탐지 및 분석 성별, 연령 범위 및 표정 탐지 얼굴 검색 및 확인 유명인 얼굴 인식 이동 경로를 따라가며 스포츠 경기 분석 콘텐츠 조정 기능 이미지나 비디오에서 부적절하거나 원치않은 콘텐츠를 탐지하는 기능 인적 검토 A2I (Amazon Augmented AI) 선택 옵션에서 사용 가능 Transcribe 개요 자동으로 음성을 텍스트로 변환해줌 자동 음성 인식 (ASR)로 딥러닝 프로세스로 매우 빠르고 정확하게 변환함 개인 식별 정보 (PII) 나이, 이름, 사회보장번호.. 등 자동으로 제거 가능 ..
Athena S3 버킷에 저장된 데이터 분석에 사용하는 서버리스 쿼리 서비스 데이터 분석 할려면 표준 SQL 언어로 쿼리 해야함 자신의 S3 버킷에 데이터 로드 하면 Athena 사용해서 바로 쿼리 후 분석 가능 CSV, JSON, ORC, Avro Parquet 등 다양한 형식 지원 자주 사용하는 도구 Amazon QuickSight 보고서와 대시보드를 생성 할 수 있음 아키텍처 흐름 S3 -> Athena -> QuickSight 사용 사례 임시 쿼리 수행 비즈니스 인텔리전스 분석 및 보고 AWS 서비스 발생하는 모든 로그 쿼리 후 분석 가능 VPC 흐름 로그 로드 밸런서 로그 CloudTrail 추적 등 서버리스 SQL 엔진 사용한 S3 데이터 분석은 Athena을 생각하면 됨 성능 향상 첫 번째 ..
RDS 관리형 PostgreSQL, MySQL, Oracle SQL 서버, MariaDB 용 및 사용자 지정 RDS가 있음 Amazon RDS를 사용 할 때는 RDS 인스턴스 크기와 EBS 볼륨 유형 및 크기를 프로비저닝 해야함 스토리지 계층에 오토 스케일링 기능이 있어도 프로비저닝 해야함 RDS 데이터베이스 보안은 IAM을 통해 설정이 가능 사용자 이름, 비밀번호로 DB 연결 일부 사용자에게 IAM 인증 부여하여 연결 네트워크 보안을 위해 보안 그룹 설정이 가능 저장 데이터 암호화에는 KMS 사용 저장 데이터 암호화는 SSL, TLS 사용 자동 백업 옵션 최대 35일까지 지원 장기 보존 백업은 수동 DB 스냅샷 사용 RDS 프록시를 강제하여 RDS에 IAM 인증 추가하는 기능이 있음 Aurora Pos..
모바일 애플리케이션: MyTodoList 서버 목표 HTTPS 엔드 포인트가 있는 REST API 노출 서버리스 아키텍쳐 사용자가 원하면 스스로 데이터 관리 S3에 있는 폴더와 직접 상호작용 사용자가 관리형 서버리스 서비스 인증 필요 읽기를 많이하니 관련 성능에 대해 최적화 필요 데이터베이스 계층은 확장 가능하게, 읽기 처리량 향상 필요 솔루션 아키텍처 Amazon API Gateway HTTPS 엔드 포인트 REST API 노출 람다 함수 호출 (invoke) Lambda 서버리스 인프라 사용 DynamoDB에 query 전달 DynamoDB Amazon Cognito 서버리스 인증 계층 API Gateway는 Cognito와 함께 인증을 확인함 인증을 요청하는 모바일 클라이언트에게 AWS STS를 통..
초창기 컴퓨터 최초의 컴퓨터 에니악 하드와이어링 방식 전선을 연결해서 논리회로를 구성 하는 방식 일괄 작업 시스템 IC칩 진공관과 전선으로 만들어진 논리회로를 아주 작은 크기로 구현 이 칩으로 현대적인 컴퓨터가 생겼다. CPU, 메인메모리가 있었고 키보드와 같은 입력장치, 모니터는 없었음 천공카드 리더를 입력장치 사용 OMR이라고 생각하면 됨 라인 프린터를 출력장치 사용 한 번에 한 줄씩 출력하기 때문에 라인 프린터라고 함 모든 작업을 한꺼번에 처리를 해야 했는데, 실행 중간에 데이터 입력, 수정이 불가능하다. 작업 중간에 새로운 값을 입력하거나 데이터를 변경하는 것 불가능 프로그램에 오류가 있거나 잘못된 데이터를 사용해서 결과가 틀려도 "최종 프린터 결과문"으로만 확인이 가능 라인 프린터에 ERROR라..
