Serverless Architecture - 김현민
- 1. © 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 김현민, MEGAZONE Serverless Architecture S3, Lambda, API Gateway
- 2. 본 강연에서 다룰 내용 서버리스 아키텍쳐의 등장 배경 Amazon S3 소개 AWS Lambda 소개 AWS API Gateway 소개 서버리스 아키텍쳐 구조 소개 서버리스 아키텍쳐 개발 프레임워크 소개
- 4. 물리적인 서버 (On-Premise) • 테스트 환경과 운영환경이 서로 다르다 • 운영환경은 주기적으로 업데이트가 필요함 • 느린 개발주기 • 폴리글랏 프로그래밍에 친숙하지 않음 • 배포하는데 몇 주가 걸리고, 배포가 수년간 지속됨
- 5. 가상 서버 (Virtual Machine) • 운영환경은 변하지 않음 • 신속한 개발 주기 및 배포가 가능함 • Multi-tenancy • 폴리글랏 프로그래밍에 친숙함 • 배포하는데 몇 분이 걸리고, 배포가 몇 주간 지속됨 Amazon EC2
- 6. 컨테이너 (Containers) • 테스트 환경과 운영환경이 동일함 • 운영환경은 변하지 않음 • 좀 더 신속한 반복 및 배포 • High multi-tenancy • 폴리글랏 프로그래밍에 친숙함 • 몇 초 만에 배포되고, 몇 시간 동안 유지됨 Amazon ECS
- 7. 서버리스 (Serverless) • 컴퓨팅의 최소 단위 • 높은 확장성 • 신속한 개발 반복 • Extreme multi-tenancy • 매우 쉽게 공동 작업을 할 수 있음 • 독립적으로 배포되고, 몇 초 동안 유지됨 AWS Lambda
- 8. Amazon의 서버리스 에코 시스템 Lambda SNS SQS DynamoDB S3 Kinesis
- 9. 서버리스란? • 아직 서버가 있지만, 더 이상 관리하지 않음 • 또한 더 이상 서버에 액세스 하지 않는다는 의미 • 따라서 개발자가 따로 서버 설정이나 최적화를 할 필요가 없습니다
- 10. 서버리스 컴퓨팅이란? • 가상머신 • 가상머신이 확장 단위 • 하드웨어 추상화 • 컨테이너 • 어플리케이션이 확장 단위 • 운영체제 추상화 • 서버리스 • 함수가 확장 단위 • 프로그래밍 언어 런타임 추상화 EC2 ECS Lambda
- 11. 어떻게 선택해야할까요? • 가상머신 • “CPU, 스토리지, 네트워크 및 내가 원하는 OS를 구성하고 싶다” • 컨테이너 • “서버를 실행하고, 어플리케이션을 구성하고, 확장을 제어하고 싶다” • 서버리스 • “필요할때만 내 코드를 실행함” EC2 ECS Lambda
- 12. 서버리스 컴퓨팅은 신속한 반복 작업을 도와주고 운영 및 관리의 부담을 제거 하여 전체 개발 속도를 높여줍니다
- 13. Amazon S3
- 14. Amazon Simple Storage Service(S3)의 장점 • 2006 AWS 시작시, 가장 범용적인 서비스로 시작 • 무제한 용량의 내구성 높은 객체 스토리지로서 다양한 쓰임새 • 정적 웹호스팅, 이미지/동영상 저장, 로그 저장, VM 이미지 백업 등 단순함 확장성 낮은 비용 신뢰성 빠른 속도
- 15. AWS Lambda
- 16. AWS Lambda란? 높은 확장성 및 빠른 서비스 연동 서버 필요 없이 코드만 배포 함수 실행 시 100ms 단위 과금 서버 없는, 이벤트 처리 방식의 컴퓨팅 서비스 Lambda = 클라우드 함수 기반 마이크로서비스
- 17. 인프라의 관리가 불필요 • 실행 기반은 모두 AWS가 관리 • 비즈니스 로직에 집중 • 코드를 업로드 하기만 하면, 나머지는 AWS Lambda가 다음을 핸들링 – Capacity – Scale – Deploy – 복원력 – 모니터링 – 로깅 – 보안패치적용