서버리스 소개 서버리스 서비스는 새로운 서비스 사용 하는 개발자는 관리할 필요가 없음 서버가 없다는게 아니라 관리할 필요가 없다는 뜻 원래 서버리스는 FasS (Function as a Service)를 뜻 했음 즉 서버가 보이지 않거나 서버를 프로비저닝 하지 않는 것 Lambda 개요 EC2는 계속 실행되는데 ASG로 스케일링해서 추가, 제거하는 작업을 하는데 AWS Lambda로 코드를 프로비저닝하면 EC2가 아닌 함수를 실행하고 바로 꺼지게 할 수가 있다. 자동으로 AWS가 프로비저닝 해주기에 스케일링이 자동임 함수당 최대 10GB RAM 증가 시킬수록 CPU 및 네트워크 품질 성능 향상 Lambda 컨테이너 이미지 이미지 자체가 Lambda의 런타임 API를 구현 해야함 Lambda 런타임 API..
Docker 소개 앱 배포를 위한 소프트웨어 개발 플랫폼 컨테이너 기술 컨테이너 앱에 패키징이 되어있음 표준화 가능 아무 운영체제 실행 가능 사용 사례 마이크로서비스 (MSA) 아키텍쳐 온프레미스에서 클라우드로 앱을 리프트-앤-시프트 작동 구조 서버에서 도커 에이전트 실행 도커 컨테이너 실행 도커 이미지 저장 위치 도커 리포지토리 Docker Hub Amazon ECR (Elastic Container Registry) 비공개 저장소 Amazon ECR Public Gallery 가상머신 vs 도커 가상머신 인프라 호스트 운영체제 하이퍼 바이저 Guest 운영 체제 앱 Guest 운영 체제2 앱2 위와 같은 구조로 되어있음 각자 분리되어 있음 리소스 공유하지 않음 도커 인프라 호스트 운영체제 도커 Dae..
생활 속 운영체제 우리는 일상에서 운영체제 경험을 많이한다. 윈도우 Mac OS 리눅스 iOS 안드로이드 컴퓨터는 원래 미사일 탄도를 계산하기 위해 개발 됐음 스마트 시계, 스마트 TV, 스마트 자동차 등 탑재된 컴퓨터는 임베디드 시스템, 임베디드 컴퓨터라 부른다. 예) 애플와치 watchOS, 삼석 갤럭시 워치4 wearOS 운영체제의 정의 정보: 컴퓨터가 데이터를 가공하고 처리하면 의미 있는 데이터가 되는데 이걸 정보라고 함 소프트웨어 응용 프로그램: 문서 작성을 위한 MS 워드, 한글 2018 등, 특정 작업을 위해 사용하는 프로그램 시스템 소프트웨어: 컴퓨터 하드웨어와 응용 프로그램을 관리하기 위한 소프트웨어 다양한 프로그램들이 키보드, CPU, 모니터, 마우스, HDD 등이 컴퓨터 자원을 공유 ..
Amazon SQS - 표준 Queues 개요 간단한 대기 서비스 SQS에 보내면 FIFO로 할 경우 순서대로 소비자가 받은 후 메세지를 삭제 FIFO로 안하면 순서를 보장 할 수 없음 무제한 처리량을 얻을 수 있음 만약 메세지가 소비자가 늦게 처리하면 처리 속도를 늘려야함 처리 속도를 안늘리면은 다른 소비자가 받기에 중복으로 처리가 될 수도 있음 SQS는 ASG가 이미 되어있음 하지만 EC2는 ASG가 되어있어도 CloudWatch를 통해 알람을 보내 EC2의 ASG를 확장, 축소 시킬 수 있음 SQS - 메시지 가시성 시간 초과 소비자가 메세지를 폴링하면 이 메세지는 다른 소비자들에게 안보임 메시지 가시성 시간 초과 기본값은 30초 30초가 넘으면은 다른 소비자나 동일한 소비자가 또 받게 됨 메시지가..