- 18. 자동확장 (Auto Scale) • 이벤트의 발생 빈도에 따라 자동으로 확장 • 프로비저닝 중이거나 완료를 신경 쓸 필요 없음 • 코드를 실행한만큼 비용 지불 • 이벤트 기반 호출 옵션 (여러 AWS서비스들과 통합) • REST API 호출 가능
- 19. Bring your own code Node.js/Java로 작성된 코드를 실행 (Python, C#도 가능) Java = Scala, Clojure등의 JVM 기반 언어도 가능 • 128MB 부터 1.5GB 까지 64MB 단위로 메모리 설정 • 할당된 메모에 비례하여 CPU 및 네트워크 자원 할당 • 코드내에서 다음과 같은 기능도 가능 – 쓰레드/프로세스 생성 – 배치 스크립트와 실행 파일의 실행 – /tmp 폴더의 읽기/쓰기 • 각종 라이브러리도 이용 가능 – 네이티브 라이브러리도 가능 – 사용하는 라이브러리를 함께 업로드
- 20. 효과적인 권한 통제 • AWS IAM (Identity and Access Management) Role을 사용한 실행 권한 설정 • AWS 이벤트 소스에 대한 자원 정책
- 21. 요금 체계 • 100 밀리 세컨드(ms) 단위로 컴퓨팅 시간에 대한 가격 설정 • 요청건에 대한 소액 결제 • 충분한 무료 범위 • 유휴 상태 중에는 청구하지 않음
- 22. 이용 사례
- 23. 썸네일 생성 및 크기 조절 • S3에 이미지가 업로드 됐을 때 썸네일 이미지 생성 및 크기 조정을 수행 AWS LambdaAmazon S3 Bucket 이벤트 원본이미지 1 썸네일이미지 3 2
- 24. 값 체크 및 다른 테이블에 복사 • DynamoDB에 쓰기에 따라 값 체크를 하고 다른 테이블의 업데이트나 푸시 알림을 실행 AWS Lambda Amazon DynamoDB Table and Stream 푸시알림 다른 테이블을 업데이트
- 25. 감사(Audit) 및 알림 AWS API 호출 • S3에 저장된 CloudTrail 로그를 분석하고, 이상 한 행동이나 장애가 감지되면 알려줍니다 AWS CloudTrail Logs AWS Lambda Bucket이벤트 푸시 알림
- 26. 사진 공유 모바일 어플리케이션 Followers 6. Push알림 - 친구과 팔로워에게 통지 Cognito 1. 인증・인가 ・ 페이스북 응용 프로그램과 연계 Mobile Analytics DynamoDB 4. 메타데이터를 DynamoDB에 등록 - 제목, 코멘트 등 S3 SNS7. 이미지를 게시하는것을 Analytics에 등록 3. 이미지 크기 조정 2. S3에 이미지 업로드 5. 결과를 SNS로 통지 App with AW S Mobile SDK
- 27. 모션 센서를 이용한 데이터 수집 및 시각화 • 가속도 센서의 값을 Kinesis에 저장하고, Lambda에서 계산하고, 결과 를 DynamoDB에 저장 • PC 브라우저에서 얻은 결과를 실시간으로 시각화 SmartPhone with JavaScriptSD K DynamoDBS3 1. HTML/JS 4. 센서의 결과를 기록 3. Function시작 Amazon Kinesis 2. 센서의 값을 얻어서 PUT Lambda JavaScript SDK 5. HTML/JS 6. 데이터를 검색해서 JS로 시각 화
- 28. API 서버의 대안으로 이용 • 예를들어, 사용자에 따라 콘텐츠를 다르게 보여준다면 • 동기 호출로 실현 DynamoDB 1. HTML/JS S3 4. URL을 바탕으로 콘텐츠 검색 JavaScript SDK 4. 사용자 기반 콘텐츠 (URL) 취득 Lambda 3. 콘텐츠 요청 App with AWS Mobile SDK
- 30. 이벤트 기반 배치 Analytics
- 31. PlayOn! Sports – Video Stream Processing Laptop Encoders HLS S3 Playback VOD Stream mobile client CloudFront Streaming Live stream mobile client CloudFront S3 Ingest 480p Transcode 360p Transcode Audio-only Transcode Thumbnail QOS Analytics Cascading Lambda Functions HQ Copy
- 32. API Gateway
- 33. 모놀리식 아키텍처 Client Database Schema LB Customers OrdersInvoices
- 34. 모놀리식 아키텍쳐의 장점과 단점 • 장점 • 단순한 형태의 작은 코드베이스 • 빠른 개발 속도 • 쉬운 테스트 • IDE 지원 • 단점 • 코드가 많아질수록 부담 • 시간이 지날수록 느려짐 • 혁신하기가 더 어렵다 • 높은 코드 학습 곡선
- 35. 마이크로서비스 아키텍쳐 Client DB Schema LB Customers Orders Invoices LB LB Customers Orders Invoices DB Schema DB Schema Event Handler + Workers
- 36. 마이크로서비스 아키텍쳐 장점과 단점 • 장점 • 대규모 응용 프로그램을 위한 더 나은 아키텍쳐 • 장기적으로 개발 속도 향상 • 마이크로서비스 : 학습하기 쉽다 • 확장성 및 오류 제어를 위한 격리 • 단점 • 더 많이 변화하는 부분 발생 • 복잡한 인프라 요구사항 • 일관성 및 가용성 • 테스트 하기가 더 어렵다
- 38. Amazon API Gateway • 여러 버전 및 스테이징 • API 키 생성 및 배포계획 설정 • 요청의 서명과 인증기능 사용 • 요청 쓰로틀링 및 모니터링 • 백엔드로 AWS Lambda를 이용 가능
- 39. Amazon API Gateway의 장점 • 응답을 캐싱할 수 있음 • CloudFront를 이용해서 대기시간을 줄이고 DDoS 공격에 대비 가능 • iOS, Android 및 Javascript용 SDK를 자동 생성 • Swagger 지원 • Request / Response의 데이터 변환
- 40. 일반적인 3-Tier 웹 어플리케이션 프레젠테이션 계층 논리 계층 데이터 저장소 계층 Web서버/어플리케이션서버브라우저/모바일 데이터베이스
- 41. AWS에서 웹 어플리케이션을 만드는 경우
- 42. 서버리스 스택으로 변경
- 43. 프론트엔드의 통일
- 44. DDoS 공격으로부터 네트워크 보호
- 45. 덧붙여서 Lambda의 기능은... • 단독으로 배포/실행이 가능 • 각각의 기능은 독립적으로 실행 • 기능에 대해 개별적으로 언어와 데이터 저장소를 선택 가능 자연적으로 마이크로서비스 아키텍쳐로 다가감
- 52. Amazon API Gateway + AWS Lambda
- 53. Amazon API Gateway + AWS Lambda = 가장 쉽고 빠르게 마이크로서비스 아키텍쳐로 개발하는 방법
- 55. Serverless Frameworks의 출현 https://github.com/serverless/serverless https://github.com/claudiajs/claudia
- 56. Serverless Frameworks의 출현 https://www.zappa.io/ https://github.com/awslabs/chalice
- 57. 마무리 AWS Lambda를 통해서 서버 관리가 필요 없는 클라우드 함수 실행 가능 Amazon API Gateway를 통한 손쉬운 API 관리 가능 AWSLambda + API Gateway + 다른 AWS 관리형 서비스 = Serverless Architecuture 로 진화 가능!
- 58. 무엇이든 개발해 보세요!! Amazon API Gateway AWS Lambda Amazon DynamoDB
- 59. @awskrug #AWSKRUG 해시태그로 소셜 미디어에 여러분의 행사 소감을 올려주세요. Question?
- 60. @awskrug #AWSKRUG 해시태그로 소셜 미디어에 여러분의 행사 소감을 올려주세요. 감사합니다